IA acelera cuatro veces el desarrollo de productos de consumo masivo en empresas globales
Firmas como L'Oréal, Mondelez y Nestlé integran inteligencia artificial para reformular productos, reducir dependencia de proveedores y responder más rápido a cambios en el consumidor.
Empresas globales de consumo masivo están incorporando inteligencia artificial directamente en sus laboratorios de desarrollo de producto, con resultados medibles: L'Oréal reporta que la tecnología le permite crear nuevos productos hasta cuatro veces más rápido que con métodos tradicionales. El caso más concreto es la reutilización de moléculas identificadas para…
Empresas globales de consumo masivo están incorporando inteligencia artificial directamente en sus laboratorios de desarrollo de producto, con resultados medibles: L'Oréal reporta que la tecnología le permite crear nuevos productos hasta cuatro veces más rápido que con métodos tradicionales. El caso más concreto es la reutilización de moléculas identificadas para productos de cuidado de piel en la formulación de un champú con colágeno, un proceso que antes requería ciclos de investigación independientes. Fabrice Megarbane, presidente de la unidad de productos de consumo de L'Oréal, explicó en la Cumbre Global del Consumer Goods Forum en Viena que la IA permite explorar combinaciones de moléculas y predecir sus efectos en piel y cabello con una velocidad que los métodos convencionales no pueden igualar. La compañía lleva cuatro años integrando esta capacidad en sus laboratorios, lo que la posiciona con una ventaja de madurez operativa frente a competidores que apenas inician la adopción. Mondelez ofrece el caso de uso más cuantificado del sector: el 60% de las recetas desarrolladas con su herramienta de IA mostraron mejoras simultáneas en nutrición, sostenibilidad y costo. Entre los productos resultantes se encuentran las galletas Golden Oreo sin gluten y una reformulación de Chips Ahoy. Filippo Catalano, director de Información y Digitalización de Mondelez, señaló que la herramienta también reduce la dependencia de un único proveedor en la cadena de suministro, un riesgo operativo que quedó expuesto durante las disrupciones logísticas globales de los últimos años. Para los equipos directivos en México y Latinoamérica, el patrón que emerge de estos casos tiene implicaciones estratégicas concretas. En el frente de operaciones, la IA reduce el número de muestras físicas generadas durante el proceso de innovación, lo que acorta tiempos y disminuye costos de I+D. En el frente comercial, permite adaptar fórmulas con mayor agilidad a preferencias regionales del consumidor, un factor crítico en mercados donde los gustos evolucionan rápidamente. La adopción ya no es una apuesta experimental: es una variable de competitividad en ciclos de innovación que se están acortando en toda la industria.
