Seis tipos de IA para reducir devoluciones. Pero no todas resuelven el mismo problema
La inteligencia artificial está entrando en prácticamente todas las etapas del ecommerce de moda, también en las devoluciones. Pero hablar de IA para reducir devoluciones como si existiera una única solución simplifica demasiado el problema. En este artículo repasamos seis formas de aplicar IA y automatización, qué problema puede resolver cada una y en qué momento del recorrido tiene sentido intervenir.
Seis formas de aplicar IA para reducir devoluciones y su impacto
Una recomendación de talla, un probador virtual, un sistema de cálculo de aranceles o una herramienta que automatiza la devolución pueden utilizar IA y, sin embargo, resolver problemas completamente distintos.
La clave está en entender qué está provocando tus devoluciones y en qué momento del recorrido puedes intervenir. Porque no es lo mismo evitar que un cliente compre una talla equivocada que conseguir que una devolución que ya ha ocurrido vuelva antes al stock.
Las seis formas de aplicar IA y automatización a las devoluciones
Los directivos de moda ponen la inteligencia artificial como la mayor oportunidad del sector, por delante de la diferenciación de producto y de la sostenibilidad, según el State of Fashion 2026 de McKinsey y BoF.
Una de las razones es que muchas marcas empiezan por la tecnología antes de definir qué problema quieren resolver. En devoluciones, esto es especialmente relevante: no todas las soluciones actúan sobre la misma causa ni en el mismo momento del recorrido.
Todas pueden ser útiles. Pero no solucionan lo mismo. La tecnología adecuada depende de la causa de la devolución y del punto del recorrido en el que puedas intervenir.
El problema empieza mucho antes de la devolución
Antes de decidir qué tecnología necesitas hay una pregunta que parece sencilla y que no todas las marcas pueden responder con precisión: ¿por qué te devuelven los pedidos?
La respuesta suele estar repartida entre distintos sistemas y, en muchos casos, los motivos no se registran de forma suficientemente estructurada como para poder analizarlos.
No es una suposición. Cuando hablamos con marcas de moda que están revisando su sistema de devoluciones, el mismo problema aparece una y otra vez: cómo se recoge el motivo de la devolución. Muchas veces, esta información se registra de forma manual, los informes no se pueden exportar o los datos de los distintos paneles no cuadran. Lo que necesitan no es más analítica, sino poder recoger bien el dato desde el principio.
Sin ese punto de partida, es fácil invertir en una solución que parece prometedora y descubrir meses después que no estaba atacando el principal motivo de devolución.
Una marca cuyo problema es el coste de procesar cada paquete necesita algo distinto a otra cuyos clientes no aciertan con la talla. Y una que vende sobre todo internacionalmente puede tener un problema de aranceles o entregas que no aparece si solo mira los datos de producto.
Por eso, antes de invertir en optimizar el proceso de devoluciones conviene tener claras al menos tres aspectos relevantes:
- Qué motivos explican tus devoluciones
- Cuánto cuesta realmente gestionar cada una
- Cuánto tiempo pasa cada artículo fuera del stock por la devolución
Según nuestro informe El estado de las devoluciones, que la prenda no quede bien explica el 34,63% de las devoluciones de moda y el bracketing otro 21%. Una parte importante del problema aparece alrededor de una cuestión muy concreta: el cliente no sabe con suficiente certeza cómo le va a quedar lo que está comprando.
Pero esos porcentajes son una referencia sectorial. Lo importante es saber qué ocurre en tu propio ecommerce.
Lo que cambia con la nueva normativa europea
Las devoluciones tampoco pueden analizarse ya únicamente desde el punto de vista de la conversión o del coste logístico.
Desde el 19 de julio de 2026, el Reglamento de Ecodiseño para Productos Sostenibles prohíbe a las grandes empresas destruir prendas, accesorios y calzado que no hayan vendido en la Unión Europea. Esta prohibición se aplicará también a las medianas empresas a partir de julio de 2030, mientras que las microempresas y pequeñas empresas quedan exentas.
La Comisión Europea propone alternativas como mejorar la gestión del inventario, fomentar la reutilización y la donación, y apostar por la remanufactura y la reventa.
Según la Comisión, cada año se destruye en Europa entre un 4% y un 9% de los productos textiles que no llegan a venderse, antes incluso de que alguien los use. En el caso de las devoluciones, estima que solo en Alemania se desechan cerca de 20 millones de artículos devueltos cada año.
Esto hace que cada devolución tenga una segunda pregunta además de cuánto cuesta gestionarla: qué hacemos con esta unidad ahora. Cuanto más rápido pueda volver al stock o encontrar un canal alternativo, más posibilidades tiene de conservar su valor.
Pero también refuerza una idea anterior: si una devolución puede evitarse porque el cliente tenía toda la información de la prenda antes de comprar, esa sigue siendo la opción más eficiente.
La IA también está cambiando cómo compramos
El State of Fashion 2026 plantea un escenario en el que los agentes de IA empiezan a buscar productos, comparar opciones, hacer compras y hacer seguimiento de los pedidos por nosotros. El siguiente paso podría ser que también gestionen las devoluciones.
