Las iniciativas MAIW y Enriquecimiento del Catálogo Minorista acaban de anunciarse en la NRF 2026
Washington, NRF, 12 de enero de 2026 — Cada momento en el que se piensa “ha sido fácil” durante el proceso de compra es posible gracias a equipos que trabajan para cumplir con los plazos de entrega, se esfuerzan por corregir la información que falta sobre los productos y buscan ofrecer experiencias de compra personalizadas.
Entre bastidores, los empleados se enfrentan a la realidad de sistemas obsoletos, datos aislados y expectativas crecientes de los clientes, una combinación que hace que la consistencia y la velocidad sean más difíciles de lograr con cada nueva temporada y cada nuevo artículo en inventario (SKU).
Los nuevos proyectos de NVIDIA para el Almacén Inteligente Multiagente (MAIW) y el Enriquecimiento del Catálogo Minorista acaban de anunciarse con el objetivo de transformar este sistema dinámico en una ventaja competitiva. Estas referencias de código abierto para desarrolladores, presentadas en NRF 2026, les permiten personalizar soluciones basadas en IA para toda la cadena de valor minorista, desde el almacén hasta el armario.
“El uso de estos modelos reducirá el costo de integración y ayudará a nuestros clientes y socios a habilitar aplicaciones rápidamente”, afirma Tarik Hammadou, director de relaciones con desarrolladores de IA para el sector minorista y de bienes de consumo envasados de NVIDIA. “Desbloquean la eficiencia y la escala a nivel empresarial que el sector minorista necesita para competir”.
Los proyectos se presentan esta semana en la National Retail Federation: Retail's Big Show.
“A medida que el comercio minorista se vuelve más orientado por los datos y la velocidad, la capacidad de conectar operaciones, contenido y toma de decisiones a gran escala se convierte en una ventaja competitiva, y la inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en este contexto al facilitar la integración de sistemas, automatizar procesos y transformar, en tiempo real, grandes volúmenes de datos en información útil para las empresas. En el caso de los proyectos MAIW y Enriquecimiento del Catálogo Minorista, estas iniciativas ayudan a unificar las operaciones, organizar la información de los productos, reducir los fallos entre sistemas, además de aumentar la eficiencia diaria y permitir que las experiencias de compra sean aún más consistentes y personalizadas”, afirma Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para América Latina.
Facilitando los flujos de trabajo en el almacén
Los almacenes son espacios dinámicos con muchas partes móviles, desde cajas que contienen una variedad de productos minoristas hasta enormes máquinas y empleados que procesan miles de pedidos a diario. Los problemas pueden surgir en un instante, desde artículos que faltan en el inventario hasta la necesidad de limpiar el pasillo cuatro.
Un problema recurrente en este entorno de trabajo es la falta de integración entre las capas de TI y tecnología operativa (TO). Esta brecha impide que los gerentes puedan abordar fácilmente problemas como la medición precisa del inventario de productos, la identificación eficiente de problemas técnicos y el envío de personal suficiente a las áreas que necesitan refuerzo.
“La idea de tener una capa de IA con agentes a nivel de TI u OT no es eficiente, pero tener agentes entre TI y OT permite que los agentes de IA actúen como coordinadores”, revela Hammadou.
MAIW Blueprint
El proyecto NVIDIA MAIW ofrece un sistema de IA sincronizado que se integra con los sistemas existentes de gestión de almacenes, planificación de recursos empresariales, robótica y datos de IoT, lo que permite a los equipos obtener inteligencia operativa explicable en tiempo real.
El proyecto incluye agentes especializados en operaciones de activos de equipamiento, coordinación de operaciones, cumplimiento de normas de seguridad, previsión y procesamiento de documentos, todo ello orquestado por un asistente operativo central de almacén que refleja el funcionamiento real de los almacenes y transforma los datos fragmentados en una toma de decisiones proactiva.
Por ejemplo, un supervisor puede preguntar en lenguaje natural: “¿Por qué el embalaje va lento?”, y el asistente analiza el estado de los equipos, las colas de tareas y los datos del personal para destacar el cuello de botella, muestra las pruebas que lo respaldan y recomienda acciones como reequilibrar el trabajo o ajustar las prioridades de las tareas.
El proyecto también ofrece recursos de nivel de producción, incluyendo control de acceso basado en funciones y directrices para mantener las recomendaciones dentro de las políticas, de modo que los equipos de operaciones puedan confiar en la IA para ayudar a coordinar los equipos reales y las decisiones críticas de seguridad.
Al orientar las métricas para detectar y resolver problemas e incidentes de seguridad, así como garantizar el cumplimiento de los plazos de entrega y los acuerdos de nivel de servicio, MAIW ayuda a los almacenes a pasar de simulacros de incendio constantes a turnos más predecibles y basados en datos.
Socios como Kinetic Vision, una empresa de desarrollo de productos y tecnología, pueden utilizar el modelo MAIW para innovar y abordar problemas de larga data en las cadenas de suministro minoristas.
“Los gráficos y las tablas son cosa del pasado. Necesitamos predicciones y acciones prescritas”, afirma Jeremy Jarrett, director ejecutivo de Kinetic Vision. “El proyecto NVIDIA MAIW permitiría una forma más centralizada de responder a las preguntas y agilizar la toma de decisiones”.
