La IA no pudo contar el jarabe de menta: Razones por las que Starbucks retiró su IA de gestión de inventario en 9 meses

Starbucks ha terminado con la herramienta de gestión de inventario basada en IA, "Automated Counting", que había implementado en sus tiendas de América del Norte. Solo nueve meses después de su introducción. Lo que comenzó como un proyecto prometedor de "inventario gestionado por IA" podría haber resultado ser una fuente de estrés en lugar de aliviar el trabajo en el campo.

Esta herramienta permitía a los empleados apuntar con una tableta a los estantes para que la IA leyera automáticamente el inventario de leche, jarabes y otros ingredientes de bebidas. Utilizando cámaras y LiDAR, reconocía los productos en los estantes, los contaba y detectaba rápidamente la falta de inventario. En teoría, parecía moderno y conveniente.

Starbucks inicialmente tenía grandes expectativas para este sistema. Al expandirlo a las tiendas operadas por la compañía en América del Norte, se esperaba reducir el tiempo que los empleados pasaban contando inventario en el almacén, permitiéndoles concentrarse en la atención al cliente y la preparación de bebidas. No se agotarían ingredientes esenciales para los menús populares como la leche de avena, la espuma fría o el caramelo. Los clientes podrían pedir lo que quisieran, y los empleados se liberarían de tareas monótonas. Era un escenario de éxito bastante claro para la introducción de la IA.

Sin embargo, las tiendas reales no son tan ordenadas como las presentaciones.

Los envases de leche son similares. La inclinación de los estantes varía según la tienda. Las etiquetas no siempre están orientadas hacia adelante. Las botellas de jarabe tienen diferentes niveles y formas de disposición. Después de horas pico, los productos a menudo se colocan temporalmente en otros lugares. El interior de los refrigeradores se ve afectado por reflejos, condensación e iluminación. Hay una gran diferencia entre el entorno ideal para el reconocimiento de IA y el almacén real de una cafetería.

Según informes, Automated Counting a veces confundía tipos similares de leche o pasaba por alto productos. Un ejemplo emblemático fue un video publicado por Starbucks donde el sistema no lograba reconocer una botella de jarabe de menta en el estante. Si el video de demostración para mostrar la precisión de la IA en el inventario omitía artículos, sería una ironía demasiado fuerte.

Starbucks explicó que la razón para terminar con el sistema fue estandarizar el conteo de inventario entre las tiendas y buscar una operación más consistente. En el futuro, el conteo de ingredientes de bebidas y leche volverá al mismo método que otras categorías de inventario. En otras palabras, al menos en este ámbito, se decidió que el trabajo manual es más confiable.

Este retiro no debe ser simplemente descartado como un "fracaso de la IA". Más bien, ilustra claramente las dificultades de implementar IA en el campo del comercio minorista y la restauración.

En primer lugar, la IA no solo necesita "ver". La gestión de inventario requiere más que precisión en el reconocimiento de imágenes. Solo cobra sentido cuando se conectan el maestro de productos, el sistema de pedidos, el calendario de entregas, las ventas de cada tienda, las condiciones de almacenamiento en frío y a temperatura ambiente, el tamaño de los estantes y los procedimientos de trabajo de los empleados. Aunque la IA pueda "leer" algo de una foto de un estante, eso no significa que pueda usarse como datos de inventario precisos.

En segundo lugar, las herramientas que deberían reducir la carga de trabajo en el campo a veces exigen trabajo adicional. Reorganizar productos para que la IA los lea correctamente. Orientar las etiquetas hacia adelante. Ingresar manualmente productos que no se reconocen bien. Verificar errores. Si los empleados terminan siendo asistentes de la IA, el significado de la automatización se desvanece.

En tercer lugar, la implementación de IA también es una cuestión de "confianza". Un sistema que comete errores repetidamente no será confiable en el campo. Aunque al principio se pueda esperar que los problemas se solucionen, si el tiempo se pierde repetidamente en las operaciones diarias, se extenderá la percepción de que "volverá a equivocarse". En ese punto, la herramienta se convierte en un enemigo del campo en lugar de un aliado para la eficiencia.

Esta diferencia de temperatura también se reflejó claramente en las redes sociales.

En la comunidad relacionada con Starbucks en Reddit, abundaban las publicaciones celebrando el fin de Automated Counting. Una publicación compartía que en un anuncio interno se indicaba que el sistema había sido oficialmente terminado y se instruía a retirar las etiquetas de código QR. A esto le siguieron reacciones como "noticia maravillosa" y "el cierre de los miércoles por la noche será mejor que antes".

En otra comunidad dirigida a empleados de Starbucks, hubo una publicación que expresaba que el fin del sistema era "tan feliz que podría llorar". En los comentarios, personas que habían estado a cargo del cierre desde la introducción del sistema reaccionaron con comentarios como "realmente feliz de que se haya ido" y "no será extrañado". Por supuesto, Reddit es altamente anónimo y no se puede verificar completamente desde el exterior si los autores de las publicaciones son realmente empleados de Starbucks. Sin embargo, lo que era común en varias publicaciones no era tanto un rechazo a la IA en sí, sino una sensación de fatiga porque "el trabajo real no se hizo más fácil".

