EL FUTURO DEL ALMACENAJE EN ALIMENTOS Y BEBIDAS Tecnología, procesos, personas y datos al servicio de la eficiencia  La conversación comenzó con una mirada directa a la presión competitiva del sector. “Con la fuerte competencia que existe, especialmente en un país donde este sector es uno de los más relevantes, estamos viendo varios desafíos que queremos compartir con ustedes, que son los expertos en el tema. Ya hemos detectado algunas tendencias en la industria y nos interesa saber si ustedes las perciben de la misma manera”, señaló Camilo Rosas, Gerente de Cuentas Senior de Infor, dando el marco inicial para un análisis profundo sobre productividad, trazabilidad y transformación digital.
En un mercado donde la trazabilidad y la eficiencia son factores competitivos, como lo es la industria alimentaria, la integración tecnológica se vuelve indispensable. José Miguel Ovalle, Gerente de Logística Corporativo de Empresas Ariztía, explica que el desafío está en alcanzar productividad sin perder control: “En empresas con cadena integrada de producción, distribución y comercialización, llega un momento en que la productividad tiene un límite. La verdadera optimización ocurre cuando logramos equilibrar rentabilidad, operación y experiencia del cliente”.
Según el ejecutivo, si cada unidad busca su propio máximo, el resultado global no será óptimo. El verdadero desafío está en coordinar las áreas, considerando la demanda cambiante y la estacionalidad, para alcanzar un máximo conjunto.
Esa búsqueda de equilibrio es un tema transversal. Franklin Sepúlveda, Gerente del Área de Co-Packing y de E-Commerce de Nestlé, enfatiza que “todos los niveles de la industria, independientemente de sus diferentes realidades, enfrentan un desafío común: mejorar productividad y calidad de servicio a través de la tecnología”. Pero la implementación no depende solo de sistemas, sino del capital humano que lo hace posible.
A su juicio, el principal obstáculo es la adaptación, el cambio de modelo y la gestión de la transición. “Muchos proyectos se caen no por la herramienta, sino porque no se preparó bien la transición entre el estado actual y el futuro digital”, destaca. José Miguel Ovalle, EMPRESAS ARIZTÍA. Franklin Sepúlveda, NESTLÉ. Esteban Canessa, NOTCO COMPANY. Jaime Flores, SUPPLY CHAIN COUNCIL CHILE. Claudio Cerda, AGROSUPER. Felipe Muñoz, ALIMENTOS SANTA EMILIA. Jacobo Agurto, EMPRESAS CAROZZI. En esa misma línea, Volker Lafrenz, Gerente General y Vicepresidente para Latinoamérica de Infor, apunta a una de las mayores ineficiencias que persisten en la región: “En muchas empresas de Latinoamérica sigue habiendo una pérdida escondida en los productos que deben destruirse porque superaron su vida útil. Si la estimación de demanda es errónea, ningún sistema te salva; pero si el forecast es preciso, la automatización es la clave”. Sin una gestión FIFO o inventarios automatizados, las decisiones quedan en manos de las personas, generando ineficiencias y pérdidas.
La verdadera rentabilidad surge al automatizar qué producto retirar y cuándo hacerlo. Además, la optimización del embalaje y etiquetado —como ya ocurre en Brasil y México con IA y criterios sostenibles— es otro factor clave para impulsar productividad y competitividad.
A juicio de Esteban Canessa, Gerente de Operaciones de NotCo Company, los principales desafíos están en la productividad y el nivel de servicio. Las personas son clave, pero también lo son los procesos. Antes de automatizar, es fundamental comprender a fondo cómo funcionan; si se aplica tecnología sobre algo que no se entiende, no se obtienen beneficios reales. Este año logramos una gran mejora en el nivel de servicio al coordinar áreas como comercial, planificación y logística, alineando prioridades diarias y mensuales. El reto está en entender, controlar y optimizar los procesos —desde el inventario hasta la reducción de desperdicios— para detectar cuellos de botella y determinar dónde la automatización realmente agrega valor.
El valor del pronóstico y la planificación de la demanda Más allá de la tecnología, los ejecutivos coinciden en que el problema de fondo en la gestión del almacenaje parte de la demanda. Jaime Flores, Director del Pilar de Comunicaciones de la Supply Chain Council Chile explica que la premisa es tener el producto correcto en el lugar correcto en el momento correcto.
“Y, en este sentido, uno de los grandes retos no está en la operación, sino en la estimación correcta de la demanda y en entender al cliente. Muchas veces los equipos comerciales son optimistas y sobreestiman ventas, lo que se traduce en sobrestock, obsolescencia y pérdida”. Esa brecha entre pronóstico y realidad impacta tanto en el flujo financiero como en la reputación de marca: “Cuando diseñamos productos exclusivos para el retail que no se venden, terminamos rematándolos a bajo precio y dañando el valor percibido del producto”, complementa Claudio Cerda, Jefe de Operaciones de Agrosuper.
