Starbucks retira su herramienta de inventario de inteligencia artificial después de nueve meses, cuando confunde la leche
La cadena está volviendo al conteo manual en toda América del Norte, poniendo fin a una de las apuestas tecnológicas más visibles del CEO Brian Nichol y agregando otro punto de datos al archivo denominado "pilotos empresariales de IA que no han mantenido contacto con las tiendas reales".
Starbucks retiró la herramienta de inventario impulsada por inteligencia artificial en sus tiendas de América del Norte en septiembre pasado, según un boletín interno revisado por Reuters y confirmado por la compañía.
"A partir de hoy se eliminará el conteo automático", Lea el memorando del lunes. “Los ingredientes de las bebidas y la leche ahora se contarán de la misma manera que se cuentan otras categorías de inventario en su cafetería.” En otras palabras, a mano.
La herramienta, desarrollada por NomadGo, con sede en Seattle, utiliza cámaras montadas en tabletas y LiDAR para escanear estantes en busca de jarabes, leche y otros ingredientes de bebidas y generar recuentos automatizados, reemplazando los inventarios manuales para categorías seleccionadas.
Estuvo en desarrollo durante varios años y se expandió a todo el país en septiembre de 2024 después de que Brian Nichol asumiera el cargo de director ejecutivo como parte de su transición de "regreso a Starbucks".
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El problema, según el informe de febrero de Reuters y los propios materiales internos de la compañía, era que la herramienta tenía problemas con la tarea diaria de distinguir un líquido blanco de otro.
La aplicación a menudo cuenta o etiqueta mal los artículos, especialmente productos similares como la leche de avena y los lácteos. Un video promocional publicado por Starbucks en el lanzamiento mostró que el sistema no registraba una botella de jarabe de menta en el estante mientras contaba las botellas al lado, algo que en retrospectiva se ve peor que en ese momento.
En una declaración a Reuters el jueves, Starbucks enmarcó la medida como un ejercicio de estandarización en lugar de una reversión.
La decisión vino de "La decisión de estandarizar la forma en que se calcula el inventario en las cafeterías mientras continuamos enfocándonos en la coherencia y la ejecución a escala". La compañía dijo que está avanzando hacia un reabastecimiento diario más frecuente y mejoras continuas en la cadena de suministro.
Una nota interna compartida por la empresa citaba a un empleado agradeciendo al equipo por completar el programa: "La idea detrás de esto era genial, pero la ejecución fue difícil".
La decisión es importante porque se suponía que el inventario sería la parte fácil. Cuatro directores ejecutivos de Starbucks en los últimos cinco años han culpado de la pérdida de ventas a la lucha de la compañía por abastecer sus tiendas de manera confiable. A principios de 2024, según admitió la propia empresa, menos de un tercio de las entregas a los centros de distribución de Starbucks llegaban a tiempo y en su totalidad.
Faltaba brindar visibilidad en vivo a nivel de tienda a la cadena de conteo automatizada y fue una de las principales soluciones operativas de Nickel.
Llega en un momento en el que el extenso historial de la IA empresarial está empezando a parecer menos generoso que la plataforma de presentación. La iniciativa NANDA del MIT descubrió el año pasado que el 95% de los proyectos piloto de IA generativa empresarial no tuvieron un impacto mensurable en las pérdidas y ganancias, a pesar de gastar entre 30 y 40 mil millones de dólares, y solo el 5% alcanzó la producción.
La herramienta de Starbucks no era IA generativa, pero la forma de la falla es familiar: un flujo de trabajo profundamente integrado a nivel de tienda resultó más difícil de automatizar de manera confiable de lo que sugería la demostración.
Los antecedentes financieros son lo suficientemente variados como para que la decisión se interprete en ambos sentidos. El mes pasado, Starbucks registró su mayor crecimiento de ventas trimestrales en dos años y medio, y las acciones han subido un 24% en lo que va de 2026, pero el margen operativo en su mercado principal de América del Norte cayó al 9,9%, frente al 18% hace dos años.
Niccol continúa invirtiendo en otras apuestas tecnológicas, incluidas herramientas de inteligencia artificial para secuenciar pedidos y ayudar a los baristas durante las horas pico. NomadGo, por su parte, dijo a Reuters que está "aprendiendo continuamente de los comentarios de los clientes y usuarios" para mejorar sus productos.
La siguiente prueba es si la reposición diaria y el conteo manual pueden hacer lo que el algoritmo no pudo, que es mantener el jarabe de menta en los estantes.
