El Algoritmo del Retorno: La IA contra el problema de la Logística Inversa
La logística inversa se revela como el gran agujero negro del sector retail. Las cifras que maneja el sector hablan por sí solas. Según el Informe Anual de Devoluciones España 2025 presentado por ZigZag, las devoluciones online costaron al sector 13.300 millones de euros. En un mercado donde el ecommerce de la moda enfrenta tasas de retorno que oscilan entre el 20% y el 40%, cada punto porcentual de reducción se traduce en millones de euros en ahorros operativos, además de una drástica disminución de la huella de carbono. El sector afronta reto de minimizar el impacto tanto estas devoluciones de ropa, y como otras de distintos artículos por variadas causas. El objetivo es optimizar tanto la experiencia del cliente, como la competitividad del negocio o la mejora del medio ambiente. La IA se afianza como el gran aliado para contribuir a dar respuesta a este desafío del sector retail y de la logística.
El Efecto del Probador Virtual: Más allá del «Look»
El lanzamiento del nuevo probador virtual de Zara, que se ha viralizado a principios de 2026, no proporciona solo una mejora notable en la experiencia de usuario; es una decisión logística estratégica que busca reducir la incertidumbre que alimenta las devoluciones de prendas de vestir.
Del conjunto de las devoluciones totales de artículos de moda, la solución de Zara trata de minimizar las generadas por diferencias en las expectativas relacionadas con el aspecto o el color. Según el Estudio de eCommerce 2025 (IAB Spain & Elogia), este tipo de devoluciones representa en torno al 25% de las totales, siendo la segunda causa de devolución por debajo de las devoluciones por talla (40%). Cabe destacar que esta solución de probador no incluye información de las medidas de la persona, sino que se basa únicamente en la reconstrucción de un avatar a partir de dos fotografías. Esta recreación ofrece impresionantes resultados fotorrealistas gracias a la IA generativa, pero al no contener información real de las medidas del cliente, no puede recomendar talla. Un probador virtual que integrase soporte para recomendación de talla tendría que usar otras tecnologías que tomasen en cuenta medidas precisas tanto de las prendas como de la persona así como simulaciones de la física de los tejidos. Sin ello, los probadores basados en IA deben complementarse con un recomendador de talla más tradicional (como hacen en el caso de Zara).
Las tipologías de devolución, ya sea por color o por talla, entran claramente dentro del core de negocio del sector de la moda, y afectan a los resultados del negocio. Pero no son las únicas. Encontramos otros tipos de patrones de devolución, donde los propios operadores logísticos tienen mucho que decir.
Patrones de comportamiento y fraude comercial
Dentro de estos casos destacan los “devolutores reincidentes” que, representando en torno al 11% de los compradores, son responsables del 23% de las devoluciones totales.
Aquí se engloban determinados patrones de comportamiento de clientes que “abusan” de determinadas condiciones de compra. En esta categoría destacan el “wardrobing” (compra de artículos para un uso puntual en un evento o redes sociales y posterior devolución) o el “bracketing” (compra de varios artículos para probar en casa y devolver el resto).
Para afrontar este tipo de comportamientos, muchos retailers han optado por renunciar a ofrecer determinadas políticas ventajosas a todos sus clientes. Han comenzado a cobrar gastos por las devoluciones, por ejemplo, lo que conlleva un evidente impacto negativo reputacional que afectará a la venta total. Para evitar esta práctica, son especialmente relevantes las técnicas de perfilado de usuarios que ayuden a identificar tipologías de compradores en base a su comportamiento. Estos sistemas asignan a los clientes una cierta probabilidad de devolución que permitiría penalizarlos si presenta comportamientos dañinos para el negocio, o premiarlos en el caso contrario.
Estas técnicas son especialmente interesantes porque, más allá de los datos que maneja un determinado retailer, se pueden basar en información que los operadores logísticos poseen de los clientes finales. Así, el cliente que es un “devolutor reincidente” podría ser identificado como tal en base a su comportamiento en otras tiendas online, aunque sea la primera vez que compra en esta. Si bien compartir este tipo de información entre operadores logísticos puede parecer demasiado complejo a día de hoy, no es tan lejano a las técnicas usadas para detectar fraude financiero y los mecanismos de compartición segura de datos podrían articularse a través de un Espacio de Datos de la Logística.
