Por qué muchas cadenas no logran reducir la merma a pesar de invertir en tecnología

En la mayoría de los casos, el desperdicio no proviene de una sola causa, sino de una cadena de restricciones que afectan la planeación, la reposición y la visibilidad operativa.

Un problema que la tecnología no ha resuelto

El uso de tecnología en retail creció exponencialmente durante la última década, pero su impacto en la reducción de merma ha sido limitado. Según McKinsey (2024), las pérdidas por sobreinventario y productos fuera de rotación representan hasta el 30 % del valor total de stock en categorías sensibles.

Esto ocurre porque muchas organizaciones digitalizan procesos sin haber identificado qué los está frenando realmente. Se optimizan reportes, se automatizan pedidos, pero los puntos críticos (como la asignación entre tiendas o la sincronización entre demanda y reposición) siguen funcionando con datos desalineados o modelos de planeación obsoletos.

La consecuencia es predecible: exceso de inventario en unas zonas, escasez en otras y capital inmovilizado que se traduce en desperdicio.

La raíz del desperdicio: decisiones que ignoran el cuello de botella

El verdadero problema no está en el control de inventario, sino en la falta de visibilidad sobre las restricciones que limitan el flujo de los productos.
Aquí es donde entra un principio clave que pocas empresas aplican: la teoría de restricciones, un enfoque que explica por qué mejorar procesos aislados no genera un cambio real.

Esta teoría propone identificar el punto del sistema que más limita el rendimiento (el cuello de botella) y enfocar todos los esfuerzos en resolverlo antes de optimizar cualquier otra parte.
En retail, ese cuello de botella puede ser:

• la precisión de los pronósticos,

• la capacidad de almacenamiento,

• o la frecuencia de reabastecimiento.

Cuando las empresas intentan mejorar todo al mismo tiempo, diluyen recursos y esfuerzos, mientras los puntos críticos siguen afectando los niveles de servicio y la rotación de productos.
Reducir la merma en retail requiere entender dónde está realmente la fricción, y no solo automatizarla.

Cómo identificar los puntos que realmente frenan tu operación

El primer paso es medir el flujo completo de la operación, no solo indicadores aislados. Muchos retailers siguen observando KPIs individuales (como disponibilidad o días de inventario) sin relacionarlos entre sí.
Sin embargo, la rentabilidad no mejora con más métricas, sino con una lectura integral de cómo interactúan los procesos.

Un diagnóstico de restricciones debe responder preguntas concretas:

• ¿Dónde se acumula el inventario más lento?

• ¿Qué productos están sobrerrepresentados en el espacio de almacenamiento?

• ¿Qué variables retrasan la reposición de los artículos con alta rotación?

Al responderlas, se revela que la merma no siempre es un error operativo, sino la consecuencia de un sistema desbalanceado.

De pronósticos a decisiones: el rol de las soluciones predictivas

Identificar restricciones es solo el inicio. La clave está en anticiparlas antes de que generen pérdida. Aquí entran las tecnologías de pronóstico basadas en inteligencia artificial, que permiten tomar decisiones dinámicas sobre el flujo de productos.

Plataformas como OneBeat traducen la demanda real en acciones operativas: detectan dónde habrá exceso de inventario y dónde faltará, ajustando la redistribución en tiempo real.
En lugar de depender de reportes históricos o reglas fijas, los algoritmos aprenden del comportamiento del consumidor y del desempeño de cada punto de venta.

Este tipo de soluciones no solo reducen la merma en retail, sino que transforman la planeación en un proceso continuo, donde la visibilidad y la acción están conectadas.
El resultado: decisiones más ágiles, mejor alineación entre tiendas y centros de distribución, y menos capital inmovilizado.

Reducir la merma en retail no depende de tener más tecnología, sino de entender qué está limitando realmente la eficiencia del sistema.

Las organizaciones que aplican este enfoque dejan de reaccionar a las pérdidas y comienzan a prevenirlas.
La teoría de restricciones, combinada con tecnologías predictivas como OneBeat, ofrece una lectura más estratégica del inventario: permite identificar los cuellos de botella, anticiparse a los desbalances y mantener el flujo operativo con precisión.