El costo del sobrestock, coinciden, no solo se mide en espacio o capital inmovilizado, sino también en marca y relación con el cliente. En ese contexto, la productividad se vuelve un factor decisivo. Para el ejecutivo de NotCo Company, uno de los principales desafíos está precisamente en equilibrar eficiencia y nivel de servicio. Las personas, sin duda, son claves, pero también lo son los procesos. “Por eso, antes de automatizar, es fundamental comprender a fondo cómo funcionan; si se aplica tecnología sobre algo que no se entiende, no se obtienen beneficios reales. Este año logramos una gran mejora en el nivel de servicio al coordinar áreas como comercial, planificación y logística, alineando prioridades diarias y mensuales”, indica.
El reto está en entender, controlar y optimizar los procesos —desde el inventario hasta la reducción de desperdicios— para detectar cuellos de botella y determinar dónde la automatización realmente agrega valor.
A juicio de Carlos Jeria, Gerente de Logística de Nutrisco, el foco debe ser la experiencia final: “Podemos tener todo el sistema ordenado, pero si la última milla falla, el cliente no recibe el producto y el costo logístico se multiplica. El WMS, los ERP y la automatización deben estar alineados con la promesa de entrega, no solo con la eficiencia interna”.
Automatización, cultura y gestión del cambio: un desafío humano La automatización avanza, pero la clave sigue estando en las personas. Los ejecutivos coincidieron en que la cultura organizacional y la gestión del cambio determinan el éxito o fracaso de las transformaciones digitales.
Felipe Muñoz, Gerente de Operaciones y Desarrollo de Alimentos Santa Emilia, explica que incluso en una empresa con procesos estandarizados, donde la demanda es lineal, el error humano puede costar millones: “Producimos entre 70 y 80 toneladas mensuales; un error en bodegaje o loteo es carísimo. La cultura organizacional debe estar sustentada en los procesos y en la rigurosidad que implica tener procedimientos claros y estandarizados. Por eso implementamos una contraparte de calidad interna que audita cada despacho con trazabilidad completa: temperatura, certificados, etc. Ese control, aunque exigente, garantiza continuidad operativa”.
Y es que la tecnología sin rigor y disciplina de procesos no genera resultados. Jacobo Agurto, Jefe de Transporte y Distribución de Empresas Carozzi, lo resume así: “Puedes tener alta tecnología y automatización, pero los problemas persisten: demanda, distribución y rechazos. Por eso, la tecnología por sí sola no es la solución. El verdadero cambio — recalca— está en las personas y en cómo la empresa proyecta su estrategia a 5, 10 o 15 años”. Una vez automatizados los procesos, el desafío pasa a ser quién lidera y da continuidad a esa transformación.
Añade que “la clave es cómo gestionas la transición, cómo involucras al operador, al analista y al jefe para que comprendan el porqué del cambio”; finalmente, eso permitirá sostenerlo y mantener la evolución de los sistemas, como un TMS, más allá de quienes los implementaron. El reemplazo del trabajo manual por sistemas automatizados también plantea un desafío de empleabilidad y capacitación. Como señaló Claudio Cerda de Agrosuper, “cuando incorporamos automatización, el operario que manejaba una máquina pasa a controlar una torre digital. ¿Queremos que siga con nosotros? Sí, pero con nuevas competencias. Y ahí está la dificultad: no siempre en- contramos el talento capacitado para operar la tecnología que instalamos, y puede ser que lo capacites, pero luego es demandado en otros lados”.
El ejecutivo de Nestlé agrega que el éxito no depende solo del proyecto técnico, sino de la gestión del talento que lo ejecuta: “Podemos tener el caso de nego- cio y el retorno de inversión, pero sin la gente adecuada no hay proyecto posible. Muchas veces la gestión del cambio fracasa porque no estamos lo suficientemente preparados para realizar la transición entre áreas y adaptarnos a nuevas formas de trabajo. Por eso, si queremos mejorar la productividad e incorporar tecnología de manera efectiva, debemos enfocarnos también en desarrollar y preparar al capital humano que hará posible esa transformación”, enfatiza.
Por su parte, David Bravo, Líder de Transformación Digital de Agrosuper, explica que implementaron un sistema TMS para gestionar el transporte, pero al principio no funcionó porque los conductores no usaban la aplicación. Tras aplicar un plan de gestión del cambio, lograron que lo adoptaran y comenzaron a obtener trazabilidad mediante GPS y reportes en tiempo real, mejorando la comunicación entre planta, transportistas y granjas.
Datos, procesos e indicadores: hacia una logística inteligente y colaborativa Uno de los consensos más fuertes de la mesa fue que la calidad del dato es la base de toda transformación digital.
Noel Felix, Director explica con claridad: “Para que una IA o un WMS realmente aporten valor, los datos son claves y deben ser confiables. Las empresas necesitan personas, pro- cesos, tecnología y una estrategia para gobernar todo esto, pero todo se sos- tiene sobre información limpia y bien estructurada. Un 10% de variación en un proceso puede generar sobrecostos significativos”.
 De acuerdo al ejecutivo de Empresas Carozzi, por muy avanzada que sea la tecnología o los modelos matemáticos, los datos siguen dependiendo de las personas que los ingresan. En toda empresa existen problemas con la calidad de la data, y estos errores terminan afectando cualquier sistema o modelo de IA. Explica que, aunque se contraten expertos o se implementen sistemas sofisticados, si la información de base está mal, los resultados serán incorrectos.
