Tendencias en eCommerce 2025: IA y la evolución de las compras digitales

El comercio electrónico se ha consolidado como uno de los sectores más dinámicos en la economía global. En 2025, la inteligencia artificial (IA) se posiciona como el catalizador clave de transformación en todo el ecosistema eCommerce, desde la predicción de la demanda hasta la personalización de la experiencia del cliente y la automatización del fulfillment.

Esta revolución no solo redefine la relación entre consumidores y marcas, sino que impone nuevos retos logísticos, éticos y tecnológicos para las empresas del sector.

IA generativa y personalización predictiva: el nuevo estándar en la experiencia del cliente

La personalización basada en IA ha evolucionado del simple "recomendado para ti" a experiencias hiperpersonalizadas impulsadas por IA generativa y algoritmos de aprendizaje profundo.

En 2025, los sistemas son capaces de crear páginas de producto únicas por usuario, diseñadas según su historial de navegación, clima local, disponibilidad logística e incluso estado emocional detectado a través de interacciones.

Los modelos de lenguaje natural permiten que los chatbots no solo respondan preguntas, sino que actúen como asistentes de compra proactivos, capaces de crear carritos de compra, resolver incidencias complejas y proponer bundles personalizados.

Automatización inteligente en el backoffice: IA en la gestión de inventarios y pricing dinámico

En el backend del eCommerce, los sistemas de IA se están utilizando para:

• Predecir la demanda con mayor precisión mediante modelos que integran múltiples fuentes de datos: históricos de ventas, comportamiento del consumidor, clima, eventos regionales y hasta redes sociales.
• Gestionar inventarios en tiempo real, redistribuyendo productos entre centros de fulfillment con base en algoritmos de optimización logística.
• Definir precios dinámicos según factores como el comportamiento de la competencia, elasticidad de la demanda o análisis de sentimiento de los consumidores.

Estas funciones, que en el pasado requerían intervención manual, ahora se ejecutan de manera autónoma, escalable y en tiempo real, lo que representa un salto significativo en eficiencia operativa.

IA aplicada al marketing de conversión: del remarketing a la anticipación de intención

El marketing digital está siendo profundamente transformado por la IA en 2025. Plataformas de eCommerce utilizan modelos de IA cognitiva para anticipar intenciones de compra incluso antes de que el usuario interactúe con un anuncio.

Algunas de las innovaciones más destacadas incluyen:

• Campañas publicitarias adaptativas, que se modifican automáticamente según el comportamiento de cada usuario en distintos canales (redes sociales, buscadores, email).
• Segmentación predictiva basada en modelos de propensión, que permite a las marcas identificar cuáles clientes tienen más probabilidades de realizar una compra en el corto plazo.
• Contenido automatizado para productos y newsletters, generado por IA con variaciones infinitas para evitar fatiga publicitaria.

Logística inteligente y fulfillment automatizado: el papel de la IA en la entrega de última milla

La IA también está revolucionando la logística asociada al eCommerce. En 2025, los principales operadores logísticos están integrando sistemas de planificación automatizada de rutas, vehículos autónomos y robots móviles (AMR) en centros de distribución.

Los beneficios más relevantes incluyen:

• Reducción de tiempos de entrega mediante algoritmos de optimización de rutas basados en tráfico en tiempo real, patrones históricos y niveles de servicio.
• Clasificación automatizada de paquetes con visión computarizada y aprendizaje automático, mejorando la eficiencia en almacenes.
• Gestión autónoma del stock en almacenes, donde la IA detecta desviaciones y ajusta automáticamente pedidos a proveedores o redistribuciones regionales.

Tendencias tecnológicas en ascenso: asistentes de voz, búsquedas visuales y realidad aumentada

Además de la IA en backoffice, están emergiendo interfaces impulsadas por IA que cambian cómo los consumidores interactúan con las tiendas en línea:

• Comandos por voz integrados con asistentes virtuales permiten compras sin pantallas, especialmente en dispositivos móviles y hogares inteligentes.
• Búsquedas visuales basadas en reconocimiento de imagen, que permiten a los usuarios buscar productos con solo tomar una foto.
• Pruebas virtuales y realidad aumentada (AR) que mejoran la tasa de conversión al permitir a los consumidores visualizar productos en contexto (ropa, muebles, maquillaje, etc.).

Estas tecnologías están impulsando una nueva capa de interactividad que convierte al eCommerce en una experiencia inmersiva, reduciendo fricciones y devoluciones.

