La cadena de supermercados COTO incorporó un sistema de compras personalizadas basado en inteligencia artificial llamado GlorIA que promete cambiar la forma en que los clientes buscan y seleccionan productos en su tienda online. La herramienta interpreta consultas en lenguaje natural y adapta sus sugerencias al historial y las preferencias de cada usuario, según informó la empresa.
Qué hace GlorIA y cómo funciona
La novedad consiste en permitir que los usuarios formulen consultas como las que usan cotidianamente, en lugar de depender de términos exactos o categorías fijas. GlorIA transforma esos pedidos en recomendaciones concretas: interpreta la intención, sugiere productos y arma listas de compra adaptadas al perfil del cliente. Como ejemplo descriptivo, la propia comunicación de la compañía usa la consulta:
"quiero preparar una lasaña"
Ante esa instrucción, la plataforma no se limita a devolver resultados que contengan la palabra “lasaña”: propone una lista de ingredientes y productos necesarios, y los prioriza según las compras previas del cliente y sus preferencias registradas.
Qué aporta frente a un buscador tradicional
- Interpretación contextual: en lugar de coincidir con palabras clave, la IA entiende la intención de la consulta.
- Personalización: incorpora el historial de compras para priorizar productos preferidos o habituales.
- Practicidad: el usuario puede obtener listas completas o sugerencias sin navegar por categorías.
Según la información difundida por la empresa, la herramienta busca resolver problemas frecuentes en el comercio electrónico de comestibles, como la dificultad para encontrar productos adecuados o la frustración por el desabastecimiento; al recomendar alternativas y ajustar propuestas al cliente, COTO pretende ahorrar tiempo y aumentar la satisfacción.
Limitaciones e implicancias
La adopción de asistentes de compras con IA plantea beneficios claros para la conveniencia del consumidor, pero también abre interrogantes prácticos y regulatorios que no fueron detallados en la comunicación oficial. Entre los puntos a observar en la implementación están:
- Cómo se gestiona la privacidad y el uso de datos personales y de consumo para entrenar los modelos de recomendación.
- La precisión ante consultas menos comunes o culturas alimentarias diversas; la capacidad del sistema para proponer sustitutos apropiados cuando hay faltantes.
- El efecto sobre proveedores y marcas, si el algoritmo favorece ciertos productos por criterios comerciales o por disponibilidad.
La nota de lanzamiento destaca la comodidad de formular pedidos en lenguaje natural y la promesa de que la experiencia será "más fácil, ágil y adaptada a cada usuario". Sin embargo, la comunicación no ofreció detalles técnicos sobre el tipo de modelos de IA usados, ni sobre los límites del asistente ante escenarios de desabastecimiento o productos fuera de catálogo.
Contexto del comercio electrónico de alimentos
El comercio de comestibles online lleva años incorporando automatizaciones para mejorar la logística y la experiencia de usuario. Herramientas como buscadores semánticos y sistemas de recomendación ya son habituales en grandes plataformas; la novedad de COTO reside en su apuesta por un asistente conversacional que integra historial de compras para ofrecer respuestas más contextualizadas.
En la práctica, si funciona como promete, GlorIA puede reducir la fricción en la compra recurrente y facilitar la planificación de comidas. Para esa promesa, sin embargo, será clave la transparencia sobre uso de datos, la calidad del entrenamiento del sistema y la habilidad para manejar la oferta real del almacén o sucursal al momento de la compra.
| Características | Beneficio esperado |
|---|---|
| Búsqueda en lenguaje natural | Interacción más rápida y natural |
| Adaptación al historial de compras | Recomendaciones más relevantes |
| Sugerencia de listas e ingredientes | Ahorro de tiempo y mayor conveniencia |
La llegada de GlorIA a la plataforma de COTO es consistente con la tendencia del sector de incorporar asistentes y recomendaciones personalizadas. Para que el avance sea útil y aceptado por los consumidores, hará falta que la experiencia entregue resultados precisos y que la empresa comunique con claridad cómo protege y utiliza los datos que recopila.
