Cómo Mercado Libre escala la toma de decisiones con IA

Mercado Libre (MELI) dejó de ser la plataforma financiera y de comercio electrónico más grande de América Latina; hoy se está convirtiendo en uno de los negocios digitales operativamente más complejos del mundo a nivel operativo.

Con operaciones en 18 países, desde México hasta la Patagonia, MELI procesa billones de eventos de comportamiento de sus usuarios. Pero para los líderes de MELI, acumular datos sin procesar nunca fue el objetivo. Querían un cambio real: democratizar los datos para que todos en la empresa pudieran usar el comportamiento del usuario a su favor, sin tener que convertirse en expertos de la analítica.

Así es como MELI aprovecha las capacidades de la IA de Amplitude (sus agentes, paneles de controly el Protocolo de contexto de modelo (MCP)) para reducir al mínimo el tiempo que pasa desde que descubren un dato útil hasta que deciden y ejecutan.

El desafío: analítica a escala continental

Realizar analítica para una empresa de la talla de MELI trae consigo desafíos de infraestructura y producto que la gran mayoría de las empresas nunca enfrentan. Tan solo la geografía incluye operaciones de entrega que cubren todo un continente, desde centros urbanos hiperactivos hasta las comunidades rurales más remotas. Cada región tiene sus propios socios logísticos, requisitos reglamentarios y expectativas de los clientes.

Esto supuso una nueva oportunidad para MELI: pasar de generar insights a ponerlos en práctica. A medida que aumentaba la demanda de análisis, la coordinación interfuncional se volvía más compleja y los equipos necesitaban formas más rápidas de pasar del descubrimiento a la acción sin generar fricciones.

En 2025, MELI expandió el uso de Amplitude a más de 10.000 empleados, lo que les permitió responder a sus propias preguntas sin tener que esperar en una cola de analistas. MELI, impulsado por datos compartidos y controlados, utiliza Amplitude para escalar sus analíticas en Finanzas, Marketing, Logística y prácticamente en cualquier área de la empresa.

Pero MELI no se limitó a los datos de autoservicio. Al delegar el análisis a agentes de IA se lograron nuevas eficiencias; esto generó información más valiosa que la que podría haber producido un flujo de trabajo exclusivamente humano. Esto agudizó sus capacidades de ejecución y sus desafíos geográficos. Con los agentes de IA, los equipos ajustan continuamente la cobertura y la experiencia sin agregar más trabajo manual.

La solución: una estrategia de transformación de IA de tres capas

El enfoque de MELI, basado en inteligencia artificial, se sustenta en tres capas integradas, cada una de las cuales se construye sobre las demás.

La capa base es la plataforma de analítica de comportamiento de Amplitude, que incluyeAmplitude Analytics. Esto ofrece a los equipos una visión compartida y fiable de todo el recorrido del cliente: desde el primer clic hasta la compra y la entrega.

La segunda capa utiliza losagentes de Amplitude AI para transformar los paneles de control pasivos en participantes activos mediante:

• La supervisión de los embudos
• La identificación de anomalías
• La síntesis de los hallazgos
• La distribución de información a las partes interesadas

La distribución de información a las partes interesadas

Punto de prueba: el caso práctico de Flex Shipments

Resulta fácil contar historias de transformación abstractas, pero lograr resultados concretos es más difícil. Flex Shipments de MELI demuestra cómo se ve la analítica nativa de IA en la práctica.

Flex es el programa de entrega flexible de MELI, que permite a los vendedores elegir empresas de mensajería que puedan cumplir de manera confiable con los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de entrega. El desafío era sencillo: cuando los vendedores buscaban sin éxito un repartidor disponible, se producía una fricción. Esas búsquedas fallidas provocaron retrasos en las entregas, frustración en los vendedores y, con el tiempo, la pérdida de clientes.

Antes de Amplitude, identificar estas brechas de cobertura requería un análisis manual y un tiempo considerable para identificar los problemas. Priorizar y coordinar entre los equipos regionales, de producto, comerciales y de transporte implicó traducir los resultados a múltiples formatos para diferentes públicos.

MELI creó unpanel de control de Amplitude que permitía visualizar la demanda a un nivel geográfico detallado. Luego, los agentes de IA convertirían dicho panel en informes automatizados y compartidos.

El panel de control en sí fue el primer avance. Al visualizar dónde los vendedores buscaron sin éxito servicios de mensajería (desglosado por provincia y ciudad), el equipo pudo cuantificar la demanda no satisfecha y priorizar las zonas de mayor impacto. De este modo, equipos dispares podrían utilizar el mismo panel de control como fuente de información compartida, eliminando la capa de traducción que anteriormente había ralentizado los esfuerzos.

Pero la verdadera transformación se produjo al combinar los paneles de control con los agentes de IA. Los informes generados por los agentes brindaron una visibilidad proactiva y automatizada del rendimiento de las funciones. Los equipos ya no tenían que solicitar análisis ad hoc para detectar regresiones o nuevas áreas de oportunidad. Esto creó un ciclo de optimización cerrado: detectar la demanda insatisfecha, sumar repartidores con mejores niveles de servicio (SLA) en las zonas prioritarias, supervisar el impacto y refinar el proceso constantemente.

¿Los resultados?

• Reducción de entregas: las búsquedas sin repartidor disponible disminuyeron aproximadamente un 10 % después de centrarse en áreas clave de demanda insatisfecha.
• Adopción de la funcionalidad: el 60 % de los vendedores de Flex en Brasil ahora completan los envíos a través de la funcionalidad.
• Mejora del SLA: la tasa de SLA mejoró en un 2,5 % como resultado del uso de Flex.

Este no fue solo un proyecto único. Gracias a la colaboración entre paneles de control y agentes de IA, los equipos ajustan continuamente la cobertura y la incorporación de mensajeros a medida que cambia la demanda. El modelo operativo cambió del descubrimiento reactivo a la optimización continua.

El futuro nativo de la IA con Amplitude

La transformación de MELI no fue un hecho aislado. La alianza de Amplitude conMinders, una agencia de martech especialista en adopción analítica, fue el brazo operativo clave para sacar adelante esta implementación. A través de revisiones de negocio ejecutivas, sesiones de habilitación y programas piloto, la integración de Minders traduce las prioridades del negocio en flujos de trabajo concretos dentro de Amplitude.

Este modelo de asociación resulta fundamental para la gestión del cambio a gran escala. Cuando se capacita a cientos de personas al mismo tiempo en nuevas metodologías de trabajo, necesitas más que un buen software: necesitas personas capaces de cerrar la brecha entre el potencial de la herramienta y su adopción real.

De cara al futuro, la trayectoria de MELI basada en IA sigue evolucionando. El objetivo es “la IA en el flujo de trabajo, basada en la verdad conductual gobernada”. Para MELI, ser nativo de IA no se trata de novedad; se trata de ser parte del futuro. Se trata de industrializar el tiempo que toma pasar del insight a la acción hasta que la analítica se vuelva invisible; no porque no importe, sino porque ya está integrada en el trabajo de todos.