Zohar Gilad es el CEO y cofundador de Fast Simon, una plataforma líder de optimización impulsada por IA para el comercio electrónico. Con un historial que une la tecnología y el retail, Zohar ha sido instrumental en impulsar la evolución de la búsqueda, la comercialización y la personalización para los comerciantes en línea. Bajo su liderazgo, Fast Simon se ha convertido en un pionero en la aplicación de IA de vanguardia para mejorar el viaje de compra digital, ofreciendo desde comercio conversacional hasta personalización en tiempo real del comprador.

En esta entrevista de CityBiz, Zohar comparte su perspectiva sobre el papel transformador de la inteligencia artificial en el comercio electrónico, cómo se ve la próxima ola de innovación y cómo Fast Simon está preparando a los minoristas para un futuro cada vez más personalizado.

¿Cuáles son las próximas grandes tendencias en IA a las que los minoristas en línea deberían prestar atención?

Estamos entrando en una nueva fase donde la IA no solo está asistiendo; está empezando a actuar. Las mayores tendencias que veo se centran en la IA agentica, que permite a los sistemas razonar, planificar y tomar acciones autónomas. Esto significa que la IA no solo hará recomendaciones sino que también llevará a cabo tareas complejas, como ajustar estrategias de comercialización o crear paquetes en tiempo real para los compradores basados en el comportamiento y la intención.

También estamos viendo un fuerte impulso hacia la personalización en tiempo real y basada en sesiones, donde los modelos de IA aprenden y se adaptan a la intención actual y al comportamiento pasado de un usuario. La interacción multimodal —combinando voz, imagen y texto— se está volviendo más popular. Juntos, estos avances harán que las compras en línea sean mucho más intuitivas y receptivas.

¿Cómo se mantiene Fast Simon al tanto de las tendencias emergentes?

Apostamos donde creemos que va la tecnología. Algunas de estas son jugadas a varios años —por ejemplo, estamos muy invertidos en modelos híbridos de GenAI que combinan búsqueda por palabras clave y vectorial y embeddings en tiempo real que se adaptan al comportamiento del comprador dentro de una sesión. Hacer estas apuestas temprano nos permitió ofrecer una mejor relevancia, reducir los casos de "sin resultados" y aumentar las tasas de conversión en más del 30% en pruebas A/B.

Además de eso, estamos desarrollando capacidades agenticas que permiten a la IA operar dentro de barreras definidas —tomando decisiones de comercialización, identificando productos de bajo rendimiento y redactando nuevas colecciones basadas en tendencias. Ya estamos probando estas funciones con socios.

La IA agentica está ganando impulso —¿cómo crees que influirá en el comportamiento del comprador?

Hay mucho interés en la IA agentica orientada al consumidor —especialmente en los medios— pero aún no estamos viendo una adopción real en el retail. La idea de agentes autónomos que compren en tu nombre o diseñen diseños de tiendas sin supervisión es intrigante, pero todavía es más conceptual que práctico hoy en día.

Dicho esto, estamos empezando a ver que la IA agentica se afianza en el backend de las experiencias de comercio electrónico. Por ejemplo, un asistente de IA que ayuda a un comercializador a ordenar colecciones basadas en stock o popularidad o que señala campañas de bajo rendimiento es un caso de uso controlado y limitado que proporciona valor. Es importante separar el bombo de lo que realmente se puede desplegar. Nos enfocamos en construir lo que funciona para los comerciantes ahora mientras mantenemos un ojo en lo que viene.

¿De qué maneras está avanzando la IA en la búsqueda y descubrimiento a través de diferentes canales de venta y puntos de contacto del comprador?

La IA está haciendo que la búsqueda sea mucho más intuitiva. Con soporte multimodal, los compradores ahora pueden usar voz, imágenes o frases flexibles para encontrar lo que quieren —incluso si no saben el nombre exacto de un producto. Nuestra arquitectura de búsqueda híbrida nos permite entender mejor la intención y ofrecer resultados más relevantes en móvil, escritorio e incluso interfaces de chat.

Esto también ayuda a los comerciantes a unificar la experiencia a través de los canales. Un comprador podría empezar en las redes sociales, continuar en móvil y convertir en escritorio. La IA ayuda a mantener el contexto consistente en todo momento.

¿Cómo está permitiendo la IA a las marcas de comercio electrónico cambiar de estrategias reactivas a proactivas en el compromiso del cliente?

Este es uno de los cambios más emocionantes. Con embeddings de sesión de comprador en tiempo real, podemos entender la intención y el comportamiento a medida que se desarrollan. Eso permite a las marcas ajustar dinámicamente las recomendaciones, el posicionamiento del producto y los mensajes sin esperar a los análisis posteriores a la sesión.

En lugar de reaccionar a métricas pasadas, las marcas ahora pueden involucrar a los compradores mientras todavía están en el embudo basándose en lo que están haciendo clic, pasando el cursor o buscando en este momento. Este movimiento de insights retrospectivos a acción en el momento es donde la IA ofrece un verdadero ROI.

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