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Ahora mismo, en el lineal de cualquier supermercado español, hay productos diseñados en parte por una máquina. Probablemente hayas comprado alguno esta semana sin saberlo. No llevan una pegatina que lo avise, y ese es el tema. Carlos Serrano, experto en IA en Bob Agency, desvela varios casos del uso de Inteligencia Artificial en la industria alimentaria.
En alimentación y bebidas, la inteligencia artificial no se anuncia. Se esconde dentro del producto y dentro del proceso. Y la verdad es que merece la pena saber dónde, porque lo que hoy es invisible marca quién gana un mayor margen mañana. O una ventaja competitiva hoy.
Empecemos por un caso muy representativo. Coca-Cola lanzó hace un par de años Y3000 Zero Sugar, un refresco cuyo sabor se definió analizando con IA cómo describían los consumidores de medio mundo “el sabor del futuro”. Y ha seguido por ese camino en 2025 y 2026 [1]. Lo contaron porque hacerlo, les mejoraba las ventas. Pero ese refresco es solo la punta del iceberg. Lo interesante es todo lo que no se cuenta, y que ya está pasando a diferentes niveles.
Coge un congelado o un precocinado. Su coste oculto no es el producto, es mantenerlo a –18 °C. La cadena de frío es uno de los eslabones que más energía consume del sector (en un almacén frigorífico la refrigeración puede llegar al 70% del consumo eléctrico [2]), y ahí dentro ya trabaja la IA sin que nadie la vea. Los modelos de aprendizaje automático, que son programas que aprenden de los datos históricos en lugar de seguir reglas fijas, detectan una subida de temperatura fuera de rango antes de que ocurra, afinan los ciclos de preenfriamiento y avisan de qué equipo va a fallar antes de la avería que estropearía un camión entero [2].
Y hay algo más, escondido en la propia fecha del envase. Los códigos de consumo preferente suelen ser conservadores por prudencia. Cruzando el historial real de temperatura de cada lote, esos mismos modelos predicen la caducidad efectiva con mucha más precisión, así que se retira menos producto que todavía estaba en perfecto estado. La fecha que leemos en el paquete empieza a calcularla una máquina.
Si seguimos por las bebidas, veremos que la IA aparece en dos sitios que no comparten con ninguna otra categoría. El primero es el tiempo que hace. Pocos productos dependen tanto del clima. Una ola de calor cambia la demanda de agua y refrescos de un día para otro. Los modelos de previsión que incorporan datos meteorológicos colocan el stock antes de que apriete el calor, y quien no lo hace pierde la venta justo el día que más se vendía.
El segundo está en la línea de embotellado, y es el más invisible de todos porque ocurre a una velocidad que el ojo humano no alcanza. Los sistemas de visión artificial revisan cada envase a razón de miles por minuto: el nivel de llenado, el precinto, la etiqueta, la ausencia de partículas [3]. Esa botella que abres sin pensar ha pasado por una inspección que ninguna persona podría hacer a esa velocidad. Un tapón mal sellado que se cuela termina en fugas, devoluciones y, en el peor caso, una retirada. La visión artificial observa el 100%; el control humano, solo una parte.
La tercera capa es la que ya está saliendo a la superficie de una forma más evidente.
Por el lado de la salud, reformular un producto es un problema con tres factores fundamentales: sabor, coste y nutrición.
Bajar el azúcar o la sal sin estropear el sabor es difícil; pero IA ayuda a encontrar el equilibrio. El caso de referencia es McCormick, el gigante de las especias: junto a IBM entrenó un sistema con más de 40 años de datos sensoriales y de preferencias de consumo que sugiere combinaciones de sabor a sus desarrolladores. Según IBM, les permitió dar con nuevas mezclas hasta tres veces más rápido, y de ahí salió su gama “One”, la primera línea de producto creada con esta tecnología [4]. Por su parte, Nestlé trabaja en la misma línea, utilizando la IA para que sus equipos de I+D testen combinaciones más rápido [5]. Cada vez que un fabricante reduce el azúcar de un producto que ya conoces, es probable que detrás haya un modelo.
Y por el lado del desperdicio alimentario, lo que antes era voluntario ahora es obligatorio. La revisión de la Directiva Marco de Residuos de la UE entró en vigor el 16 de octubre de 2025 y obliga, por primera vez, a reducir el desperdicio alimentario un 30% per cápita en comercio, restauración y hogares, y un 10% en procesado y fabricación, antes de 2030 [6]. En la UE se tiran unos 59 millones de toneladas de alimentos al año, con un coste estimado de 132.000 millones de euros [6]. La herramienta para cumplirlo vuelve a ser la misma: previsión optimizada, descuentos automáticos sobre lo que está a punto de caducar y visión artificial que detecta en el lineal lo que hay que mover. Cadenas de supermercados como Albertsons de Estados Unidos, ya la han llevado a toda su red para reducir a la mitad su desperdicio [7].
Volvamos a la pregunta del principio. ¿Qué productos del lineal de cualquier retailer llevan ya ese ‘ingrediente invisible’? La respuesta es que, cada año, son más. Y pronto, casi todos. Así que la cuestión deja de tener sentido, y conviene darle la vuelta.
Lo que importa no es cuántos productos de la competencia ya esconden IA en algún eslabón de la cadena de valor, sino cuántas decisiones de tu propia operativa aún no aprovechan las enormes capacidades de las que nos dota la IA.
En España, la adopción de IA sigue siendo relativamente baja en este sector [8][9]. Y en consecuencia, existe una gran oportunidad. Quien se ponga en marcha este trimestre, con un piloto pequeño en una sola de esas tres áreas (el frío, la línea o la merma), tendrá en poco tiempo una ventaja competitiva que el de al lado no verá venir.
Fuentes
[1] The Coca-Cola Company, Coca-Cola Y3000 Zero Sugar (co-creado con IA, 2023; expansión 2025-2026). Cobertura: MarketingTech News, marzo 2026. marketingtechnews.net
[2] Cold Chain Energy Efficiency for Frozen Foods y Cold Chain for Frozen Foods Management (guías sectoriales, diciembre 2025). Energy Efficiency · Management Guide
[3] Cognex, Food and Beverage Machine Vision; Overview.ai, AI Vision for High-Speed Beverage Can & Bottle Inspection (febrero 2026). Cognex · Overview.ai
[4] McCormick & Company, McCormick & Company and IBM Announce Collaboration Pioneering the Use of Artificial Intelligence in Flavor and Food Product Development (nota de prensa oficial, 2019; tecnología SAGE / plataforma “One”). ir.mccormick.com: AI Business. aibusiness.com
[5] How PepsiCo, Nestlé, and Coca-Cola are using AI (2025), Business News Today. business-news-today.com
[6] Comisión Europea, Food waste reduction targets (Directiva Marco de Residuos, en vigor 16/10/2025). Comisión Europea · Parlamento Europeo, Food waste in Europe: facts, EU policies and 2030 targets (noviembre 2025). Parlamento Europeo
[7] Grocery Dive, How AI, digital innovation can help grocers reduce food waste (Albertsons / Afresh). grocerydive.com
[8] Fernández Cerezo, A.; Hidalgo, I.; Izquierdo, M. (2025). La adopción de la inteligencia artificial en las empresas españolas: un primer análisis basado en la EBAE. Boletín Económico, Banco de España, 2025/T2, artículo 6. doi.org/10.53479/39705
[9] McKinsey & Company, The State of AI in 2025 (noviembre 2025). mckinsey.com
