La IA en 2026 no falla por falta de herramientas, sino por falta de criterio. Aprende a aplicar IA en eCommerce y social commerce en Colombia sin perder margen ni marca.
IA con criterio en 2026: lecciones para eCommerce CO
La mayoría de empresas no va a fallar por “no usar IA” en 2026. Va a fallar por algo más incómodo: usar IA para tomar decisiones que nunca definieron bien. En selección de talento ya se ve clarísimo: se contrata más rápido, pero se contrata peor. Y ese mismo patrón está apareciendo en comercio electrónico y social commerce en Colombia.
He visto equipos obsesionados con automatizarlo todo (mensajes, anuncios, creatividades, segmentaciones) sin responder lo básico: ¿qué decisión queremos mejorar y con qué criterio? Si esa pregunta no tiene respuesta, el algoritmo solo pone velocidad a la confusión.
Este artículo (parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Comercio Electrónico y Social en Colombia”) toma una idea potente del mundo de recruiting: automatizar no es decidir mejor. Y la traduce a lo que hoy le importa a un eCommerce colombiano: conversión, retención, reputación y crecimiento rentable.
La trampa: mucha IA, poco criterio (y en eCommerce duele más)
La idea central es simple: la IA amplifica el proceso que ya tienes. Si tu proceso está mal diseñado, lo amplifica igual… solo que más rápido.
En selección, la IA puede reducir entre 30% y 40% del tiempo de cribado inicial y gestión de candidaturas (dato citado en el artículo base). En eCommerce pasa lo mismo: un buen stack de automatización puede recortar horas operativas en atención al cliente, creación de piezas, optimización de campañas y soporte de catálogo.
El problema aparece cuando confundimos eficiencia operativa con calidad de decisión.
- Un ATS puede filtrar CVs rápido, pero no define qué es “buen fit”.
- Un modelo generativo puede producir 200 copies para Instagram, pero no define cuál construye marca y cuál quema audiencia.
- Un motor de recomendación puede empujar productos, pero no decide si estás priorizando margen, recurrencia o liquidación.
“El gran riesgo no será no usar IA. Será delegar en ella decisiones que la organización no ha sabido definir previamente.”
En Colombia, con la presión de vender por WhatsApp, Instagram, marketplaces y tienda propia al tiempo, es tentador dejar que el algoritmo “resuelva”. Pero cuando el criterio no está escrito, lo que manda es el histórico… y el histórico casi siempre viene con sesgos.
El espejo de recruiting: automatizar tareas sí, delegar decisiones no
La selección de talento es un microcosmos perfecto para entender la adopción de IA en negocios. En recruiting, el patrón típico es:
- Se automatiza el filtro.
- Se rankean candidatos.
- Se descartan perfiles “por puntaje”.
- Nadie puede explicar bien por qué.
En eCommerce, el patrón equivalente es:
- Se automatiza la pauta (Advantage+, Performance Max, audiencias similares, etc.).
- Se automatiza el contenido (copies, creatividades, piezas para reels).
- Se automatiza la atención (chatbots, respuestas rápidas, agentes).
- Nadie puede explicar por qué subió el CAC, por qué cayó la conversión o por qué aumentaron las devoluciones.
El criterio que falta: “qué significa ganar”
Antes de automatizar, define la función objetivo. En selección sería “éxito del candidato a 6 meses”. En eCommerce puede ser:
- Margen bruto por pedido (no solo ROAS).
- Tasa de recompra a 60/90 días.
- LTV por cohorte.
- Tasa de devoluciones (clave en moda y calzado).
- Tiempo a primera respuesta y CSAT en WhatsApp.
Si tu IA está optimizando clics cuando tú necesitas rentabilidad, estás pagando por señales equivocadas.
Sesgos: no desaparecen, se vuelven más rápidos
En recruiting, los sesgos se cuelan por los datos históricos y criterios mal definidos. En eCommerce pasa igual:
- Si históricamente “ganaba” el descuento, la IA te empuja a descuentos cada vez más agresivos.
- Si tu mejor conversión venía de audiencias de una ciudad específica, la IA puede sobre-concentrar ahí y frenar expansión.
- Si tu equipo responde más rápido a ciertos mensajes, el bot aprende patrones que terminan ignorando preguntas menos comunes (y esas preguntas suelen ser las que definen una compra de ticket alto).
La pregunta práctica es: ¿podemos explicar por qué una decisión es buena, incluso sin el modelo? Si no, no es estrategia: es fe.
Qué sí cambia en 2026 para comercio electrónico y social commerce en Colombia
No vas a necesitar “otra herramienta”. Vas a necesitar un enfoque más disciplinado. En recruiting, el cambio hacia 2026 no es más IA, sino más criterio humano y mejores procesos. En eCommerce colombiano, yo lo resumiría así:
1) Menos “currículum”, más evidencia (datos accionables)
En selección, el CV pierde peso frente a habilidades y evidencias. En eCommerce, el equivalente es dejar de tomar decisiones por intuición (“esta creatividad se ve bonita”) y pasar a evidencia:
- Test A/B con hipótesis clara (no “probemos por probar”).
- Medición por cohortes (no solo por día).
- Atribución razonable y consistente (aunque no sea perfecta).
Regla útil: si no puedes escribir en una frase qué estás validando, no estás testeando, estás jugando.