La Pesadilla Logística: El Coste de la «Logística Inversa»
Finalmente, los dos últimos grandes bloques de motivos de devolución de artículos o productos están directamente relacionados con los operadores logísticos. Se estima que en torno a un 10% de las devoluciones en el sector Retail se deben a daños en el producto o en el paquete. Según el Estudio sobre Logística y Devoluciones 2025 de DS Smith & UNO Logística, la tasa de productos que llegan dañados a los compradores asciende al 5,5% y el coste medio de gestión por artículo ronda los 68 €.
Puede parecer un alto coste de gestión, pero no se trata únicamente de mover el paquete de B a A, sino que hay una serie de tareas que complican mucho este proceso:
- Transporte de recogida: A menudo más costoso que el envío original.
- Triaje y Clasificación: Inspeccionar el estado de la prenda.
- Reacondicionamiento: Planchado, reetiquetado o limpieza.
- Reposición o Liquidación: Decidir si vuelve al stock, se envía a un outlet o se recicla.
Aunque quizá en el sector de la moda no sea uno de los problemas más críticos, la rotura o deterioro de mercancías durante el proceso logístico es, sin duda, una de las causas de devolución más comunes en muchos sectores. En estos casos, los dispositivos IoT integrados en el transporte pueden ayudar tanto a mejorar la trazabilidad de los envíos, como a detectar posibles incidentes usando acelerómetros para identificar golpes en el transporte y actuar de manera preventiva antes de que el envío llegue dañado al cliente.
IA al Rescate: Optimizando el Camino de Vuelta
Ante este escenario, los operadores logísticos ya no ven a la IA como una opción, sino como el núcleo de su eficiencia. Estas son las aplicaciones más críticas que están transformando el sector hoy:
Análisis Predictivo de Devoluciones
Mediante modelos de Machine Learning, los operadores pueden predecir qué artículos tienen mayor probabilidad de ser devueltos, antes incluso de que salgan del almacén. Esto permite preposicionar personal y espacio en los centros de retorno.
Visión Artificial para el Control de Calidad
En los centros de clasificación, las cámaras de alta resolución con IA detectan automáticamente manchas, roturas o signos de uso en las prendas devueltas. Esto acelera el triaje de segundos a milisegundos, determinando instantáneamente el próximo destino del producto.
Ruteo Dinámico de Flotas
La IA optimiza las rutas de recogida de devoluciones para «aprovechar» los huecos en las rutas de entrega (backhauling), minimizando los kilómetros en vacío y reduciendo drásticamente las emisiones de CO2.
Gestión de Inventario Omnicanal
Si un cliente devuelve una prenda de Zara en una tienda física, la IA ayuda a decidir si esa unidad debe quedarse allí porque hay demanda local prevista, o si debe ser enviada a un centro de distribución regional para cubrir un pedido online inminente.
Conclusión: Hacia una Logística de «Retorno Cero»
Hoy en día, el sector afronta un objetivo para mejorar su competitividad: reducir las devoluciones de artículos y productos. El sector de la moda afronta un escenario crítico. El caso de Zara y su probador virtual demuestra que la mejor logística inversa es la que no llega a suceder. Hemos visto que las soluciones en esta línea no están únicamente en el lado de los retailers, sino que la información que manejan los operadores logísticos puede ser extremadamente valiosa para detectar envíos con alto riesgo de devolución. Más allá de eso, para los retornos inevitables, la IA se va convirtiendo en el sistema nervioso que permite a los operadores actuar con una precisión quirúrgica. En 2026, la competitividad ya no se mide solo por la rapidez con la que entrega, sino por la inteligencia con la que gestiona el proceso minimizando el regreso de sus productos a la cadena de valor y optimizando las operaciones en su conjunto.
Para todo ello, es necesario tener una visión holística no sólo del proceso de entrega, sino del sector en su conjunto, lo que implica recopilar y analizar datos de manera colaborativa tanto entre diferentes actores de la cadena de valor como entre iguales que pueden unir fuerzas para combatir problemas comunes utilizando todo el potencial que la IA puede ofrecer.
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