Reckon.ai: “El uso de la IA debe mejorar la experiencia del cliente, no ser IA por el mero hecho de serlo”

HOSTELVENDING.COM 20/08/2026.- Es más común ver cada día a la Inteligencia Artificial y el unattended retail unidos. La última gran revolución tecnológica parece estar abriéndose paso en las diferentes ramas del sector, produciendo incertidumbre, ilusión y reticencia entre los profesionales.

Para indagar en el estado actual y el futuro de esta relación tecnológica, la redacción de HostelVending ha tenido la oportunidad de entrevistar a Reckon.ai, empresa portuguesa de software (SaaS) especializada en ofrecer software de reconocimiento de producto y gestión remota de máquinas que habilita el retail autónomo y el comercio desatendido.

Con sede en Oporto, esta empresa desarrolla una plataforma impulsada por inteligencia artificial que convierte armarios, frigoríficos y estanterías físicas estándar en micro-tiendas inteligentes y sin caja. La empresa destaca especialmente su tecnología de fusión de sensores, la cual combina visión por computador con sensores de peso para detectar y procesar las interacciones de "coger y listo" con los productos, sin necesidad de que el cliente se registre ni de intervención de un cajero.

P: El mundo de la distribución automática evoluciona a la par de la tecnología y la Inteligencia Artificial se ha convertido en la última gran revolución de los últimos años ¿Cuál es vuestra perspectiva sobre el estado actual de la IA en el sector?

R: Vivimos un momento en el que la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en infraestructura cotidiana. En apenas un par de años hemos pasado de ver la IA como una curiosidad —algo que se probaba en una demo o en una app— a confiar en ella para tareas reales: escribir código, atender clientes, gestionar inventarios, conducir procesos enteros de forma autónoma. La automatización ya no es una línea de producción robotizada; es software que toma decisiones en tiempo real con datos que antes nadie explotaba.

El mercado del retail autónomo se mueve en la misma dirección: está creciendo con fuerza, y el consumidor espera cada vez más este tipo de soluciones, acostumbrado ya a la inmediatez y a la ausencia de fricción en cualquier otro aspecto de su vida digital.

Pero crecer no significa que todo valga. En el retail desatendido hemos visto que los grandes proyectos de reconocimiento de producto a gran escala han tenido resultados desiguales: la tecnología funciona técnicamente, pero no siempre cierra el caso económico cuando se aplica a espacios muy grandes y genéricos. La lección que sacamos de esto es clara: la IA en retail desatendido gana cuando el formato es pequeño, la misión de compra es rápida, y la economía por ubicación tiene sentido. No se trata de aplicar una misma solución a cualquier espacio, sino de adaptar la tecnología a la necesidad concreta de cada emplazamiento. Ese es exactamente el terreno en el que nos movemos: micro-tiendas y frigoríficos inteligentes en ubicaciones específicas, no supermercados gigantes reinventados con cámaras.

P: Las soluciones con IA en el unattended retail acaparan cada vez más espacios, ¿este auge es simplemente fruto de la novedad o realmente la IA se alza como respuesta para las necesidades del consumidor moderno?

R: Creemos que es las dos cosas a la vez, pero en el fondo hay una necesidad muy humana y muy real. Vivimos vidas cada vez más ocupadas: los horarios se han vuelto más largos e imprevisibles, y ya no encajan con el horario de una tienda tradicional. Un enfermero que sale de un turno de noche, alguien que trabaja en una fábrica a las tres de la madrugada, un operario en un turno rotativo en una planta industrial... esas personas no tienen menos necesidad de comprar algo, simplemente no tienen dónde hacerlo. Y en muchos de esos sitios directamente no hay ninguna tienda, ni la habrá nunca. Ahí es donde este tipo de soluciones dejan de ser una comodidad y se convierten en la única opción real.

La IA responde a esa necesidad eliminando la fricción por completo: nada de escanear, nada de teclear, nada de colas, a cualquier hora. Ahora bien, queremos ser honestos: también hay algo de moda en todo esto, y no todo lo que se presenta como "solución con IA" está a la altura. Nuestra postura es clara: para nosotros, lo primero es que el consumidor realmente lo use y le resuelva algo de verdad —rapidez, disponibilidad a cualquier hora, sin fricción—. Ese es el punto de partida; que además ayude al operador a reducir mermas o roturas de stock es lo que hace el modelo sostenible en el tiempo, pero nunca al revés. El uso de la IA debe mejorar la experiencia del cliente, no ser IA por el mero hecho de serlo.

P: En Reckon.ai os centráis en Smart Frigdes y Micromarkets, ¿en qué formas se aplica la IA en estos modelos de negocio y que impacto ha tenido en ellos?

