Cómo la IA Está Cambiando la Predicción de Demanda en Supermercados

El retail alimentario tiene un problema que no tiene fácil solución: vendes productos que caducan. Cada predicción errónea se convierte en comida que se tira (si pediste de más) o en estantes vacíos y clientes frustrados (si pediste de menos).

Durante décadas, la mayoría de supermercados han resuelto esto con una combinación de históricos de ventas, intuición del encargado y reglas simples: “los viernes se vende más pan”, “antes de festivo hay que pedir más cerveza”. Funcionaba razonablemente bien, pero tenía límites claros.

Lo que estamos viendo ahora es cómo la inteligencia artificial está transformando esta ecuación. Y los resultados son lo suficientemente significativos como para que merezca la pena entender qué está pasando.

El problema con los métodos tradicionales

La predicción tradicional de demanda en un supermercado suele basarse en tres pilares: el histórico del año anterior (“vendimos X, este año venderemos X más un 5%”), la intuición de quien gestiona la tienda, y reglas fijas basadas en patrones conocidos.

Este enfoque tiene problemas evidentes. No captura bien la interacción entre variables: ¿qué pasa cuando coinciden lluvia, fin de mes y una promoción del competidor? No se adapta fácilmente a cambios en el comportamiento del consumidor. Depende de personas concretas que pueden cambiar de puesto o jubilarse. Y escala mal: puede funcionar para gestionar 50 productos, pero no para 5.000.

El desperdicio alimentario en retail es un problema enorme. Solo en Estados Unidos, los supermercados desperdician millones de toneladas de comida cada año. Y más allá del impacto ambiental, es dinero que se tira literalmente a la basura.

Lo que está cambiando

El mercado de IA aplicada a gestión de inventario ha crecido significativamente: de 7.380 millones de dólares en 2024 a 9.600 millones en 2025, con proyecciones de alcanzar 27.000 millones a finales de la década. Detrás de estos números hay adopción real por parte de retailers grandes y pequeños.

Los resultados que se están viendo son notables. Según diversos estudios del sector, los sistemas modernos de predicción de demanda consiguen reducciones de inventario del 20-30%, y en algunos casos hasta del 50% para categorías específicas. En precisión del forecast, las mejoras respecto a métodos tradicionales rondan el 40%.

Un estudio académico que analizó casi 2.000 productos de diferentes categorías (alimentación, moda, electrónica) encontró que los modelos de machine learning conseguían un error medio del 16% frente al 29% de los métodos estadísticos tradicionales. Eso es casi la mitad de error.

Casos reales que ilustran el cambio

Whole Foods, desde su adquisición por Amazon, implementó un sistema de predicción basado en machine learning desarrollado en colaboración con los equipos de ciencia de datos de Amazon. El sistema analiza históricos de ventas, patrones locales de compra, promociones, cambios estacionales e incluso previsiones meteorológicas.

Los resultados reportados incluyen una reducción del 20% en desperdicio alimentario, especialmente en productos perecederos como verduras y lácteos, y una disminución significativa de las roturas de stock en productos de alta rotación. Los gestores de tienda también reportan menos tiempo dedicado a tareas manuales de inventario.

Amazon, con sus más de 400 millones de productos, utiliza modelos de machine learning para la planificación de inventario, consiguiendo reducciones de exceso de stock del 15-20%.

En el ámbito del desperdicio específicamente, las implementaciones de soluciones como Shelf Engine o Afresh muestran reducciones medias del 15% en desperdicio alimentario por tienda. Una cadena nacional de supermercados estadounidense que usa Shelf Engine reportó un aumento en márgenes de beneficio del 15,6% al 25,6%.

El sistema de Ocado, el retailer online británico, hace millones de predicciones diarias con tal precisión que solo 1 de cada 2.600 productos acaba siendo desperdiciado.

Por qué funciona mejor

Los sistemas de predicción basados en IA pueden procesar simultáneamente muchas más variables que un humano o una hoja de Excel: meteorología, eventos locales, promociones propias y de competidores, estacionalidad, tendencias de búsqueda online, e incluso el día de la semana y la hora del día.

