Starbucks quería que la IA contara bolsas de café y cartones de leche. El problema es que la tecnología actual no sabe contar

Starbucks, la cadena de cafeterías más grande del mundo, echó atrás el muy publicitado despliegue de una sofisticada herramienta de IA después de que los empleados de sus tiendas concluyeron que crea más problemas de los que resuelve. La noticia llega después de que un franquiciado de Pizza Hut demandó a la empresa matriz de la cadena porque un sistema de IA destinado a hacer las cosas más eficientes supuestamente le costó 100 millones de dólares en ingresos perdidos.

Aunque la herramienta de Starbucks -un sistema de inventario impulsado por IA y desarrollado por una empresa externa llamada Nomad Go- se había desplegado ya en más de 11,000 locales de la marca, los reportes de fallos y errores de inventario se multiplicaron. La empresa detuvo el uso del sistema en toda Norteamérica.

La idea original era que la IA iba a agilizar las decisiones de reposición al llevar un conteo detallado de las existencias de café, azúcar, vasos, tapas y una constelación de tipos de leche en cada local. Pero en lugar de facilitar las operaciones de la tienda, los testimonios indican que el sistema de hecho empeoró algunos problemas de stock.

Como por arte de magia

En su momento, en septiembre de 2025, el CEO de Nomad Go, David Greschler describió la herramienta como “una síntesis única de inteligencia espacial 3D en el dispositivo, visión por ordenador y realidad aumentada”. Supply Chain dijo: “Puede detectar, entender y extraer datos en tiempo real de espacios físicos, permitiendo una gestión revolucionaria de inventarios”.

En lugar de usar códigos de barras o tecnología NFC, NomadGo confiaba en el reconocimiento visual por IA. Bastaba pasar por los productos con la cámara de un celular para obtener un inventario preciso, como por arte de magia. El video es elocuente:

Yahoo! Finance se sumó a ese entusiasmo al escribir: “La IA de inventario de NomadGo sustituye el conteo manual por una experiencia rápida e intuitiva. Simplemente escanea estanterías, frigoríficos, estantes de descongelación o vitrinas usando un smartphone o tablet. La IA de inventario de NomadGo reconoce y cuenta instantáneamente los objetos—como garrafas de leche o bolsas de café—mientras superpone datos en tiempo real usando realidad aumentada para una validación instantánea”.

Por supuesto, no funcionó así. La razón es la naturaleza fundamental de la tecnología que usamos a diario. Los grandes modelos del lenguaje, los LLMMs y los sistemas de visión basados en inteligencia artificial generativa son, por definición, no deterministas. 

En aritmética, dada una misma entrada, el sistema va a producir siempre la misma salida. Dos más dos son cuatro hoy y son también cutro mañana. El problema es que la IA generativa no funciona con reglas inflexibles, e incluso enfrentada con tareas aparentemente simples como contar, en realidad no calcula, sino que adivina qué es lo más probable.

En otras palabras, Starbucks le estaba pidiendo a un sistema que funciona por reconocimiento de patrones y aproximación probabilística que hiciera un trabajo de contabilidad pura. Como lo dijo un comentarista en la nota de Gizmodo: “Es muy difícil hacer que algo muy complejo haga algo muy difícil y muy complejo con precisión”.

Un trabajador humano aparta instintivamente un obstáculo con la mano para ver que hay detrás en medio segundo, pero la IA simplemente alucina un resultado basándose en los píxeles que puede ver. Y esa desconexión llevada a la escala de pesadilla de Starbucks convirtió todo este caso en un desastre logístico.

Enfrentados a la realidad, la respuesta corporativa, nueve meses después de iniciado el despliegue, fue una rendición incondicional. Un comunicado interno informó a las sucursales que el conteo automatizado sería retirado y que a partir del momento, "los componentes de las bebidas y la leche se contarán igual que como se cuentan otras categorías de inventario en su cafetería".

Es una situación inédita encontrarse, en este mundo de desarrollos asombrosos y máquinas que superan de lejos las capacidades humanas, con una actividad simple, que los humanos hacen hace milenios, y que desafía las capacidades de la IA más avanzada. Contar bolsas de leche, resulta, no es tan sencillo, es solo que los humanos hacemos que parezca fácil.