 

Seguridad, privacidad y ética de la IA: desafíos regulatorios para el eCommerce

Con el aumento en el uso de IA, también se incrementan las preocupaciones regulatorias y éticas en torno al uso de datos. Para 2025, muchas jurisdicciones en América Latina ya están implementando normativas similares al GDPR europeo.

Entre los puntos más críticos para el eCommerce se encuentran:

• Transparencia algorítmica: las empresas deben explicar cómo sus modelos toman decisiones automatizadas.
• Consentimiento informado y trazabilidad de datos: los consumidores demandan mayor control sobre sus datos personales.
• Prevención de sesgos algorítmicos: el entrenamiento de modelos con datasets no representativos puede producir resultados discriminatorios.

La IA responsable se vuelve así una ventaja competitiva, no solo un requisito legal.

Casos de éxito en Latinoamérica: innovación con IA en eCommerce regional

Diversas empresas en América Latina están liderando con IA aplicada al eCommerce:

• Mercado Libre ha desarrollado un sistema de logística predictiva que prepara envíos antes de que el cliente finalice la compra, con un margen de error menor al 2%.
• Falabella y Linio están utilizando IA generativa para automatizar fichas de producto y optimizar el contenido en SEO con base en tendencias de búsqueda locales.
• Startups como Jüsto y Tiendanube integran motores de recomendación personalizados y modelos de reposición automática en pequeños comercios y plataformas DTC.

Estos casos muestran cómo la región está adoptando IA no solo en empresas grandes, sino también como parte del ecosistema emprendedor digital.

Implicaciones para los profesionales del eCommerce y la logística

Para las empresas y profesionales del sector, las tendencias de IA en el comercio electrónico implican:

• Necesidad de nuevos perfiles híbridos, como analistas de datos con enfoque comercial, arquitectos de soluciones de IA y expertos en ética algorítmica.
• Inversión en infraestructura tecnológica, desde APIs compatibles con modelos de IA hasta sistemas de gestión de inventarios y CRM integrados.
• Capacitación continua para entender y operar sistemas de IA sin depender exclusivamente de proveedores externos.

La integración de la inteligencia artificial en el eCommerce en 2025 marca un cambio de paradigma. La personalización predictiva, la automatización logística, el marketing anticipativo y las nuevas interfaces impulsadas por IA están redefiniendo la forma en que las empresas venden y los consumidores compran.

Para los líderes del sector logístico, del retail digital y del desarrollo tecnológico, el desafío está en adoptar estas tecnologías con visión estratégica, garantizando eficiencia, escalabilidad y responsabilidad en el uso de los datos.

Reseña:

La inteligencia artificial está transformando el comercio electrónico, esto permite mejorar de forma significativa el trato y experiencia con los clientes no solo beneficia a los clientes, también los desarrolladores, ya que la misma ayuda con la logística en tiempo real.

También cabe destacar la accesibilidad que ofrecen las nuevas tecnologías, compras y búsquedas por voz y compras por realidad aumentada; este tema plantea desafíos éticos sobre la protección de datos y la transparencia del usuario.

 

Link: https://thelogisticsworld.com/actualidad-logistica/tendencias-en-ecommerce-2025-ia-y-la-evolucion-de-las-compras-digitales/

Fecha de publicación: 18 de mayo de 2025 | Fecha de consulta: 21 de mayo de 2025

 

 

La IA y la automatización cambian el equilibrio de la ciberseguridad a favor de los atacante

Según Fortinet, los actores de amenazas están aprovechando cada vez más la automatización, las herramientas comercializadas y la inteligencia artificial para erosionar sistemáticamente las ventajas tradicionales de los defensores.

“Nuestro último Informe sobre el panorama de amenazas globales deja una cosa clara: los ciberdelincuentes están acelerando sus esfuerzos, utilizando inteligencia artificial y automatización para operar a una velocidad y escala sin precedentes”, afirmó Derek Manky , estratega jefe de seguridad y vicepresidente global de inteligencia de amenazas de Fortinet FortiGuard Labs.

“El manual de seguridad tradicional ya no es suficiente. Las organizaciones deben adoptar una estrategia de defensa proactiva, basada en inteligencia artificial, con tecnología de confianza cero y gestión continua de la exposición a amenazas”, añadió Manky.

 

Los actores de amenazas se desplazan a la izquierda, lo que impulsa los niveles de escaneo de registros

Para aprovechar las nuevas vulnerabilidades descubiertas, los ciberdelincuentes están implementando análisis automatizados a escala global. El análisis activo en el ciberespacio alcanzó niveles sin precedentes en 2024, con un aumento interanual del 16,7 % a nivel mundial, lo que pone de manifiesto una recopilación masiva y sofisticada de información sobre la infraestructura digital expuesta. FortiGuard Labs observó miles de millones de análisis mensuales, equivalentes a 36 000 análisis por segundo, lo que revela un mayor enfoque en el mapeo de servicios expuestos, como SIP y RDP, y protocolos OT/IoT como Modbus TCP.

