Lao Gan Ma: la salsa china que usa IA y su crisis en Weibo

Lao Gan Ma: récord de facturación con IA y una crisis reputacional en Weibo

Lao Gan Ma facturó alrededor de 5.400 millones de yuanes en 2025, un máximo histórico, según explicó su directivo de calidad Li Xin en la conferencia de calidad de Guizhou. El detalle incómodo: la misma empresa que presume de su sistema de visión por IA lleva una semana en lo más alto de las tendencias de Weibo, la red social equivalente a X en China, acusada de haber reemplazado a cientos de trabajadores con cámaras.

Para cualquier founder que esté automatizando procesos, el caso es una advertencia doble. Primero, porque muestra que el ahorro de costos se puede comunicar mal y convertirse en un problema de marca. Segundo, porque el rumor ya tiene un costo medible en ventas.

De un puesto de fideos a controlar el 55% del mercado de salsa de chili

Detrás de la marca hay una historia poco común. A finales de los ochenta, Tao Huabi servía fideos con una salsa casera de soja fermentada y aceite de chili en Guiyang (Guizhou). La salsa gustó tanto que terminó vendiendo solo eso, y los camioneros que la compraban la llevaron a otras ciudades. Ya con 49 años alquiló un local, contrató a unos 40 trabajadores y levantó la fábrica en 1996; la sociedad se registró en 1997.

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Desde entonces construyó una rareza en el sector: una empresa sin salir a bolsa, sin préstamos ni financiación externa, con el capital en manos de sus dos hijos. Eso le generó a Tao una fortuna estimada en más de 1.000 millones de dólares y le dio a la marca en torno al 55% del segmento de salsa de chili en China. Según el medio malasio says.com, que cita a Yi Cai Global, los productos de la firma se venden en 160 países y regiones, y según China Daily la compañía puede producir tres millones de botellas al día.

Ese perfil —firma familiar, sin inversores, con la cara de la fundadora en el frasco— es justamente lo que vuelve más costoso el relato de "cambiamos personas por cámaras".

Qué dijo la empresa sobre su sistema de IA

En la conferencia de Guizhou, Li Xin presentó un sistema de visión por IA instalado en la planta de Guiyang: cámaras industriales que escanean la cinta cada 0,3 segundos, descartan pimientos con moho o manchas y dejan el producto defectuoso en esa fase del 0,02%. Según la cobertura de says.com, el sistema se implementó en todas las fábricas y también se usa para control de calidad en producción y programación de la cadena de suministro.

Hay un matiz que la propia empresa dejó pasar: en 2020 ya había facturado 5.403 millones de yuanes. El "récord" de 2025 es, como mucho, por la mínima. La compañía tampoco desglosó cuántas personas hacían la selección antes y cuántas la hacen ahora, y ese silencio es el que alimentó el resto de la historia.

El rumor: de 600 inspectores a 48

En redes circuló que la IA había reducido a los inspectores de 600 a 48. Un hilo de @kyleichan en X habló de rumores sobre más de 500 despidos y del malestar de buena parte de la población china frente a la IA y el empleo. La empresa salió a desmentirlo: una empleada de recursos humanos confirmó a Ifeng que usan IA en la inspección, que los despidos masivos son falsos y que nunca tuvieron tantos trabajadores.

El dato que circuló con más fuerza es que la plantilla pasó de 2.912 a 740 empleados con ingresos en máximos. Conviene leerlo con cuidado: son trabajadores asegurados de la matriz, una cifra de toda la empresa que no demuestra cuántos seleccionadores se fueron ni por qué. No cuenta subcontratas, temporeros ni personal de filiales, y puede reflejar bajas naturales o contratos sin renovar. Los "más de 2.600 menos" que corrieron por redes salen de sumar las sucursales.

El costo ya es visible. Según datos de terceros recogidos por Xataka, en una plataforma de comercio electrónico las ventas diarias pasaron de un rango de 5.000-10.000 yuanes a 1.000-5.000 desde el 22 de octubre. Es poco dinero para una marca que casi no vende online, pero demuestra que el rumor está restando.

