La llegada de la inteligencia artificial a los supermercados y otros negocios ha revolucionado tanto la prestación del servicio como la experiencia de compra. Scandit es una compañía que ha desarrollado un software tecnológico para percibir e interpretar datos del mundo físico en tiempo real. Una infraestructura que no solo ayuda a optimizar las operaciones de los retailers, como la gestión de inventario, sino que también abre la puerta a funcionalidades novedosas, como la verificación automática de edad en las cajas de autopago.
Desde MarketingDirecto.com – MKD, hablamos con Mireia Graells, Senior Product Marketing Manager de Scandit, para conocer cómo la IA está redefiniendo el futuro del retail.
Entrevista a Mireia Graells (Scandit)
¿Cómo es la propuesta de valor de Scandit?
En Scandit transformamos la cámara de un smartphone, un dispositivo portátil, autónomo o fijo en una herramienta para leer e interpretar el mundo físico. Con más de 15 años de experiencia en captura de datos, poseemos una gran experiencia en la lectura de códigos de barras, texto, documentos de identidad y objetos. Empresas minoristas, compañías de logística, aerolíneas y proveedores de servicios de salud utilizan nuestras soluciones para sustituir o complementar el hardware de escaneo especializado con los dispositivos inteligentes que su personal de primera línea ya utiliza, convirtiendo así lo que capta la cámara en datos que pueden analizar y utilizar. Dependiendo del escenario, en Scandit ayudamos a mejorar la productividad laboral, aumentar el cumplimiento normativo, fomentar la fidelidad del cliente y, en última instancia, incrementar la rentabilidad. Fundada en Zúrich en 2009, en Scandit trabajamos con más de 2.100 clientes en todo el mundo y contamos con oficinas en 7 países.
Nuestro software Smart Data Capture, impulsado por IA de visión, permite una captura de datos más rápida y precisa en cualquier dispositivo inteligente, sin necesidad de hardware especializado. Cada vez más, esto también implica contar con la inteligencia necesaria para actuar sobre lo que el dispositivo visualiza. Para un cliente del sector minorista que utiliza nuestras soluciones, se traduce en menores costes de hardware, mayor eficiencia, menos errores y una experiencia más fluida tanto para los empleados como para los compradores.
¿Cómo está evolucionando la forma en que las máquinas «ven» e interpretan el mundo físico? ¿Cómo ha cambiado la manera de recoger datos desde la fundación de Scandit hasta ahora?
Antiguamente, escanear significaba simplemente decodificar un símbolo. Hoy en día, se espera que un dispositivo basado en cámaras comprenda la escena: qué artículo es, dónde se encuentra y qué sucede a su alrededor. La captura inteligente de datos, impulsada por la IA de visión artificial, permite a un dispositivo observar un estante, una caja de autoservicio o un documento de identidad e interpretar la situación, en lugar de limitarse a leer un código. Se trata de una transición que va del reconocimiento a la comprensión, y de la comprensión a la acción, lo que abre la puerta a una gama totalmente nueva de flujos de trabajo y beneficios.
Por ejemplo, consideremos el escaneo de un estante en un supermercado: ahora es posible identificar qué artículos están agotados, qué precios son incorrectos y qué productos están mal ubicados, para luego informar tanto al responsable de la tienda -mejorando así la visibilidad- como a los empleados, permitiéndoles priorizar las acciones a seguir. En muchos casos, esto podría implicar reponer existencias de un producto que se vende rápidamente de forma inesperada debido a una tendencia estacional, en lugar de un artículo de baja rotación situado en el pasillo contiguo.
En 2009, leer un código de barras requería un escáner láser específico, generalmente conectado a un mostrador o integrado en un dispositivo portátil diseñado para ese fin. La idea de que la cámara de un teléfono pudiera realizar esa tarea -y hacerlo mejor- resultaba novedosa, sobre todo dada la calidad que tenían las cámaras de los teléfonos inteligentes en aquel entonces. Hoy en día, esta práctica es habitual y procesamos más de 80.000 millones de lecturas al año en más de 170 millones de dispositivos activos. Esa misma cámara es capaz de leer códigos dañados en condiciones de poca luz, escanear múltiples códigos simultáneamente y, con el software adecuado, capturar texto e identificar objetos y documentos de identidad. Scandit ha incorporado inteligencia artificial y aprendizaje automático en su software desde sus inicios; sin embargo, cada vez observamos más cómo estas tecnologías aportan valor y desempeñan un papel clave, especialmente a la hora de comprender el contexto ambiental y facilitar la vida del usuario al reducir su carga cognitiva.
Habláis de diferentes niveles de IA aplicada al escaneo. ¿Hasta dónde llega vuestro servicio, cuáles son las posibilidades?
Abordamos la IA en tres niveles. El primero es la IA solo de nombre: la lectura de códigos de barras convencionales en condiciones ideales. El segundo nivel afronta las complicaciones del mundo real, como la iluminación deficiente, las etiquetas dañadas o curvas y los ángulos difíciles. El tercero es el escaneo con conciencia del contexto, en el que el software comprende el código de barras, el entorno y la intención del usuario; esto permite seleccionar el código deseado entre varios que aparecen en el campo de visión o extraer los campos correctos de una etiqueta compleja.
