Automatización de precios para e-commerce: cómo resolvimos un problema de márgenes con una automatización basada en IA
La inteligencia artificial está en todas partes. Cada semana aparecen nuevas herramientas capaces de generar textos, imágenes, vídeos o incluso aplicaciones completas. Sin embargo, en mi experiencia, las aplicaciones más interesantes de la IA no suelen ser las más llamativas. Muchas veces son las que ayudan a resolver problemas cotidianos (como la automatización de precios) que llevan meses afectando a un negocio sin que nadie les haya prestado demasiada atención.
De hecho, uno de los proyectos más interesantes en los que he trabajado recientemente surgió a partir de un problema mucho más sencillo y mucho más importante: una tienda online estaba perdiendo margen de beneficio sin darse cuenta.
Esto ocurre más de lo que parece.
Meses atrás se habían calculado correctamente sus precios de venta. Habían definido sus márgenes, configurado descuentos y ajustado los importes para que cada producto mantuviera la rentabilidad necesaria. El problema era que los precios de compra de sus proveedores habían cambiado con el tiempo. Mientras tanto, los precios de venta de la tienda seguían siendo los mismos y determinados descuentos empezaban a acercarse peligrosamente al límite de rentabilidad.
Un error de pricing repetido cientos de veces puede costar mucho dinero aunque nadie lo detecte en el día a día.
Revisar los precios manualmente era posible, pero no viable
La primera opción era la más evidente: comprobar los precios de los productos uno a uno de forma manual.
Consultar el precio actualizado del proveedor, compararlo con el precio de venta actual, calcular el margen disponible y verificar si seguía siendo rentable incluso aplicando descuentos.
El problema era el volumen de trabajo que implicaba hacerlo manualmente. La tienda cuenta con numerosos productos, diferentes variantes, distintos tamaños y condiciones específicas según el mercado en el que se venden. Revisar toda esa información de forma manual habría requerido muchas horas de trabajo y, además, el proceso tendría que repetirse periódicamente para seguir siendo útil.
Y fue precisamente en ese momento cuando apareció la verdadera pregunta:
¿Tiene sentido dedicar horas a una tarea repetitiva cuando la tecnología puede hacerla por nosotros?
Necesitábamos dejar de hacer una tarea repetitiva que una máquina podía realizar mucho mejor.
La automatización de precios empezó como una solución práctica, no como un proyecto de IA
Cuando hablamos de automatización de precios, mucha gente imagina sistemas enormes y complejos. En realidad, este proyecto nació de una necesidad bastante simple: dejar de revisar datos manualmente.
Empecé a trabajar en una herramienta capaz de conectarse tanto a la API del proveedor como a la base de datos del ecommerce para comparar automáticamente ambas fuentes de información y actualizar los precios en los productos que fueran necesarios.
Para acelerar el desarrollo me apoyé en herramientas como ChatGPT y Claude, especialmente para interpretar la documentación técnica de la API, generar parte del código necesario y resolver algunos problemas durante el proceso. Y aquí hay una parte importante que creo que conviene contar con honestidad.
La IA ayudó muchísimo.
Pero no fue “un prompt y listo”.
La parte difícil no era programar, era definir bien el problema
Una vez conseguimos obtener los datos básicos de la aplicación, empezaron a surgir nuevas preguntas:
- ¿Qué margen consideramos aceptable?
- ¿Cómo afectan los descuentos?
- ¿Hay diferencias según el país de venta?
- ¿Conviene destacar automáticamente los productos problemáticos?
- ¿Qué información necesita realmente quien va a revisar estos datos?
Lo que comenzó siendo una simple comparación de precios terminó evolucionando hacia una herramienta mucho más útil para la toma de decisiones. Dedicamos un par de tardes de trabajo hasta que la herramienta quedó realmente útil.
Y creo que esto es importante decirlo porque a veces se vende la idea de que la inteligencia artificial convierte cualquier necesidad empresarial en una solución perfecta en minutos. Mi experiencia es otra: la IA acelera mucho el trabajo, pero sigue siendo necesario pensar, decidir y ajustar.
En proyectos de automatización de precios, el criterio de negocio sigue siendo la parte más importante.
Lo que la IA aporta realmente en proyectos como este
Cuando se habla de inteligencia artificial es fácil caer en dos extremos.
Pensar que puede hacerlo absolutamente todo o pensar que no sirve para nada.
Mi experiencia está justo en el punto intermedio.
La IA fue una ayuda enorme durante este proyecto. Me permitió avanzar más rápido, resolver problemas técnicos y construir la herramienta en mucho menos tiempo del que habría necesitado hace unos años.
Pero la IA no detectó el problema inicial.
No decidió qué métricas eran importantes. Ni estableció los criterios para evaluar la rentabilidad. Y tampoco diseñó la lógica de negocio que debía seguir la herramienta.
Todo eso siguió dependiendo del conocimiento humano.
Por eso creo que el verdadero potencial de la inteligencia artificial no consiste en sustituir a las personas, sino en ayudarnos a construir mejores soluciones para problemas reales.
Conclusión: muchas tareas repetitivas sí pueden automatizarse
El aprendizaje más interesante de este proyecto no es que “la IA pueda hacer apps”. Es algo mucho más práctico.
Muchas empresas tienen procesos manuales que consumen tiempo, generan errores y terminan afectando a la rentabilidad. A veces esos procesos llevan tanto tiempo funcionando igual que nadie se plantea revisarlos.
La automatización de precios fue simplemente un ejemplo concreto de algo más amplio: cuando una tarea es repetitiva, depende de datos estructurados y requiere revisiones constantes, probablemente merece la pena preguntarse si puede automatizarse.
Y no, normalmente no se resuelve en cinco minutos.
Pero tampoco hace falta construir una gran plataforma para obtener resultados útiles. A veces bastan unas cuantas horas bien enfocadas y una comprensión clara del problema que realmente quieres resolver.
Si has detectado procesos repetitivos en tu empresa o crees que determinadas tareas podrían automatizarse para ahorrar tiempo y reducir errores, puedes contactar con nosotras y contarnos tu caso. Muchas veces las mejores soluciones no son las más complejas, sino las que atacan directamente el problema adecuado.
