Miércoles del Retail Y Como saber si un estudiante ha aprendido, aunque use inteligencia artificial ?

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Miércoles del Retail  Y  Como saber si un estudiante ha aprendido, aunque use inteligencia artificial  ? 

La esperanza es la mano misteriosa que nos acerca a lo que deseamos y nos aleja de lo que tememos.

Severo Catalina

"Investigación": La marca propia es el nuevo estándar de calidad y fidelidad. 

Durante años, las marcas blancas se consideraron una opción económica, pero de dudosa calidad. Hoy, esa percepción ha cambiado radicalmente: el 79% de los españoles cree que la calidad de las marcas blancas ha mejorado, y el 88% las elige por su buena relación calidad-precio. Comprar una marca propia ya no es renunciar a nada, sino elegir con criterio.

Y no se trata solo de una cuestión de percepción. Según NielsenIQ, las marcas blancas ya representan el 49% del valor total de las ventas de productos de gran consumo en España. 

Otro estudio de Shopadvizor revela que el 80% de los consumidores cree que las marcas blancas igualan o superan a las del fabricante. Ya no basta con tener notoriedad o invertir en publicidad: hay que aportar valor.

En este nuevo escenario, Mercadona ha sido pionera. Ha convertido su propia marca en un pilar estratégico. Reformula más del 70% de sus referencias cada año, escucha atentamente al cliente y mide el rendimiento de cada producto con datos reales. Así es como ha transformado Hacendado, Deliplus o Bosque Verde en marcas con personalidad propia y una creciente fidelización.

Además, su red de supermercados urbanos, en régimen de alquiler, le permite abrir tiendas con inversiones de unos 2 millones de euros por unidad. Una cifra muy inferior a los más de 20 millones que requiere un hipermercado propio. Este modelo le proporciona agilidad para cerrar o redimensionar sin fricciones contables ni operativas.

Otros minoristas también están logrando importantes avances. Aldi, por ejemplo, ha incrementado sus ventas de marca propia en un 25 % en los últimos cinco años. Actualmente, 9 de cada 10 cupones incluyen al menos un producto propio, con más de 40 marcas registradas y el 72 % de sus ventas centradas en marcas blancas. NielsenIQ ya sitúa a Aldi España como el décimo minorista europeo más relevante en este sector.

La marca blanca ya no es blanca: tiene identidad, reputación, escala... y cuota de mercado. La cuestión no es si esta tendencia se ralentizará, sino si los fabricantes serán capaces de adaptarse a tiempo

Según un nuevo estudio de IGD, las tiendas de descuento seguirán siendo el canal físico de venta de comestibles de más rápido crecimiento a nivel mundial hasta 2030, y se espera que su crecimiento anual supere al del mercado general de comestibles.

En Colombia : D1, ARA, ISIMO y otros muy pronto, en las diferentes regiones.

JaimePePo 

Un análisis del informe "Tendencias globales de descuentos 2026" de IGD reveló que el canal de descuentos crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta del 4,8 por ciento hasta 2030, casi un punto porcentual por encima del 4,0 por ciento del mercado general de comestibles.

Según el estudio, el crecimiento estará impulsado por la demanda sostenida de los consumidores por productos de buena relación calidad-precio, la continua expansión de las tiendas y el creciente impulso de la innovación en productos y operaciones.

Dan Butler, socio de análisis de IGD, dijo: “Lo que antes se consideraba una excepción como una empresa de bajo coste, ahora son las tiendas de descuento que están a la vanguardia del comercio minorista: innovan a un ritmo vertiginoso y operan tiendas con tecnología avanzada, orientadas a la salud y a la sostenibilidad.

“Al desvanecerse el estigma de las compras con descuento, este sector entra en la siguiente fase de la recuperación económica con una imagen de marca más sólida y una mayor capacidad de adaptación a las fluctuaciones del poder adquisitivo de los consumidores.”

Se prevé que para 2030, las tiendas de descuento representen el 9,7 por ciento de las ventas mundiales de comestibles, lo que añadirá 209.000 millones de dólares (alrededor de 156.000 millones de libras esterlinas) en nuevos ingresos.

Europa seguirá siendo el epicentro del comercio minorista de descuento, donde este canal representará el 23,6 % del mercado de alimentación. Sin embargo, IGD señaló que también surgirán focos de crecimiento en Estados Unidos, Rusia y Polonia, donde se prevé que las tiendas de descuento ganen cuota de mercado y se expandan rápidamente.

El informe señala que el panorama mundial de la alimentación seguirá evolucionando a medida que los principales actores, como Aldi y Lidl, continúen su expansión. Se prevé que, en conjunto, ambas cadenas generen unas ventas combinadas de 334.000 millones de dólares (unos 249.000 millones de libras esterlinas) para 2030.

Según IGD, el crecimiento de los dos gigantes del descuento estará impulsado por la continua inversión en marcas propias, la expansión de Aldi Süd en EE. UU. y China, y el ecosistema de precios y fidelización basado en datos de Lidl en Europa.

