Expertos en IA: de datos a ventas en e-commerce Colombia

En e-commerce, tener datos no te hace “data-driven”. Te hace dueño de un problema más caro: dashboards por todos lados, decisiones lentas y campañas que “se sienten” bien, pero no se prueban. Lo que separa a las marcas que crecen de las que se estancan es algo menos glamuroso: expertos en IA capaces de convertir datos en decisiones operables.

En esta entrega de la serie “Cómo la IA Está Transformando el Comercio Electrónico y Social en Colombia”, quiero bajar el tema a tierra: qué hace realmente un experto en IA en marketing y comercio electrónico, cómo se conecta con negocio (ventas, margen, recompra), y qué puedes implementar desde enero sin armar un laboratorio de ciencia de datos.

Por qué los expertos en IA importan (más que la herramienta)

La IA solo crea valor cuando cambia una decisión. Ese es el filtro que uso siempre: si el modelo no modifica presupuesto, inventario, segmentación o experiencia, entonces es un “proyecto de IA” que se queda en demo.

En Colombia, la presión es doble: el crecimiento del comercio electrónico convive con costos de adquisición volátiles (sube y baja el rendimiento en Meta, cambia el mix, se encarecen audiencias), y con consumidores que comparan en segundos (marketplaces, redes sociales, WhatsApp). En ese contexto, la IA no es un adorno; es una forma de reducir incertidumbre.

Un experto en IA (bien integrado al equipo) es quien:

• Traduce objetivos de negocio en problemas medibles (por ejemplo, subir recompra 10% o bajar devoluciones 15%).
• Ordena los datos para que no sean ruido.
• Diseña pruebas y reglas para que el equipo actúe, no solo “observe”.

Frase útil para alinear equipos: “Si no podemos decir qué decisión cambiaremos el lunes, todavía no hay estrategia basada en datos”.

Del dato a la decisión: el trabajo real de un experto en IA

La realidad? La IA en e-commerce es 60% definición del problema, 30% datos y 10% modelo. Y ese 10% solo funciona si lo anterior está claro.

1) Definir la pregunta correcta (y evitar el “modelo por el modelo”)

Un error típico: pedir “un modelo de predicción” sin precisar el uso. Lo que sí funciona es formular preguntas accionables:

• ¿Qué clientes tienen mayor probabilidad de recompra en 30 días? (para automatizar retención)
• ¿Qué productos están generando más devoluciones por talla/expectativa? (para ajustar contenido y fichas)
• ¿Qué combinaciones de creatividades y audiencias están agotando frecuencia? (para rotación y control de fatiga)

El experto en IA aterriza estas preguntas a métricas (tasa de recompra, margen por pedido, ROAS incremental, tasa de devolución) y a ventanas de tiempo claras (7/14/30 días).

2) Preparar datos “de verdad” (los que aguantan auditoría)

Modelos buenos con datos malos dan decisiones malas más rápido. En e-commerce colombiano, las fuentes típicas son: plataforma (Shopify, VTEX, Magento), CRM, analítica, pauta, WhatsApp/atención, y logística.

Un experto en IA se obsesiona con:

• Identidad del cliente: unificar correo, teléfono y comportamiento (sin duplicados).
• Eventos confiables: compra, devolución, cancelación, contacto a soporte.
• Calidad mínima: fechas correctas, SKU consistente, precios y descuentos trazables.

Si el dato está sucio, el “insight” termina siendo una discusión interna. Si está limpio, se vuelve una instrucción.

3) Convertir predicciones en reglas y automatizaciones

La predicción no paga nómina; la acción sí. Por eso los expertos en IA diseñan el “último metro”: cómo aterrizar el output en campañas, sitio y operación.

Ejemplos que sí mueven la aguja:

• Si el cliente tiene alta probabilidad de recompra, mostrar bundles y upsell con margen.
• Si tiene alto riesgo de abandono, activar secuencia por email/WhatsApp con prueba social y garantías.
• Si un SKU sube en tasa de devolución, priorizar cambios en fotos, guía de tallas y expectativas.

Casos prácticos para e-commerce y social commerce en Colombia

La mejor estrategia es la que cabe en tu semana. Estos casos están pensados para equipos medianos (marketing + e-commerce + atención) que necesitan resultados sin “proyecto eterno”.

Caso 1: Personalización simple en home y PDP (sin perseguir al usuario)

Respuesta directa: personalizar no es mostrar “cosas random”; es cambiar el orden y la oferta según intención.

Qué hace el experto en IA:

1. Define 3–5 señales: categoría visitada, ticket histórico, tiempo desde última compra, devoluciones previas, fuente (orgánico/pauta).
2. Crea segmentos accionables (por ejemplo: “nuevos con intención alta”, “recompradores de alto valor”, “sensibles a precio”).
3. Ajusta módulos: productos recomendados, bundles, mensajes de envío, métodos de pago.

Resultado típico: mejora de conversión por microdecisiones. No necesitas “hiperpersonalización”; necesitas menos fricción.

