Los maestros cerveceros son los que seleccionan las materias primas y quienes, con su criterio, van controlando todo el proceso de elaboración. Pero esta peculiaridad del sector no le impide sacar provecho de la IA en distintas fases del proceso, como puede ser el diseño, la producción o la distribución.
«La IA ha dejado de ser un experimento aislado para incorporarse al funcionamiento cotidiano de fábricas, cadenas logísticas, áreas de marketing y, especialmente, redes comerciales», señala Pedro Valdés, socio responsable el sector Productos de Consumo y Distribución en Consulting en EY España.
La cerveza seguirá necesitando agua, cereal, lúpulo, levadura y oficio, «pero su competitividad dependerá cada vez más de un quinto ingrediente: la inteligencia con la que las compañías conecten fábrica, distribución, hostelero y consumidor», añade. Detecta una apertura clara de las marcas en España al uso de la IA y «se están creando equipos especializados, extendiendo herramientas de IA generativa, digitalizando la relación con bares y restaurantes y aplicando modelos de datos a fábrica, logística, marketing y ventas».
En el segmento artesano, la adopción avanza con más lentitud por la menor escala de inversión y de datos, «aunque las soluciones en la nube y las iniciativas colaborativas pueden reducir esa barrera», puntualiza Valdés.Matiz claveCree importante matizar que adoptar herramientas no equivale todavía a transformar el negocio.
Una compañía puede desplegar asistentes de IA y mantener intactos sus procesos, responsabilidades e indicadores. «El verdadero salto llega cuando rediseña el trabajo de principio a fin : qué decisiones toma cada persona, qué tareas pueden automatizarse, cómo se mide el valor, qué controles se necesitan y cómo cambia la relación con el hostelero», aclara.
Y entiende que el próximo reto del sector será escalar los casos de uso y demostrar su impacto. «Habrá que medir, entre otros aspectos, la precisión de la previsión, la reducción de merma y roturas de stock, el tiempo administrativo del comercial, la rentabilidad de las visitas, la adopción de las recomendaciones, la satisfacción del hostelero y la consistencia del producto», añade.Son ya muchos los ejemplos de uso de IA que encontramos entre las marcas.
Heineken, por ejemplo, cuenta con una herramienta basada en IA generativa para diagnósticos y consulta de datos operativos. «Funciona como un asistente operativo inteligente que pone todo el conocimiento técnico y los datos de nuestras plantas al alcance de los trabajadores», afirma Janina Vriesekoop, directora de Digital y Tecnología de Heineken España.
«En el día a día de una fábrica se genera una cantidad enorme de información, y esta herramienta permite realizar consultas directas en lenguaje natural para obtener diagnósticos inmediatos, identificar la causa raíz de una anomalía o recibir pautas de actuación precisas y fiables al instante», aclara.
Gracias a su uso «hemos reducido drásticamente el tiempo de respuesta y resolución ante cualquier problema técnico, lo que agiliza la toma de decisiones y minimiza las interrupciones en la producción», pone en valor.En tiempo realDesde Heineken recuerdan que la IA no reemplaza la pasión de sus maestros cerveceros, sino que les aporta información precisa en tiempo real para garantizar la máxima excelencia.
La elaboración de la cerveza es un proceso vivo donde influyen multitud de variables. «Gracias a la inteligencia artificial y a la sensorización IoT en nuestras fábricas, hoy podemos monitorizar continuamente variables críticas como la temperatura, la presión o los tiempos de elaboración», destaca Vriesekoop.
Los modelos de IA son capaces de detectar desviaciones o anomalías de forma muy temprana, mucho antes de que puedan afectar al producto final, lo que permite a nuestros equipos hacer ajustes finos sobre la marcha. «La receta seguirá siendo humana, pero la tecnología nos da la capacidad predictiva necesaria para asegurar que la consistencia, el sabor y la frescura de nuestras marcas sean perfectos en cada botella y en cada caña que elaboramos», subraya la directora de Digital y Tecnología de Heineken España.
Entre los objetivos de Heineken está el de ser la cervecera mejor conectada. La IA se ha convertido en uno de sus motores de competitividad, productividad y crecimiento sostenible en el marco de su estrategia global Evergreen. Ademas, la IA está cambiando la forma en que detectan tendencias y comprenden las expectativas cambiantes de los consumidores sin olvidar la distribución, «una de las áreas donde la IA está generando un impacto más directo y transformador».En 2023 Damn adquirió una participación mayoritaria en Nennisiwok, una startup especializada en IA, una operación que les permitió incorporar talento y conocimiento especializado, acelerar el desarrollo de proyectos de IA y sentar las bases de IAmm, su hub de datos e IA.
«Desde IAmm impulsamos y coordinamos la aplicación de estas tecnologías en distintas áreas de la compañía. En el ámbito industrial, nos ayudan a analizar mejor los datos, optimizar procesos, acortar los ciclos de innovación y tomar decisiones con mayor agilidad, siempre como una herramienta al servicio de nuestros equipos y del conocimiento de nuestros maestros cerveceros», explica Laura Gil, Chief Data and Digital Officer de Damn.
El análisis de datos con IA puede aportarles valor en distintas fases de la cadena, desde la planificación de la producción hasta el control de calidad, la logística y la comercialización.Indican también que la IA puede ayudar a reforzar la consistencia y la precisión de los controles, detectar posibles desviaciones con mayor rapidez y facilitar el análisis de grandes volúmenes de información.