Por qué el miedo a la IA crece más rápido que los despidos

Todo esto nace del plan "AI Plus" del año pasado, que fija una adopción del 70% en sectores estratégicos para 2027 y del 90% para 2030. Una parte de la población no está de acuerdo con ese rumbo, y los antecedentes le dan argumentos.

Klarna aseguraba que su asistente hacía el trabajo de 700 agentes; un año después, su CEO anunció que volvería a contratar humanos.
El Commonwealth Bank revirtió el despido de 45 empleados de atención al cliente y pidió disculpas.
Según Careerminds, un tercio de las empresas que despidieron por la IA ya recuperó entre el 25% y el 50% de esos puestos.
Salesforce pasó de 9.000 a unos 5.000 empleados en soporte, según contó Benioff, y Duolingo recortó contratistas para dárselos a la IA.

Del otro lado, los datos macro son menos dramáticos de lo que sugiere el titular. Un análisis de la Fed de Nueva York concluye que solo el 1% de las empresas dijo haber despedido directamente por la IA. En Estados Unidos, de más de 1,2 millones de recortes anunciados en 2025, solo unos 55.000 se atribuyeron explícitamente a la IA. Ben Thompson sostiene que muchos despidos actuales son más bien el sobreempleo de la pandemia.

Y hay evidencia de que la IA puede convivir con más contratación. Un estudio de Ramp y Revelio Labs sobre casi 22.000 empresas estadounidenses, publicado por Financial Times y recogido por Expansión, encontró que el número de empleados administrativos creció un 10,2% en las empresas que adoptaron IA generativa con mayor intensidad durante los dos primeros años, con un alza del 12% en el empleo de nivel inicial. Ara Kharazian, economista jefe de Ramp, aclaró que las ganancias no aparecen antes de seis a doce meses y exigen inversión real, no "gastarse un par de dólares al mes en ChatGPT".

El impacto tampoco es inventado. Stanford no encontró un desplazamiento amplio de empleo, pero sí que el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas está un 19% por debajo de lo esperado, porque se contrata menos. El golpe llega antes por la puerta de entrada que por la de salida.

¿Qué significa esto para tu startup?

El caso Lao Gan Ma es un manual de errores de comunicación aplicados a la automatización. Tres cosas que puedes hacer distinto:

Publica la cifra neta, no solo la de eficiencia. La empresa presumió del sistema de visión por IA pero nunca desglosó cuántas personas hacían la selección antes y cuántas ahora. Ese hueco lo llenó un rumor. Si automatizas un proceso, comunica el número completo de plantilla y qué pasó con las personas afectadas: reubicación, reciclaje o salida.
Mide el impacto en la contratación junior, no solo en los despidos. La evidencia de Stanford apunta a que el ajuste aparece primero en la puerta de entrada. Si tu equipo deja de contratar perfiles junior porque la IA cubre sus tareas, estás tomando una decisión estratégica que conviene documentar y planificar, no dejar que ocurra sola.
Ten el protocolo de crisis listo antes del rumor. Lao Gan Ma respondió con un comunicado y una empleada de RRHH confirmando a un medio, pero cuando reaccionó las ventas online ya habían caído. Define quién habla, con qué datos y en qué canal antes de que el tema explote.

Conclusión

Lao Gan Ma probablemente dice la verdad: si las cámaras mejoran la calidad sin dejar a nadie en la calle, gana todo el mundo. Con los datos actuales no se puede probar ni lo uno ni lo contrario, porque la empresa no desglosó cuántas personas hacían la selección antes y cuántas ahora. Y ahí está la lección para cualquier founder: en un contexto donde el miedo al desempleo tecnológico es real, la opacidad se castiga más rápido que la automatización en sí. La marca tendrá que dar explicaciones o Weibo apunta a echarse encima.