De la segmentación masiva al diálogo uno a uno: el uso de la IA generativa revolucionó el ecosistema de Mercado Libre

La implementación masiva de la inteligencia artificial en la arquitectura de comunicación de Mercado Libre transformó radicalmente el sistema de notificaciones push de la plataforma, pasando de esquemas rígidos basados en reglas heurísticas simples a un modelo integral de hiperpersonalización. No obstante, este salto cualitativo exige comprender que la tecnología debe funcionar como un medio para generar un impacto directo en el negocio y no como un fin en sí mismo, construyendo sistemas robustos que permitan hablarle de forma única a cada usuario mientras se resuelven desafíos de infraestructura, costos de procesamiento, tiempos de respuesta y observabilidad cultural del lenguaje.

Esta disertación tuvo lugar durante la jornada IA + DATA CONF 2026, un congreso tecnológico realizado en el Hotel Hilton de Tucumán con el objetivo de reorientar el debate sobre la transformación digital. Concebido para anteponer los problemas de negocio a las herramientas, los datos a los modelos y los fundamentos a las tendencias del momento, el encuentro reunió a líderes de opinión de firmas como Mercado Libre, Amazon Web Services y Accenture para analizar la generación de valor real a través de la integración estratégica de datos e inteligencia artificial.

Al exponer la evolución de las notificaciones dentro de Mercado Libre, Leonardo Joaquin Pina Mas, AI & Machine Learning Leader de la empresa, recordó los inicios del área y la dificultad inicial para superar los mecanismos básicos de la organización. El especialista remarcó que el principal competidor no era una arquitectura sofisticada, sino un algoritmo elemental basado en el comportamiento del cliente, detallando que "un usuario de un producto, no lo compra, 30 minutos después le envía una notificación. Increíblemente eso funcionaba muy bien. No había modelo de machine learning que le gane a unas simples tres reglas o una heurística. Para un equipo de especialistas esto es bastante humillante". Ante esa realidad, el disertante cuestionó la fascinación por la sofisticación técnica expresando que "¿por qué le tenemos miedo a lo simple? Porque pensamos que lo simple no es atractivo mientras debería ser todo lo contrario... ¿por qué no empezamos a pensar si la complejidad da valor?". Para ejemplificar los riesgos de complejizar en exceso, remarcó la experiencia con una red neuronal llamada Hydranet y recordó que "tuvimos tres meses de construirlo, tres meses más en implementarlo y cuando sale a producción, nada. Lo que había antes del negocio, que era una regla más simple, daba el mismo resultado y era extremadamente barato. Además no solo eso, sino que también nos perdemos oportunidades construyendo eso que terminamos haciéndolo en medio año, el negocio sigue pasando, el mundo sigue girando y las oportunidades se van pasando".

Frente a estas lecciones, el líder técnico enfatizó la necesidad de dejar de poner el modelo en el centro y estructurar la personalización como un sistema articulado por fases. Pina Mas sostuvo que "ya no pongamos el modelo en el centro, ya no pongamos lo que quiero hacer todo en el centro, sino empecemos a mirar las cosas de una perspectiva mucho más amplia. Empecemos a ver ahora que nuestro sistema tiene señales, un entendimiento del usuario, una decisión... una acción y después experimentación y retroalimentación". Asimismo, destacó que las capacidades desarrolladas deben ser ecosistémicas y reutilizables en los 18 países donde opera la compañía y en sus distintas unidades de negocio, planteando que "nosotros mandamos más de 100 millones de push (notificaciones) por mes... todas estas capacidades que construimos puedan ser utilizadas por el negocio. Por ejemplo, tenemos dos unidades de negocio: Mercado Pago y Mercado Libre. ¿Por qué Mercado Pago no podría usar esto? El usuario transacciona... tranquilamente podrían ser señales superútiles para decirle al usuario qué medio de pago puede usar".

La irrupción de la inteligencia artificial generativa introdujo una transformación profunda en la forma de comunicarse con los clientes, desplazando los envíos segmentados tradicionales hacia la hiperpersonalización individual. Respecto a este cambio, explicó que "con la llegada de la IA cambió, nos trajo un nuevo paradigma que es la hiperpersonalización. De repente voy a tener el mismo grupo de usuarios que están interesados en las zapatillas para ir al gimnasio, eso no va a cambiar, pero sí cómo le hablo a cada uno... no solo le puedo mandar un mensaje que hable en el tono que le va a gustar, sino que porque lo conozco puedo, en vez de mandarle la foto de la zapatilla, crear una zapatilla con una persona que está haciendo gimnasia". Para ilustrar la integración de señales entre plataformas, Pina Mas compartió el caso de un usuario que combina consumos específicos: "la persona compra recurrentemente comida de perro... le encanta salir a tomar café porque tengo los datos de Mercado Pago... va a una tienda que es pet friendly, es fanático de tomar café y sé que tiene un perro que es joven porque le compra alimentos de cachorros. Me armo todo un perfil de esa persona sumamente robusto que puede ser usado en todo el ecosistema".

Pese al enorme potencial de la inteligencia artificial, el disertante advirtió que su despliegue operativo acarrea complejos contratiempos que requieren gestión rigurosa. En materia económica, confesó que en las primeras pruebas "de 100 millones de push que mandábamos nos costaba 30 centavos de dólar cada mensaje en ese momento. Era impagable eso. Dijimos 'no, pará, no hagamos uno por uno... hagamos un mensaje pero por segmento'". En cuanto a los tiempos de procesamiento y latencia en ventanas de envío reducidas, advirtió que "una frase me demoró 50 milisegundos. Y si lo atamos a los 100 millones de usuarios y más, que tengo una ventana de tiempo de respuesta de 5 minutos, ya no sé si me va a dar". Asimismo, abordó la necesidad de aplicar límites y controles mediante barreras de protección expresando que "para no salir demandados, no salir en Twitter riéndose de algún mensaje medio polémico, tenemos que construir esas reglas, tenemos que poner esos límites, que básicamente es 'no hagas esto' o 'hacé esto'". Finalmente, analizó la importancia de la observabilidad lingüística para respetar los modismos locales en cada mercado, señalando que "acá en Argentina usamos la palabra valija, en Colombia usamos la palabra maleta... quedaría muy raro que acá alguien le diga 'comprate tu maleta'. Está bien el mensaje, pero la palabra maleta no es del todo correcta... ¿cómo le dicen acá a los bizcochitos, a las tortitas, a los criollos? Ese pancito que uno compra en la panadería y lo mete en el café con leche. Cada provincia le dice de una manera distinta. Por eso es muy importante esa observabilidad".

Hacia el cierre de su intervención, Joaquin Pina Mas aconsejó a las empresas mantener la sobriedad estratégica y utilizar la innovación tecnológica con foco exclusivo en los resultados del negocio. Como síntesis final de su presentación, el representante de Mercado Libre reflexionó ampliamente advirtiendo que "nos tienta la inteligencia artificial a meter cosas cada vez más complejas porque rompe una brecha... pero no nos olvidemos al principio que teníamos una heurística de tres reglas muy simples, muy poderosas. La IA crea muchísimo, pero tenemos que tratar de estar siempre enfocados en lo que realmente da valor. No perdamos el foco de lo que tenemos que hacer. Nosotros queremos generar más impacto en nuestro negocio y tenemos que usar la IA como un medio para ese fin y no obsesionarnos con qué es con lo que queremos resolver el problema y nada más".