En el marco del e Commerce Day las empresas presentan sus soluciones más innovadoras y anticipan tendencias.
La fecha, que forma parte del “Tour ecommerce Day” en toda la región, es un estímulo para que los big players de las compras en línea ajusten sus estrategias y se posicionen como referentes en la industria digital.
Las cifras dejan de manifiesto el auge del sector. Según el informe anual de la Cámara Colombiana de Comercio Electrónico (CCCE), las ventas en línea alcanzaron los 105,4 billones de pesos en 2024, un 26,7% más que los $83,3 billones registrados en 2023.
En este contexto, empresas como Arbusta especializada, entre otros verticales, en gestión de datos para e-commerce, se convierten en aliadas clave. Fundada en 2015, la compañía cuenta con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de servicios de datos clave para la implementación eficaz de modelos de IA y automatización de procesos.
Arbusta trabaja con gigantes como Mercado Libre, Kavak, PedidosYa, Grupo Nutresa y Despegar, entre otras, refinando sus bases de datos y entrenando sus sistemas de inteligencia artificial (IA).
¿Cómo la gestión experta de datos y la IA pueden impulsar aún más al e-commerce?
Data collection para retailers & e-commerce: “A través de un proceso continuo de Matching, acompañamos a los retailers en el mantenimiento de catálogos saludables y alineados a su estrategia de precios y al contexto competitivo. Esto les permite estar siempre preparados para fechas clave, como Hot Sale o Black Friday, donde se maximiza el impacto comercial al contar con información precisa y actualizada. Es en esos momentos donde se cosechan los resultados de un trabajo sostenido, explica Stephany Villa Castillo, CBO de Arbusta
Data annotation para retailers & e-commerce: “Otra de las soluciones y servicios que aportan gran valor a los retailers & e-commerce consiste en el etiquetado de imágenes y textos para entrenar modelos de IA en la detección de contenido inapropiado, asegurando seguridad y calidad en la plataforma”, suma Pablo Mlynkiewicz , CTO de Arbusta.
Cuando un usuario busca ‘zapatos’ en un marketplace o sitio de commerce, espera ver imágenes, talles y reseñas. Nosotros estructuramos esa información para que las búsquedas sean precisas. Además validamos videos subidos por vendedores para garantizar cumplimiento con estándares de calidad y evitar riesgos reputacionales”, completa.
Prevención de fraudes y gestión de picos operativo
Los eventos de e-commerce, si bien impulsan un incremento significativo en transacciones y ventas, conllevan desafíos operativos que requieren gestión estratégica. Entre ellos, destacan el riesgo de fraudes, el aumento exponencial de publicaciones a moderar, reclamos de clientes y tickets de soporte. Estos aspectos, más allá de los datos numéricos, reflejan la necesidad de externalizar procesos para manejar eficientemente los picos de demanda.
“La externalización se posiciona como un aliado clave para empresas que buscan escalar sin comprometer la calidad del servicio. Por ejemplo, ante un evento masivo, las ventas podrían aumentar un 50 o 100% de forma lineal, pero paralelamente se elevarían en la misma proporción las transacciones susceptibles a fraude, las interacciones en plataformas y las solicitudes de atención al cliente”, señala Martín Senderey, COO de Arbusta.
Uno de los casos de éxito de Arbusta permite ejemplificar de qué se habla cuando se trata de la gestión y mejora de los datos para evitar fraudes.
Mercado Libre, caso de éxito y paradigma
El gigante global de e-commerce enfrentaba el reto de garantizar un entorno seguro en su ecosistema (Marketplace, MercadoPago, etc.), combatiendo fraudes, publicaciones ilegales (falsificaciones, artículos prohibidos). Además, necesitaba asegurar la calidad de las publicaciones, verificando que los vendedores completaran correctamente campos de texto e información clave. Sus modelos de Machine Learning (ML), claves para la detección proactiva de irregularidades, requerían grandes volúmenes de datos etiquetados manualmente, lo que generaba una carga operativa significativa para sus equipos internos.
Solución implementada por Arbusta
Arbusta asumió el entrenamiento del modelo de ML mediante un servicio de Machine Learning Training. Su equipo especializado realizó etiquetado masivo de imágenes y textos: verificó autenticidad de logos, identificó publicaciones fraudulentas, validó información de vendedores y revisó el llenado correcto de campos. Esto permitió «enseñar» al algoritmo a detectar fraudes, falsificaciones y violaciones de políticas. Además, integraron sus equipos a la dinámica de Mercado Libre, entendiendo a profundidad sus necesidades y liberando a los equipos internos para que se enfocaran en optimizar los modelos.
Resultados y alcance estratégico
Gracias a un dataset más amplio y preciso se triplicó la detección de irregularidades en el marketplace más grande de Latinoamérica. Arbusta escaló el etiquetado de datos, mejorando la eficiencia de los modelos de ML y permitiendo a Mercado Libre combatir desde fraudes comunes hasta delitos complejos. La colaboración no solo optimizó la calidad de las publicaciones, sino que también redujo la carga operativa interna y aceleró el desarrollo tecnológico. La integración fluida de Arbusta, junto con su enfoque en datos de alta calidad, posicionó el servicio como un pilar para la seguridad del ecosistema y la experiencia del usuario final.