Cómo la inteligencia artificial puede revelar y escalar los motores invisibles de crecimiento en la industria de bebidas 

En las principales compañías de bebidas, al igual que en la mayoría de las grandes empresas de consumo masivo, existe un paradigma recurrente: relacionar el crecimiento de ventas directamente con campañas cuidadosamente planificadas, lanzamientos importantes o innovaciones disruptivas. Sin embargo, la realidad muestra que una gran parte del crecimiento ocurre de manera involuntaria. Este fenómeno, conocido como Accidental Growth, se refiere a incrementos de ventas generados espontáneamente, fuera de iniciativas estratégicas explícitas. ¿Qué pasaría si pudiéramos detectar y escalar intencionalmente este crecimiento oculto? 

Durante los últimos 20 años, desde Tandem hemos acompañado a cientos de compañías globales de consumo masivo, identificando en casi todas ellas casos concretos de Accidental Growth. Aunque no es un problema nuevo, su relevancia hoy es mucho mayor gracias a las herramientas de Decision Intelligence. Esta práctica facilita la identificación y explotación de estas oportunidades inadvertidas. 

El primer paso es reconocer que el Accidental Growth no solo existe en las grandes organizaciones. Sino que representa millones de dólares en oportunidades desaprovechadas. 

Ejemplos reales de Accidental Growth en empresas de bebidas 

Entre los casos más frecuentes que hemos identificado en empresas de bebidas destacan un SKU que incrementa notablemente sus ventas solo por su ubicación física en el punto de venta. Un sabor que gana popularidad espontáneamente en redes sociales sin promoción deliberada por parte de la marca. O un combo digital predeterminado que impulsa ventas sin que los consumidores lo noten explícitamente. Estos son solo algunos ejemplos entre muchos otros. 

Estas dinámicas suelen pasar desapercibidas porque los sistemas analíticos tradicionales se enfocan en explicar resultados conocidos en lugar de revelar lo inesperado. Aquí es donde la inteligencia artificial puede marcar una diferencia decisiva mediante frameworks, herramientas y algoritmos específicos. 

Adicionalmente, las empresas suelen evitar análisis profundos cuando las cosas parecen ir bien. Si las ventas son estables y se cumplen los objetivos, la tendencia natural es mantener las estrategias actuales. Pero, ¿qué sucedería si pudiéramos vender aún más, superar objetivos y desbloquear un crecimiento exponencial? 

Probablemente haya muchas decisiones que hoy producen resultados positivos, pero podrían optimizarse aún más. Y también hay decisiones que no se están tomando o que ni siquiera se sabe que deberían tomarse. Todas ellas son oportunidades que se diluyen en grandes volúmenes de datos que quedan sin analizar. 

¿Cómo puede la inteligencia artificial identificar y escalar el Accidental Growth? 

Aquí hay algunos ejemplos ilustrativos que hemos explorado en nuestro trabajo: 

1. Detección de anomalías: descubriendo valores atípicos positivos 

La detección de anomalías mediante algoritmos de aprendizaje no supervisado revela picos inesperados en ventas o incrementos de participación de mercado que no se explican por inversión, estacionalidad o precios. Estas anomalías positivas destacan áreas en las que algo está funcionando espontáneamente, listas para ser exploradas y potenciadas. 

2. Clustering semántico del comportamiento del consumidor 

El análisis avanzado de millones de reseñas y comentarios permite identificar tendencias emergentes, usos espontáneos y motivaciones expresadas por consumidores, pero aún desconocidas para la compañía. Estos insights pueden traducirse en nuevas ofertas o ajustes estratégicos para aprovechar dichas tendencias. 

3. Modelos causales para identificar impulsores latentes de ventas 

Al comparar el rendimiento de distintos SKUs en contextos similares mediante modelos causales, se identifican factores inadvertidos pero críticos para el crecimiento, como la visibilidad física, la competencia en el punto de venta, la temperatura ambiente o la fricción en canales digitales. Estos modelos revelan patrones que impulsan el crecimiento accidental, permitiendo replicarlos intencionalmente. 

4. Modelos de recomendación para escalar éxitos accidentales 

Una vez identificados, estos patrones exitosos se traducen en modelos recomendadores que permiten replicarlos en contextos similares con alta probabilidad de éxito. De esta forma, éxitos accidentales en combinaciones de productos, layouts específicos o promociones pueden convertirse en palancas estratégicas intencionales. 

¿Por qué esto es crucial para empresas de alimentos y bebidas? 

Según datos de KPMG, el 68% de los ejecutivos de productos de consumo afirman que tienen dificultades para generar crecimiento orgánico en los mercados actuales, que son maduros y altamente competitivos. No detectar ni aprovechar estas oportunidades ocultas implica un costo crítico de potencial desaprovechado. 

La inteligencia artificial no sustituye la estrategia tradicional, sino que revela territorios de crecimiento invisibles para métodos convencionales. Desde Tandem, aplicamos Data Decision Intelligence para optimizar las decisiones, integrando análisis avanzado con un conocimiento profundo del negocio, transformando insights en acciones concretas y resultados medibles. 

Data Decision Intelligence: del insight a la decisión estratégica 

Aplicar Data Decision Intelligence al Accidental Growth implica tres niveles claros de integración entre humanos e inteligencia artificial. La clave es asignar a cada decisión el nivel adecuado: 

• Decisiones soportadas: La inteligencia artificial proporciona información robusta y de alta calidad a los tomadores de decisiones humanos, ayudándolos a identificar nuevos motores de crecimiento mediante la exploración de anomalías y tendencias emergentes. Los humanos conservan el control total, usando insights generados por IA para detectar y aprovechar oportunidades de crecimiento accidental. 

• Decisiones automatizadas: Automatización completa de decisiones estables y rutinarias mediante sistemas predictivos basados en reglas claras del negocio. En este nivel, la IA gestiona decisiones de forma independiente, mejorando precisión y rapidez, lo que permite a los equipos centrarse en oportunidades creativas y estratégicas. 

• Decisiones aumentadas: Mejoran decisiones parcialmente estables mediante modelos prescriptivos de IA que detectan e integran sistemáticamente oportunidades de crecimiento accidental en las estrategias comerciales. En esta integración óptima, humanos e IA colaboran activamente, maximizando su potencial conjunto para obtener resultados superiores. 

Convertir el potencial en realidad 

En mercados altamente competitivos como el de alimentos y bebidas, detectar y escalar el Accidental Growth no es solo una decisión inteligente. Es esencial. La inteligencia artificial y la metodología Data Decision Intelligence permiten transformar éxitos espontáneos en resultados estratégicos y sostenibles, convirtiendo oportunidades inadvertidas en ventajas competitivas tangibles. 

La suerte puede generar éxito accidental, pero depender de la suerte no es una estrategia sostenible. Por el contrario, aprovechar insights basados en datos permite hacer que el crecimiento sea intencional, predecible y escalable. 

El potencial oculto para lograr un crecimiento rentable y sostenible, a través de estrategias totalmente conectadas y multifuncionales, ya reside dentro de tu organización. 

La pregunta clave es: ¿vas a detectarlo y capitalizarlo antes que lo haga tu competencia? 

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José Luis Fernández de Castro, Senior Manager Business Consulting at Tandem

jlf@tandemsd.com