En 2026 se espera que abran nuevos establecimientos de cadenas de autoservicio, departamentales y especializadas, pero el crecimiento trae consigo unos retos regulatorios y de catálogo que pueden ser exigentes si no se toman medidas para soportar la expansión.
México, enero de 2026 — El retail en México aspira a seguir creciendo en 2026, después de un año muy saludable. Según cifras presentadas por la consultora Todo Retail, este sector prevé que se abran más de dos mil tiendas nuevas minoristas, proyectando ventas por encima del 5% de lo que se proyectó para el año anterior.
El crecimiento de puntos de venta, por supuesto, también viene acompañado por la expansión de portafolios, categorías y líneas de productos que, aunque positiva para el negocio, también eleva la presión sobre los procesos internos.
Según explican los expertos de EPAM Systems Inc., compañía global que ha acompañado a marcas en todo el mundo a enfrentar estos retos mediante soluciones tecnológicas, uno de los frentes donde más presión es el cumplimiento regulatorio.
A medida que los retailers amplían sus catálogos y operan en múltiples categorías, crece también el desafío de adecuarse a marcos normativos ambientales y de responsabilidad, al ritmo deseado. Cualquier ajuste regulatorio puede significar semanas de trabajo manual cuando los catálogos albergan millones de productos. Es un verdadero cuello de botella.
Para mercados más avanzados, este problema ya es crítico. Hay retailers muy grandes con millones de referencias activas que han comprobado cómo los procesos manuales ralentizan la operación e incrementan el riesgo de errores, inconsistencias y reprocesos, especialmente cuando las regulaciones cambian o se aplican de forma diferenciada por país o categoría.
Por eso el uso de machine learning comienza a perfilarse como una alternativa concreta. Con este, es posible automatizar la asignación de etiquetas regulatorias, reducir la carga operativa de los equipos y mejorar la consistencia de los datos, debido a sus modelos entrenados, capaces de analizar atributos de producto, descripciones y categorías.
Es una herramienta que refuerza el control humano. Los sistemas más avanzados incorporan mecanismos de supervisión inteligente que permiten revisar o ajustar clasificaciones cuando el nivel de certeza del modelo es bajo, así como mantener trazabilidad sobre los cambios realizados, algo clave para auditorías y revisiones regulatorias.
Además, estas soluciones permiten responder con mayor agilidad a cambios normativos. En lugar de rediseñar procesos completos, los retailers pueden reconfigurar reglas, prioridades o categorías en tiempo real, reutilizar modelos para regulaciones similares entre países y adaptar rápidamente el sistema a nuevos requerimientos legales o a la incorporación de nuevas líneas de productos.
Estas capacidades tecnológicas son especialmente relevantes para el retail mexicano. A mayor sofisticación del portafolio, mayor necesidad de contar con procesos de cumplimiento que no frenen la operación ni comprometan la calidad de la información.
Los expertos de EPAM señalan que el verdadero valor del machine learning está en la escalabilidad. Un sistema bien diseñado puede procesar millones de artículos en minutos, mantener niveles de precisión superiores a los procesos manuales y aprender con el tiempo a partir de nuevos datos o cambios regulatorios.
Invertir en tecnología que permita anticipar y absorber esa complejidad será determinante para sostener la expansión del sector retail sin comprometer eficiencia ni cumplimiento en 2026.
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