R: Nuestro software de IA combina varias capas de detección —posición en la balda, peso y visión— para determinar con precisión qué producto se ha cogido. Ningún método por sí solo es infalible; por eso no dependemos de uno solo, sino que se verifican entre sí. Esa redundancia es exactamente lo que nos permite dejar la estantería abierta, con más de 40 referencias frescas y variadas al alcance de la mano, en vez de encerrar el producto detrás de un cristal y un código numérico como hace una máquina de vending cerrada.

En segundo lugar, la gestión de inventario en tiempo real: nuestro panel muestra el stock al instante y dispara la reposición antes de que falte nada. En tercer lugar, la analítica de comportamiento y la previsión de demanda, anticipando qué va a hacer falta antes de que se agote. Para el consumidor, el resultado es claro: acceso 24 horas a producto fresco de verdad, la libertad de coger lo que quiere, pago sin fricción, y sin depender de que la máquina no se atasque.

P: Las características del emplazamiento donde se sitúa la máquina (tipo de clientes, demanda, horario…) juegan un papel clave en los negocios de vending, ¿a qué espacios se ajustan estas soluciones con IA? ¿son los mismos que para las soluciones tradicionales o se buscan otras características?

Podemos converger en algunos espacios, pero no en todos, y ahí está el matiz clave. El vending tradicional funciona casi en cualquier sitio, incluidos espacios muy públicos y anónimos, porque no exige ningún tipo de confianza social. Nuestras soluciones de acceso controlado —que se desbloquean con el pago— rinden mejor en entornos semicerrados o de comunidad: oficinas, campus, hospitales, gimnasios, instalaciones industriales, hostelería, hoteles y aeropuertos. Los factores determinantes son el tiempo de permanencia y la recurrencia: ubicaciones con más de 100 personas, turnos largos o de 24 horas, y donde el producto fresco importa. Los hospitales son un caso ideal por el personal de turno de noche que necesita comer a cualquier hora.

Los hoteles y aeropuertos son otro ejemplo perfecto, porque comparten el mismo problema: el viajero llega fuera de horario, cuando la recepción, el bar o el restaurante ya están cerrados, y no tiene dónde comprar nada. Ahí es donde nuestra tecnología no solo llena un hueco, sino que permite algo que antes no era posible: llevar la presencia de un gran retailer a un espacio donde nunca habría tenido sentido abrir una tienda física con personal. Es exactamente el caso que hemos vivido con Carrefour, llevando su marca a un hotel junto a un aeropuerto para dar servicio a los viajeros fuera de horario habitual de comida, algo que sin esta tecnología sencillamente no habría existido.

P: La Inteligencia Artificial tiene la capacidad de analizar datos de ventas, controlar el stock y anticipar que productos serán más demandados, ¿hasta qué punto se traduce en ventajas reales para el operador?

R: Se traduce en ventajas muy tangibles, tanto en el lado operativo como en el de marketing. En el lado operativo, la lógica es clara: saber en tiempo real qué queda en cada mueble significa menos capital inmovilizado en stock, menos ventas perdidas por estanterías vacías, y rutas de reposición mucho más eficientes, ya que solo visitamos lo que realmente lo necesita.

Pero donde esta analítica realmente cambia las reglas del juego es en el lado de marketing y surtido. Un par de ejemplos de nuestros propios datos lo ilustran bien: en hospitales, la fruta fresca representa un 14% del mix de ventas, muy por encima de otros emplazamientos, lo que refleja un perfil de compra más saludable del personal y los visitantes; en oficinas, en cambio, las comidas listas para comer suponen más de una cuarta parte de las ventas, con el pico los jueves a mediodía, señal de que se usa como alternativa real al almuerzo. Esto no es solo un dato curioso: es información que el operador puede usar para ajustar el surtido a cada tipo de cliente y momento del día, en lugar de aplicar el mismo catálogo en todas partes — y eso, directamente, se traduce en menos producto que caduca sin venderse y más ventas por cada visita.

P: Los grandes cambios no suelen ser vistos de la misma manera por todos los integrantes de la industria, ¿consideráis que existe cierto escepticismo por parte de los operadores a la IA?

R: Sí, existe cierto escepticismo, y es comprensible: en el vending, la IA suele describirse como una evolución, no una revolución. Los frenos habituales son tres: coste de implementación, privacidad de datos e incertidumbre sobre el retorno. Pero es un escepticismo que se disuelve rápido en cuanto el operador ve el sistema funcionando con sus propios números.

