La evolución tecnológica ha transformado la planificación de pedidos, haciendo foco en el impacto cualitativo que la IA está generando en la predicción y gestión del surtido fresco. En este artículo analizaremos las implicaciones operativas, económicas y ambientales de esta revolución, así como los desafíos y oportunidades que plantea para productores, distribuidores y cadenas de supermercados. 

En el dinámico mundo del retail alimentario, la eficiencia en el abastecimiento ha dejado de ser una ventaja competitiva para convertirse en un imperativo operativo. A medida que los supermercados evolucionan hacia modelos más tecnológicos y centrados en el cliente, el aprovisionamiento automatizado de productos cobra cada vez más protagonismo.

Aunque los pedidos recomendados basados en históricos llevan años presentes en las secciones de productos secos (alimentación envasada, droguería, bazar), la verdadera revolución está ocurriendo en las secciones de frescos. Hoy, gracias a la inteligencia artificial (IA), es posible anticipar la demanda de productos perecederos con una precisión antes impensable. 

De la intuición al dato: una evolución tecnológica necesaria

Durante décadas, la gestión de pedidos en supermercados fue un arte más que una ciencia. El personal en tienda, en especial los responsables de las secciones de frescos, tomaban decisiones de reposición basadas en experiencia, observación del comportamiento del consumidor, estacionalidad y, en el mejor de los casos, algún soporte informático rudimentario. 

Los primeros sistemas de pedidos recomendados permitieron estructurar ese conocimiento y escalarlo en cadenas de múltiples tiendas. Basados en algoritmos estadísticos simples, estos sistemas analizaban ventas pasadas y aplicaban coeficientes estacionales para emitir sugerencias de pedido. Su éxito en categorías de productos secos fue significativo, gracias a la estabilidad de la demanda y la mayor durabilidad de los productos. 

Pero este modelo se volvió claramente insuficiente para gestionar productos frescos, cuya naturaleza perecedera, sensibilidad a factores externos y elevada volatilidad en la demanda generan enormes retos logísticos y financieros. 

La IA como catalizador: de lo predictivo a lo prescriptivo

La irrupción de la inteligencia artificial ha permitido superar muchas de las limitaciones de los modelos predictivos tradicionales. Gracias a la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes en tiempo real, los algoritmos de IA no solo predicen con mayor precisión, sino que además prescriben acciones concretas para optimizar el pedido y minimizar el desperdicio. 

A diferencia de los modelos clásicos, que se limitaban a identificar tendencias históricas, los modelos de IA modernos integran: 

• Datos meteorológicos hiperlocales. 

• Eventos y festividades regionales. 

• Promociones activas en tienda o en canales digitales. 

• Tasas de maduración o vida útil proyectada del producto. 

• Historial de comportamiento del consumidor, tanto online como en tienda física. 

• Información en tiempo real del inventario en sala y cámara. 

Esta capacidad de integrar y correlacionar datos permite anticipar, por ejemplo, un pico en la venta de ensaladas preparadas ante una ola de calor inesperada o ajustar el pedido de pescado fresco antes de un puente festivo en zonas costeras. 

Reducción del desperdicio: impacto tangible y medible

Uno de los mayores beneficios de la IA en la planificación de pedidos de frescos es su contribución directa a la reducción del desperdicio alimentario. Según la FAO, cerca del 14% de los alimentos se pierde entre la cosecha y la venta al por menor. Una parte significativa de este desperdicio ocurre en el punto de venta, y en particular en las secciones de frescos. 

Diversos retailers globales que han implementado soluciones basadas en IA han registrado resultados consistentes: 

• Reducción del desperdicio entre un 20% y un 30% en frutas, verduras y productos de alta rotación. 

• Aumento de las ventas en productos frescos de hasta un 3%, impulsado por una mejor disponibilidad y frescura percibida. 

• Disminución de roturas de stock y mayor eficiencia en la rotación de inventario. 

• Reducción de la carga operativa del personal, al automatizar procesos repetitivos y liberar tiempo para tareas de mayor valor. 

Estos beneficios no solo mejoran la rentabilidad de las tiendas, sino que también contribuyen a objetivos ESG, alineando las estrategias de negocio con la sostenibilidad medioambiental, social y económica. 

Más allá de frutas y verduras: el poder transversal de la IA

Si bien los primeros desarrollos de IA en el retail fresco se centraron en frutas y hortalizas, la tecnología ha evolucionado para abordar con éxito secciones aún más complejas como carnicería, pescadería, charcutería, panadería, comida preparada y platos listos para llevar. 

Estos departamentos presentan desafíos adicionales: 

• Peso variable por unidad (como en carne al corte). 

