Se estima que en México hay más de 600 mil restaurantes y los que están registrados en plataformas de reparto oscilan entre 60 y 70 mil. Eso significa que “90 por ciento no ha podido dar el brinco a transformarse”, expuso el Director General de Uber Eats en México, Daniel Colunga, durante su participación en Wired Summit.

Colunga detalló que, desde su llegada en 2016, Uber Eats tiene 50 mil restaurantes registrados en su plataforma y 8 millones de usuarios mensuales. Y agregó que los restaurantes hacen entre 20 y 25 por ciento de sus ventas a través de canales digitales (plataformas de entrega), como Uber Eats, Rappi o DiDi Food.

Rappi también tiene 50 mil restaurantes registrados en México; mientras que DiDi Food reporta tener 63 mil al 2023.

El moderador del panel “Transformación digital en las industrias tradicionales”, Genaro Mejía, dijo que durante la pandemia de Covid-19 quebraron casi 2 millones de empresas en México y siete de cada 10 siguen sin digitalizarse en el país.

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El desafío de la adopción tecnológica en la industria restaurantera

Colunga expuso que, en el proceso de adopción tecnológica, Uber Eats busca fomentar el acceso a una tecnología de manera sencilla, en una época en la que debes montarte en canales digitales o morir.

Por su parte, el presidente de la Cámara Nacional de la Industria de Restaurantes y Alimentos Condimentados (Canirac), Germán González, expuso que, de los 650 mil restaurantes que componen el sector, 96 por ciento son micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes).

Agregó que, en cuanto a la incorporación de tecnología y digitalización, el primer problema es la falta de acceso: ya que 70 por ciento de los restaurantes son informales y sólo 30 por ciento son establecimientos.

En ese sentido, aseguró que lo más importante es entrar a un modelo de transformación digital; aunque el gran reto es cómo democratizar y bajar un poco la barra de esa complejidad de adopción de tecnología, particularmente en las pymes, que son el sector más rezagado.

González detalló que la adopción de la tecnología por parte de la industria ha sido paulatina, y en principio se usó para tres acciones principales: para que sepan dónde está, mostrar el menú y, en algunos casos, hacer reservaciones.

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Colunga explicó que, para crecer, un restaurante puede recurrir a una estrategia externa o dentro del propio Uber Eats, donde la conversión es mucho más rápida. 

Ahí, a partir de sus datos, hace recomendaciones sobre dónde pueden invertir para aumentar su cantidad de clientes y ventas, dónde abrir su próxima sucursal y darles retroalimentación.

Y aclaró que, pese a que antes solía creerse que es costoso, ahora se ha demostrado el valor de registrarse a una plataforma, ya que es un caso de uso incremental, pues, según González, te abre una venta que no tenías y que no estabas dispuesto a pagar.

El presidente de la Canirac advirtió que, desde hace siete años, con el ingreso de Uber Eats a México, se ha revolucionado el modelo y ahora un restaurante puede ser concebido como uno que produce comida, donde se consume, o un mixto o híbrido.

Finalmente, González enfatizó que tiene que haber un presupuesto a tecnología, principalmente para sistemas de pago, aunque reveló que el gran secreto está en la data y en la cadena de suministro. “Si no estás en el teléfono móvil, no existes”,  concluyó.

Debido a que la mayoría de los modelos de IA han nacido y se han entrenado en inglés, y posteriormente se han traducidos a diversas lenguas, hay una oportunidad de darle el conocimiento de nuestra lengua y nuestra cultura, destacó González Blanco.

Por ello, hay que enriquecerla, entrenarla y darle la personalidad cultural, para que, a partir del análisis de los distintos niveles, sepa diferenciar cuándo se encuentra en México, España o Perú, por ejemplo.

No obstante, el reto es construir esta Inteligencia Artificial, a partir de los datos lingüísticos que se encuentran en las colecciones, museos o incluso en las conversaciones de la vida cotidiana.“Estamos solamente viendo esa punta del iceberg”, advirtió González Blanco, quien también es doctora en Filología Hispánica, para que la IA esté ‘en mi contexto, con mis datos, que sepa diferencias’, y que de esta forma sea una ayuda, no una amenaza. “La máquina nos puede ayudar a darle más brillo”, concluyó.

La Inteligencia Artificial en español tiene una asignatura pendiente, ya que, pese a que es el segundo idioma más hablado del mundo, por más de 600 millones de personas, son pocas las tecnologías que están centradas en nuestra lengua, expuso Elena González Blanco.

Durante su ponencia en Wired Summit 2023, la cofundadora y CEO de CliBrAIn, aseguró que esta tarea pendiente tenemos que resolverla nosotros.

Debido a que la mayoría de los modelos de IA han nacido y se han entrenado en inglés, y posteriormente se han traducidos a diversas lenguas, hay una oportunidad de darle el conocimiento de nuestra lengua y nuestra cultura, destacó González Blanco.

Por ello, hay que enriquecerla, entrenarla y darle la personalidad cultural, para que, a partir del análisis de los distintos niveles, sepa diferenciar cuándo se encuentra en México, España o Perú, por ejemplo.

No obstante, el reto es construir esta Inteligencia Artificial, a partir de los datos lingüísticos que se encuentran en las colecciones, museos o incluso en las conversaciones de la vida cotidiana.“Estamos solamente viendo esa punta del iceberg”, advirtió González Blanco, quien también es doctora en Filología Hispánica por la Universidad Complutense de Madrid, para que la IA esté ‘en mi contexto, con mis datos, que sepa diferencias’, y que de esta forma sea una ayuda, no una amenaza. “La máquina nos puede ayudar a darle más brillo”, concluyó.