La inteligencia artificial (IA) está modificando la forma en que se producen, comercializan y consumen las bebidas alcohólicas. Un reciente estudio publicado por la Asociación Nacional de Control de Bebidas Alcohólicas (Nabca) de Estados Unidos, y basado en la experiencia de Amit Parulekar, director de IA de la empresa estadounidense de bebidas alcohólicas Brown Forman, analiza la adopción de esta tecnología en el sector y sus implicaciones. Desde la predicción de cosechas hasta la creación de nuevas estrategias de márketing, la IA se presenta como una herramienta con el potencial de mejorar la eficiencia y la innovación. Sin embargo, su integración no está exenta de problemas que las empresas deben afrontar.
.
La Asociación Nacional de Control de Bebidas Alcohólicas (Nabca) de Estados Unidos colaboró con Amit Parulekar, director de Inteligencia Artificial (IA) de la empresa estadounidense de bebidas alcohólicas Brown Forman, para producir una investigacióno que aborda los conceptos básicos de la IA en el Mercado de Bebidas Alcohólicas, trabajo que fue presentado en el marco de la 30ª Conferencia Anual de Administradores de la Nabca, celebrada en Missoula, Montana, el pasado octubre de 2024.
El informe explica que la IA tiene aplicaciones en prácticamente todas las áreas de la industria de las bebidas alcohólicas, desde la uva hasta la copa. Existen dos áreas clave donde la IA podría beneficiar a la industria: crear productos completamente nuevos y transformar las operaciones para hacerlas más eficientes y efectivas. En este doble papel de innovación y optimización operativa, una combinación de diversas herramientas de IA puede proporcionar a las compañías de bebidas alcohólicas un potente conjunto de recursos para el éxito. Con una integración estratégica de estas tecnologías, la industria puede dar un salto significativo hacia el futuro.
Aplicaciones de la IA en la industria de las bebidas alcohólicas
La IA no es un concepto nuevo, pero su desarrollo en los últimos años ha permitido su aplicación en múltiples sectores, incluyendo el de las bebidas alcohólicas. Sus principales usos en esta industria se pueden clasificar en tres grandes áreas: producción, comercialización y experiencia del consumidor.
En el ámbito de la producción, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para analizar datos climáticos y prever la calidad de la uva en los viñedos. Esto permite a los productores ajustar sus prácticas agrícolas con antelación, minimizando el impacto de condiciones adversas y optimizando el rendimiento de la cosecha. En las destilerías, los sistemas de monitoreo en tiempo real garantizan la consistencia en la elaboración de licores. La IA puede controlar variables como la temperatura y el tiempo de fermentación para asegurar que cada lote cumpla con los estándares de calidad establecidos.
En el área de comercialización, la inteligencia artificial está revolucionando la forma en que las marcas se conectan con los consumidores. Los chatbots y motores de recomendación analizan datos de comportamiento y preferencias de compra para ofrecer sugerencias personalizadas. Esto significa que un consumidor puede recibir recomendaciones de vinos en función de sus elecciones previas o incluso de los platos que planea servir en una cena. Además, la IA generativa se está utilizando para diseñar campañas de márketing, redactar historias de marca e incluso crear nuevos conceptos de productos.
Por último, la experiencia del consumidor también se está viendo influenciada por esta tecnología. Existen herramientas capaces de analizar el perfil de sabor de un producto y compararlo con las preferencias individuales de cada cliente. Esto no sólo ayuda a los consumidores a descubrir nuevas bebidas, sino que también facilita a las empresas la tarea de desarrollar productos que se ajusten mejor a la demanda del mercado.
IA tradicional vs IA generativa
Aunque las técnicas tradicionales de IA, como la predicción y el pronóstico, existen desde hace décadas y están más consolidadas, la nueva generación de IA, es decir, la IA generativa, es un campo en rápido crecimiento con una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores industriales y áreas de negocio.
Revoluciones tecnológicas de esta magnitud ocurren con poca frecuencia. El cambio se acerca. Con el cambio viene la oportunidad. Las empresas que actúen de manera orientada a esta revolución serán las beneficiarias de este cambio tectónico, permitiéndose diferenciarse de las masas; aquellas que no lo hagan, dejarán su futuro al azar.