Ese escepticismo, además, no es igual en todos los países. En mercados más conservadores en la adopción de tecnología —y usamos nuestro propio país, Portugal, como ejemplo— la implementación suele ser más lenta. Ahí influyen varios factores: una cultura de compra todavía muy apegada al trato humano y al pago tradicional, cierta desconfianza inicial hacia dejar un espacio completamente desatendido sin supervisión de una persona, y un tejido de pequeño y mediano comercio donde el cambio tecnológico se adopta con más cautela que en mercados como Alemania, más acostumbrados a la autogestión y al pago digital. No es una barrera insalvable, pero sí exige más pedagogía y más tiempo de piloto antes de escalar.

No combatimos ese escepticismo con promesas, sino con dos cosas: costes y tiempos de implementación ajustados para que el operador pueda validar el modelo rápido, y pilotos medibles antes de escalar, para que la decisión de invertir se apoye en datos reales de esa ubicación concreta y no en una promesa genérica.

P: Una preocupación para muchos operadores que se plantean invertir en implementar esta tecnología para sus negocios es su rentabilidad real, ¿el retorno económico vale realmente la pena? ¿Cómo de cierto es que se puede llegar a duplicar el ticket medio? ¿Podríais darnos un ejemplo concreto de como la IA ha mejorado la rentabilidad de un cliente?

Sí, vale la pena, y lo decimos con confianza porque lo vemos reflejado en los números reales de nuestros propios despliegues. Ahora bien, queremos ser honestos con el dato de "duplicar el ticket medio": es una cifra que circula mucho en el sector, pero que depende muchísimo de la ubicación y del mix de producto, así que preferimos no prometerla como un hecho garantizado. Lo que sí podemos decir con seguridad es que el formato inteligente, con producto fresco y variado, genera un ticket medio consistentemente más alto que una máquina de vending tradicional, precisamente porque el cliente puede elegir entre mucha más variedad y no está limitado a un solo producto por moneda.

Un ejemplo concreto: en uno de nuestros hoteles, el mueble generó más de 30.000 euros de facturación en un trimestre, con un ticket medio de casi 7 euros por sesión de compra y casi 2 productos por compra de media — cifras que un vending tradicional en ese mismo espacio difícilmente alcanzaría, porque el viajero de noche busca algo más que una lata de refresco. La rentabilidad real viene de ahí: de que el cliente compra más productos por visita y vuelve con más frecuencia, mientras nosotros reducimos la merma y las roturas de stock gestionando el inventario en tiempo real. Es esa combinación —más ventas por visita, menos producto perdido— la que hace que la inversión merezca la pena.

P: Otra de las grandes revoluciones que está viviendo el sector es en materia de pagos, ¿Cómo de esencial son los sistemas de pago digitales en Smart Frigdes y Micromarkets con IA?

R: Son absolutamente esenciales; sin ellos el modelo no existe. Los datos lo confirman en nuestro propio mercado. Según el informe de mercado 2024 de la Asociación Europea de Vending y Coffee Service (EVA), en España cerca del 90% del parque de máquinas de pago ya acepta pago sin efectivo —frente a solo un 55% en 2018—, y en Portugal la cifra ronda el 65%, subiendo desde un 20% en 2019. En el conjunto de Europa, el pago sin efectivo ya está instalado en cerca del 85% del parque de máquinas.

En nuestro modelo, el pago es literalmente la llave: el mueble se desbloquea al autenticar el método de pago, lo que además elimina la merma en el punto de entrada. Trabajamos con Adyen y Payter, y aceptamos tarjeta contactless, Apple Pay y Google Pay, con una app opcional pero sin obligación de descargarla para comprar. Esa flexibilidad es deliberada: cada fricción añadida en el momento del pago se traduce directamente en ventas perdidas.

P: Tratando de dibujar una imagen del futuro del sector, ¿Cómo veis la industria de la distribución automática en unos años? ¿Qué forma y papel creéis que habrá adoptado la IA entonces?

R: Vemos un sector en fuerte crecimiento, pero con una consolidación disciplinada. Los propios datos de la Asociación Europea de Vending y Coffee Service (EVA) lo confirman: la base de micromarkets en Europa ha crecido un 171% desde 2019, y la de frigoríficos inteligentes crece todavía más rápido, con más operadores ya ofreciendo smart fridges que micromarkets. Son cifras que arrancan desde una base pequeña, pero la trayectoria es clara e inequívoca.

Nuestra visión: la IA dejará de ser un argumento de venta para convertirse en algo invisible, como hoy lo es pagar con tarjeta. La ventaja competitiva se moverá del "reconocimiento de producto" —que se irá convirtiendo en un commodity— hacia la analítica predictiva, la gestión autónoma del surtido y la integración con el ecosistema del retailer. También habrá una limpieza natural: los proyectos que no cierren el caso económico en su ubicación concreta acabarán desapareciendo. Los ganadores serán quienes combinen precisión técnica, respeto a la privacidad (RGPD por diseño) y una economía por ubicación que de verdad funcione.