En 2021, McDonald’s probó una idea que pintaba muy bien: poner un asistente de voz con IA en los autoservicios (en coche) para recoger los pedidos sin intervención humana. Lo desarrollaron con IBM, pero tras tres años y más de 100 locales probándolo, la realidad se encargó de poner la tecnología a prueba.
Pronto las redes se llenaron de vídeos divertidos y surrealistas. Un cliente se encontró con nueve tés helados que nunca había pedido. Otro terminó con un pedido gigante de 260 McNuggets. A otros les añadían beicon sobre el helado, la IA ignoraba sus correcciones o terminaba mezclando el pedido con el del coche de al lado. Al final, en junio de 2024, McDonald’s decidió cancelar el proyecto con IBM para buscar otras opciones.
Lo importante aquí no es que la IA tuviera fallos (al fin y al cabo, cualquier sistema los tiene). Lo verdaderamente útil es entender por qué pasó, porque de eso depende que la IA sea un éxito o un problema para tu negocio.
El error no fue «usar IA». Fue escalar antes de ajustar
El sistema de McDonald’s se enfrentaba a un reto complicado: entender distintos acentos, el ruido de los coches, clientes que hablaban a la vez o personas que cambiaban de opinión a mitad del pedido. Además, la misma solución se implantó casi calcada en más de 100 locales, sin adaptarse a las particularidades de cada sitio.
Al final, en lugar de una herramienta a la medida de cada restaurante, se puso una versión genérica a funcionar a toda prisa. Y cuando una IA intenta abarcar mucho sin un ajuste fino, empieza a responder con total seguridad… pero equivocándose.
Por qué en Enfoca construimos un asistente por cliente
Cuando una empresa acude a nosotros para incorporar un asistente de inteligencia artificial, no empezamos hablando de tecnología ni de plataformas. Lo primero que nos preguntamos juntos es: «¿qué necesita resolver este asistente, a quién va a responder y hasta dónde podemos permitirnos que falle?».
Este punto de partida lo cambia todo. En lugar de soltar una respuesta genérica, enseñamos al asistente a entender la realidad concreta de cada negocio. Definimos de forma muy clara qué temas debe dominar y cuáles no debe tocar bajo ningún concepto, evitando que improvise o invente información. Analizamos cómo preguntan las personas de verdad en su día a día y ponemos en marcha un seguimiento continuo para corregir detalles y mantenerlo siempre al día.
Porque un asistente de IA no es algo que se instala y nos olvidamos. Es una herramienta viva que requiere atención, ajustes y mimo constante para seguir siendo útil y generar confianza en lugar de sorpresas.
Lo que de verdad hay que preguntarse antes de usar IA
No es «¿la IA puede hacer esto?». Técnicamente casi siempre puede. La pregunta que separa un proyecto de IA que funciona de uno que acaba en boca de todos por los motivos equivocados es: ¿qué pasa el día que se equivoca, y quién se entera antes que el cliente?
Si un asistente tiene un objetivo bien acotado y supervisión, cualquier fallo se queda en casa y se soluciona rápido. En cambio, si lanzamos una IA genérica sin ajustar, se equivocará a la vista de todo el mundo.
La IA no reemplaza la visión de negocio; al contrario, la necesita para fijar límites y vigilar el proceso. Eso significa pensar antes de actuar: la clave entre una herramienta útil que transmite confianza y un problema que acaba pidiendo 260 nuggets por error.
Fuentes:
- McDonald’s Reportedly Ends IBM Partnership After AI Drive-Thru Ordering Errors — AI Incident Database
- McDonald’s ended its IBM drive-through AI partnership after viral order failures — AI Failure Index
- McDonald’s AI Drive-Thru 2.0: Lessons From Failure? — CIO.inc