A su vez, recalcan que la calidad de una cerveza «sigue dependiendo del conocimiento de nuestros maestros cerveceros , de la selección de las materias primas y del rigor aplicado durante todo el proceso de elaboración». Creen que la IA puede ayudarles a identificar tendencias, conocer mejor las preferencias de los consumidores y evaluar distintas alternativas en menos tiempo.
«Es decir, acorta los procesos de innovación, pero el desarrollo de una nueva cerveza sigue estando liderado por nuestros maestros cerveceros», matiza. Desde Damn apuestan por el uso de la IA en la distribución de la cerveza porque recuerdan que el canal Horeca está muy fragmentado y existe una gran diversidad de establecimientos, muchos de ellos con poca información disponible.
«Bien aplicada, la IA nos permite ordenar y analizar mejor los datos para conocer las necesidades de cada cliente y anticipar la demanda con mayor precisión». A partir de ahí, podemos planificar mejor la producción y la distribución, ajustar las existencias, optimizar las rutas y diseñar promociones más segmentadas y relevantes para cada tipo de establecimiento.
Todo ello se traduce en una operativa más eficiente , pero, sobre todo, en un mejor servicio al cliente: más ágil, personalizado y adaptado a sus necesidades.En el caso de La Sagra, han comenzado a usar IA en el área financiera como asistente de análisis, por ejemplo, en las conciliaciones contables, el análisis mensual de existencias o el seguimiento de los barriles por cliente.
«Esto nos ha permitido ganar trazabilidad también en la distribución», explica Inés Muñoz, CFO de La Sagra Molson Coos. Saber mejor dónde está su cerveza una vez sale de la fábrica es «algo clave para asegurar que llegue al cliente con la calidad que esperamos».
La mejora no es solo el tiempo ahorrado, sino contar con una información más fiable y rápida, que «permite dedicar el esfuerzo a analizar y decidir en lugar de a cuadrar número», resalta. Recuerda que la calidad de una cerveza depende de controlar muchas variables a la vez: materias primas, temperaturas, tiempos de fermentación, almacenaje.
«La IA es especialmente buena detectando patrones en grandes volúmenes de datos, así que puede anticipar desviaciones antes de que se noten en el producto , ayudar a mantener la consistencia lote a lote o prever cuándo un equipo necesita mantenimiento», explica la CFO.
Y la calidad también se juega fuera de la fábrica: saber dónde está cada barril, cuánto tiempo lleva en circulación y en qué estado vuelve «forma parte de que la cerveza llegue al vaso como debe, y ahí la IA tiene mucho recorrido. Eso sí, no sustituye al maestro cervecero: le da mejor información para que su criterio llegue más lejos», aclara.
Hay otros puntos en los que la IA puede ser muy útil, como a la hora de elegir nombres de productos, ya que «es un buen compañero de lluvia de ideas: propone decenas de opciones en segundos y ayuda a explorar caminos nuevos». E Inés Muñoz aborda también los riesgos del uso de la IA, entre ellos el de confiar a ciegas porque también se equivoca, «por eso todo lo que propone debe revisarlo una persona que conozca el negocio».
Por otro lado, está el tema de la protección de los datos, tanto de la compañía como de los clientes, «que obliga a usar herramientas y entornos seguros». Además, reconoce que si si todo se optimiza con los mismos algoritmos, «existe el riesgo de que todas las cervezas acaben pareciéndose».
Y por último, «la clave está en formar a los equipos para que la IA sea una herramienta que les haga crecer, no algo que les sustituya».RiesgosAunque son muchas las ventajas que tiene su uso, Pedro Valdés habla igualmente de los riesgos, entre ellos hacer más impersonal un negocio construido sobre relaciones personales.
«Si la tecnología libera al comercial de tareas administrativas para que pase más tiempo con el hostelero, crea valor. Si sustituye conversación, presencia y conocimiento del cliente por interacciones automáticas, puede destruir parte del valor que pretendía generar.
Este sigue siendo un negocio de personas», resalta. Está también el riesgo de la calidad y la gobernanza del dato . «Un modelo alimentado con información incompleta o sesgada puede producir recomendaciones muy convincentes, pero equivocadas. Por eso las decisiones críticas necesitan trazabilidad, responsables claros y supervisión humana.
La pregunta relevante no es solo si el algoritmo acierta, sino si la organización entiende por qué recomienda una acción y sabe cuándo cuestionarla», advierte. Por otro lado, el riesgo de homogeneización. Si todas las compañías utilizan señales similares y modelos parecidos, podrían terminar lanzando productos, campañas y promociones cada vez más semejantes, optimizados para un consumidor medio.
El riesgo no es únicamente que la IA se equivoque, sino que reduzca la experimentación, la intuición creativa y la diferenciación de las marcas.A ello se suman la ciberseguridad, la protección de recetas y datos comerciales, la privacidad, el uso responsable de la personalización y la posible pérdida de conocimiento del oficio.
«Además, la IA puede ampliar la distancia entre los grandes grupos, que disponen de más información e inversión, y los pequeños productores. Para evitarlo serán importantes soluciones accesibles, plataformas compartidas y colaboraciones sectoriales», advierte.
Por último, la IA puede ayudar a escuchar mejor a los jóvenes, pero no garantiza que una marca conecte con ellos. «La personalización publicitaria no sustituye una propuesta relevante. La conexión se construye con autenticidad, moderación, experiencias y coherencia de marca.
La tecnología identifica señales; las personas deben convertirlas en una relación significativa», añade.
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