En un centro comercial, cada jornada es una puesta en escena compleja en la que participan múltiples áreas, todas con el objetivo de ofrecer la mejor experiencia al visitante y maximizar los resultados para los locatarios y propietarios. Sin inteligencia artificial, las tareas dependen principalmente de la observación humana, la experiencia previa y el manejo manual de la información. Con inteligencia artificial, en cambio, la dinámica se transforma en un ecosistema interconectado donde los datos fluyen en tiempo real, se procesan automáticamente y generan acciones inmediatas y coordinadas.
Un día típico sin inteligencia artificial comienza muy temprano. El equipo de mercadeo revisa reportes de ventas enviados por los locatarios el día anterior, muchas veces en formatos distintos y con retrasos que impiden tomar decisiones rápidas. Para conocer el tráfico de visitantes, se recurre a las grabaciones de las cámaras o a contadores manuales, cuyos resultados se consolidan al final del día, cuando ya no hay margen para ajustar campañas o actividades. La supervisión de vitrinas y material publicitario requiere recorridos físicos, y si se detecta alguna irregularidad, es necesario iniciar un proceso de comunicación con el proveedor, que puede tardar horas o incluso días en resolver el problema.
En operaciones, la jornada arranca con la revisión de incidentes reportados en el día anterior y la asignación de tareas según la experiencia del supervisor. No hay datos precisos en tiempo real que permitan anticipar picos de tráfico o situaciones excepcionales. Si ocurre un evento inesperado, como una afluencia masiva de visitantes, las acciones se improvisan sobre la marcha, lo que puede generar congestión en accesos, problemas de limpieza o tiempos de espera prolongados.
El área de mantenimiento también trabaja de forma reactiva. El personal realiza recorridos físicos para identificar fallas visibles en iluminación, ascensores, escaleras eléctricas o climatización. Las intervenciones se programan una vez detectado el problema, lo que en algunos casos implica cortes de servicio que afectan la experiencia del visitante y la operación de los locales. No hay herramientas que permitan prever una falla antes de que ocurra, y las reparaciones dependen de la disponibilidad del personal y de los repuestos.
En el área financiera, la gestión de ingresos, gastos y cartera se basa en información consolidada de días o semanas anteriores. Si un locatario presenta retrasos en el pago, la comunicación es manual, normalmente por teléfono o correo electrónico, y las proyecciones de rentabilidad por metro cuadrado se calculan al cierre del mes. Esto limita la capacidad para ajustar estrategias comerciales o renegociar contratos con agilidad.
Un día normal con IA
Con la incorporación de inteligencia artificial, el panorama cambia radicalmente. Desde las primeras horas del día, el panel de control central integra y muestra en tiempo real datos provenientes de todas las áreas. En mercadeo, la afluencia de visitantes se mide y clasifica automáticamente mediante cámaras con análisis de imagen y sensores de conteo, identificando franjas horarias y perfiles demográficos. Si la afluencia está por debajo de lo esperado, el sistema propone y ejecuta acciones inmediatas, como promociones en pantallas digitales o campañas geolocalizadas para atraer público cercano.
Al mismo tiempo, la visión computarizada supervisa las vitrinas y detecta si hay material publicitario mal ubicado o dañado, generando de forma automática órdenes de servicio al proveedor correspondiente. Los clientes registran sus compras tomándole una foto a la factura desde la aplicación web suben una imagen desde su galería, la IA extrae automáticamente los datos y los guarda en el CRM.
En operaciones, la inteligencia artificial cruza información del tráfico en pasillos, ocupación de parqueaderos, condiciones climáticas y eventos externos en la ciudad. Con base en ese análisis, anticipa picos de afluencia y redistribuye el personal de limpieza, seguridad o atención al cliente hacia las áreas de mayor demanda. Si detecta que un evento masivo cercano provocará un incremento de visitantes, recomienda abrir accesos adicionales y optimizar la circulación interna para evitar congestiones.
El mantenimiento se beneficia de sensores instalados en equipos clave como ascensores, escaleras eléctricas, sistemas de climatización e iluminación. Estos dispositivos registran vibraciones, temperaturas, consumos y patrones de uso que, al ser procesados por la inteligencia artificial, permiten anticipar posibles fallas. Antes de que un ascensor se averíe o que un aire acondicionado deje de funcionar, el sistema programa la intervención en un horario de baja afluencia, evitando interrupciones y mejorando la eficiencia operativa. Además, la inteligencia artificial ajusta de manera automática el consumo energético, reduciendo la iluminación o climatización en áreas con baja ocupación y aumentando en zonas con mayor flujo de visitantes.
En el área financiera, los datos de ventas de los locatarios, gastos operativos y pagos recibidos se actualizan de manera continua en el panel de control. Si un locatario presenta retrasos recurrentes, el sistema propone un plan de pago personalizado y lo envía automáticamente. Asimismo, las proyecciones de rentabilidad por metro cuadrado se ajustan en tiempo real, permitiendo a la gerencia tomar decisiones inmediatas sobre cambios en el mix comercial o renegociaciones contractuales.
La clave de esta transformación está en la conexión de datos entre áreas. La información de mercadeo sobre tráfico y comportamiento de compra se vincula con las proyecciones financieras, lo que permite anticipar ingresos y ajustar gastos. Los datos de operaciones sobre afluencia y circulación se cruzan con los planes de mantenimiento para programar intervenciones sin afectar la experiencia del visitante. A su vez, el consumo energético y las condiciones técnicas de los equipos se relacionan con las metas financieras, generando ahorros que impactan directamente la rentabilidad.
Mientras que en el modelo sin inteligencia artificial las decisiones se toman de forma aislada y con base en información atrasada, en el modelo con inteligencia artificial todo el ecosistema del centro comercial funciona como un sistema vivo y coordinado. Cada dato capturado en tiempo real alimenta un núcleo central que analiza, predice y ejecuta acciones, transformando la gestión de reactiva a proactiva y aumentando significativamente la eficiencia y la satisfacción de clientes y locatarios.
Fuente: Mall & Retail.
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