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Jorge Jaime Royo, ingeniero industrial y socio del Restaurante El Palco de las Esquinas, nos desvela las claves de la implantación de la inteligencia artificial en el sector retail.
En supermercados y restauración, la disponibilidad, el precio y la promoción se deciden cada día con impacto directo en ventas y merma. La inteligencia artificial (IA) aporta precisión y velocidad, siempre que los datos estén ordenados y las recomendaciones terminen en acciones operativas.
Antes de escalar proyectos gracias a la IA, conviene centrarse en palancas con retorno probado en el sector:
Previsión de ventas: Modelos que combinan histórico, inventario, calendario local y meteorología para ajustar pedidos por tienda y día, reduciendo roturas y sobrestock.
Reposición asistida: Alertas y órdenes automáticas cuando un SKU se acerca al mínimo, respetando lead time, lotes y reglas por proveedor.
Precio dinámico en perecederos: Descuentos según caducidad para acelerar rotación y contener desperdicio.
Promoción relevante: Ofertas a medida en app, web o carrito inteligente, basadas en hábitos reales de compra.
Automatización en backroom: Robots en preparación de pedidos o manipulado de artículos delicados que reducen errores en tareas repetitivas.
Última milla acotada: Vehículos o robots en zonas densas que mejoran tiempos y coste en pedidos pequeños y frecuentes.
La experiencia del mercado sugiere empezar simple y conectar con la operación:
Datos esenciales, juntos y limpios. Ventas por tienda/día, stock real (con caducidad), pedidos/entregas, festivos y meteo. Mejor un esquema manejable que una arquitectura inacabable.
Modelos útiles, no decorativos. Previsión, anomalías (caídas o picos), reposición y, si hay frescos, precios por caducidad.
Ejecución integrada. Cada recomendación debe acabar en un pedido, un precio o una reposición sobre ERP/TPV/OMS. Lo repetitivo, automatizado con supervisión.
Si la IA no aterriza en un pedido emitido, un precio actualizado o una reposición programada, se queda en un informe bonito.
Las siguientes aplicaciones muestran cómo coordinar sala, lineal y backroom para reducir fricción del cliente:
Visión en estantería. Cámaras que detectan huecos, facing incorrecto o producto mal colocado para corregir en ruta.
Promoción “justo a tiempo”. Impactos cuando existe intención, no por calendario fijo.
Self-checkout total, con matices. Las tiendas sin cajas existen, pero requieren inversión y rediseño operativo; no son la solución universal.
El objetivo común: disponibilidad y agilidad en el recorrido de compra.
En restauración, la IA ayuda tanto en cocina como en sala y compras. Estas son las líneas de trabajo con mayor impacto:
Cocción y tiempos controlados. Sensórica y modelos que homogeneizan resultados en cocina.
Venta asistida. Asistentes de voz que entienden matices y sugieren complementos con naturalidad.
Compras según reservas. Predicción por franja para ajustar fresco y reducir merma.
Escucha activa. Análisis de reseñas para iterar carta y servicio.
En el restaurante El Palco de las Esquinas, el enfoque se centra en experiencia y eficiencia: aforos y compras ajustados con predicción, ambientaciones con IA en eventos temáticos que evolucionan según la velada y monitorización de reseñas para priorizar mejoras.
La tecnología no sustituye la cercanía, la pone a favor del cliente.
Antes de iniciar un piloto, es útil recordar cuatro tropiezos habituales y cómo prevenirlos:
Arrancar con todo a la vez. Mejor un piloto acotado con indicador claro de retorno.
Datos desordenados. Nomenclaturas incoherentes y fechas erróneas inutilizan cualquier modelo.
Falta de “aterrizaje”. Si el proyecto no toca pedido, precio o reposición, no mueve el margen.
Olvidar a las personas. Roles definidos, formación práctica y métricas compartidas entre tienda y central.
Las líneas de evolución apuntan a más simulación, autonomía controlada y proximidad logística.
Veremos agentes autónomos capaces de negociar espacios y promociones aprendiendo de cada campaña, siempre con límites definidos.
La personalización se ejecutará directamente en el dispositivo del cliente, preservando la privacidad gracias al procesamiento local.
La preparación de pedidos se acercará al consumidor con micro-fulfillment robotizado en áreas urbanas para completar encargos en minutos.
Y la calidad y seguridad alimentaria se vigilarán en continuo, con visión e IA monitorizando procesos y generando alertas en tiempo real.
El sector no necesita experimentos interminables. Con los datos que ya tienes, el primer paso es convertir una decisión repetitiva —un pedido, un precio o una reposición— en un flujo automático con supervisión.
Cuando esa mecánica funcione en una tienda o en un turno, se extiende y se mide su impacto en roturas, merma, margen y satisfacción del cliente.
En ese momento la IA deja de ser un proyecto y pasa a formar parte de la operación diaria del negocio.
