Hershey integra IA y automatización a toda su cadena de suministro

De los pilotos a la operación diaria

Hershey evidenció en su reciente Investor Day que la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser un experimento aislado para convertirse en un componente integrado de sus operaciones. La compañía anunció que aplicará IA en múltiples etapas: desde análisis de abastecimiento hasta automatización de plantas y sistemas de fulfilment. El objetivo declarado es construir “una cadena de suministro más rápida, inteligente y resiliente” impulsada por automatización y “AI-enabled decision-making”.

Este cambio refleja una transición que ya se observa en empresas de alimentos y logística: pasar de usar datos esencialmente para planificación estratégica a emplearlos en decisiones operativas del día a día. Para fabricantes de productos físicos, pequeñas variaciones en tiempos, mezcla de productos o costos de insumos pueden traducirse en impactos significativos en servicio y márgenes. Allí es donde Hershey busca que la IA aporte valor concreto.

¿Qué actividades cubrirá la IA en Hershey?

Según la presentación, las áreas principales son:

• Abastecimiento y sourcing analytics: uso de datos para orientar cómo y cuándo comprar ingredientes.
• Fulfilment automatizado: sistemas automáticos para preparar surtidos personalizados y acelerar la entrada al mercado.
• Planificación operativa digital: herramientas que conectan partes del negocio para reducir desperdicio y optimizar niveles de inventario.
• Automatización de planta: más robótica y control automatizado para mejorar la eficiencia manufacturera.
• Conectividad de los trabajadores: integrar a las personas en operaciones digitales, no solo automatizar tareas.

Importante: Hershey no plantea que la IA sea una capa separada, sino que formará parte del proceso que guía la planificación y apoya la ejecución. Ese enfoque busca borrar la frontera entre la analítica y la operación, permitiendo respuestas más rápidas ante cambios en costos o demanda.

Del reporte a la acción: qué significa “AI-enabled decision-making”

La empresa repitió la expresión “AI-enabled decision-making” para enfatizar que no basta con generar reportes o pronósticos: el reto es convertir esos datos en decisiones operativas que reduzcan errores y aceleren procesos. En la práctica, eso implica:

• Integrar señales de mercado y de proveedores para ajustar compras y mitigar riesgos.
• Dirigir automáticamente recursos de manufactura y logística según demanda proyectada o condiciones reales.
• Automatizar el fulfilment para atender pedidos mixtos o personalizados sin elevar tiempos de preparación.

Para industrias con alta volatilidad de insumos y temporada, incluso mejoras pequeñas en sincronización pueden generar beneficios relevantes en costos y servicio.

IA en planta: más que robots, una nueva arquitectura operativa

Hershey anunció aumento en la automatización de sus plantas y el uso de IA en más partes del modelo operativo. La novedad no es solo incorporar más equipos automáticos, sino integrar la inteligencia que alimenta esas máquinas con la planificación y la ejecución en planta. Eso implica que los algoritmos puedan, por ejemplo, sugerir ajustes de línea por cambios en calidad de insumo o priorización de órdenes para aprovechar capacidad disponible.

Además, la compañía enfatiza la conectividad del personal operativo. La estrategia no es reemplazar por completo el factor humano, sino coordinar mejor a las personas con sistemas automatizados para que la ejecución sea más confiable.

Riesgo, volatilidad y la relevancia del análisis de proveedores

El sector de alimentos y snacks enfrenta cambios constantes en costos de materias primas como cacao o azúcar, afectados por clima, flujos comerciales y otros factores. Hershey plantea usar sourcing analytics para analizar datos de proveedores y tendencias de mercado con el fin de mejorar decisiones de compra y gestión de riesgo. Esto puede incluir evaluación de fuentes alternativas, optimización de contratos y planificación de inventarios para mitigar interrupciones.

La capacidad de traducir esos análisis en acciones operativas rápidas —por ejemplo, ajustar órdenes o reasignar producción— es lo que la compañía señala como el verdadero valor de su apuesta por la IA.

Relevancia para América Latina

Para empresas y tomadores de decisión en América Latina, el caso Hershey ofrece varias lecciones aplicables:

• Suministro regional crítico: países latinoamericanos son proveedores clave de insumos como cacao, azúcar y aceites. La integración de IA en sourcing puede ayudar a gestionar riesgo de precio y disponibilidad en cadenas que cruzan múltiples países.
• Distribución y canal minorista: la logística y la mix de productos pueden variar mucho entre mercados locales. Herramientas de fulfilment automatizado y planificación digital facilitan atender surtidos específicos por canal y reducir quiebres de stock.
• Infraestructura y adaptación: la implementación exitosa exige no solo tecnología, sino adaptación a condiciones locales (infraestructura de transporte, variabilidad climática, capacidades laborales). Conectar a trabajadores con sistemas digitales resulta esencial en contextos donde la operación en tienda o planta requiere flexibilidad.
• Oportunidad para proveedores locales: empresas latinoamericanas proveedoras de insumos y servicios logísticos pueden beneficiarse al alinearse con estándares de datos y procesos que demandan grandes compradores que incorporan IA.

En resumen, la estrategia de Hershey subraya la importancia de pensar la IA como herramienta para coordinar una red física compleja, algo muy relevante para compañías que operan en mercados con alta dispersión geográfica y estacionalidad.

Retos y consideraciones para adoptantes

Aunque la visión es atractiva, implementar IA a escala confronta varios desafíos:

• Calidad y gobernanza de datos: para que los modelos entreguen valor se necesitan datos integrados y confiables a lo largo de la cadena.
• Cambio organizacional: transformar procesos operativos y capacitar al personal es tan importante como la tecnología.
• Integración tecnológica: unir sistemas de planificación, ejecución y automatización requiere arquitecturas interoperables.
• Riesgos éticos y de control: administrar decisiones automatizadas implica definir límites claros sobre intervención humana y responsabilidad.

Hershey parece consciente de esto al enfatizar la conectividad del trabajador y la integración de IA en cada etapa operativa, no solo la automatización técnica.

Conclusión: una hoja de ruta para la industria de bienes físicos

La propuesta de Hershey es un ejemplo de cómo las empresas de bienes físicos están pasando de pilotos aislados de IA a incorporarla como parte del tejido operativo. Para líderes en América Latina, la lección es clara: más que herramientas puntuales, la ventaja competitiva provendrá de integrar datos, automatización y personas en decisiones diarias. Ese enfoque puede ayudar a mitigar la volatilidad de insumos, mejorar niveles de servicio y hacer más resilientes las cadenas que sostienen la industria alimentaria regional.

Como dijo el CEO Kirk Tanner en la presentación: “The strategy is clear. The team is ready. The next chapter of growth and leading performance starts now.” La frase resume la ambición de convertir la IA en motor de ejecución y crecimiento, algo que otras empresas observan con atención mientras evalúan su propio salto operativo.