En la carrera por dominar el panorama del comercio, muchas empresas están cometiendo un error crítico: intentar inyectar inversión en un recipiente lleno de agujeros. Aunque el atractivo del comercio agéntico (basado en agentes) y la personalización impulsada por IA es fuerte, estas capacidades avanzadas no pueden operar de manera efectiva sobre datos fragmentados y arquitecturas heredadas frágiles. Es por esto que la revisión del stack de comercio no puede esperar. La deuda técnica que tolera hoy le impedirá adoptar las herramientas agénticas del mañana.
El costo oculto de «hacer que funcione»
Muchas empresas actuales están atrapadas en un ciclo de transformación digital a base de «parches». Se enfrentan a una tensión evidente entre el deseo de innovar rápidamente y el pesado lastre de la deuda técnica. Con frecuencia veo a marcas luchando contra cuatro grandes trampas que agotan sus recursos:
- Tecnologías heredadas (Legacy): Los stacks que eran de vanguardia hace años, hoy actúan como anclas. Impiden que las marcas escalen o adopten las arquitecturas modernas y modulares que el mercado actual exige. Esta inercia conlleva un impuesto invisible sobre la productividad: los desarrolladores dedican hasta el 42% de su tiempo a lidiar con la deuda técnica en lugar de desarrollar nuevas funcionalidades.
- La brecha de implementación: La adopción de tecnología a gran velocidad a menudo crea una división entre las herramientas digitales y las personas que las utilizan. Cuando las empresas se apresuran a implementar software sin alinearlo con sus procesos de negocio o sin integrarlo con el resto de su stack tecnológico, crean sin darse cuenta cuellos de botella manuales y silos de datos. En lugar de acelerar el crecimiento, estos sistemas desconectados se convierten en una carga operativa que requiere una intervención manual constante para cerrar las brechas.
- Preparación para Datos e IA: Las marcas quieren habilitar plataformas de comercio preparadas para la IA, pero carecen de los datos limpios, gobernados y accesibles que se requieren para potenciar estos modelos. No se puede construir un asistente de compras con IA que lidere el mercado sobre una base de información desorganizada y aislada. El sentimiento del mercado es absoluto al respecto: el 96% de los líderes de IT y de negocio coinciden en que el éxito de los agentes de IA depende en gran medida de una integración de datos fluida y libre de deudas. Sin ella, el riesgo de fracaso es severo. Gartner predice que, hasta 2026, las organizaciones abandonarán el 60% de los proyectos de IA que no cuenten con el respaldo de datos preparados para esta tecnología.
- Fricción en procesos y gobernanza: A menudo, no es la tecnología en sí la que falla. Por el contrario, son los flujos de trabajo aislados y la falta de claridad en la gobernanza y la propiedad de los procesos lo que impide una entrega tecnológica eficaz y la excelencia operativa.
El resultado de estos problemas es que se termina personalizando en exceso e invirtiendo en soluciones que generan deuda técnica adicional. Esto aumenta el costo total de propiedad (TCO) al tiempo que reduce significativamente la agilidad.
Un marco estructurado para la resolución
Para dejar de optimizar para el pasado y empezar a construir para el futuro, se necesita algo más que una solución rápida. Se requiere un diagnóstico metódico y un chequeo de salud que descubra los problemas tanto en el dominio técnico como en el no técnico. No es un proceso que se realice de la noche a la mañana, pero normalmente lleva menos de un mes evaluar completamente el panorama e identificar dónde reside realmente la fricción. El objetivo no es solo generar una lista de problemas, sino construir una hoja de ruta (roadmap) priorizada para el camino a seguir. He comprobado que centrarse en cuatro pilares críticos es la forma más eficaz de garantizar que el trabajo realmente perdure:
- Revisión de la arquitectura: Es importante analizar el backend, las extensiones de terceros y las integraciones de sistemas frente a las mejores prácticas de la industria. Esto incluye buscar formas de simplificar el stack tecnológico. Un hallazgo común es que los clientes pueden aprovechar mejor las aplicaciones de primer nivel (best of breed) o las capacidades nativas (out-of-the-box) para optimizar su arquitectura y reducir costos. Esto puede implicar el aprovechamiento de tecnología de IA.