2) La experiencia del cliente ya es variable de negocio
En el artículo base se habla de la experiencia del candidato como factor que aumenta aceptación y reduce rotación. En eCommerce, lo mismo:
- Respuestas claras y rápidas en canales sociales.
- Políticas de cambios/devoluciones entendibles.
- Postventa que realmente resuelve.
En temporadas como diciembre (y el arranque de enero con cambios y garantías), esto se vuelve brutal: una automatización mal diseñada en WhatsApp puede costarte reseñas, recompra y referidos.
3) Hibridación real: IA + criterio senior
La selección del futuro no es IA contra humanos, es IA + recruiter senior. En eCommerce, es IA +:
- un líder de performance que entienda negocio, no solo plataforma;
- un responsable de CX con poder para cambiar procesos, no solo contestar tickets;
- un dueño de catálogo y pricing que defina prioridades (margen, rotación, posicionamiento) y no se deje arrastrar por “lo que el algoritmo premia hoy”.
La IA ordena, acelera y sugiere. La responsabilidad sigue siendo humana.
Cómo evitar el “síndrome de la IA sin estrategia” (checklist práctico)
Si estás implementando IA en marketing, atención o contenido para tu tienda online, este checklist te evita muchos golpes.
1) Define criterios antes de automatizar (por escrito)
Antes de activar un bot, un flujo o una campaña automatizada, responde:
- ¿Qué objetivo optimiza? (margen, LTV, conversión, recompra)
- ¿Qué NO debe optimizar aunque mejore el KPI? (por ejemplo: no sacrificar margen por ROAS)
- ¿Qué casos deben pasar a humano? (reclamos, garantías, ticket alto, B2B)
Entregable mínimo: una hoja de “criterios de decisión” de 1 página.
2) Separa “asistencia” de “autonomía”
Una forma simple de madurar IA:
- Asistencia: la IA propone; humano aprueba.
- Autonomía acotada: la IA ejecuta dentro de límites.
- Autonomía amplia: la IA ejecuta y aprende con mínima intervención.
Mi postura: en social commerce y WhatsApp, la autonomía amplia sin límites es una mala idea para la mayoría. La marca paga el error, no el algoritmo.
3) Pon barandas: límites de descuento, tono, claims y escalamiento
Barandas típicas que funcionan:
- Tope de descuento por categoría.
- Lista de claims prohibidos (salud, resultados garantizados, comparaciones agresivas).
- Tono de marca (formal/cercano, uso de “tú/usted”, manejo de quejas).
- Escalamiento automático a humano cuando hay palabras clave ("garantía", "denuncia", "fraude", "reembolso").
4) Mide lo que importa (y mide después)
La IA suele mejorar métricas “rápidas” (CTR, tiempo de respuesta). Pero tu negocio vive de métricas “lentas”:
- Recompra 60/90 días.
- Devoluciones.
- Reclamos.
- Margen neto (incluyendo logística y atención).
Si no estás midiendo después de la compra, estás optimizando solo la mitad de la película.
5) Audita decisiones: “¿por qué esto pasó?”
En recruiting, cuando no se puede explicar por qué un candidato avanza, hay un problema de proceso. En eCommerce, la auditoría se ve así:
- ¿Por qué el bot recomendó ese producto?
- ¿Por qué la pauta se fue a esa audiencia?
- ¿Por qué el generador de contenido repite el mismo ángulo?
Si la respuesta es “porque sí”, estás acumulando riesgo.
Mini Q&A (las dudas que más escucho en eCommerce)
¿Entonces la IA “no sirve” para vender más?
Sirve, y muchísimo. Pero primero define el criterio: qué significa vender “mejor” en tu negocio (rentabilidad, recurrencia, crecimiento, posicionamiento). La IA acelera lo que tú le pidas… aunque esté mal pedido.
¿Por dónde empiezo si tengo un equipo pequeño?
Empieza por lo que más duele y es más repetible:
- Clasificación de conversaciones (ventas vs soporte vs garantías).
- Respuestas sugeridas (no respuestas automáticas) para WhatsApp/IG.
- Briefs de contenido con estructura fija (producto, objeciones, prueba social, CTA).
¿Qué señales muestran que mi IA está dañando la operación?
- Suben devoluciones o reclamos mientras “mejora” el ROAS.
- El bot responde rápido, pero cae el cierre (mucho ida y vuelta, poca compra).
- Aumenta la rotación de creatividades sin aprendizaje claro.
La ventaja en 2026: no es tener IA, es tener criterio
En 2026, la IA en comercio electrónico y social commerce en Colombia va a ser estándar. La diferencia real estará en quién sabe diseñar procesos donde la IA aporte velocidad y los humanos aporten criterio.
Si hoy tu marca está automatizando sin definir cómo se decide, estás replicando el mismo error que ya se ve en selección de talento: rapidez con resultados flojos. Y en eCommerce eso se paga con margen, reputación y caja.
Mi recomendación final es concreta: toma una automatización que ya tengas (ads, WhatsApp, contenido) y escríbele barandas y criterios como si estuvieras contratando a alguien para tomar decisiones por ti. Porque, en la práctica, eso es exactamente lo que estás haciendo.
¿Qué parte de tu operación está “decidiendo” sin criterio: la pauta, el bot o el catálogo?