¿Puede la IA ayudar con los pedidos que no llegan en formato estándar?

En septiembre de 2010, GS1 UK y Cranfield School of Management publicaron un informe sobre el uso de EDI (intercambio electrónico de documentos estandarizados) para pedidos, facturas y avisos de expedición en el sector de distribución alimentaria británico, comparado con los procesos manuales y en papel.

Lo citamos solo como antecedente histórico: el intercambio estandarizado de pedidos en alimentación es anterior a la IA, y la cuestión abierta es qué ocurre con los pedidos que quedan fuera de él.

Esker, proveedor de software, publica un caso sobre Britvic, fabricante de refrescos (no distribuidor), con copyright de 2023. Según el documento, Britvic recibía pedidos de 20 a 50 líneas que su equipo tecleaba en SAP; puso en marcha la herramienta en 2021 y el volumen pasó de unos 1.300 a unos 3.000 pedidos al mes en 2023. Una responsable de operaciones de clientes afirma que la IA traduce los pedidos sea cual sea su formato y que el equipo de atención al cliente se ocupa del resto.

La cifra de 500 € semanales tiene un origen concreto: el responsable de despliegue de Britvic Ireland explica que el tiempo ahorrado le permite gestionar más aprovisionamiento directo desde la planta de producción, y que eso supone a la empresa un ahorro de 500 € por semana (26.000 € al año). Es, por tanto, una valoración de una persona sobre un efecto indirecto, no una medición del coste del proceso de pedidos. El documento no explica el método ni atribuye el aumento de volumen únicamente a la herramienta.

Como contexto, Eurostat publicó en enero de 2025 que en 2024 el 13,5 % de las empresas de la UE con 10 o más empleados usaba IA. La actualización oficial de diciembre de 2025 eleva esa cifra al 20,0 % en 2025, con el análisis de texto escrito como uso más común (11,8 %). Son datos de adopción: no indican resultados.

McKinsey, en un artículo de noviembre de 2024 sobre IA en operaciones de distribución, cita una encuesta propia a 40 distribuidores de septiembre de 2024: alrededor del 95 % estaba explorando casos de uso de IA y menos del 10 % decía haber desarrollado una hoja de ruta y priorizado casos. En otro artículo de marzo de 2024 describe casos anónimos de otros sectores, como un fabricante industrial y de electrónica que redujo un 90 % el tiempo de revisión previa de documentación de proveedores. Son datos de encuesta y casos sin método publicado, y no proceden de alimentación.

De estas fuentes no se deduce qué resultado obtendría una empresa concreta. Sí ayudan a ordenar qué medir antes de decidir: qué parte de los pedidos llega fuera de los canales estructurados y en qué formatos; cuánto tiempo y cuántas correcciones requiere hoy; cómo se tratan unidades de venta, referencias de cliente, fechas de entrega, lotes y caducidades; y quién revisaría los pedidos que la herramienta no interprete con seguridad. Esta lista es nuestra propuesta, no una conclusión de las fuentes.

Entre las fuentes consultadas no hemos encontrado estudios independientes con resultados medidos sobre IA en la entrada de pedidos en distribución alimentaria.