La distribución automotriz en México atraviesa actualmente una etapa de transformación marcada por una mayor competencia, una oferta creciente de vehículos y la necesidad de proteger la rentabilidad. Estos desafíos, junto con la incorporación de herramientas digitales y de inteligencia artificial (IA), resultaron parte de los temas abordados durante el Foro Automotor AMDA 2026. Encuentro donde especialistas analizaron cómo adaptar los negocios a las nuevas condiciones del mercado.
Durante la ponencia “Ideas clave para la distribución automotriz rentable”, Susana Arriaga, de Grupo Tollocan, y Eduardo Sverdlin, director de Tecnología y socio de Grupo Kasa Automotriz. Examinaron los retos relacionados con la eficiencia operativa, el talento y la continuidad de las empresas familiares. Por otro lado en el panel “Tendencias del mercado digital y la IA en la distribución de automotores”, Samir Mansur Rassam, de Grupo Surman, y Juan Berner, managing director y socio cofundador de Go Virtual, abordaron el potencial de los datos y la inteligencia artificial para mejorar la gestión de las agencias.
Competencia y presión sobre la rentabilidad de distribuidores automotrices
Susana Arriaga explicó que, durante el periodo posterior a la pandemia, la escasez de semiconductores y vehículos pudo limitar la disponibilidad de unidades. Pero favoreció la rentabilidad de las distribuidoras. Frente a este escenario actual es distinto, debido al crecimiento de la oferta y, particularmente, a la llegada de marcas chinas al país. Mismos que han intensificado la competencia por los clientes.
A este contexto se suman mayores inventarios, costos financieros y presión sobre los márgenes comerciales. Para responder, Arriaga destacó la importancia de centralizar procesos administrativos, homologar políticas y controles, emplear sistemas comunes de gestión y negociar conjuntamente con proveedores. Dichas prácticas permiten aprovechar economías de escala y compartir procesos exitosos, sin eliminar la autonomía de cada agencia.
Eduardo Sverdlin pudo coincidir en que la disciplina operativa es indispensable en un negocio de márgenes reducidos; y señaló que un margen neto cercano a 3% puede considerarse muy bueno. Por lo que cualquier desviación en los costos afecta los resultados. También agregó la necesidad de controlar el negocio de seminuevos mediante evaluaciones de compra y venta que permitan anticipar márgenes. Así como revisar diariamente los cortes de caja.
Tecnología y datos para mejorar las decisiones
La inteligencia artificial puede ampliar la capacidad de atención y ayudar a aprovechar oportunidades comerciales, por lo que Sverdlin mencionó que alrededor de 30% de los prospectos de algunas operaciones llegan durante la noche, impulsando la búsqueda de alternativas. Esto para responder a los clientes sin mantener necesariamente personal disponible las 24 horas.
Durante el panel sobre tendencias digitales se presentó un ejercicio de análisis del mercado de SUV en la Ciudad de México. Mediante el cruce de datos públicos y empresariales, como búsquedas de marcas y modelos, financiamiento, ventas y ubicación de distribuidores, se exploró qué vehículos concentraban el interés de los consumidores.
Este tipo de análisis puede orientar los pedidos a planta y las decisiones de compra de seminuevos, al identificar modelos con demanda potencial en zonas específicas. Aunque los agentes virtuales pueden procesar múltiples variables en pocas horas, la información sólo genera valor cuando se traduce en acciones comerciales concretas.
Samir Mansur Rassam pudo destacar que disponer de grandes volúmenes de datos no garantiza mejores decisiones, argumentando que las empresas necesitan conocer el origen de la información, su significado y la manera en que se registra y almacena. La calidad, integración, gobernanza y seguridad de los datos son condiciones esenciales para confiar en los resultados.
Inteligencia artificial con supervisión humana
Samir Mansur Rassam explicó que el uso de agentes virtuales para poner a prueba ideas, detectar debilidades y evaluar proyectos antes de comprometer recursos. Estas herramientas también pueden analizar iniciativas desde distintas perspectivas y anticipar preguntas de áreas como finanzas, operaciones, marketing o recursos humanos.
Sin embargo, la Inteligencia Artificial puede equivocarse, omitir información o carecer del contexto completo del negocio. Por esto, funciona como apoyo para estructurar análisis y evaluar alternativas, pero no sustituye el criterio humano ni la responsabilidad de los directivos.
La adopción tecnológica también exige modificar hábitos de trabajo, los líderes deben conocer las herramientas que buscan implementar y procurar que la digitalización reduzca tareas, en lugar de sumar reportes y reuniones a los procesos existentes. La capacitación debe responder a las necesidades de cada puesto y apoyarse en indicadores para identificar áreas que requieren atención.
Talento y continuidad de las empresas familiares
La expansión de las redes de distribución se ha intensificado la competencia por colaboradores, desde puestos directivos hasta equipos operativos. Ante la dificultad de encontrar personal con experiencia, Eduardo Sverdlin logró destacar la importancia de formar talento y acompañar el crecimiento de los puntos de venta con equipos preparados para mantener los estándares de servicio.
La profesionalización de las empresas familiares también ocupó un lugar central. Arriaga planteó establecer reglas claras de meritocracia y fortalecer los consejos de administración y familiares. Sverdlin resaltó la utilidad de los consejos consultivos para evaluar inversiones, mantener alineados a los socios y separar los intereses de la empresa de los particulares de la familia.
Ambos coincidieron en que la sucesión debe prepararse con anticipación e incluir la transmisión de conocimientos, habilidades de gestión y relaciones comerciales entre generaciones.
En un entorno de competencia creciente, la rentabilidad de las distribuidoras dependerá de combinar disciplina operativa, talento, estructuras de gobierno sólidas y tecnología bien aplicada. El reto no consiste únicamente en vender más vehículos o incorporar herramientas digitales, sino en convertir los datos y la eficiencia en mejores decisiones y resultados sostenibles.
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