{"id":8259,"date":"2026-07-02T14:40:00","date_gmt":"2026-07-02T20:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/coparmexjal.org.mx\/entorno-empresarial\/?p=8259"},"modified":"2026-07-06T18:41:36","modified_gmt":"2026-07-07T00:41:36","slug":"proyectos-ia-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/coparmexjal.org.mx\/entorno-empresarial\/proyectos-ia-empresas\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial en la empresa: saber cu\u00e1ndo insistir\u2026 y cu\u00e1ndo detenerse"},"content":{"rendered":"\n

El caso Starbucks como lecci\u00f3n para l\u00edderes<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Durante los \u00faltimos a\u00f1os, la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una promesa futurista a convertirse en una prioridad estrat\u00e9gica para empresas de todos los tama\u00f1os. Grandes corporativos han invertido millones de d\u00f3lares en automatizaci\u00f3n, anal\u00edtica avanzada y modelos predictivos con la expectativa de mejorar eficiencia, reducir costos y ofrecer mejores experiencias a clientes y colaboradores. Sin embargo, no todos los proyectos de IA cumplen esas expectativas.<\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo reciente y ampliamente documentado es el caso de Starbucks, una de las empresas m\u00e1s reconocidas a nivel global por su apuesta constante por la tecnolog\u00eda. En mayo de 2026, la compa\u00f1\u00eda decidi\u00f3 retirar un proyecto de IA que hab\u00eda sido desplegado en m\u00e1s de 11,000 tiendas en Norteam\u00e9rica<\/strong>, apenas nueve meses despu\u00e9s de su lanzamiento. El hecho llam\u00f3 la atenci\u00f3n no solo por el tama\u00f1o de la empresa, sino porque Starbucks es considerada un referente en el uso de datos e inteligencia artificial. <\/p>\n\n\n\n

Este caso ofrece una lecci\u00f3n particularmente valiosa para las peque\u00f1as y medianas empresas: innovar no garantiza \u00e9xito autom\u00e1tico<\/strong>, pero saber cu\u00e1ndo detener un proyecto que no funciona<\/strong> es tan importante como impulsar aquellos que s\u00ed generan valor.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Cuando la IA no cumple su promesa: el fracaso del sistema de inventarios<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El proyecto cancelado por Starbucks se conoc\u00eda internamente como \u201cAutomated Counting\u201d<\/strong>, una soluci\u00f3n basada en visi\u00f3n computacional e inteligencia artificial dise\u00f1ada para automatizar el conteo de inventarios en tienda. El sistema utilizaba c\u00e1maras y sensores LiDAR integrados en dispositivos m\u00f3viles para escanear los almacenes y contabilizar insumos cr\u00edticos como leche, jarabes y componentes de bebidas. <\/p>\n\n\n\n

El objetivo era claro: reducir el tiempo que los empleados dedicaban a tareas operativas, mejorar la precisi\u00f3n del inventario y evitar quiebres de stock que afectaran la experiencia del cliente. En teor\u00eda, la soluci\u00f3n atacaba un problema real del negocio. En la pr\u00e1ctica, ocurri\u00f3 lo contrario.<\/p>\n\n\n\n

De acuerdo con reportes de Reuters y CNBC<\/strong>, el sistema present\u00f3 fallas recurrentes desde su implementaci\u00f3n. La IA confund\u00eda productos similares<\/strong>, no lograba distinguir correctamente entre distintos tipos de leche y, en algunos casos, omit\u00eda art\u00edculos completos durante el conteo<\/strong>, generando inconsistencias operativas. Estas imprecisiones no solo anulaban los beneficios esperados, sino que a\u00f1ad\u00edan fricci\u00f3n al trabajo diario de los empleados. <\/p>\n\n\n\n

Tras evaluar los resultados, Starbucks emiti\u00f3 un bolet\u00edn interno anunciando la cancelaci\u00f3n definitiva del programa y el regreso al conteo manual tradicional. En su comunicaci\u00f3n oficial, la empresa explic\u00f3 que la decisi\u00f3n buscaba estandarizar procesos, asegurar consistencia operativa y enfocarse en soluciones que realmente funcionen a escala<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Este punto es clave: Starbucks no justific\u00f3 la cancelaci\u00f3n por falta de visi\u00f3n tecnol\u00f3gica, sino por disciplina operativa. El proyecto no cumpli\u00f3 sus objetivos y, pese a la inversi\u00f3n y la visibilidad del programa, la empresa decidi\u00f3 detenerlo.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