En 2024, los foros de ciberdelincuentes funcionaron cada vez más como sofisticados mercados para kits de explotación, con más de 40.000 nuevas vulnerabilidades añadidas a la Base de Datos Nacional de Vulnerabilidades, un aumento del 39% con respecto a 2023. Además de las vulnerabilidades de día cero que circulan en la darknet, los intermediarios de acceso inicial ofrecen cada vez más credenciales corporativas (20%), acceso RDP (19%), paneles de administración (13%) y shells web (12%). Asimismo, los investigadores observaron un aumento del 500% durante el último año en los registros disponibles de sistemas comprometidos por malware de robo de información, con 1.700 millones de registros de credenciales robadas compartidos en estos foros clandestinos.

Los actores de amenazas están aprovechando la IA para mejorar el realismo del phishing y evadir los controles de seguridad tradicionales, lo que hace que los ciberataques sean más efectivos y difíciles de detectar. Herramientas como FraudGPT, BlackmailerV3 y ElevenLabs impulsan campañas más escalables, creíbles y efectivas, sin las restricciones éticas de las herramientas de IA disponibles públicamente.

Industrias como la manufactura, la atención médica y los servicios financieros siguen experimentando un aumento de ciberataques personalizados, con adversarios que implementan exploits específicos para cada sector. En 2024, los sectores más atacados fueron la manufactura (17%), los servicios empresariales (11%), la construcción (9%) y el comercio minorista (9%). Tanto los actores estatales como los operadores de ransomware como servicio (RaaS) concentraron sus esfuerzos en estos sectores, siendo Estados Unidos el más afectado (61%), seguido del Reino Unido (6%) y Canadá (5%).

Los entornos en la nube siguen siendo un objetivo prioritario, ya que los adversarios explotan vulnerabilidades persistentes como buckets de almacenamiento abiertos, identidades con permisos excesivos y servicios mal configurados. En el 70 % de los incidentes observados, los atacantes obtuvieron acceso mediante inicios de sesión desde ubicaciones desconocidas, lo que pone de relieve la importancia crucial de la monitorización de identidades en la defensa de la nube.

En 2024, los ciberdelincuentes compartieron más de 100 000 millones de registros comprometidos en foros clandestinos, un aumento interanual del 42 %, impulsado principalmente por el auge de las «listas combinadas» que contenían nombres de usuario, contraseñas y direcciones de correo electrónico robadas. Más de la mitad de las publicaciones en la darknet involucraban bases de datos filtradas, lo que permitió a los atacantes automatizar ataques de robo de credenciales a gran escala.

Grupos conocidos como BestCombo, BloddyMery y ValidMail fueron los grupos cibercriminales más activos durante este tiempo y continúan reduciendo la barrera de entrada al empaquetar y validar estas credenciales, lo que impulsa un aumento en la apropiación de cuentas, el fraude financiero y el espionaje corporativo.

 

Manual de estrategias del CISO para la defensa contra adversarios

Este informe destaca algunas áreas estratégicas en las que centrarse:

• Transición de la detección tradicional de amenazas a la gestión continua de la exposición a amenazas: Este enfoque proactivo prioriza la gestión continua de la superficie de ataque, la emulación del comportamiento del adversario en situaciones reales, la priorización de la remediación basada en riesgos y la automatización de las respuestas de detección y defensa. El uso de herramientas de simulación de brechas y ataques (BAS) para evaluar periódicamente las defensas de los endpoints, la red y la nube frente a escenarios de ataque reales garantiza la resiliencia frente al movimiento lateral y la explotación.
• Simulación de ataques del mundo real: realice ejercicios de emulación de adversarios, trabaje en equipo rojo y morado, y aproveche MITRE ATT&CK para probar las defensas contra amenazas como ransomware y campañas de espionaje.
• Reducir la exposición de la superficie de ataque: implementar herramientas de gestión de la superficie de ataque (ASM) para detectar activos expuestos, credenciales filtradas y vulnerabilidades explotables mientras se monitorea continuamente los foros de la darknet para detectar amenazas emergentes.
• Priorizar vulnerabilidades de alto riesgo: centrar los esfuerzos de remediación en las vulnerabilidades discutidas activamente por los grupos de delitos cibernéticos, aprovechando los marcos de priorización basados en riesgos como EPSS y CVSS para una gestión eficaz de parches.
• Aprovechar la inteligencia de la dark web: monitorear los mercados de la dark web en busca de servicios de ransomware emergentes y rastrear los esfuerzos de coordinación de hacktivistas para mitigar de manera preventiva amenazas como ataques DDoS y de desfiguración web.
  

