Marcelo Dantas, de Farmarcas: “En los procesos de innovación, muchos cambian el

Marcelo Dantas, director de Innovación de Farmarcas, lidera las áreas de Datos, CRM, Productos Digitales y Tecnología de un conglomerado que reúne 11 cadenas de farmacias, con más de 1,700 tiendas en todo Brasil. La diferencia con respecto a las cadenas convencionales es que Farmarcas opera bajo un modelo asociativo, que agrupa a cientos de empresarios independientes, incluso en ciudades alejadas de los grandes centros urbanos. En 2025, el grupo facturó R$ 10,100 millones, un crecimiento de 14.4% respecto al año anterior, 3.1 puntos porcentuales por encima del aumento de 11.3% registrado por el mercado, según IQVIA.

Para Dantas, los principales desafíos de crecimiento de cualquier farmacia son decidir qué productos deben estar disponibles en la tienda; evitar quiebres de stock; establecer correctamente los precios; y comprender el comportamiento del consumidor para aumentar la recurrencia. “Perder a un cliente que no encuentra lo que busca y se va a la farmacia de la esquina puede costar mucho más que retenerlo. La oferta de farmacias es enorme, por lo que conservar al cliente fiel es decisivo”, afirma.

Además, para utilizar IA a escala, no basta con elegir un buen modelo: es necesario organizar la información antes de que llegue a él. Esta lógica está detrás de la decisión de Farmarcas de contar con un data lake propio y una base de datos orientada a grafos, capaz de establecer correlaciones previamente y reducir el costo de las consultas. “Hoy, los grandes modelos están subsidiando su entrada al mercado, pero ese costo no se sostendrá para siempre. Con estas correlaciones creadas de antemano, cuando la información llega a una LLM, el costo ya es menor”, explica.

También defiende una arquitectura agnóstica respecto de las LLM, que concentre internamente el contexto del negocio en lugar de depender de un único modelo. La idea es que la información de inventarios, precios, finanzas, CRM y ventas pueda analizarse de manera conjunta, y no como partes aisladas de la operación.

Esta forma de pensar adquirió aún mayor claridad durante un reciente viaje de negocios a China: la ventaja competitiva, sostiene Dantas, está menos en tener acceso a la tecnología que en identificar con precisión el problema antes de elegir la herramienta. “Es difícil decir que todo el mundo está en el camino equivocado, pero creo que vivimos un momento parecido al inicio de la transformación digital: muchas empresas no llegaron a transformarse realmente porque eso exige comprender dos cosas por separado. Primero, en qué intenta transformarse el negocio. Después, qué es realmente digital”, señala.

Dantas recurre a la Segunda Revolución Industrial como metáfora del momento actual. Antes de ella, las plantas industriales se organizaban alrededor de grandes hornos y motores de carbón. Cuando llegó la electricidad, muchas fábricas simplemente sustituyeron el motor de carbón por uno eléctrico, manteniendo la misma distribución y obteniendo únicamente algunas mejoras de eficiencia. El verdadero salto de productividad llegó de la mano de quienes rediseñaron la lógica misma de la producción, aprovechando la posibilidad de distribuir energía desde un punto central hacia cualquier lugar de la planta. “Veo lo mismo con la inteligencia artificial. Si simplemente ponemos un chat o una LLM en cada tarea que ya existe, ganamos algo de tiempo en algunos procesos. Pero el verdadero desafío es rediseñar la ingeniería de los procesos de la empresa”, afirma.

De ahí también su preocupación por contar con sistemas capaces de incorporar el contexto del negocio, sin depender de un único modelo de lenguaje y sin convertir los datos estratégicos en materia prima para terceros. Para él, la cuestión central no es qué LLM adoptará la empresa, sino qué pretende hacer de manera diferente ahora que esta tecnología existe.

Para Dantas, la cuestión tiene menos que ver con agregar tecnología a lo que ya existe y más con definir qué hacer con ella. La IA puede devolverle al retail algo cada vez más escaso: tiempo de las personas para las personas. “Hace cinco años, acceder a este tipo de tecnología era caro y difícil. Hoy, el acceso a modelos LLM, datos y plataformas ya está cerca de convertirse en un commodity. El diferencial está en saber rediseñar el negocio a partir de la tecnología, permitiendo que el mostrador de cada tienda haga lo que ninguna máquina puede sustituir: la atención consultiva”.

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