En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa, sino una realidad operativa, la pregunta crucial para las marcas de consumo masivo es simple y al mismo tiempo profundamente compleja: ¿estamos realmente preparados para el futuro de la IA o seguimos tratando la tecnología como un experimento aislado? Un análisis reciente basado en la investigación del MIT CISR y aplicado a las marcas CPG (Consumer Packaged Goods) y FMCG (Fast-Moving Consumer Goods) ofrece una claridad necesaria sobre dónde se encuentran las compañías, qué hacer a continuación y cómo medir el progreso de forma sostenible. Puedes leer el artículo de original aquí.
Para lectores que buscan entender el panorama sin perderse en tecnicismos, la idea central es que la madurez de la IA en estas industrias se puede mapear en cuatro etapas. Este marco no solo describe un camino lógico sino que subraya la diferencia entre “probar” y “operar con IA” —una distinción que, de cara al crecimiento de negocio, resulta decisiva.
Ya que el tema ha generado un volumen creciente de menciones en búsquedas y debates de negocios, vale la pena detenerse en cómo estas etapas se reflejan en la realidad de marcas que todos conocemos, desde gigantes globales hasta nombres en crecimiento.
Introducción al marco de madurez de la IA
El marco de madurez, adaptado a las marcas, propone cuatro etapas:
- Experimentar y prepararse: la fase de aprendizaje y preparación. Las empresas de esta etapa se enfocan en educar a su fuerza laboral, establecer políticas de uso responsable de datos y comenzar a hacer accesibles los datos para impulsar iniciativas futuras.
- Construir pilotos y capacidades: en esta etapa, las compañías automatizan procesos, definen casos de uso y empiezan a compartir datos a través de APIs. Se enfatizan los estilos de entrenamiento y la comunicación con modelos de IA generativa y LLMs para generar aprendizajes prácticos.
- Desarrollar formas de trabajo de IA (AI Way of Working, WoW): aquí la automatización escala, las culturas de prueba y aprendizaje se institucionalizan, se diseñan para la reutilización, y se exploran modelos preentrenados y enfoques de agentes para tareas complejas.
- Prepararse para el futuro de la IA: el grupo de élite, donde la toma de decisiones está integrada con IA, se apoya en modelos patentados y enfoques híbridos de IA. Este estadio impulsa crecimiento superior en áreas como cadena de suministro, marketing y comercio electrónico, con una visión sostenida de ingresos mediante productos y servicios potenciados por IA.
La evidencia de adopción en CPG y FMCG
La mayoría de las marcas se encuentra todavía en la Etapa 1, experimentando. Entre las empresas mencionadas como ejemplos tempranos están adidas, Diageo y The Estée Lauder Companies. Pero hay excepciones notables en la Etapa 4: Nestlé, The Coca-Cola Company, L’Oréal, LVMH, Procter & Gamble y Unilever están destacando al incorporar IA en la toma de decisiones, creando servicios apoyados por IA y fusionando IA tradicional, generativa, agencial y robótica para impulsar innovación continua y nuevos ingresos.
Estas observaciones están respaldadas por informes que destacan:
- En la Etapa 1, hay un dominio de 21 marcas centradas en educación, políticas y accesibilidad de datos (p. ej., BAT, Carlsberg Group, Henkel, Kimberly-Clark).
- En la Etapa 2, siete marcas automatizan procesos y comparten datos a través de API (p. ej., 3M, Danone, The HEINEKEN Company, Kraft Heinz, Mondelēz, Tyson Foods).
- En la Etapa 3, solo tres marcas —AB InBev, Nike y PepsiCo— están escalando la automatización y explorando agentes y modelos preentrenados.
- En la Etapa 4, un grupo élite toma decisiones integradas en IA, con modelos híbridos y una orientación clara hacia la innovación y el crecimiento.
Impacto económico y oportunidades
El consenso del marco es claro: la IA tiene un impacto sustancial en el rendimiento de estas industrias. Se proyecta que la IA genere valores significativos en la economía global de CPG, con inversiones que superan varios miles de millones de dólares y mejoras de rentabilidad que van del 2% al 5% mediante ajustes de precios y reducción de errores en la cadena de suministro. Aunque las cifras pueden variar por región y segmento, la tendencia es inequívoca: la adopción de IA bien planificada no es una opción, sino una necesidad estratégica para competir y sostener crecimiento.
Tres recomendaciones tácticas para avanzar
- Comience con educación y pilotos (Etapas 1-2): Invierta en programas de alfabetización en IA para su fuerza laboral y lance pilotos específicos que resuelvan problemas operativos concretos. Esta fase no es solo técnica; es cultural: preparar a la organización para trabajar con datos, experimentación y cambios en el proceso de toma de decisiones.
- Escale con arquitecturas reutilizables (Etapa 3): Construya plataformas de IA escalables con modelos y paneles preentrenados para obtener información en tiempo real. Fomente una cultura de prueba y aprendizaje para automatizar procesos y explorar aplicaciones de IA generativa y agentes para operaciones autónomas. El objetivo es evitar el silobismo de proyectos aislados y crear capacidades generalizables.
- Integre la IA en toda la empresa (Etapa 4): Combine IA generativa y robótica para decisiones estratégicas como innovación de productos asistida por IA o servicios sostenibles, y apunte a nuevas fuentes de ingresos. En esta fase, la IA no es un proyecto aislado; es un motor que reconfigura productos, experiencias del cliente y modelos de negocio.
Ver también: Juan Roig: El empresario que cimentó el liderazgo de Mercadona y transformó el Retail Europeo
El eslabón crítico: cuidado con la implementación y ética
A medida que las marcas avanzan, la velocidad de ejecución debe ir acompañada de una gobernanza sólida. La IA, especialmente en sus variantes generativas, plantea desafíos en cuanto a sesgos de datos, transparencia de modelos, verificación de resultados y seguridad. La ética y la responsabilidad deben integrarse en cada etapa: desde la selección de casos de uso hasta la monitorización continua de resultados. La ambición debe ir de la mano con políticas claras sobre datos, derechos de propiedad intelectual, privacidad y seguridad de la cadena de suministro.
Lecturas clave y contexto
El análisis que sustenta estas observaciones se apoya en una combinación de volúmenes de búsqueda, iniciativas de empresas, estudios de casos de consultoría y tecnologías de IA disponibles. La congruencia entre las etapas del MIT CISR y la mixtura de enfoques en CPG y FMCG aporta una guía práctica para empresas que buscan no solo entender la teoría, sino también traducirla en acciones concretas que generen valor.
Hacia un futuro de IA integrada
La pregunta ya no es si la IA transformará a las marcas de consumo masivo, sino cómo la integración de IA en las operaciones, la innovación y la estrategia de negocio se convertirá en un diferenciador sostenible. Las marcas que logren moverse con confianza a través de las cuatro etapas —experimentar, construir pilotos, desarrollar formas de trabajo de IA y prepararse para el futuro— estarán bien posicionadas para navegar los próximos años de cambio acelerado.
A modo de cierre, vale la pena recordar que el progreso no surge de una sola iniciativa de alto perfil, sino de un programa continuo de educación, pilotaje, escalado responsable y adopción de nuevas capacidades que permitan a las empresas no solo adaptarse, sino liderar el nuevo ecosistema de IA en CPG y FMCG.
