IA y mercado: ¿Cómo anticipar tendencias sin improvisar en los negocios?

EYNG, 08/01/2025. En el Perú de 2025, donde una tendencia puede nacer en la mañana y condicionar decisiones de compra por la tarde, anticiparse dejó de ser una ventaja competitiva para convertirse en una necesidad operativa. El uso intensivo de Internet ha acelerado el comportamiento del consumidor y ha reducido el margen de error para las empresas. En ese escenario, la inteligencia artificial (IA) se consolida como una herramienta práctica para leer datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas antes de que el mercado obligue a reaccionar.

Según cifras del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), el 79,0% de la población peruana usó Internet en el primer trimestre de 2025 y el 90,8% de quienes se conectan lo hacen al menos una vez al día. Este nivel de conexión permanente explica por qué las tendencias de consumo se forman y se consolidan con mayor rapidez. Para los empresarios, interpretar correctamente esa data —y hacerlo a tiempo— resulta determinante para ajustar productos, precios, campañas y mensajes comerciales.

La IA como apoyo a la toma de decisiones empresariales

Para Roberto Percca, gerente de Desarrollo del Emprendedor y especialista del Consultorio Financiero de Mibanco, la inteligencia artificial no reemplaza la experiencia ni el criterio del emprendedor, pero sí amplifica su capacidad de análisis. «La inteligencia artificial no reemplaza la visión del emprendedor; la potencia. Bien usada, permite detectar patrones, entender cambios en la demanda y ajustar decisiones antes de que el mercado te obligue a reaccionar», señala.

Desde esta perspectiva, la adopción de IA no implica necesariamente grandes inversiones ni equipos especializados. En muchos casos, el punto de partida está en la información que el propio negocio ya genera a diario.

1. Empezar con los datos que el negocio ya tiene

El primer paso consiste en ordenar y sistematizar la información disponible. Exportar las ventas del último año —por días o semanas—, identificar el ingreso promedio y reconocer los productos más vendidos permite construir una base confiable. Tras eliminar duplicados y errores, las herramientas con análisis asistido por IA pueden detectar patrones como días de mayor demanda, estacionalidades vinculadas a campañas comerciales (escolar, Día de la Madre, Fiestas Patrias o Navidad) y productos con mejor desempeño.

Este ejercicio transforma registros operativos en insumos concretos para planificar compras, producción y promociones.

2. Escuchar al cliente con apoyo de inteligencia artificial

Las interacciones digitales son otra fuente clave de información. Resumir automáticamente conversaciones de WhatsApp y comentarios en redes sociales facilita identificar preguntas recurrentes, términos que se repiten y puntos críticos como tallas, sabores, quejas o medios de pago.

A partir de esta «escucha activa», las empresas pueden ajustar su oferta mediante packs personalizados, combos específicos y respuestas más eficientes. La IA permite convertir la voz del cliente en decisiones prácticas de producto y comunicación.

3. Anticiparse a las señales del mercado

Una vez analizada la información interna, el siguiente paso es cruzarla con el calendario comercial del rubro: feriados, festividades o fechas relevantes. Con ese cruce de datos, las herramientas de IA pueden mostrar escenarios simples que ayuden a definir acciones concretas: cuánto comprar, qué producir, qué promociones activar y qué mensajes comunicar.

Al trasladar estas decisiones a un calendario, el negocio deja de reaccionar tarde y empieza a prepararse con anticipación, reduciendo la improvisación y el riesgo operativo.

4. Detectar tendencias a partir de lo que buscan los consumidores

La IA también permite analizar tendencias de búsqueda. Los asistentes facilitan identificar qué productos están ganando interés, cuáles empiezan a perderlo y qué términos o hashtags se repiten con mayor frecuencia.

Esta información resulta clave para decidir qué líneas reforzar y para evitar el sobrestock de productos cuya demanda muestra señales de desaceleración.

5. Diseñar ofertas y testear antes de escalar

Otra aplicación práctica es la generación de propuestas comerciales: packs, descripciones de producto, textos publicitarios y respuestas a clientes. A partir de estas propuestas, se pueden probar dos versiones (A/B) durante un periodo de 48 a 72 horas y evaluar cuál obtiene mejores resultados en ventas o interacción.

Si la opción funciona, se escala; si no, se ajusta. La diferencia es que el aprendizaje se obtiene con menor riesgo y mayor velocidad.

Como puede verse, en un entorno donde el consumidor cambia rápido y la información circula a gran velocidad, la inteligencia artificial se presenta como un aliado para ordenar datos, reducir la incertidumbre y respaldar decisiones empresariales con evidencia. Sin sustituir la experiencia ni el criterio del empresario, la IA permite pasar de la intuición pura a un enfoque más analítico, donde anticiparse a las tendencias del mercado deja de ser una apuesta y se convierte en un proceso estructurado.

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