El informe también concluyó que se espera que las cadenas de descuento con gran variedad de productos, como Mr. DIY en Asia y Europa, Action en Europa y Dollar Tree en Estados Unidos y Canadá, crezcan incluso más rápido que los formatos de descuento centrados en alimentos, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 6,3 % hasta 2030.

IGD afirmó que este crecimiento estará impulsado por la demanda de productos no alimentarios de valor añadido, las compras impulsivas y la creciente penetración de las marcas blancas.

El informe identificó cuatro tendencias interconectadas que están dando forma al futuro del comercio minorista de descuento.

Bajo el lema "valor sin concesiones", las cadenas de descuento están ampliando su propuesta de valor más allá del precio, haciendo mayor hincapié en la calidad, el desarrollo de marcas propias y la experiencia de compra en general. IGD mencionó a Penny en Alemania y Austria, que ha introducido nuevos diseños de tienda con pasillos más amplios para facilitar la orientación.

Para aumentar la afluencia de clientes y la frecuencia de compra, los operadores están utilizando promociones, programas de fidelización, gamas de productos no alimenticios y una mejor experiencia en tienda para atraer compradores y lograr que regresen con mayor frecuencia. En Estados Unidos, Grocery Outlet utilizó transmisiones en vivo antes del Super Bowl para mostrar productos que los compradores podían explorar y comprar a través de Instacart mientras veían la transmisión.

IGD también señaló que las cadenas de descuento se centran cada vez más en "hacer que la salud sea asequible", ofreciendo una guía más clara, una mayor variedad de productos y una navegación más sencilla para ayudar a los compradores a tomar decisiones más saludables. El compromiso de Lidl y Aldi de aplicar NutriScore a todos sus productos de marca propia este año se destacó como un ejemplo.

En materia de sostenibilidad, el informe señala que las cadenas de descuento están haciendo más visibles sus compromisos mediante una mayor transparencia en los productos, iniciativas de reducción de residuos y principios de economía circular. En Alemania, el uso de envases Digimarc por parte de Netto Marken-Discount se citó como ejemplo de cómo la sostenibilidad se integra en la experiencia de compra.

Si bien la tecnología ya sustenta gran parte de este progreso, IGD afirmó que es probable que las herramientas emergentes, como los carros inteligentes y los agentes de IA, aceleren aún más la innovación.

Añadió que, si bien las nuevas tecnologías pueden beneficiar a todos los minoristas, es probable que las tiendas de descuento avancen más rápido que muchos de sus competidores debido a sus surtidos reducidos, el control de sus marcas propias y sus modelos operativos rigurosamente gestionados.

Butler afirmó que los resultados también deberían servir como una señal para los proveedores.

«Las cadenas de descuento buscan socios que puedan seguir su ritmo», afirmó. «Los proveedores deben colaborar más estrechamente que nunca con las cadenas de descuento y apoyar activamente su crecimiento mediante la colaboración en cadenas de suministro eficientes, la innovación basada en el análisis de datos y el desarrollo de productos centrados en el valor».

¿Cómo saber si un estudiante ha aprendido, aunque use inteligencia artificial?

La irrupción de la inteligencia artificial generativa ha vuelto frágil el trinomio clásico de la evaluación universitaria “trabajo autónomo + actividades prácticas + examen final”. Hoy, un estudiante puede producir en minutos un informe bien estructurado y con tono académico.

Prohibir la IA o convertir la evaluación en una caza de trampas no arregla el problema de fondo: lo que está en cuestión no es la tecnología, sino cómo demostramos que hay aprendizaje real, autoría y pensamiento, más allá de un producto final pulido.

Un problema pedagógico

La evaluación apoyada en trabajo autónomo, práctica y examen acumulativos ya era débil antes de la IA: favorece la reproducción de contenidos, castiga el error como “fallo” (penalizando equivocaciones en lugar de integrarlos en el aprendizaje) y deja poco rastro del proceso de aprendizaje. La IA no crea este problema; lo visibiliza.

La evaluación que hoy necesita la educación superior no es una técnica concreta, sino un cambio de lógica y de paradigma. En lugar de preguntarse “¿Cómo se detecta si hay IA?”, habría que preguntarse “¿Qué evidencias demuestran que el estudiante ha aprendido y puede transferir lo aprendido?”. Recuadrar así el problema nos mueve del control a la calidad pedagógica y obliga a revisar qué entendemos por aprender, enseñar y evaluar.

Evaluar procesos y no resultados

¿Cómo evaluar de forma justa y más acorde con los nuevos tiempos? ¿Cómo asegurarnos que se adquieren capacidades y competencias necesarias? Podemos poner en práctica otro tipo de tareas que permitan evaluar el razonamiento y asegurar la autoría de las respuestas, como defensas orales, microtareas de retroalimentación inmediata, entrevistas académicas o debates guiados.

Esta manera de evaluar también se puede aplicar en el caso de trabajos realizados en casa, recogiendo evidencias del proceso en distintas fases –borradores, revisiones, explicaciones, reflexiones– que permiten ver la evolución del aprendizaje.

