Cómo Burger King transforma los datos en operaciones en tiempo real

Cuando pensamos en Inteligencia Artificial solemos imaginar grandes modelos, asistentes virtuales o tecnologías futuristas. Sin embargo, algunas de las aplicaciones más exitosas de la IA están ocurriendo lejos de los focos, en operaciones cotidianas donde cada decisión tiene un impacto directo en el negocio. Este fue uno de los principales mensajes que compartió Roberto Amorós, Head of Data Science & AI en Restaurant Brands Europe (RBE), durante su participación en nuestro podcast: All You Need Is Data. La compañía, responsable de marcas como Burger King, Popeyes y Tim Hortons en España, Portugal e Italia, lleva años utilizando los datos para optimizar procesos, personalizar la experiencia de cliente y apoyar decisiones estratégicas de crecimiento.

De la analítica deportiva a la presión del QSR

La trayectoria de Amorós refleja la transversalidad del dato en la economía actual. Graduado en Ingeniería Industrial, dio sus primeros pasos en Data Science en Deloitte antes de aplicar técnicas de Machine Learning al sector de las energías renovables. Una de las etapas más relevantes de su carrera llegó durante su paso por LaLiga, donde trabajó con datos de tracking de jugadores para proporcionar analítica avanzada a los clubes.

Sin embargo, el salto del deporte profesional al sector de la restauración organizada supuso un importante cambio de perspectiva. Mientras que en el fútbol existen múltiples factores difíciles de controlar que pueden condicionar el resultado de un partido, en una organización con más de 1.000 establecimientos cualquier mejora operativa tiene un impacto tangible y medible. En este contexto, optimizaciones aparentemente pequeñas pueden traducirse en mejoras significativas para el negocio.

El freno al “hype”: ¿Agentes de IA o simple automatización?

Uno de los mayores desafíos actuales para cualquier  líder de datos no es únicamente la complejidad técnica, sino la gestión de las expectativas de negocio y la resistencia a las modas tecnológicas.

 Para evitar desarrollar proyectos impulsados únicamente por las tendencias del momento, la estrategia de RBE se apoya en dinámicas colaborativas y workshops con los responsables de negocio. El objetivo es identificar los problemas reales antes de plantear cualquier solución tecnológica.

La máxima corporativa es clara: “no hay que dejarse llevar por el hype”.  Aunque implementar el último agente de IA generativa pueda resultar atractivo desde el punto de vista tecnológico, en muchas ocasiones la solución más eficiente pasa por una automatización sencilla o por un sistema de alertas capaz de resolver una necesidad concreta. En última instancia, cualquier iniciativa debe aportar valor al negocio y justificar su retorno de inversión.

IA Tradicional vs. IA Generativa: Casos de uso reales

En Restaurant Brands Europe, el despliegue de la IA convive en dos ámbitos diferenciados:

Por un lado, la IA tradicional en producción o el Machine Learning convencional sostiene los pilares de la eficiencia diaria a través de forecast de ventas, es decir, modelos predictivos que determinan el volumen de ventas proyectado por restaurante, optimizando la planificación de los turnos del personal y dimensionando los aprovisionamientos de inventario para evitar roturas de stock.

 Otro caso de uso relevante es la hiperpersonalización. Gracias al análisis de patrones de consumo, la compañía puede adaptar las promociones y cupones disponibles en la aplicación móvil a las preferencias reales de cada cliente, mejorando la relevancia de las ofertas y la experiencia de usuario.

Por otro lado, las capas internas de IA Generativa en el ámbito de las arquitecturas de lenguaje, RBE está construyendo un framework de trabajo para orquestar futuros agentes de IA. Actualmente, el foco se sitúa en herramientas de uso interno que permiten a los equipos de analistas “preguntarles a los datos directamente” mediante lenguaje natural. Esto agiliza la extracción de informes directivos estratégicos, reduciendo la dependencia de paneles tradicionales en Power BI, que conllevan procesos de carga más lentos y un consumo de datos elevado.

Los retos del escalado: Control de costes y seguridad de marca

Llevar un piloto de IA a producción en una organización internacional con operaciones en varios países implica afrontar importantes desafíos relacionados con los costes y la seguridad.

En el caso de los modelos lingüísticos, resulta fundamental evaluar el volumen potencial de interacciones y el consumo asociado de recursos. Un uso descontrolado puede incrementar significativamente los costes operativos, por lo que es necesario diseñar mecanismos que garanticen un uso eficiente y sostenible de la tecnología.

A ello se suma la necesidad de proteger la información sensible y preservar la reputación de la marca. Los sistemas deben incorporar controles que limiten accesos indebidos, prevengan usos maliciosos y aseguren que las respuestas generadas estén alineadas con los valores y objetivos de la organización.

La experiencia demuestra que escalar proyectos de IA requiere combinar innovación tecnológica con una sólida estrategia de gobernanza, seguridad y control de costes.

El factor humano en la era de la cocina aumentada

Frente a las corrientes que vaticinan la automatización total de la restauración mediante robótica, la visión de RBE traslada una perspectiva mucho más humana y pragmática. 

A raíz de una iniciativa corporativa que llevó al propio Amorós a trabajar una jornada completa en la cocina de un restaurante para comprender la realidad operativa, la viabilidad de sustituir al personal por robots se percibe como un escenario lejano y poco eficiente.

El futuro del sector apunta hacia la cocina aumentada. En lugar de sustituir al empleado, la tecnología actuará como un copiloto mediante sistemas visuales intuitivos o alertas inteligentes que guíen paso a paso en momentos de alta saturación de comandas, garantizando los estándares de calidad y evitando olvidos de ingredientes en la línea de montaje.

Hacia dónde camina el consumo

 Aunque productos icónicos como la Whopper mantienen su atractivo generación tras generación, las dinámicas de consumo están evolucionando rápidamente.

La tecnología permitirá reducir cada vez más los tiempos de espera y eliminar fricciones durante todo el proceso de compra. En este escenario, los sistemas serán capaces de anticipar preferencias y necesidades de los clientes habituales incluso antes de que interactúen con los canales digitales de pedido.

A más largo plazo, el sector avanza hacia un entorno en el que agentes inteligentes podrán interactuar entre sí para gestionar pedidos, pagos y entregas de forma automatizada, transformando profundamente la relación entre consumidores y marcas.

Uno de los ejemplos más avanzados de esta transformación ya está en marcha en Restaurant Brands Europe. La compañía utiliza modelos que combinan variables geográficas, demográficas y de mercado para identificar las ubicaciones con mayor potencial de éxito para nuevas aperturas de Burger King o Popeyes. Estas herramientas complementan la experiencia de los equipos de expansión y aportan una base analítica que facilita la toma de decisiones de inversión.

Más allá de la tecnología, la experiencia de Restaurant Brands Europe demuestra que el verdadero valor de la IA reside en su capacidad para resolver problemas concretos y generar impacto medible. Desde la previsión de ventas hasta la expansión de nuevos establecimientos, los datos se han convertido en un activo estratégico para mejorar la toma de decisiones y acelerar la transformación del negocio.