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La inteligencia artificial también ha llegado al retail alimentario. Sobre esta herramienta hay dos cifras que cualquier directivo de este sector debería tener delante estos días. Tribuna de Carlos Serrano, de BOB Agency.
La primera cifra que debemos saber sobre la implantación de la inteligencia artificial: el 88% de las empresas del mundo ya utiliza IA en al menos una función de su negocio. Es el dato más reciente del informe The State of AI in 2025 de McKinsey, publicado en noviembre. Hace solo un año esa cifra era del 78%. La IA ha dejado de ser conversación de futuro: ya está instalada en marketing, operaciones, finanzas o cadena de suministro de prácticamente cualquier compañía relevante del planeta.
La segunda es la que más da que pensar. Según la Encuesta sobre la Actividad Empresarial del Banco de España, publicada en mayo de 2025, la adopción de IA en los sectores de hostelería y restauración en España no llega al 15%. El sector que da de comer a este país está entre los que menos están aprovechando la mayor revolución tecnológica de las últimas décadas.
Yo prefiero leerlo como una ventana de oportunidad enorme y temporal. Quien dé el paso ahora va a sacar dos o tres años de ventaja a un competidor que probablemente sea más grande, tenga más recursos y esté mirando para otro lado.
El retail alimentario es, paradójicamente, uno de los sectores donde la IA tiene más recorrido. La razón es sencilla: márgenes estrechos, decisiones repetitivas, volúmenes enormes de datos y una operativa donde un punto porcentual de mejora en previsión de demanda, mermas o pricing significa millones al final del año. Justo el tipo de problema en el que la IA puede brillar.
McKinsey, en su informe From Blueprint to Breakthrough sobre la transformación de la industria de gran consumo y alimentación de junio de 2025, estima que entre el 30% y el 35% de las tareas operativas del sector serán automatizables con IA antes de 2030. Y aporta un dato que debería hacer sonar todas las alarmas en cualquier comité de dirección: las empresas líderes en alimentación y gran consumo que ya han incorporado IA están generando retornos al accionista hasta tres veces superiores a los de sus competidores del mismo sector. Tres veces. No tres puntos, no un 30% más. Tres veces.
He visto demasiadas empresas paralizarse intentando definir “la gran estrategia de IA”. Al final, es una de las tareas que realizamos día a día en BOB Agency, ayudando a nuestros clientes a entrar con seguridad en este ámbito y cumplir así sus objetivos. De todo lo que he visto, te cuento lo más importante: es mejor empezar pequeño, pronto y por donde duele.
1. Previsión de demanda y reposición. Es el caso de uso más maduro y el que antes financia la inversión. Aquí no hablamos de magia, sino de modelos de aprendizaje automático (machine learning): programas que, en vez de seguir reglas fijas escritas por un humano, aprenden por sí solos de los datos históricos, ventas por tienda, por referencia, por día, etc., y los cruzan con variables externas como meteorología, calendario laboral, eventos locales, promociones o precios de la competencia. El resultado es una previsión de cuántas unidades de cada producto se van a vender mañana en cada tienda, mucho más precisa que la que cualquier humano podría hacer con una hoja de cálculo. Si solo puedes hacer un proyecto este año, haz este.
2. Gestión de mermas y caducidades. Conectado con lo anterior, pero merece atención específica: es donde más dinero se tira literalmente a la basura. Modelos de visión computerizada identifican productos próximos a caducar en el lineal, sistemas de pricing dinámico aplican descuentos automáticos progresivos y algoritmos sugieren a qué tienda redirigir un excedente antes de que sea tarde. Sostenibilidad y rentabilidad, por una vez, van de la mano.
3. Atención al cliente y postventa. Los asistentes conversacionales basados en grandes modelos de lenguaje (los LLM, la familia a la que pertenecen ChatGPT o Claude) ya no son los chatbots torpes de hace tres años. Resuelven consultas complejas, gestionan reclamaciones, hacen seguimiento de pedidos online y descargan al equipo humano de las preguntas repetitivas para que se centre en lo que de verdad fideliza: el cliente difícil, el caso con matices.
4. Surtido y category management. La IA permite analizar qué referencias canibalizan a otras, qué huecos hay en el lineal y qué combinaciones disparan el ticket medio en según qué tipologías de tienda. Decisiones que antes se tomaban con la intuición del comprador y un Excel ahora se contrastan con modelos que han visto millones de cestas. La intuición sigue siendo necesaria; lo que cambia es que ahora juega con mejores cartas.
5. Productividad interna. El menos vistoso, pero quizá el de mayor impacto a corto plazo. Crear actas de reunión, redactar briefings, traducir documentación de proveedores, preparar negociaciones, buscar en el histórico de la empresa una cláusula que nadie recuerda dónde está. Entre cinco y diez horas semanales ganadas por empleado de oficinas centrales, multiplicado por la plantilla.
¿Quién va a hacer el próximo plan de surtido de tu cadena? ¿Quién va a preparar la próxima negociación con tu mayor proveedor? Hace dos años la respuesta era obvia: una persona. Dentro de dos años será “una persona ayudada por una IA que hace el 80% del trabajo en el 10% del tiempo”. En España todavía estamos a tiempo de elegir si queremos ser esa persona, o ver cómo el de enfrente nos saca tres cuerpos de ventaja. La ventana sigue abierta. Pero no para siempre.