En todos estos casos, la inteligencia artificial se integra de forma ética y transparente, pidiendo al estudiante que explique cómo la ha usado, qué aportó la herramienta y qué aportó él o ella, de modo que se pueda evaluar su pensamiento crítico, su capacidad para detectar errores y su criterio a la hora de tomar decisiones.

Microtareas de evaluación

Las “microtareas” son ejercicios muy breves en los que el estudiante explica qué haría ante una situación concreta y por qué, haciendo visible su razonamiento y su autoría.

Por ejemplo, ante un problema sencillo –como elegir la mejor estrategia para resolver un conflicto en un equipo– basta pedirle que explique los pasos que seguiría, cómo comprobaría la información (incluida la generada por IA) y por qué opta por una solución; así, la evaluación surge de su proceso de pensamiento, no de un examen.

Enfocarse al mundo real

Las tareas que se encarguen, tanto para el aula como para hacer en casa, deberían ser similares a las que afrontarán en la vida profesional: encarar problemas abiertos, casos reales o verosímiles, tantear múltiples soluciones y asumir restricciones éticas, sociales o profesionales, es decir, límites que condicionan cómo pueden actuar.

Por ejemplo, si deben proponer una solución para mejorar un servicio público, una restricción podría ser respetar la privacidad de los datos, cumplir una normativa profesional, ajustarse a un presupuesto concreto o garantizar que la propuesta no discrimina a ningún colectivo; estos límites obligan a tomar decisiones responsables, igual que en la vida real.

Evaluación dialógica y explicativa

Explicar y dialogar son parte del proceso de aprender. Por eso cobran fuerza en este planteamiento estrategias didácticas como las defensas orales, las entrevistas académicas, los debates guiados o la justificación de decisiones.

La oralidad permite verificar lo que se ha aprendido y lo que se ha comprendido, reducir desigualdades, evidenciar el pensamiento propio y reforzar la responsabilidad intelectual. Invita al estudiante a argumentar, aclarar sus dudas, defender sus ideas y mostrar cómo ha llegado a ellas.

Evaluar la metacognición

Los estudiantes pueden trabajar la metacognición cuando responden a preguntas como: ¿qué han aprendido? ¿Qué les ha costado más? ¿Qué errores cometieron? ¿Qué harían distinto? ¿Qué papel jugó la IA en mi proceso de aprendizaje?

Este tipo de preguntas refuerzan la autonomía, fortalecen la motivación y conectan la evaluación y el aprendizaje.

Evaluar el propio uso de la IA

Este currículum competencial no prohíbe la inteligencia artificial, sino que la integra críticamente. Esto se logra evaluando el criterio del estudiante cuando la usa. Al entregar una tarea, por ejemplo, podemos pedirle que incorpore una breve declaración de uso de esta herramienta dentro del propio trabajo –al final del documento, en un anexo o justo después de la actividad–.

En ese apartado, que podría titularse Uso de inteligencia artificial en mi proceso, explicaría cómo la ha utilizado y por qué, qué herramientas empleó, qué partes del trabajo fueron propias, qué decisiones tomó, qué límites puso y cómo verificó la información generada.

De este modo, la evaluación sigue centrada en el juicio, la reflexión y la responsabilidad del estudiante.

Evaluación formativa y justa

Finalmente, la evaluación debe ser formativa: es decir, debe orientar al estudiante. Para que la corrección o retroalimentación sea significativa tienen que ayudarle a mejorar.

En un modelo tradicional, la evaluación clasifica, actúa como un filtro: el estudiante realiza una tarea, recibe una nota y el proceso concluye ahí. La calificación funciona como una etiqueta que determina si “ha cumplido” o “no ha cumplido”, sin ofrecer información útil para mejorar, ni espacio para revisar errores; el mensaje implícito es que equivocarse tiene consecuencias negativas, pero no oportunidades de aprendizaje.

Una evaluación formativa transforma ese mismo momento en un proceso orientador: el docente analiza el trabajo, señala los aciertos, identifica con claridad qué aspectos pueden fortalecerse y explica cómo hacerlo, de modo que el estudiante comprende qué ha aprendido y qué pasos puede dar para avanzar y mejorar, lo que convierte la evaluación en un acompañamiento continuo. Así, en lugar de cerrar caminos, la evaluación se convierte en un recurso que abre posibilidades, fortalece la comprensión y ayuda a aprender mejor.

Un aprendizaje visible

En síntesis, evaluar en tiempos de la IA nos obliga a indagar cómo el estudiante piensa, decide, se equivoca, aprende y actúa con criterio. 

Supone pasar de certificar productos (exámenes, trabajos) a hacer visible el aprendizaje, de medir respuestas a comprender procesos, de penalizar el error a reconocerlo como evidencia de pensamiento.

Porque cuando el atajo es perfecto, lo verdaderamente transformador no es prohibirlo, sino atrevernos a cambiar el camino.

Quién ha visto la esperanza, no la olvida. La busca bajo todos los cielos y entre todos los hombres. y sueña que un día va a encontrarla de nuevo, no sabe dónde, acaso entre los suyos.

Octavio Paz -

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Jaime Pérez Posada 

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