La IA tradicional puede pronosticar tendencias de ventas basándose en datos históricos, mientras que la IA generativa añade matices mediante la creación de informes detallados y visualizaciones que explican las variaciones y ofrecen nuevos insights. Por ejemplo, si un pronóstico prevé un aumento en las ventas de un producto en particular, la IA generativa puede generar contenido que explique las razones detrás de esta tendencia, como la demanda estacional, campañas de márketing o preferencias emergentes de los consumidores. Esta combinación de diversos tipos de IA ofrece a los usuarios empresariales una comprensión más profunda de la dinámica de su mercado.
A medida que la industria continúa evolucionando, aprovechar la IA será crucial para que las empresas de bebidas alcohólicas se mantengan competitivas y satisfagan las demandas en constante cambio de sus clientes.»
Amit Parulekar, director de Inteligencia Artificial (IA) de la empresa estadounidense de bebidas alcohólicas Brown Forman.
«Con un ritmo de desarrollo tan acelerado y una alta innovación, podemos asumir con seguridad que sólo estamos viendo el comienzo, por lo que vale la pena analizar de forma más integral los arquetipos de los casos de uso emergentes. Al adoptar estas tecnologías, las compañías no solo podrán mejorar su eficiencia operativa, sino también generar mayor valor para sus clientes, impulsando en última instancia el crecimiento y el éxito en un entorno de mercado desafiante.», aseguró Parulekar.
Uno de los ingredientes críticos para que la iniciativa de IA tenga éxito es la colaboración entre las diferentes áreas del negocio. La industria de bebidas alcohólicas es una industria tradicional con una rica historia, tradición, procesos y personas con larga trayectoria y relaciones consolidadas. La IA está evolucionando y, para aprovechar su potencial, es necesario que las personas a todos los niveles mejoren sus habilidades, y que las empresas inviertan en las herramientas y tecnologías necesarias para este entorno en desarrollo.
Una gestión efectiva del cambio es crucial para integrar la IA en la industria de bebidas alcohólicas, ya que requiere nuevos conjuntos de habilidades a los que las empresas están tradicionalmente menos acostumbradas. Esto implica capacitar a los empleados en el uso de estas tecnologías, fomentar una cultura de innovación y adaptabilidad, y asegurar una gestión del cambio que permita una adopción fluida y exitosa.
Problemas y obstáculos en la adopción de la IA
A pesar de sus ventajas, la implementación de IA en la industria de las bebidas alcohólicas soporta varios problemas. Uno de los principales es la falta de datos de calidad. Para que la IA funcione de manera eficiente, necesita grandes volúmenes de información bien estructurada. Sin embargo, muchas empresas del sector todavía operan con sistemas fragmentados o desactualizados, lo que dificulta la integración de esta tecnología.
Otro problema es el choque entre la automatización y la tradición. La industria de las bebidas alcohólicas tiene una fuerte herencia artesanal, y muchos enólogos y destiladores consideran que el proceso de producción es un arte que no puede ser replicado por una máquina. Aunque la IA puede analizar perfiles de sabor y optimizar la producción, la experiencia humana sigue siendo esencial para crear productos con carácter y autenticidad.
También existen preocupaciones en el ámbito regulador y ético. La comercialización de bebidas alcohólicas está sujeta a estrictas normativas en muchos países, y la introducción de IA en este ámbito plantea nuevas cuestiones. Por ejemplo, si un algoritmo desarrolla una nueva receta de licor que resulta ser un fracaso en el mercado, ¿quién asume la responsabilidad? Además, el uso de IA en marketing y publicidad debe ser supervisado para evitar prácticas engañosas o dirigidas a públicos inapropiados.
Otro punto a considerar es que la IA, al basarse en datos históricos, puede reforzar tendencias ya existentes en lugar de fomentar la innovación. Si los algoritmos analizan únicamente los productos más vendidos en el pasado, es posible que las recomendaciones se limiten a lo que ya es popular, en lugar de impulsar nuevas ideas o variedades. Esto podría generar un mercado menos diverso y más homogéneo, limitando la experimentación y la creatividad.
