EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL Y EL BIG DATA EN EL SECTOR RETAIL

Abstract

Este trabajo analiza el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data en el sector retail, evaluando cómo estas tecnologías están transformando la gestión operativa, la personalización de la experiencia del cliente y la toma de decisiones estratégicas. A través de un enfoque teórico y práctico, se examinan las principales aplicaciones, como la personalización de la oferta, la automatización de la cadena de suministro y la mejora de la eficiencia empresarial. Además, se identifican los desafíos que enfrentan las empresas en la adopción de estas herramientas, incluyendo barreras económicas y tecnológicas, la escasez de talento especializado y los altos costes de implementación. También se abordan los riesgos éticos y de privacidad, analizando cómo los algoritmos de IA pueden reforzar sesgos y afectar la confianza de los consumidores. El estudio se complementa con el análisis de los casos de Amazon y Walmart, dos grandes empresas que han incorporado de manera pionera la IA y el Big Data en sus estrategias, logrando beneficios tangibles y una mayor competitividad. Finalmente, se ofrecen recomendaciones para la adopción responsable de estas tecnologías, destacando la importancia de una integración gradual, la colaboración entre humanos y tecnología, y el cumplimiento normativo para garantizar un uso ético y seguro de los datos. Se concluye que la IA y el Big Data no son simples herramientas tecnológicas, sino pilares estratégicos que redefinen la competitividad y la sostenibilidad en el comercio minorista.

This thesis thoroughly analyzes the impact of Artificial Intelligence (AI) and Big Data on the retail sector, highlighting how these emerging technologies are reshaping the industry's competitive landscape. It delves into the key applications of AI and Big Data, including customer experience personalization through advanced data analytics and recommendation algorithms, optimization of supply chain management, and the enhancement of strategic decision-making processes. The research also critically examines the challenges faced by retail companies in adopting these technologies, such as the high initial investment costs, lack of interoperability between legacy systems and modern AI solutions, and the persistent shortage of specialized talent in areas like data science and machine learning. Ethical considerations are a central aspect of this study, addressing issues such as data privacy and security, algorithmic bias, and the potential negative impacts of automation on employment within the retail sector. To contextualize the theoretical framework, the thesis presents detailed case studies of Amazon and Walmart, showcasing how these retail giants have integrated AI and Big Data across various operational areas, from automated warehouses to predictive demand forecasting and personalized shopping experiences. The results demonstrate that companies leveraging AI and Big Data not only achieve operational efficiencies and cost reductions but also gain strategic advantages in a highly competitive and rapidly evolving market. The conclusion emphasizes the importance of implementing these technologies in a responsible and transparent manner, balancing innovation with ethical considerations, and promoting human-technology collaboration to maximize benefits while mitigating risks. Ultimately, the findings underline that AI and Big Data are not simply technical enhancements but strategic pillars that define the future of retail.