- Preparación para la IA (AI Readiness): Aunque las empresas avanzan rápido para adoptar la IA, el stack tecnológico existente suele terminar siendo el elemento que las frena. Vale la pena analizar a fondo si existen brechas fundamentales en la arquitectura o en la preparación de los datos que puedan estancar una implementación antes de que empiece. Con el mercado actual inundado de nuevas herramientas, el desafío está pasando de encontrar una opción de IA a elegir la correcta. Se trata menos de seguir la moda del momento (hype) y más de evaluar las decisiones de plataforma para garantizar que realmente se ajusten a la estrategia a largo plazo.
- Ajuste estratégico y de la solución: Es importante establecer una evaluación del stack tecnológico actual frente a los objetivos de negocio a largo plazo. Es fundamental evaluar y determinar si los sistemas están diseñados para comunicarse de manera efectiva o si están creando una experiencia fragmentada para los clientes.
- Revisión de la gestión y la gobernanza: A menudo se pasa por alto la revisión de los procesos de gestión de productos, los estándares de control de calidad y las estructuras de los equipos, pero esto puede ser fundamental para el buen funcionamiento de la modernización de la tecnología de comercio. Al identificar las brechas en la gobernanza, puede asegurarse de que, una vez resueltos los problemas técnicos, estará realmente equipado para mantener ese aumento deseado en el rendimiento.
Hallazgos desde el terreno
Cuando las empresas se apresuran por innovar, a menudo caen en una trampa predecible. En lugar de construir una arquitectura limpia y meditada, amontonan complementos (plugins) de terceros sobre su plataforma de comercio en línea como si fueran bloques de Jenga. Mi equipo y yo vemos este patrón de falla con demasiada frecuencia. Una marca quiere una funcionalidad rápida, así que instala una aplicación. Luego instala otra aplicación para solucionar una limitación de la primera. En poco tiempo, una docena de herramientas diferentes se disputan el control del código de la interfaz de la tienda (storefront). Esto crea un entorno frágil donde una actualización menor en una herramienta descompone una parte completamente separada del sitio. Es un impuesto invisible sobre el crecimiento que paraliza a los equipos internos y destruye la velocidad del sitio.
Mi equipo y yo revisamos recientemente una cuenta corporativa global que ilustra este punto de quiebre. En la superficie, el negocio estaba listo para el comercio agéntico. Por dentro, el exceso de aplicaciones de terceros había arrastrado su puntuación móvil a la categoría de «Pobre» en Google PageSpeed Insights. Esta fragmentación también sepultaba a sus equipos administrativos bajo una enorme carga operativa, atrapando a los empleados en un bucle constante de soluciones manuales provisionales solo para mantener la tienda en funcionamiento. Por ejemplo, en lugar de aprovechar las características modernas de automatización de comercio, cada bloque de recomendación de productos en el sitio tenía que ser configurado y actualizado de forma completamente manual por un administrador. Intentar lanzar experiencias de cliente de comercio agéntico sobre una arquitectura inestable como esa es una batalla perdida desde el primer día.
¿Está lista su base?
El mayor riesgo para las empresas hoy en día es ignorar las brechas fundamentales mientras saltan directamente a los casos de uso de IA más visibles del mercado. Mientras gran parte de la industria se mueve hacia las experiencias agénticas, los líderes del mañana ya están preparando sus datos y arquitecturas para esa próxima ola de disrupción. Si no arregla los cimientos hoy, sus competidores tomarán la delantera esprintando. Usted se quedará rezagado intentando alcanzarlos durante los próximos años.
Si solo recuerda una cosa de este artículo, que sea esta: la verdadera transformación digital se desbloquea cuando se terminan los parches.
¿Está su organización desarrollando capacidades para el futuro, o simplemente está remendando el pasado?
Deje de adivinar dónde están los agujeros de su balde. En el Commerce Studio de Globant, ayudamos a marcas globales a superar la cultura del parche, auditar su deuda técnica y construir arquitecturas unificadas diseñadas para la próxima ola de IA agéntica.