Recomendaciones para una integración efectiva de la IA
Para aprovechar al máximo el potencial de la IA sin comprometer la esencia de la industria, el informe recomienda una adopción gradual y estratégica. En primer lugar, las empresas deben identificar problemas específicos que la IA pueda resolver en lugar de implementarla sin un objetivo claro. Un buen punto de partida puede ser la optimización de inventarios o la mejora en la predicción de la demanda.
Otro paso fundamental es mejorar la calidad y gestión de los datos. Sin una base de datos sólida, cualquier intento de aplicar inteligencia artificial será ineficaz. Además, es importante formar a los empleados para que comprendan el funcionamiento de estas herramientas y puedan integrarlas en sus procesos de trabajo.
El documento también sugiere la creación de equipos multidisciplinarios que incluyan expertos en tecnología, analistas de datos y profesionales del sector para garantizar una implementación equilibrada. Asimismo, se recomienda comenzar con proyectos piloto en áreas concretas antes de una expansión a gran escala.
Pirámide de herramientas de la IA
Con la gran cantidad de herramientas de IA generativa disponibles, no existe un enfoque estandarizado para que las empresas puedan categorizar o identificar buenos puntos de partida. Al evaluar las herramientas de IA para maximizar los retornos en tu negocio, es crucial comenzar por identificar los puntos críticos específicos que deseas abordar, en lugar de pensar primero en una herramienta. Empieza por comprender a fondo los desafíos o ineficiencias en tus operaciones. Una vez que tengas una imagen clara de estos retos, podrás buscar en el conjunto de herramientas aquellas soluciones de IA que resuelvan problemas empresariales específicos.
Nivel 1 – Herramientas Fundamentales: Estas herramientas son esenciales porque proporcionan los bloques básicos que permiten a los empleados mejorar su productividad y eficiencia. Son de bajo costo, generalmente carecen de conocimientos especializados en un dominio o industria, y se enfocan en apoyar casos de uso específicos, como tomar notas en reuniones, verificar la calidad del contenido o investigar una idea. Ejemplos en esta categoría incluyen Microsoft Copilot, Google Gemini, Adobe Firefly, entre otros.
Nivel 2 – Herramientas de IA Personalizadas: Estas herramientas son diseñadas por las organizaciones para abordar casos de uso y requerimientos operativos específicos. Se destacan en tareas que exigen una comprensión matizada y entrenamiento con datos y procesos propios de la organización, permitiendo casos de uso variados, como la automatización de procesos o asistentes personalizados. Un ejemplo de este tipo de herramienta es un agente de IA.
Nivel 3 – Herramientas Especializadas: Estas son herramientas diseñadas para propósitos específicos que las organizaciones pueden adquirir. Cada herramienta atiende un caso de uso de nicho. Aunque suelen tener un alto costo, vienen con conocimientos preentrenados en el dominio, como la generación de contenido de marketing o la optimización de la cadena de suministro, y pueden abordar una gama sofisticada de casos de uso.
Las organizaciones pueden comenzar en el Nivel 1 utilizando herramientas fundamentales para crear conciencia y democratizar la IA. Sin embargo, pasar del Nivel 1 a niveles superiores requiere una inversión sustancial, cambios robustos en los procesos y un crecimiento y madurez organizacional para aprovechar plenamente los beneficios de dichas inversiones.
Conclusión
La inteligencia artificial está transformando la industria de las bebidas alcohólicas, ofreciendo nuevas oportunidades en la producción, comercialización y experiencia del consumidor. Sin embargo, su integración requiere superar problemas como la falta de datos de calidad, la resistencia al cambio y los obstáculos regulatorios. En lugar de reemplazar el conocimiento humano, la IA debe utilizarse como una herramienta de apoyo para mejorar la eficiencia y fomentar la innovación sin perder el carácter artesanal de los productos. Las empresas que logren encontrar este equilibrio podrán aprovechar al máximo el potencial de la tecnología sin comprometer la esencia de su negocio.
Fuentes: Vinetur y Asociación Nacional de Control de Bebidas Alcohólicas (NABCA) de EEUU