 

Reseña: Los atacantes cibernéticos también aprovechan las diferentes IA´s y la automatización para realizar sus ataques a una mayor velocidad; según Derek Manky, estratega jefe de seguridad de Fortinet, los defensores ya no pueden depender de manuales tradicionales, sino que deben adoptar estrategias proactivas y basadas en IA.

El informe da por hecho que la IA es un arma de doble filo, mientras muchos la emplean para agilizar procesos y búsquedas, los atacantes optan, por ejemplo, para aumentar el realismo del phishing y evadir los controles de seguridad tradicionales; deja claro que las organizaciones que no evolucionen enfrentarán riesgos crecientes en un panorama donde la velocidad y escala de los ataques superan las capacidades tradicionales.

Fuente: https://es.linkedin.com/pulse/la-ia-y-automatizaci%C3%B3n-cambian-el-equilibrio-de-ciberseguridad-rpajc

Fecha de consulta: 3 de mayo de 2025  | Fecha de publicación: 2 de mayo de 2025

¿Cómo será la educación universitaria en la era de la inteligencia artificial?

 

 

 

La revolución tecnológica de la inteligencia artificial está transformando radicalmente el panorama educativo. Más allá del conocido ChatGPT, otros modelos avanzados están redefiniendo lo que es posible lograr con simples instrucciones textuales (o prompts).

Se trata de una revolución protagonizada, por ejemplo, por Claude 3.7 Sonnet, de Anthropic, y su capacidad de generar código, resolver problemas matemáticos y diseñar videojuegos básicos con una sola indicación, o Grok 3 de la empresa xAI, liderada por el magnate Elon Musk y desarrollada en apenas un año, que puede mantener conversaciones prácticamente indistinguibles de las humanas y lidera el ranking de modelos grandes de lenguaje en el momento de la escritura de este artículo.

Mientras tanto, funcionalidades como DeepResearch, de Gemini (modelo de inteligencia artificial de Google), o Perplexity pueden elaborar informes exhaustivos sobre cualquier tema en cuestión de minutos. En este caso, la tecnología opera de forma autónoma de una manera algo diferente a los modelos mencionados más arriba.

La transformación en el procesamiento del conocimiento humano

Estas herramientas no son simples asistentes: representan una transformación fundamental en el acceso y procesamiento del conocimiento humano. Y aunque de momento existe una barrera cultural para el uso generalizado de estas herramientas, las generaciones más jóvenes las conocen ampliamente, por lo que mirar hacia un lado o prohibir su uso no parece la opción más sensata.

Y menos aún si tenemos en cuenta que la predicción de Anthropic, la compañía que ha diseñado el asistente de IA Claude, de que en 2027 estas herramientas pasarán de ser meros asistentes a colaboradores y a liderar grupos de investigación en 2030. 

Desafíos inmediatos

Esta nueva realidad plantea desafíos inmediatos para la educación superior. Los estudiantes familiarizados con estos modelos pueden emplearlos para completar todo tipo de tareas académicas, desde ejercicios básicos hasta la redacción de ensayos complejos.

Un trabajo final de grado, que tradicionalmente requeriría meses de investigación y redacción, referencias perfectamente escritas y certeras, y análisis de datos complejos, puede ser generado en pocas horas mediante agentes de inteligencia artificial como Thesis con mínima supervisión por parte del estudiante.

Los modelos de inteligencia artificial mencionados también funcionan como alternativas a los libros de texto o incluso a la asistencia a clases, sintetizando conocimientos y explicando conceptos complejos de forma personalizada. 

La evaluación cuestionada

Los métodos tradicionales de evaluación de tareas quedan cuestionados cuando un algoritmo puede producir respuestas académicamente sólidas sin comprensión real de la materia por parte del alumno, que se limitaría, en el peor de los casos, a copiar y pegar una redacción escrita por inteligencia artificial, indistinguible de la realizada por el ser humano. Y si no, prueben a pedir al asistente Claude que escriba una redacción con cuatro faltas ortográficas, pobre coherencia y escrita como una persona de 17 años.

