Pandoty, la IA que audita góndolas en supermercados

El 8% de los productos no está en la góndola cuando el cliente lo busca

Conseguir espacio en una cadena de supermercados no garantiza nada. Mauricio Salazar, fundador y CEO de Pandoty, lo puso en números en Buenos Días Wall Street, de Comercio TV: los estudios de retail indican un quiebre de stock de alrededor del 8% a nivel global. Es decir, uno de cada doce productos que un comprador busca no está en el estante.

Para un founder de consumo masivo eso no es una estadística: es una venta que no ocurrió, un dato que nunca llegó a tu dashboard y, muchas veces, una decisión de la cadena de reducir tu espacio en el próximo planograma.

¿Qué pasa cuando el consumidor no encuentra tu producto?

Salazar desglosó el destino de esos compradores. El 45% elige una marca competidora, el 30% busca otra tienda y solo el 25% pospone la compra. Dos de cada tres, entonces, se van a un lugar donde tu producto no puede recuperarlos.

El problema es de visibilidad, no de demanda. La venta perdida no aparece como pérdida en ningún reporte: simplemente no se registró. Y sin ese dato, la marca no tiene forma de saber si el problema fue el precio, la promoción o una góndola vacía.

La góndola como activo: dos palancas con impacto medible

Salazar citó dos ajustes de exhibición con efecto directo en ventas:

• Añadir una segunda cara de exhibición puede incrementar las ventas entre 17% y 25%.
• Mover productos desde los estantes inferiores hasta la altura de los ojos puede elevarlas entre 35% y 60%.

Ambas decisiones se ejecutan en la tienda, no en la oficina central. Ahí está la fricción estructural del canal: la marca negocia la exhibición con el comprador de la cadena, pero la ejecución depende de un repositor con cientos de SKUs en su lista y poco tiempo para verificar cada cara.

Cómo funciona la IA que audita estantes

Pandoty trabaja con fotografías de los estantes. A partir de esas imágenes identifica productos faltantes, precios, promociones y movimientos de la competencia. La comparación que da Salazar es la más elocuente: una inspección manual puede tardar entre 15 y 40 minutos, mientras que "con la inteligencia artificial, tú en uno o dos minutos estás absorbiendo todos los datos".

La diferencia no es solo de velocidad. Cambia el momento de la decisión: en lugar de investigar semanas después por qué cayeron las ventas, el equipo corrige la góndola en la misma visita.

¿La IA reemplaza a los trabajadores del punto de venta?

Salazar responde con una frase que vale para cualquier founder evaluando automatización: "El superhéroe de esta historia son las personas que visitan el punto de venta". Su propuesta no es eliminar al merchandiser, sino quitarle las tareas repetitivas —contar caras, chequear precios— para que ese tiempo se destine a negociar mejores exhibiciones y resolver problemas comerciales.

Es un criterio útil para priorizar: automatiza lo que se repite, no lo que requiere criterio y relación con la tienda.

El error que Salazar ve en los emprendedores

El fundador de Pandoty apunta a un patrón frecuente: concentrarse en venderle al supermercado y descuidar la venta al consumidor final. "Es más difícil entrar a una cadena una vez ya te sacaron, que entrar la primera vez", advierte.

El riesgo escala con el crecimiento. Cuando una marca pasa de unas pocas decenas a cientos de establecimientos, supervisar la ejecución a mano deja de ser viable. De ahí su conclusión: "la tecnología ya pasó de ser un lujo y pasó a ser algo completamente indispensable".

El mercado detrás de la categoría

La visión por computadora aplicada al retail dejó de ser un experimento. Según el glosario técnico de SymphonyAI, el mercado global de visión por computadora se estimó en USD 19.820 millones en 2024 y en USD 23.620 millones en 2025, con proyección de USD 58.290 millones para 2030 (una tasa anual compuesta de 19,8%). La misma fuente señala que la gestión automatizada de inventario reduce los quiebres de stock entre 20% y 25%, y que los proyectos de este tipo suelen alcanzar retorno en 12 a 18 meses.

En cuanto al gasto en IA para retail, Grand View Research —citado por Precise BPO Solution— valoró el mercado en USD 9.400 millones en 2024 y proyectó USD 45.700 millones para 2032 (CAGR de 22,1%). Y hay un dato que explica por qué estas herramientas tardan en escalar: McKinsey estima que entre el 60% y el 80% del tiempo de un proyecto de IA se consume en recolectar, preparar y etiquetar datos, no en desarrollar el modelo.

El uso de IA en supermercados tampoco es nuevo. El Periódico reportaba ya en 2023 colaboraciones de tecnológicas como Microsoft con cadenas europeas y estadounidenses, y el avance del autoservicio y los asistentes virtuales en el día a día de la compra.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si vendes a través de retail, la ejecución en punto de venta es parte de tu producto, no un detalle logístico. Cuatro acciones concretas:

• Mide tu quiebre antes de pedir más espacio. Antes de negociar una segunda cara de exhibición, documenta con fotos y conteos cuántas veces tu producto no está disponible. Ese dato es tu argumento más fuerte frente al comprador de la cadena.
• Empieza con un piloto acotado. Elige entre 10 y 20 tiendas representativas, define una métrica clara (disponibilidad, cumplimiento de planograma o venta por tienda) y compara contra un grupo de control. Escalar sin línea base es la forma más rápida de gastar sin aprender.
• Presupuesta la ejecución como costo de canal. Si tu equipo comercial visita tiendas, calcula cuántas horas semanales se van en tareas de verificación. Ahí está el retorno más rápido de una herramienta de auditoría visual, antes que en cualquier promesa de crecimiento.
• Pregunta por los datos del retailer. Muchas cadenas ya generan información de disponibilidad y venta por tienda. Pedir acceso —aunque sea parcial— te da una segunda fuente para cruzar con lo que ves en góndola.

El mercado de proveedores también se está moviendo: SymphonyAI menciona entre los especialistas en visión por computadora para retail a Trax, AiFi y Standard Cognition, además de las opciones de infraestructura de AWS y Microsoft Azure para quienes prefieren construir internamente.

Conclusión

El mensaje de Salazar es incómodo pero útil: entrar a una cadena es la parte fácil. Lo difícil es sostener la disponibilidad, la exhibición y la promoción en cada tienda, cada semana. El 8% de quiebre global y el 45% de compradores que se van a la competencia son la medida de lo que se pierde cuando esa ejecución queda sin supervisar.

Para un founder, la pregunta ya no es si conviene invertir en visibilidad de punto de venta, sino cuánto está costando no hacerlo. Y ese cálculo empieza con un dato simple: cuántas veces tu producto no estaba donde debía estar.

Fuentes

• Comercio TV (fuente original)
• SymphonyAI — Computer Vision
• Precise BPO Solution — Retail Annotation Pipeline
• El Periódico — Inteligencia artificial en los supermercados