Caso 2: Creatividades para pauta guiadas por datos (no por gusto)

Respuesta directa: la IA sirve para decidir qué producir y qué pausar, no solo para redactar copies.

Trabajo del experto en IA junto al equipo creativo:

• Identifica qué ángulos ganan por etapa: problema/solución, prueba social, UGC, antes/después, comparativas.
• Construye una matriz simple: mensaje × formato × audiencia × etapa.
• Mide fatiga con señales claras: frecuencia, caída de CTR, aumento de CPA, saturación por placement.

Acción práctica: una rutina semanal (30–45 min) donde se decide:

• 20% del presupuesto para test controlado
• 60% para ganadores estables
• 20% para retargeting con mensajes por objeción

Esto es estrategia basada en datos. No es improvisación.

Caso 3: Atención al cliente como motor de ventas (WhatsApp + IA)

Respuesta directa: en Colombia, WhatsApp suele ser el “punto de cierre”. La IA mejora el cierre si estandariza calidad y velocidad.

Un experto en IA puede:

• Clasificar conversaciones por intención: compra, seguimiento, cambio/devolución, garantía.
• Detectar objeciones repetidas: precio, tiempos, talla, confianza.
• Proponer respuestas sugeridas y rutas (no “bot que pelea con el cliente”).

Impacto esperado: menos tiempos muertos, mejor tasa de cierre y más consistencia entre asesores.

Qué habilidades debe tener un experto en IA para marketing (y cómo evaluarlo)

Respuesta directa: el mejor perfil no es el que sabe más modelos; es el que conecta datos con caja.

Busca estas señales:

Habilidades técnicas mínimas (sin complicarlo)

• Manejo de datos: SQL básico/intermedio, modelado de eventos, calidad.
• Experimentación: A/B testing, incrementalidad, lectura crítica de métricas.
• Analítica aplicada: cohortes, RFM, atribución práctica.
• IA aplicada: modelos de propensión, recomendación sencilla, NLP para atención.

Habilidades de negocio (las que realmente faltan)

• Sabe priorizar por impacto y esfuerzo.
• Habla en métricas de negocio: margen, CAC, LTV, recompra.
• Documenta decisiones y supuestos.
• Diseña procesos repetibles, no “proyectos heroicos”.

Mini checklist de entrevista (preguntas que sí filtran)

1. “Cuéntame un caso donde un modelo cambió una decisión semanal. ¿Cuál?”
2. “¿Qué harías si los datos de clientes están duplicados?”
3. “¿Cómo demostrarías que una campaña con IA fue incremental y no coincidencia?”
4. “¿Qué automatizarías primero en un e-commerce colombiano y por qué?”

Plan de 30 días para pasar de ‘datos’ a estrategia con IA

Respuesta directa: empieza pequeño, mide, y escala lo que funciona. Un mes alcanza para dejar instalado un sistema.

Semana 1: Orden y objetivo

• Elige 1 objetivo: recompra, conversión, reducción de devoluciones o eficiencia en pauta.
• Define 3 métricas y una línea base.
• Audita fuentes: pedidos, clientes, devoluciones, tráfico, pauta.

Semana 2: Primer caso de uso (uno solo)

• Segmentación RFM o propensión simple.
• 2 automatizaciones: una para “alta intención” y otra para “riesgo de abandono”.
• Define un grupo control (aunque sea pequeño).

Semana 3: Integración con creatividad y sitio

• Ajusta mensajes por segmento.
• Prueba 2–3 variaciones en creatividades o módulos del sitio.
• Crea tablero de seguimiento con 5 métricas máximo.

Semana 4: Aprendizaje y escalamiento

• Revisión de resultados (ventas, margen, devoluciones, tasa de respuesta).
• Documenta reglas ganadoras.
• Escala a un segundo caso: atención (WhatsApp), recomendaciones o forecast básico.

Si tu equipo termina el mes con una automatización que corre sola y se mide, ya vas adelante del mercado.

Preguntas frecuentes que aparecen en equipos de e-commerce

¿Necesito contratar un científico de datos senior desde el día uno? No siempre. Si tienes poco volumen, puedes empezar con un perfil híbrido (analítica + automatización) y apoyo externo puntual. Lo clave es que alguien sea dueño del proceso.

¿La IA reemplaza al equipo de marketing? No. Lo que reemplaza es la improvisación. La IA sube el estándar: obliga a que cada campaña tenga hipótesis, medición y aprendizaje.

¿Qué dato es el más subestimado en Colombia? Devoluciones y motivos de contacto. Ahí hay oro: fricciones, objeciones y promesas mal calibradas.

La ventaja real: equipos que deciden más rápido

Los expertos en IA no vienen a “meter IA en todo”. Vienen a hacer que el negocio decida con evidencia, semana a semana. En comercio electrónico y social commerce en Colombia, donde la atención se compra cara y la confianza se gana lento, esa velocidad es una ventaja competitiva concreta.

Si estás armando tu hoja de ruta 2026, yo empezaría por una pregunta simple: ¿qué decisión comercial estás tomando hoy con intuición y podrías tomar con datos en 30 días? Ahí es donde un experto en IA paga su sueldo.