“En definitiva, la Inteligencia Artificial solo puede ser efectiva si se construye sobre datos confiables, y la experiencia humana sigue siendo clave para validar y corregir la información que alimenta los sistemas”, añade.
La conversación sobre indicadores también reflejó la madurez creciente del sector. El fill rate, la exactitud del forecast, la rotación por producto y el nivel de servicio (OTIF) figuran entre las métricas esenciales.
Jaime Flores añade que su compañía incorporó indicadores como el forecast accuracy para entender desviaciones y mejorar decisiones comerciales: “Hoy no basta con vender más; debemos vender mejor. Identificar qué productos rotan, cuáles son rentables y cuáles generan sobrestock, nos permite planificar estratégicamente la producción”.
Desde Agrosuper, David Bravo añade que uno de los mayores desafíos es evitar los cuellos de botella en la planta de alimento, donde la producción a veces se detiene y se acumulan los transportistas. Para anticiparse, han instalado sensores en los silos que miden el nivel de alimento, conectados a una torre de control centralizada que coordina con la planta y las granjas. Según relata, la sensorización fue el primer paso hacia una gestión más eficiente. El siguiente camino —adelanta— será avanzar hacia la automatización, la robotización y, finalmente, la incorporación de Inteligencia Artificial sobre esa base de datos.
 A juicio del Gerente General para Latinoamérica de Infor, el gran tema para todos hoy es la presión por la productividad: hacer más con menos. ¿Y cómo se logra eso? Precisamente con automatización.
Pero la pregunta es hasta qué punto se puede automatizar cuando muchas empresas aún están “saliendo de la cueva”. Es decir, si todavía trabajamos con Excel o dependemos de “x persona” que toma las decisiones de sacar un producto, hablar de IA no tiene sentido. “Antes de llegar ahí, hay que aprender a caminar, luego andar en bicicleta y recién después pensar en correr”, indica.
Un futuro conectado y sostenible Los ejecutivos coinciden en que la Inteligencia Artificial no es un destino, sino una herramienta que debe integrarse gradualmente, sobre una base de procesos sólidos, cultura colaborativa y datos confiables. Como sintetiza el ejecutivo de Ariztía, “el desafío ya no es incorporar tecnología, sino lograr que toda la cadena —desde la producción hasta la entrega— funcione como un sistema único que ponga al cliente en el centro”.
Según un estudio reciente de McKinsey, citado por Volker Lafrenz, solo entre el 12% y el 13% de los proyectos de IA en el mundo llegan efectivamente a la etapa productiva; la mayoría fracasa antes. Esto ocurre porque muchas organizaciones invierten fuertemente en IA sin tener claridad sobre cómo aplicarla ni contar con los datos adecuados. Aunque la alta dirección presiona por usar IA para mejorar la productividad, en muchos casos los equipos no saben qué desarrollar ni cómo hacerlo, lo que lleva a proyectos errados o insostenibles.
“Este escenario recuerda a los años 80, cuando algunas empresas aún intentaban crear sus propios ERP: hoy sería impensable. Lo mismo está ocurriendo con la IA. Las grandes compañías pueden contratar ingenieros y científicos de datos, pero incluso ellas enfrentan la falta de información o comprensión de los procesos —por ejemplo, conceptos como cartonización o slotting—, lo que limita el éxito de los algoritmos”, detalla el ejecutivo.
 Por lo mismo, la recomendación es no enfocarse en desarrollar sus propias soluciones de IA, sino en adoptar aplicaciones estándar que ya integren casos de uso probados (use cases). Son soluciones que aprenden progresivamente, ajustándose al comportamiento y datos del usuario.
Para José Miguel Ovalle, si bien la IA ya empieza a tener presencia en algunos procesos, su aplicación real en logística aún es limitada. “Hoy no son muchos los subprocesos donde podemos incorporar IA. Lo podemos usar en apoyo a la revisión de contratos, en forecast o en facturación”, detalla y agrega que todavía falta mucho por desarrollar. En el ámbito del bodegaje, existen avances como el slotting, que permite asignar de forma más eficiente las ubicaciones de los productos en una bodega. Sin embargo, su aplicación sigue siendo estática: “El slotting se define probablemente una vez al semestre, pero no se cumple todo el tiempo”, explica.
El verdadero reto entonces está en conectar esa capa operativa con la cadena completa. “Cómo pasamos de este bodegaje al mundo de la distribución. Cómo armamos los planes de abastecimiento y traducimos estos presupuestos y proyecciones de demanda —con todas estas ganas de vender— a las capacidades reales de los centros de distribución regionales, de los camiones, de las frecuencias de entrega”, concluye.
De esta forma, el futuro del almacenaje en alimentos y bebidas no depende solo de la tecnología que se incorpore, sino de cómo las personas logren integrarla en los procesos. La combinación entre automatización, datos y experiencia humana marcará el camino hacia una operación más eficiente, trazable y sostenible. |