En Scandit operamos en este tercer nivel -abarcando códigos de barras, texto, documentos de identidad y objetos- mediante un único motor de IA de visión. El resultado es un trabajador de primera línea que dedica menos tiempo a escanear y más a tomar decisiones, empleando en última instancia el criterio humano.
¿Qué sectores están adoptando más rápidamente esta tecnología: retail, logística, industria, transporte…? ¿En qué áreas aún veis un gran potencial por desarrollar?
El sector minorista es el que avanza con mayor rapidez, aunque esta tecnología es aplicable a la mayoría de las industrias que cuentan con personal de primera línea. El comercio minorista maneja un gran volumen de escaneos, se enfrenta a presiones sobre los costes laborales y utiliza flujos de trabajo centrados en el código de barras, como la recepción de mercancías y los recuentos de inventario. Con la evolución del escaneo hacia la inteligencia en los lineales, el alcance de estas soluciones en el comercio minorista se amplía aún más, abarcando áreas adicionales como la solución de prevención de pérdidas y las cajas de autoservicio con verificación de edad.
El sector logístico le sigue de cerca, especialmente en la entrega de última milla, donde se aplican soluciones que van desde la confirmación de entrega y la verificación de identidad hasta la localización más rápida de paquetes mediante superposiciones de realidad aumentada que indican a los conductores qué paquete corresponde a cada parada y les guían en la ruta.
Asimismo, sectores como la atención sanitaria -donde el seguimiento de medicamentos, pacientes y dispositivos aún depende de verificaciones manuales– el de manufacturación, servicios técnicos de campo y el transporte aéreo muestran hoy un gran interés, aunque también poseen un potencial aún por explotar.
¿Cuál es el problema que más os piden resolver actualmente vuestros clientes?
El autoservicio de pago es un área del sector minorista que presenta puntos de fricción. Los comercios hicieron que los clientes escanearan sus propias compras y, en el proceso, perdieron el control que aportaba el cajero. Ahora buscan recuperar ese control sin penalizar a los clientes honestos ni perder la eficiencia que ofrece este sistema. La mayor parte de las pérdidas no se debe a robos, sino a códigos de barras que no se registraron correctamente al escanearlos; por tanto, la solución debe basarse en un pequeño estímulo o indicación, no en una acusación. La verificación de la edad constituye otro punto conflictivo, ya que esperar a que un empleado intervenga ralentiza la cola para todos, especialmente en momentos de mayor afluencia.
Acerca de «Age Verified Self-Checkout»: ¿cómo funciona vuestro sistema de verificación de edad? ¿Qué ocurre cuando la IA no está segura de la edad de una persona, el sistema deriva el caso a un empleado?
Cuando se escanea un artículo sujeto a restricciones de edad, como el alcohol, la pantalla de la terminal muestra un código QR. El cliente lo escanea con su propio teléfono, lo que abre una página de verificación en el navegador. Un rápido «selfie» permite que la IA del dispositivo estime su edad. Si la estimación supera el umbral requerido, se envía una señal de validación a la terminal y el proceso de pago continúa sin necesidad de intervención de un empleado. Si el cliente lo prefiere, también tiene la opción de llamar a un empleado a través de la terminal de autopago para que escanee su documento de identidad. En caso de que el escaneo facial no haya sido aprobado automáticamente, dicho escaneo del documento puede realizarse mediante el propio teléfono del cliente, sin que el minorista ni Scandit transfieran o almacenen información alguna.
En el caso de que la IA no esté segura de la edad, no se deriva la comprobación directamente a un empleado. Si la estimación está por debajo del umbral, se solicita al comprador que escanee un documento de identidad. Solo si esto falla o si el comprador lo prefiere, se avisa a un empleado. Si la edad estimada es inferior a 25 años, se pide al cliente que escanee su documento de identidad. Si se requiere la presencia de un empleado, este intervendría tal como lo hace actualmente. Sin embargo, gracias a nuestra solución el 80% de las verificaciones de edad se resuelven automáticamente en cuestión de segundos. Para el comprador, la verificación de edad puede ser hasta seis veces más rápida, lo que mejora la experiencia del cliente y aumenta el ritmo de atención para el minorista, garantizando así un mayor número de transacciones.
¿Qué garantías existen respecto a la privacidad de los datos biométricos o de la identidad?
La estimación de la edad y la verificación de la identidad se realizan en el propio dispositivo del comprador. No se envía a la caja, al minorista ni a Scandit ningún dato biométrico, imagen facial ni información del documento de identidad, y tampoco se almacena dicha información. La solución está diseñada para ayudar a los minoristas a cumplir con sus obligaciones del RGPD. En Scandit también contamos con la certificación ISO27001.
¿Cómo ha sido la experiencia de Scandit en NFR?
Hemos asistido a la NRF 2026: Retail’s Big Show Europe en ambas ediciones desde que comenzó a celebrarse en París, y este año la experiencia ha vuelto a ser positiva. Nos brindó una plataforma sólida para lanzar nuestra solución de prevención de pérdidas en sistemas de autopago y dio lugar a conversaciones nuevas y muy interesantes con cadenas de supermercados europeas. Asimismo, mantuvimos conversaciones fructíferas tanto con clientes actuales como con clientes potenciales, lo que nos permitió reforzar estas relaciones y reunirnos en persona.
