Destrabar growth loops con IA
Por Carolina García, cofundadora de Chiper.
Nota: ya están abiertas las inscripciones a la próxima edición de Xtreme Growth AI, nuestro programa intensivo de growth aplicado con AI (cupos limitados).
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En los últimos años, la conversación sobre la IA se volvió omnipresente.
Herramientas nuevas, promesas de automatización, casos de uso que suenan bien en un slide. Pero cuando estás metida en la operación diaria, la pregunta cambia rápido.
Deja de ser qué herramienta usar y pasa a ser dónde hay fricción, qué decisiones se están tomando con poca información y qué partes del negocio no escalan.
Ahí es donde la IA empieza a tener sentido. No como un experimento aislado, sino como infraestructura: una forma de reducir fricción, mejorar decisiones y, con el tiempo, construir growth loops que sí pueden sostenerse.
Sobre eso quiero hacer foco en este artículo: cómo usamos IA en Chiper no para “hacer más”, sino para construir y reforzar los loops que hoy están en el corazón de nuestro crecimiento.
Primero un poco de contexto…
En Chiper trabajamos con algo muy simple y cotidiano en Latinoamérica: las tiendas de barrio.
Son tiendas que se abastecen a través de distribuidores. A veces por WhatsApp, a veces cuando pasa el vendedor, muchas veces cuando ya hay una urgencia.
Del otro lado, el distribuidor maneja cientos o miles de tiendas tomando decisiones con poca información en tiempo real y mucho trabajo manual.
Eso, en la práctica, se traduce en quiebres, inventario de más y poco margen para crecer.
Chiper nace para ordenar esa relación entre distribuidor y tienda.
De la operación diaria a los growth loops
Al operar el negocio todos los días, vimos que algunas mejoras simples (mejor servicio, mejor disponibilidad, mejor timing) no se quedaban en un impacto puntual. Se repetían y se potenciaban.
Ahí entendimos que no eran acciones aisladas, sino sistemas que se reforzaban solos.
Una acción mejora el sistema, esa mejora genera más uso, ese uso genera data y esa data permite tomar mejores decisiones. Al final, las mejores decisiones mejoran el sistema.
Durante mucho tiempo, este tipo de loops no escaló bien. Dependían demasiado de personas y de información que llegaba tarde.
Ahí es donde la IA empieza a ser clave para nosotros porque permite que estos loops se sostengan en el tiempo y sean más eficientes.
A partir de esa lógica, en Chiper terminamos diseñando y reforzando varios loops.
Voy a explicar tres de los más importantes.
Loop #1: Eficiencia operativa
El abastecimiento en el canal solía funcionar de una forma bastante manual. El distribuidor miraba históricos, usaba su experiencia y tomaba decisiones con la información que tenía a mano.
Cuando el volumen crece, ese modelo empieza a romperse.
Con IA, ese proceso cambia. El sistema empieza a anticiparse:
Entiende la demanda
Ajusta el inventario
Define cuánto y cuándo comprar a cada proveedor, considerando restricciones del negocio.
El impacto no es sólo operativo.
Menos capital queda atrapado en inventario, hay menos quiebres y el nivel de servicio mejora.
Eso hace que las tiendas compren con más frecuencia, que el sistema genere más información y que las decisiones siguientes sean mejores.
Ahí aparece el loop:
Loop #2: Retención
En Chiper la retención mejora cuando entendemos cómo compra cada tienda y cómo cambia ese comportamiento en el tiempo. Ahí es donde la IA nos empieza a aportar valor.
Al mirar la data, el sistema empieza a detectar señales tempranas:
Tiendas que compran con menos frecuencia.
Cambios en el mix de productos.
Comportamientos que anticipan una posible caída.
Con esa información, podemos activar acciones mucho más precisas, en el momento correcto.
Puede ser una promoción puntual, una línea de crédito o simplemente un mensaje relevante. No se trata de empujar incentivos todo el tiempo, sino de intervenir cuando hace sentido.
Cuando eso funciona, el loop aparece de forma natural:
En Growth Rockstar llevamos todo esto a la práctica en Xtreme Growth AI.
Es un programa táctico, orientado a resultados, donde trabajamos growth + AI con equipos que quieren impacto real.
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Loop 3: Chiper Ads
Este fue uno de los aprendizajes más interesantes para nosotros.