La inteligencia artificial se está incorporando a la operación diaria de las Estaciones de Servicio con un objetivo claro: hacer más simple lo que el operador ya hace. No se trata de un proyecto informático complejo ni de instalar nuevos sistemas, sino de usar programas que ayudan a decidir mejor con los datos que ya se generan en la estación —ventas, precios, sensores, cámaras y POS— en menos tiempo.

El enfoque debe ser práctico y progresivo: elegir un problema claro, definir un indicador y medir resultados, entendiendo que toda innovación requiere paciencia, adaptabilidad y prueba constante. Los primeros intentos sirven para aprender y ajustar.

Aleksán Buyuk Kurt, profesor del MBA de la Universidad Di Tella y especialista en negocios digitales y nuevas tecnologías, explicó que la verdadera oportunidad no está solo en adoptar herramientas de inteligencia artificial, sino en reformular la cultura operativa de la estación hacia una lógica de aprendizaje continuo.

En diálogo con surtidores.com.ar, describió que en un entorno de márgenes ajustados y competencia creciente, la IA no reemplaza la experiencia del operador: la amplifica. Permite transformar la intuición diaria —esa lectura del cliente, del clima o del flujo de autos— en evidencia medible y decisiones más rentables. «Cuando los datos dejan de ser un residuo administrativo y pasan a ser un insumo de gestión, la estación se convierte en una organización que aprende todos los días», aseguró.

Cada estación es un mundo aparte, con particularidades operativas y comerciales propias; por eso es importante que los operadores puedan comunicarlas a su bandera o proveedor tecnológico para encontrar soluciones a medida que mejoren la rentabilidad con datos concretos. Si el número cierra, se escala; si no, se cambia el frente.

En mercados como Reino Unido, Estados Unidos y España, cadenas como Shell, BP, Repsol y Circle K integran IA en pricing, logística, seguridad y tienda de conveniencia. Estos sistemas analizan históricos de venta, clima, patrones de tráfico y señales de la competencia para recomendar precios por punto y franja horaria, mejorar la planificación de compras y ajustar promociones en tienda. El resultado es más margen con menos volatilidad, manteniendo competitividad local.

En Argentina, ya comienzan a verse avances tangibles: YPF aplica estrategias de micropricing que ajustan el precio de los combustibles por franja horaria y zona para mejorar competitividad y rentabilidad, mientras que Shell está dando los primeros pasos para sumarse a esta tendencia, evaluando pilotos que integren analítica y comportamiento del consumidor en sus estaciones.

CONTROL DE PÉRDIDAS Y SEGURIDAD

La digitalización redefine la gestión operativa en las Estaciones de Servicio. Los sistemas de visión inteligente permiten detectar comportamientos de riesgo en la playa —como intentos de fuga, uso del celular durante la carga, derrames o ingresos a zonas restringidas— y reconocer patentes asociadas a incidentes previos.

Empresas como ENOC, la estatal de Dubái reconocida por su red de estaciones tecnológicamente avanzadas, ya aplican estas herramientas para reducir siniestros y resolver disputas en caja, demostrando cómo la inteligencia artificial puede generar resultados concretos. En el entorno local, estas soluciones pueden implementarse en la nube, aprovechando las cámaras existentes y reduciendo costos de infraestructura.

Los fabricantes de equipamiento también avanzan en el uso de analítica predictiva para anticipar fallas en surtidores, bombas sumergibles, freezers o sistemas HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado). Mediante sensores y telemetría, los modelos detectan desviaciones en vibración, consumo eléctrico o temperatura, programando intervenciones justo a tiempo y evitando paradas no planificadas que derivan en pérdidas de venta.

TIENDA DE CONVENIENCIA

En el canal de conveniencia, la IA ya permite proyectar la demanda de stock y ajustar pedidos automáticamente para reducir quiebres, validar planogramas mediante visión por computadora y personalizar ofertas de alto margen en el punto de venta o kioscos de autoservicio.

Casos en Europa muestran mejoras significativas en la rotación cuando se combinan variables como clima, hora y perfil de tránsito, un enfoque perfectamente replicable en tiendas locales. En Argentina, ya existen ejemplos de estaciones que incorporan gestión digital de inventarios y promociones dinámicas basadas en el análisis de hábitos de compra, con el objetivo de optimizar la reposición de los productos más demandados.

CARGA DE VEHÍCULOS ELÉCTRICOS

Aunque el segmento de carga eléctrica aún es incipiente en el país, en Europa la IA se utiliza para gestionar la potencia, anticipar picos de demanda y aplicar precios variables según el costo horario de la energía y la ocupación de los cargadores. Experiencias de BP Pulse e Iberdrola evidencian reducciones en los tiempos de espera y mejor aprovechamiento por puerto, un modelo adaptable al desarrollo de corredores locales.

El denominador común es la medición. Para que la inteligencia artificial aporte valor, cada área debe contar con indicadores claros: margen por litro y rotación por franja (pricing); variancia de wetstock y tiempos de respuesta a alarmas; incidentes por 10.000 transacciones y tiempos de cola (seguridad/operación); tasa de quiebre y ventas perdidas (tienda); utilización por puerto y tiempo medio de espera.

SIN DATOS LIMPIOS Y ACTUALIZADOS, NO HAY MEJORA SOSTENIBLE

También es clave la gobernanza de datos y la privacidad. La analítica sobre video o patentes exige señalización adecuada, políticas de retención, accesos controlados y una integración segura con los sistemas existentes (POS, ATG, CCTV, BMS), utilizando APIs y registros auditables para garantizar continuidad operativa y ciberseguridad.

La IA debe implementarse según el problema a resolver, no por la tecnología en sí. Identificar áreas críticas —precios, fugas, quiebres de stock o tiempos de atención—, definir indicadores y evaluar su impacto en la rentabilidad son los pasos iniciales. Si los resultados son positivos, se amplía la aplicación; si no, se ajusta el enfoque.

Como resume Buyuk Kurt, “la IA no debe presentarse como un salto tecnológico, sino como una evolución del negocio”. Así como en su momento se incorporaron POS, cámaras o inventarios digitales, hoy la analítica avanzada es el siguiente paso natural para sostener competitividad y eficiencia.

El foco ya no está en “hacer más con menos”, sino en entender mejor dónde está el valor, anticipar problemas y capturar oportunidades antes que la competencia. “La tecnología es el medio; el verdadero cambio empieza en cómo se decide y en la mirada al cliente”, concluyó el especialista.