Incluso mirando publicaciones de hace unos meses, las quejas eran bastante específicas. La aplicación era lenta. Se bloqueaba. No leía las botellas de jarabe. Registraba productos como otros diferentes. Al final, contaban e ingresaban manualmente. Algunos decían que "incluso ingresando manualmente, el tiempo no cambiaba mucho". Esta es la evaluación más peligrosa en la implementación de IA. Si una herramienta de automatización no es solo "no conveniente", sino que se percibe como que "es más rápido si lo hace un humano", la persuasión para continuar usándola se pierde rápidamente.

Por otro lado, no todas las reacciones fueron completamente negativas. Hubo publicaciones que mencionaban que, si se configuraban adecuadamente los estantes, la orientación de los productos y las etiquetas, el sistema funcionaba bien para algunos productos. El problema radicaba en que era difícil mantener esas condiciones previas en todas las tiendas. Si el trabajo para adaptar el campo a la IA aumenta, ¿es eso eficiencia o simplemente otra forma de carga? Aquí es donde reside la dificultad fundamental de Automated Counting.

En LinkedIn, el ambiente inicial era más positivo. Las publicaciones de personas relacionadas con Starbucks explicaban que el uso de IA mejoraría la artesanía del café y las conexiones humanas, y en los comentarios se veían reacciones como "una innovación maravillosa" y "lo quiero en la despensa de mi casa". Como es típico en una red social de negocios, había muchas voces que veían esto como un nuevo caso de uso para la IA.

Este contraste es interesante. Desde afuera, la implementación de IA parece futurista y racional. Para los ejecutivos, inversores y personas de la industria tecnológica, la IA de gestión de inventario es un símbolo claro de eficiencia. Sin embargo, para quienes la usan semanalmente, lo que importa es si el dispositivo se congela, si lee correctamente la leche en el refrigerador y cuánto tiempo lleva cerrar la tienda. La narrativa de la IA es "transformación" en la sala de reuniones, pero "trabajo de esta noche" en la tienda.

En X, esta noticia fue recibida con ironía. Una reacción representativa fue una breve publicación que decía "Operaron durante 9 meses, pero al final no pudieron contar ni etiquetar", que se difundió ampliamente. Para aquellos escépticos del boom de la IA, el caso de Starbucks se convirtió en un ejemplo claro de que "la IA no puede resolver todo".

Sin embargo, concluir que "la IA no es adecuada para restaurantes" debido a este retiro es prematuro. Más bien, es al revés. La gestión de inventario en restaurantes y tiendas minoristas es un área con gran potencial para la IA. Hay muchas situaciones donde los datos pueden ser útiles, como la previsión de la demanda, el apoyo a pedidos, la reducción de desperdicios, la prevención de faltantes, la asignación de personal y la planificación de materiales durante campañas. La cuestión es dónde colocar la IA.

Si se coloca la IA en manos de los empleados frente a los estantes, esa IA debe soportar el ritmo del campo. Debe poder corregirse rápidamente cuando se equivoca, reflejar las correcciones en la próxima vez, ser claramente más rápida que el trabajo manual y producir los mismos resultados sin importar quién la use. De lo contrario, la IA se convierte en un "ritual" en lugar de una mejora operativa. El uso se convierte en un fin en sí mismo, y solo se persigue la tasa de implementación en cifras.

Informes anteriores de Reuters indicaban que la cadena de suministro de Starbucks ya tenía problemas profundos. Faltantes, entregas, sistemas antiguos, proveedores dispersos y almacenamiento limitado en las tiendas eran problemas que no se limitaban solo a los estantes de las tiendas. Considerando esto, Automated Counting podría verse como un intento de abordar una parte de un gran problema de la cadena de suministro mediante escaneos de IA en las tiendas. Sin embargo, si la cadena de suministro en su conjunto sigue siendo compleja, es difícil resolver el problema solo con reconocimiento de imágenes en el punto de venta.

El CEO de Starbucks, Brian Niccol, ha estado implementando una estrategia de reconstrucción llamada "Back to Starbucks" desde que asumió el cargo. Revisar la asignación de personal, las operaciones, el menú, la cadena de suministro y la experiencia en la tienda para garantizar que los clientes puedan pedir lo que desean es un desafío central. La IA de gestión de inventario era una medida técnica para lograrlo.

Sin embargo, la decisión actual es importante porque la empresa ha optado por "detener" en lugar de "continuar" con al menos una parte de la tecnología. En la transformación digital de las empresas, la implementación en sí misma a menudo se presenta como un logro. Se introduce IA, se crea una aplicación, se visualizan datos, se migra a la nube. Pero lo realmente importante es si se usa en el campo, si produce resultados y si se mejora continuamente. Dejar de lado un sistema que no funciona bien también es parte de la transformación.