En las universidades se intenta contrarrestar esta tendencia comprobando por otros medios, como la defensa oral, que el estudiante no se ha limitado a copiar y pegar en detrimento de la evaluación escrita, pero lo cierto es que los trabajos de fin de grado van quedando en entredicho como método para demostrar los conocimientos del alumnado.

Sin embargo, el problema subyacente no surge con la inteligencia artificial, sino que se arraiga en deficiencias educativas presentes desde la infancia y con las razones por las que los universitarios deciden recurrir a la inteligencia artificial de manera que puede suponer aprender menos o peor. Un sistema educativo que raramente atiende las particularidades de cada estudiante provoca a menudo desmotivación y desconexión. 

Atajos estudiantiles

Un alumno que no encuentra sentido en lo que aprende naturalmente buscará atajos para superar evaluaciones sin preocuparse por el aprendizaje real. La verdadera causa no es la tecnología, sino un sistema que ha fallado en cultivar la pasión por el conocimiento.

La personalización educativa emerge como necesidad urgente: cada estudiante necesita encontrar significado y propósito en su formación. El desafío fundamental consiste por tanto en transmitir valores que vinculen la adquisición de conocimientos con el desarrollo personal y profesional, demostrando que aprender transforma positivamente la vida, más allá de calificaciones y títulos. Que el estudiante admire a un científico o a un filósofo tal como ahora se admira a un influencer o un futbolista.

La solución no radica en restricciones tecnológicas, sino en una transformación educativa profunda y en que los modelos de lenguaje sean recursos complementarios, igual que usamos buscadores o enciclopedias. La inteligencia artificial bien utilizada sí puede servir para aprender más, pero requiere de una responsabilidad mayor y de mayor madurez por parte del estudiantado.

Adaptar la educación a las nuevas realidades

El problema nunca ha sido la herramienta –ya sea una calculadora, internet o ahora la inteligencia artificial–, sino nuestra resistencia a adaptar la educación a nuevas realidades ENLACE. Las trampas académicas han existido siempre, desde copiar en exámenes hasta contratar a terceros para realizar trabajos. La diferencia actual es la democratización y eficiencia de estos atajos.

La verdadera respuesta debe enfocarse en desarrollar habilidades que la IA no puede replicar: pensamiento crítico, creatividad, colaboración y aprendizaje adaptativo. Las universidades deben reinventarse como espacios de aplicación práctica del conocimiento, donde la evaluación se base en una supervisión continua del aprendizaje, no solo en resultados finales.

Los educadores necesitan convertirse, por tanto, en guías que estimulen la curiosidad y el cuestionamiento a través de una relación más cercana con el alumno, en lugar de ser meros transmisores de información, ahora fácilmente accesible.

Oportunidad para la evolución educativa

En definitiva, la proliferación de modelos avanzados de lenguaje no representa el final de la educación tradicional, sino una oportunidad para su obligatoria evolución. Estas tecnologías pueden liberar tiempo para profundizar en aspectos verdaderamente formativos, permitiendo que educadores y estudiantes se concentren en construir habilidades genuinamente humanas.

El futuro educativo depende de reorientar nuestros objetivos pedagógicos hacia competencias que trasciendan la mera acumulación de datos. La universidad del mañana deberá ser un espacio donde la tecnología amplíe, no reemplace, el potencial humano; donde el conocimiento se transforme en sabiduría mediante experiencias significativas y donde cada estudiante encuentre su propio camino hacia la excelencia, utilizando todas las herramientas disponibles –incluyendo la IA– como medios para su desarrollo integral, no como atajos hacia una titulación vacía de significado real.

 

•  Reseña: La inteligencia artificial llegó para quedarse, es bien sabido que hoy día existen muchas herramientas que se manejan mediante la IA, estas son empleadas por estudiantes desde el nivel de colegio hasta un nivel universitario; trabajos que antes requerían de días o hasta semanas desarrollar en lo que se investigaba, redactaba, etc... en la actualidad se pueden realizar en cuestión de horas gracias al implemento de estas nuevas herramientas; claro, como todo tiene sus ventajas y desventajas, el uso excesivo de las mimas puede afectar de forma negativa a los estudiantes, generando dependencias y reduciendo sus capacidades académicas. Las instituciones deben crear conciencia sobre su uso, estas herramientas existen y llegaron para quedarse, lo correcto es usarlas como una ayuda para la formación de los futuros profesionales y no como un atajo para lograr sus objetivos.
• Fuente:https://theconversation.com/como-sera-la-educacion-universitaria-en-la-era-de-la-inteligencia-artificial-253448
•  Fecha de consulta: 24 de abril de 2025 | Fecha de publicación: 13 de abril de 2025