TotalEnergies propone usar inteligencia artificial para anticipar la demanda y reducir desperdicios en tiendas

Santo Domingo, República Dominicana.— La aplicación de inteligencia artificial y herramientas de predicción de demanda puede ayudar a las tiendas de conveniencia de las estaciones de servicio a reducir desperdicios, administrar mejor sus inventarios y responder con mayor eficiencia a los períodos de mayor consumo.

La propuesta fue expuesta por Nadia González, gerente senior de Negocios de Tiendas, Car Wash y Servicios de TotalEnergies, durante el panel “Más allá del surtidor: Rentabilidad, Tecnología, Tiendas de conveniencia y nuevos negocios”, celebrado en la Cumbre de Estaciones de Servicio Caribe 2026.

González planteó que los operadores deben revisar primero sus procesos cotidianos antes de decidir realizar nuevas inversiones de capital, como ampliar una tienda o incorporar equipos adicionales.

Como ejemplo, se refirió a la operación de las máquinas de café, una categoría que registra un alto tráfico durante las mañanas y hasta el mediodía. Explicó que la falta de insumos básicos, como vasos, tapas, removedores o cucharillas, puede ralentizar el servicio y generar filas.

En el caso de los alimentos, señaló que mantener disponibles los ingredientes y materiales necesarios permite responder mejor a los momentos de mayor demanda.

Predecir el consumo para planificar la producción

La ejecutiva destacó que conocer los patrones de consumo permite anticipar las necesidades de cada establecimiento y preparar parte de la producción antes de que aumente la llegada de clientes.

Explicó que esa práctica, utilizada también por restaurantes de comida rápida, permite adelantar determinadas cantidades de alimentos para aprovechar los períodos de mayor actividad.

La predicción resulta especialmente importante en productos que requieren cadena de frío, debido a que algunos ingredientes, una vez retirados de las condiciones de almacenamiento, no pueden volver a refrigerarse o congelarse.

En ese contexto, González consideró necesario incorporar herramientas de inteligencia artificial y machine learning para estimar la demanda y disminuir las pérdidas.

“Tenemos que comenzar a hacer predicciones de la demanda para disminuir estos desperdicios”, afirmó.

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Inventarios y rotación de productos

El control de inventarios fue otro de los aspectos centrales de su exposición.

González señaló que los faltantes, vencimientos y desperdicios no deben identificarse únicamente durante las auditorías o cuando sus efectos aparecen en los resultados contables. A su juicio, requieren controles dentro de la operación diaria.

Entre las medidas que recomendó mencionó establecer inventarios operativos para las categorías y productos más importantes, además de aplicar el método FIFO —primero en entrar, primero en salir— para controlar la rotación y evitar que los artículos permanezcan demasiado tiempo en los anaqueles o almacenes.

También destacó la capacitación de los colaboradores como una medida para reducir pérdidas, al considerar que una mayor conciencia sobre el manejo de los insumos puede contribuir a disminuir desperdicios.

La propuesta de TotalEnergies combina así tecnología, planificación y disciplina operativa para mejorar la productividad de las tiendas sin depender exclusivamente de nuevas inversiones en infraestructura o equipos.

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