Lo que es especialmente notable en este caso es que la reacción de los empleados se inclinó más hacia "es difícil lidiar con la IA" que hacia "temor de que la IA les quite el trabajo". Al momento de la implementación, los empleados podrían haber sentido que se les estaba dando un sustituto. Sin embargo, en realidad, la IA no reemplazó a los humanos, sino que se convirtió en algo que los humanos corregían, asistían y evitaban. Esta es también la realidad del uso de la IA que enfrentan muchas empresas.

La IA parece inteligente. Pero cuando se integra en el trabajo, se vuelve repentinamente laboriosa. El sistema lee etiquetas. Los humanos organizan los estantes. La IA cuenta. Los humanos corrigen errores. La IA promete eficiencia. Los humanos están presionados por el tiempo de cierre. Si no se puede cerrar esa brecha, por muy avanzada que sea la tecnología, no se establecerá en el campo.

El retiro de Starbucks es tanto un jarro de agua fría para el boom de la IA como una lección para la próxima implementación de IA. La IA no es magia. Solo funciona cuando el entorno del campo, los procedimientos de trabajo, los sistemas existentes, la confianza de los empleados y el ciclo de corrección cuando falla están alineados.

La IA que pasó por alto el jarabe de menta no es solo una anécdota graciosa. Contiene la dificultad de hacer que la IA funcione en el mundo real. Puede ser de alta precisión en la pantalla, pero confundir la leche en el estante. Puede parecer futurista en la demostración, pero ser lenta e incómoda durante el cierre. Puede ser eficiencia en los documentos de gestión, pero una carga adicional en el campo.

Starbucks planea trabajar en reabastecimientos más frecuentes y mejoras en la cadena de suministro en el futuro. Aunque el retiro de la IA es un retroceso en ese camino, también es una oportunidad para revisar la realidad. Para garantizar que los clientes puedan pedir lo que desean, se necesitan datos precisos, entregas confiables, herramientas fáciles de usar y la aceptación del campo, más que la palabra "IA".

Lo que determina el éxito o fracaso de la implementación de IA no es el espectáculo de la tecnología. Al final, se trata de si los empleados cansados en el almacén antes del cierre piensan "esto es útil".

Fuente URL

Engadget: Razones detrás de la finalización de la herramienta de gestión de inventario de IA de Starbucks en 9 meses, colaboración con NomadGo, errores de reconocimiento y reacciones en redes sociales.
https://www.engadget.com/2179029/starbucks-abandons-its-ai-inventory-tool-after-only-nine-months/

Reuters: Informe original sobre la finalización de Automated Counting en las tiendas de América del Norte de Starbucks. Se refiere a boletines internos, comentarios de Starbucks, problemas de reconocimiento y el contexto de las estrategias de mejora de rendimiento y cadena de suministro.
https://www.reuters.com/business/starbucks-scraps-ai-inventory-tool-across-north-america-2026-05-21/

Reuters: Artículo relacionado que aborda problemas de la cadena de suministro de Starbucks, errores de conteo de la herramienta de gestión de inventario de IA, sistemas antiguos y proveedores dispersos.
https://www.reuters.com/legal/legalindustry/inside-starbucks-supply-struggles-ai-glitches-scattered-suppliers-sandwich-2026-01-27/

NomadGo: Explicación técnica de la IA de Inventario de NomadGo utilizada en Automated Counting. Se refiere a reconocimiento 3D, conteo de inventario mediante smartphones o tabletas, y mejora de la precisión del inventario.
https://www.nomad-go.com/news-pr/starbucks-rolls-out-ai-inventory-tool-to-cut-count-times-and-automate-restocking

GeekWire: Informe de la introducción en septiembre de 2025. Se refiere a la asociación con NomadGo, visión por computadora, computación espacial y conteo de inventario con AR, y la expansión planificada a más de 11,000 tiendas en América del Norte.
https://www.geekwire.com/2025/starbucks-rolls-out-automated-counting-tech-for-inventory-with-help-from-seattle-area-startup/

Reddit r/starbucks: Ejemplos de reacciones de la comunidad de empleados y usuarios ante la finalización de Automated Counting. Se refiere a la tendencia de comentarios que celebran el fin.
https://www.reddit.com/r/starbucks/comments/1tgkrfe/automated_counting_officially_retired/

Reddit r/starbucksbaristas: Publicaciones y comentarios sobre la experiencia de uso de Automated Counting. Se refiere a errores de reconocimiento, entrada manual, quejas sobre la carga de trabajo y voces que mencionan que funcionó bajo ciertas condiciones.
https://www.reddit.com/r/starbucksbaristas/comments/1q58mq5/lets_talk_about_the_automated_count/

Reddit r/starbucksbaristas: Ejemplos de publicaciones y reacciones que celebran la finalización de Automated Counting.
https://www.reddit.com/r/starbucksbaristas/comments/1tinxx0/rest_in_pieces_automated_counting/

LinkedIn: Ejemplos de publicaciones de personas relacionadas con Starbucks al momento de la introducción y reacciones positivas en la red social de negocios.