Y no hablamos de algo lejano. Según el informe Rewiring retail in Europe: The AI imperative, elaborado por McKinsey y EuroCommerce en 2026, el 61% de los consumidores europeos ya utiliza IA para descubrir o valorar productos antes de comprarlos.
Para las marcas, esto significa que la información que antes podía estar escondida en distintas páginas empieza a tener más importancia. Precio, disponibilidad, plazo de entrega y política de devoluciones son datos que una Agentic AI, puede comparar en segundos.
La experiencia de compra ya no solo tiene que ser fácil para una persona. Cada vez más, también tendrá que ser suficientemente estructurada para que una máquina pueda entenderla y actuar sobre ella.
Dónde tiene más sentido intervenir
Aquí importa distinguir entre evitar una devolución y gestionar mejor una que ya ha ocurrido.
La automatización puede hacer el proceso más rápido y menos costoso. El seguimiento reduce la incertidumbre durante el envío. Y el cálculo de aranceles evita determinados rechazos de paquetes internacionales.
Pero si una parte importante de tus devoluciones está relacionada con la talla, el ajuste o la incertidumbre sobre el producto, el momento más interesante es anterior. Una fotografía puede mostrar cómo es una prenda, pero no responde a la pregunta que más importa antes de comprarla: cómo me va a quedar a mí.
En una tienda física el cliente puede probársela. En ecommerce, tradicionalmente, tiene que decidir con información mucho más limitada.
También conviene tener en cuenta que no todas las marcas quieren llegar hasta ahí. Algunas prefieren que no haya una IA interactuando directamente con sus clientes, especialmente cuando su propuesta se basa en un trato más personal. Y es una posición totalmente válida. En esos casos, las intervenciones posteriores a la compra siguen estando disponibles.
Tailor, ayudar a decidir antes de comprar
En la práctica, estas intervenciones pueden combinarse a lo largo de todo el customer journey. Una marca puede necesitar ayudar al cliente a elegir antes de comprar, reducir la incertidumbre durante el envío y, cuando una devolución ocurre, hacer que el proceso sea lo más rápido y eficiente posible.
Ahí es donde entran las distintas soluciones de Reveni.
Tailor combina un probador virtual con un asistente conversacional de producto dentro de la experiencia de compra.
El cliente puede verse con una prenda puesta, en foto o en vídeo, y también preguntar sobre esa pieza concreta: cómo talla, de qué está hecha, cómo queda o qué ocurre si necesita devolverla.
Y cuando la devolución sí ocurre
No todas se pueden evitar. Seguirán existiendo cambios de talla, compras por duplicado, problemas de transporte o decisiones del cliente que ninguna tecnología puede eliminar.
En el checkout, Atlas calcula aranceles e impuestos antes del pago para que el cliente conozca el coste final y se reduzcan los problemas asociados a costes inesperados.
Durante el envío, Smart Tracking mantiene informado al cliente con avisos automáticos y alertas cuando un pedido se retrasa. No evita la devolución, pero sí la incertidumbre y las consultas que genera.
Y cuando ocurre, Global Returns automatiza el proceso y da visibilidad sobre cada unidad, mientras Instant permite enviar el producto correcto sin esperar a que la primera prenda vuelva al almacén. En categorías de temporada, reducir ese tiempo puede evitar que una unidad vuelva al stock cuando ya solo puede venderse con descuento.
Preguntas frecuentes
¿Qué IA reduce más las devoluciones en moda?
No hay una única respuesta. Depende de por qué te devuelven los productos. Si el problema es la talla o el ajuste, la recomendación de talla y el probador virtual pueden actuar antes de la compra. Si el problema es el coste de gestionar cada devolución, la automatización ayuda después. Antes de invertir en una tecnología, necesitas saber qué está provocando tus devoluciones.
¿Un probador virtual reduce las devoluciones?
Puede ayudar a reducir las devoluciones relacionadas con la talla y el ajuste, especialmente cuando el cliente no sabe cómo le quedará una prenda. Pero no actúa sobre otros motivos, como los retrasos en la entrega, los costes de aduana inesperados o un cambio de opinión. Por eso, su impacto debe medirse sobre las devoluciones relacionadas con la talla y el ajuste, no sobre la tasa total.
¿Cómo sé qué tecnología necesita mi ecommerce?
Empieza por tres datos propios: qué motivos explican tus devoluciones, cuánto cuesta gestionar cada una y cuánto tiempo pasa cada artículo fuera del stock. Si los motivos no están registrados de forma estructurada, cualquier decisión de inversión parte de una intuición.
¿Se pueden destruir prendas sin vender en la Unión Europea?
Desde el 19 de julio de 2026, las grandes empresas no pueden destruir prendas, accesorios ni calzado sin vender en la UE, salvo determinadas excepciones, como los casos relacionados con la seguridad o productos dañados. Las medianas empresas estarán sujetas a la misma prohibición desde julio de 2030, mientras que las microempresas y pequeñas empresas están exentas.
¿La automatización de devoluciones reduce la tasa de devolución?
No necesariamente. La automatización reduce el coste y el tiempo de gestionar cada devolución, pero eso es distinto de reducir cuántas devoluciones se producen. Una marca puede automatizar todo el proceso, mejorar la experiencia del cliente y, aun así, mantener la misma tasa de devoluciones. Para reducirla, hay que actuar antes de la compra.