Resolución de datos dispersos de productos
El modelo de enriquecimiento de catálogos minoristas de NVIDIA puede ayudar a empresas de todos los tamaños a lograr una integración de productos más completa y precisa, además de ofrecer marketing localizado.
Los minoristas suelen enfrentarse al problema de la “escasez de datos”: las imágenes de los productos llegan con un texto mínimo o inconsistente, y los equipos dedican mucho tiempo a redactar títulos, descripciones y atributos, y luego a personalizarlos para cada mercado y campaña.
El proyecto aborda esta cuestión utilizando IA generativa para crear contenido de producto de alta calidad, estructurado, localizado y alineado con la marca a gran escala.
Por ejemplo, imagina una tienda de artículos para el hogar que intenta actualizar su tienda virtual con un conjunto básico de fotos de tazas de cerámica. Con un modelo de lenguaje de visión (VLM) NVIDIA Nemotron, que forma parte de la Guía de enriquecimiento del catálogo minorista, las fotos pueden ser procesadas por el VLM para desarrollar metadatos del producto, como el color, el material, la capacidad, el estilo y los casos de uso.
A partir de una sola imagen, el sistema puede generar títulos y descripciones de productos localizados, extraer y normalizar atributos para sistemas de búsqueda y recomendación, lo que mejora el SEO y la geolocalización, además de crear imágenes 2D de estilo de vida culturalmente relevantes y recursos 3D interactivos. Entre bastidores, una IA “jueza” verifica la calidad y la coherencia de los resultados.
Además, la Guía de enriquecimiento del catálogo minorista puede crear contenido de marketing rico y alineado con la marca, aplicando la voz, el tono y las instrucciones de taxonomía de la marca a través de indicaciones, junto con la imagen del producto y la ubicación de destino. La guía utiliza estas directrices de marca para generar títulos y descripciones de productos enriquecidos, categorías y etiquetas localizadas y variaciones de imágenes de estilo de vida culturalmente apropiadas, adaptadas a esa intención.
Solución de Grid Dynamics basada en NVIDIA Blueprint
Las empresas ya están creando sus propios productos con la ayuda de los modelos minoristas de NVIDIA.
La empresa global de consultoría tecnológica Grid Dynamics ha desarrollado un sistema de enriquecimiento y gestión de catálogos que aumenta la precisión del contenido de los artículos y el estado de las referencias para los grandes minoristas, utilizando NVIDIA Blueprint para el enriquecimiento de catálogos minoristas.
“La calidad de la búsqueda y la experiencia de navegación de los clientes dependen directamente de la calidad de los datos del catálogo”, explica Ilya Katsov, director de tecnología de Grid Dynamics. “Para todos los minoristas con presencia digital, es fundamental garantizar que sus catálogos tengan el mayor número posible de atributos, de forma rica y coherente, y nuestra solución automatiza este proceso para que no tengan que realizar revisiones manuales”.
Para los grandes minoristas con amplios catálogos de productos, los atributos pueden estar ausentes o ser incorrectos. La integración de nuevos proveedores con estructuras de catálogo diferentes puede complicar aún más los datos, lo que da lugar a ventas inexactas, frustración y, en última instancia, a la pérdida de la fidelidad de los clientes.
Ahí es donde entra en juego la solución de Grid Dynamics.
“Nuestra solución facilita la búsqueda de catálogos de productos, al tiempo que permite a las marcas aplicar sus reglas de negocio a gran escala”, señala Dan Guja, ingeniero de software sénior de Grid Dynamics. “Con reglas de negocio basadas en IA aplicadas a todo el catálogo, las marcas pueden mejorar la calidad de los datos, refinar las señales de intención del cliente y presentar los productos que los clientes realmente desean”.
Montando el canal minorista de NVIDIA
Los proyectos MAIW y Enriquecimiento del Catálogo de NVIDIA forman parte de una iniciativa más amplia para reinventar el flujo de trabajo desde el almacén hasta el consumidor con infraestructura de IA en cada nivel.
En la infraestructura, el modelo MAIW ayuda a los gerentes y empleados de almacén en sus tareas diarias de gestión de suministros y datos, mientras que el modelo Enriquecimiento del Catálogo de NVIDIA permite a los equipos digitales crear fácilmente páginas de SKU con estilo con un simple clic. Además, el conjunto de datos de código abierto Nemotron-Personas-USA se puede utilizar en el desarrollo y la formación de soluciones, mejorando la diversidad de los datos generados sintéticamente sobre una variedad de perfiles demográficos de compradores.
En la interfaz, el NVIDIA Retail Shopping Assistant Blueprint, lanzado anteriormente, permite a los clientes descubrir productos y disfrutar de una experiencia de compra más conversacional, fácil y agradable, al actuar como un experto en comercio minorista.
Más información sobre los proyectos MAIW y en el blog técnico de NVIDIA.
Acerca de NVIDIA
Desde su fundación en 1993, NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ha sido pionera en el campo de la aceleración computacional. La invención de la GPU por parte de la compañía en 1999 estimuló el crecimiento del mercado de juegos para PC, redefinió los gráficos por ordenador, inauguró la era de la IA moderna y ha contribuido a la digitalización industrial en todos los mercados. En la actualidad, NVIDIA es una empresa de infraestructuras informáticas completas con soluciones a escala de centro de datos que están revolucionando la industria. Para saber más: Link.
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12/01/2026