Pero quizás más importante es que aprenden continuamente. Cada predicción que hacen y cada resultado real que observan se convierte en información para mejorar las predicciones futuras. Es un ciclo de mejora constante que los métodos tradicionales simplemente no pueden replicar.

También pueden identificar patrones que no son obvios para el ojo humano. Correlaciones entre productos, efectos de canibalización (cuando promocionas un yogur de marca y bajan las ventas del de marca blanca), o patrones estacionales sutiles que varían por zona geográfica.

El factor humano sigue siendo clave

Una cosa que nos parece importante destacar: esto no va de reemplazar a las personas por algoritmos. Las implementaciones más exitosas son las que combinan la capacidad de procesamiento de la IA con el conocimiento contextual de quienes gestionan las tiendas.

Los encargados saben cosas que ningún algoritmo puede saber: que hay obras en la calle que dificultan el acceso, que el equipo local juega mañana, que un colegio cercano ha cambiado de horario. Esta información contextual, combinada con las predicciones del sistema, produce mejores resultados que cualquiera de los dos por separado.

Las empresas que consiguen mejores resultados suelen seguir un enfoque de confianza progresiva: el sistema empieza sugiriendo y el humano valida, y gradualmente, a medida que el sistema demuestra que acierta, el humano delega más decisiones.

También es importante la explicabilidad. “El sistema dice que pidas 150 unidades” no genera confianza. “El sistema dice 150 porque mañana hay partido y la última vez vendimos 140” sí. Los sistemas más adoptados son los que explican sus recomendaciones.

Lo que están aprendiendo quienes implementan

De las implementaciones que hemos visto y estudiado, hay patrones que se repiten.

Las empresas que empiezan con pilotos acotados (15-20% del catálogo, unas pocas tiendas) tienen tasas de éxito mucho más altas que las que intentan implementar todo de golpe. Según algunos análisis del sector, los proyectos incrementales consiguen un ROI medio del 142% en las fases iniciales.

La calidad de los datos es fundamental. Las organizaciones que consiguen mejores resultados dedican alrededor del 31% del presupuesto de implementación a preparación de datos e integración de sistemas, no al desarrollo del algoritmo en sí.

Y hay errores comunes que conviene evitar. Confundir ventas con demanda real (si un producto estuvo agotado tres días, las ventas no reflejan lo que se habría vendido). Ignorar la canibalización entre productos. Optimizar solo la precisión estadística sin considerar el impacto económico (un error en un producto de alto margen importa más que uno en producto de bajo margen). Usar un modelo único para productos que se comportan de forma muy diferente.

Una reflexión sobre accesibilidad

Durante mucho tiempo, estas tecnologías estaban reservadas para los grandes: Amazon, Walmart, Carrefour. Solo ellos tenían los equipos de ciencia de datos y la infraestructura necesaria.

Eso está cambiando. Han surgido soluciones SaaS especializadas (RELEX Solutions, Leafio AI, Blue Yonder, entre otras) que hacen estas capacidades accesibles para retailers medianos. Y los proveedores de cloud (AWS, Google Cloud, Azure) ofrecen servicios de machine learning que reducen la barrera técnica de entrada.

No significa que sea trivial de implementar. Sigue requiriendo inversión, integración con sistemas existentes, gestión del cambio. Pero ya no es territorio exclusivo de los gigantes.

Lo que viene

El 77% de los ejecutivos de retail priorizan ahora las herramientas de planificación de demanda, según encuestas del sector. 2025 está siendo un año de adopción acelerada.

Las empresas que no se muevan en esta dirección competirán con desventaja creciente: más desperdicio, más roturas de stock, menos margen. Y esa desventaja se acumula campaña tras campaña.

La buena noticia es que nunca ha sido más fácil empezar. Las herramientas existen, los casos de uso están probados, y hay cada vez más talento disponible con experiencia en estas implementaciones.

La pregunta para cada retailer alimentario ya no es si adoptar estas tecnologías, sino cuándo y cómo hacerlo de forma que funcione para su contexto específico.

¿Te interesa explorar cómo la predicción de demanda con IA podría aplicarse a tu contexto? En AIXA AI seguimos de cerca estas tendencias y nos gusta conversar sobre los retos específicos de cada negocio. Escríbenos y hablamos.