El otro lado de la historia: proyectos de IA que s\u00ed funcionan en Starbucks<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El fracaso del sistema de inventarios no significa que Starbucks haya fallado en su estrategia de Inteligencia Artificial. Por el contrario, la compa\u00f1\u00eda cuenta con varios proyectos exitosos que hoy generan beneficios tangibles en ventas, eficiencia y experiencia del cliente. La diferencia radica en d\u00f3nde y c\u00f3mo se aplica la IA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Deep Brew: el motor de personalizaci\u00f3n y decisiones inteligentes<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El caso m\u00e1s conocido es Deep Brew<\/strong>, la plataforma propietaria de IA y machine learning lanzada en 2019. Deep Brew analiza millones de transacciones del programa de lealtad y la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil para ofrecer recomendaciones personalizadas<\/strong>, promociones relevantes y comunicaciones ajustadas al comportamiento de cada cliente.<\/p>\n\n\n\n

De acuerdo con an\u00e1lisis citados por McKinsey y medios especializados, esta plataforma ha contribuido a un incremento de alrededor del 15<\/strong>\u202f<\/strong>% en ventas<\/strong>, un aumento del 12<\/strong>\u202f<\/strong>% en el ticket promedio<\/strong> y mejoras significativas en la recurrencia de compra. Adem\u00e1s, ha permitido mejorar la previsi\u00f3n de demanda y reducir desperdicios operativos. <\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed la IA no sustituye personas ni procesos cr\u00edticos, sino que potencia decisiones comerciales<\/strong> basadas en datos, en un entorno digital donde la variabilidad es menor y el impacto es medible.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Smart Queue: orquestando la complejidad operativa<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Otro ejemplo exitoso es Smart Queue<\/strong>, un sistema de IA que optimiza la secuencia de pedidos provenientes de distintos canales: cafeter\u00eda, drive-thru, pedidos m\u00f3viles y entregas a domicilio. Su funci\u00f3n es equilibrar cargas de trabajo y mantener el ritmo operativo durante horas pico.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan informaci\u00f3n publicada por Starbucks, en tiendas donde esta tecnolog\u00eda se ha desplegado, hasta el 80<\/strong>\u202f<\/strong>% de los pedidos se completan en menos de cuatro minutos<\/strong>, mejorando tiempos de atenci\u00f3n y reduciendo el estr\u00e9s operativo del personal. <\/p>\n\n\n\n

Este proyecto muestra una aplicaci\u00f3n pragm\u00e1tica de la IA: resolver un problema concreto, altamente repetitivo y con reglas claras.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Green Dot Assist: IA generativa al servicio de los colaboradores<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En 2025, Starbucks present\u00f3 Green Dot Assist<\/strong>, un asistente basado en IA generativa dise\u00f1ado para apoyar a los baristas en tiempo real. A trav\u00e9s de tabletas en tienda, los colaboradores pueden consultar recetas, procedimientos y est\u00e1ndares sin interrumpir su flujo de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

La iniciativa, anunciada oficialmente por Starbucks, busca reducir fricci\u00f3n operativa, acelerar el aprendizaje y mejorar la confianza del personal<\/strong>, especialmente en tiendas con alta rotaci\u00f3n. A diferencia del sistema de inventarios cancelado, este proyecto se implement\u00f3 primero como piloto y con un enfoque claro en adopci\u00f3n gradual. <\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

La lecci\u00f3n para las PyMEs: disciplina, no miedo a fallar<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El caso Starbucks deja una ense\u00f1anza clara para l\u00edderes en M\u00e9xico. No todos los proyectos de IA ser\u00e1n exitosos<\/strong>, y eso es normal. La diferencia entre una organizaci\u00f3n madura y una que desperdicia recursos est\u00e1 en saber evaluar resultados, reconocer fallas y detener iniciativas que no generan valor<\/strong>, incluso si son llamativas o medi\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n

Al mismo tiempo, desistir de un proyecto puntual no significa abandonar la innovaci\u00f3n<\/strong>. Starbucks cancel\u00f3 una soluci\u00f3n de IA, pero contin\u00faa invirtiendo y escalando aquellas que s\u00ed demostraron impacto real en ingresos, eficiencia y experiencia.<\/p>\n\n\n\n

Para las empresas, esto implica tres mensajes clave. Primero, la IA debe responder a un problema de negocio concreto, no a una moda tecnol\u00f3gica. Segundo, los proyectos deben medirse con indicadores claros desde el inicio. Y tercero, tener el valor de decir \u201cesto no funcion\u00f3\u201d es una se\u00f1al de liderazgo, no de fracaso<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La Inteligencia Artificial seguir\u00e1 transformando la manera en que las empresas compiten, operan y se relacionan con sus clientes. Mantenerla en la agenda estrat\u00e9gica es indispensable. Pero tan importante como innovar, es hacerlo con enfoque, realismo y disciplina.<\/p>\n\n\n\n

En un entorno econ\u00f3mico cada vez m\u00e1s competitivo, el verdadero error no es fallar con un proyecto de IA, sino insistir indefinidamente en uno que ya demostr\u00f3 que no aporta valor<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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