• Producción interna en tienda (como panadería o platos preparados). 

• Suministros con lead times cortos o alta volatilidad (como pescado de lonja). 

• Interacción entre ingredientes o materias primas comunes. 

La tecnología ha evolucionado para abordar con éxito secciones aún más complejas como carnicería o panadería.

La IA ha demostrado ser capaz de adaptarse a estos escenarios mediante modelos especializados, capaces de desglosar la demanda a nivel de SKU, lote y tienda. Incluso se están desarrollando algoritmos que estiman el nivel de frescura remanente de cada unidad en tiempo real, apoyándose en sensores IoT, visión por computadora y trazabilidad blockchain. 

De la tienda al origen: optimización integral de la cadena

Uno de los avances más relevantes impulsados por la IA es la capacidad de conectar digitalmente todos los eslabones de la cadena de suministro: desde el productor o proveedor primario, pasando por el centro de distribución, hasta la tienda final. 

Este enfoque holístico permite una sincronización dinámica entre producción y demanda real, que se traduce en: 

• Menor necesidad de stock de seguridad. 

• Mayor anticipación a cambios en la demanda. 

• Planificación colaborativa entre retailer y proveedor. 

• Reducción de picos logísticos y compras de urgencia. 

• Producción más eficiente y ajustada a la realidad del consumidor. 

En este escenario, los productores y distribuidores de frescos juegan un papel fundamental, ya que deben adaptarse a un entorno mucho más ágil, con mayor frecuencia de pedidos y requisitos de entrega más precisos. La capacidad de respuesta logística, la flexibilidad productiva y la calidad del dato compartido son ahora activos estratégicos. 

Los productores y distribuidores de frescos deben adaptarse a un entorno mucho más ágil en frecuencia de pedidos y requisitos de entrega.

Automatización inteligente: ¿fin del rol humano en la predicción?

Aunque la automatización es el corazón de esta transformación, no significa la desaparición del juicio humano. Al contrario: lo que la IA permite es elevar el nivel de decisión. Los equipos de tienda y compras ya no se ven absorbidos por tareas repetitivas de análisis y ajuste manual de pedidos, sino que pueden enfocarse en: 

• Supervisar la calidad de las recomendaciones. 

• Tomar decisiones estratégicas en base a insights generados por la IA. 

• Coordinar mejor con proveedores ante eventos inesperados. 

• Optimizar el layout o las promociones en tienda en función de predicciones más precisas. 

En este sentido, la IA no sustituye al humano, sino que lo potencia. Las organizaciones más avanzadas ya están redefiniendo sus perfiles operativos para integrar talento analítico, conocimientos en tecnología y comprensión profunda del cliente. 

Escalabilidad y futuro: ¿hacia dónde vamos?

El despliegue de la IA en el retail no está exento de desafíos. La calidad de los datos, la interoperabilidad entre sistemas y la resistencia al cambio en las organizaciones son obstáculos reales. Sin embargo, los casos de éxito acumulados a nivel global demuestran que la escalabilidad es posible incluso en entornos complejos y con estructuras multicanal. 

Lo que viene es una integración aún más profunda entre IA y automatización física (como reposición robotizada o picking predictivo en tienda), además de un mayor uso de sensores y visión artificial para evaluar la frescura en tiempo real. 

También se avanza hacia modelos de IA autoajustables y federados, capaces de aprender sin compartir datos sensibles entre tiendas o países, lo cual permite a grandes grupos internacionales mantener la inteligencia local sin perder eficiencia global. 

Una nueva lógica de abastecimiento para una nueva era del retail

La aplicación de inteligencia artificial en la predicción y gestión de pedidos de productos frescos ha generado un salto cualitativo real. Lo que antes era una de las áreas más difíciles de optimizar –por su alta incertidumbre y perecibilidad– se está convirtiendo en una fuente de ventaja competitiva, rentabilidad y sostenibilidad. 

Para los profesionales del sector de producción y distribución de productos frescos, esto implica una transformación profunda: ya no basta con entregar producto a tiempo; ahora es necesario formar parte de una cadena inteligente, interconectada y guiada por datos. 

Quienes se adapten a esta nueva lógica no solo sobrevivirán en un mercado cada vez más exigente y automatizado, sino que se posicionarán como socios estratégicos esenciales en el ecosistema retail del futuro. 

Luis Miguel Espejel

(*) Este artículo está incluido en el Anuario Frutas y Hortalizas 2026 de FRS Food Retail & Service, una obra exclusiva que ha sido posible gracias al patrocinio de Anecoop, Nufri, Orri, Patatas Meléndez y Zespri, y con el apoyo de otras empresas anunciantes. 

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