La cantidad de información que generan los consumidores ya no es el principal desafío para las empresas. El reto está en convertir búsquedas, compras, consultas, transferencias y otras interacciones en señales que permitan anticipar necesidades y tomar decisiones antes de que el cliente las manifieste.
En Colombia, este escenario se ha acelerado con la expansión de los canales digitales. En el sistema financiero, las operaciones realizadas mediante internet y aplicaciones móviles pasaron de representar 35,7% en 2021 a 66,6% en 2025, convirtiéndose en los principales canales transaccionales, según la Superintendencia Financiera de Colombia. Para ese último año, el 81% de los establecimientos de crédito ya utilizaba inteligencia artificial en sus procesos.
El comercio electrónico también refleja el aumento de esa actividad digital. Durante 2025, las ventas online colombianas llegaron a COP $145,4 billones, 11,1% más que en 2024. El número de compras alcanzó 684,6 millones, con un incremento de 19,9% frente al año anterior, de acuerdo con la Cámara Colombiana de Comercio Electrónico.
Cada uno de esos contactos con una empresa puede aportar información sobre el comportamiento y las preferencias de un consumidor. La ventaja, sin embargo, no está en acumularlos, sino en establecer relaciones entre ellos y utilizarlos para actuar.
Ahí entra el customer analytics. Su función ya no se limita a segmentar consumidores o explicar decisiones anteriores. Cuando se combina con inteligencia artificial y modelos predictivos, puede detectar patrones, calcular probabilidades y encontrar señales relacionadas con lo que una persona podría requerir, el momento en que podría necesitarlo y la forma más adecuada de interactuar con ella.
En el sector financiero, por ejemplo, el análisis convencional permite conocer los productos contratados, el uso de canales digitales y el comportamiento transaccional. Un modelo predictivo puede añadir señales que indiquen una posible necesidad de determinada solución financiera, un cambio en los hábitos o incluso una eventual salida de un producto.
La misma lógica puede trasladarse a otras industrias. Un retailer puede estimar cuándo un consumidor volverá a comprar dentro de una categoría; una compañía de telecomunicaciones puede detectar indicios de insatisfacción antes de que un usuario cambie de proveedor; y una aseguradora puede incorporar información contextual para presentar soluciones relacionadas con las necesidades particulares de cada cliente.
“En una organización con mentalidad AI-First, el objetivo no es acumular más datos, sino poner la inteligencia artificial a trabajar sobre información confiable para anticipar y decidir mejor. La verdadera oportunidad está en transformar las señales que dejan los clientes en inteligencia capaz de identificar qué pueden necesitar después y convertirla en una decisión en el momento adecuado”, explica Diego Ossa, CEO para región sur de Latinoamérica de Stefanini Group.
La evolución también modifica el concepto de personalización. Durante años, las empresas agruparon a sus consumidores en segmentos amplios para adaptar sus comunicaciones. Con la inteligencia artificial y los modelos predictivos, esa lógica puede volverse mucho más específica mediante el uso conjunto de antecedentes, comportamiento y contexto.
Hiperpersonalizar, sin embargo, no equivale a aumentar la cantidad de ofertas que recibe una persona. Una compañía que conoce mejor a sus clientes también debería determinar cuándo comunicarse, mediante qué canal e incluso en qué situaciones es mejor no hacerlo.
El uso de los datos adquiere valor cuando disminuye la fricción, mejora las recomendaciones, acelera las respuestas o pone una solución a disposición del consumidor en el momento en que realmente puede necesitarla. Si la información se percibe únicamente como un mecanismo para vender más, la personalización pierde valor.
Para que los modelos funcionen, existe un paso previo que no puede ser reemplazado por un algoritmo: construir una base de datos integrada y confiable. En muchas organizaciones, la información de una misma persona continúa repartida entre sistemas de ventas, servicio al cliente, aplicaciones, canales digitales, CRM y plataformas transaccionales.
Esa fragmentación hace que cada área pueda conocer una parte del recorrido del consumidor sin disponer necesariamente de una visión completa. Desde una perspectiva AI-First, conectar, preparar y gobernar la información es lo que permite llevar la inteligencia artificial desde el análisis hasta decisiones concretas de negocio.
La calidad y disponibilidad de los datos tienen una relación directa con la capacidad predictiva. Una base más completa, confiable y contextualizada ofrece mayores posibilidades para encontrar patrones relevantes, generar predicciones útiles y respaldar acciones empresariales.
El avance de la inteligencia artificial en Colombia hace que este asunto cobre mayor importancia. Que ocho de cada diez establecimientos de crédito ya la utilizaran en sus procesos durante 2025 muestra que el debate empieza a desplazarse de la adopción de la tecnología hacia las condiciones de la información que la alimenta y el valor que puede producir.
También existe una condición relacionada con la confianza. Las experiencias personalizadas requieren transparencia sobre el uso de los datos y una protección adecuada de la información. Para que compartirla tenga un valor sostenible, el consumidor debe poder identificar qué beneficio obtiene de hacerlo.
La pregunta estratégica para las organizaciones empieza a cambiar. Ya no se trata únicamente de saber quién es un cliente o qué compró, sino de identificar qué intenta hacer, qué podría requerir posteriormente y cuál sería el momento y la acción más adecuados para intervenir.
Responder esas preguntas puede tener efectos que van más allá de una campaña comercial segmentada. La capacidad de anticipación puede contribuir a reducir fricciones, detectar posibles abandonos, encontrar oportunidades comerciales y fortalecer la relación con los consumidores.
En un mercado colombiano donde las interacciones digitales continúan multiplicándose, el volumen de información por sí solo deja de ser suficiente. El desafío consiste en convertir las señales de los clientes en inteligencia y utilizar la Inteligencia Artificial para llevar esa información hacia una decisión relevante antes de que la oportunidad desaparezca.
