La modernización de las gasolineras ya no se limita a renovar surtidores o habilitar cobros digitales. El verdadero reto consiste en enlazar cada fase operativa, interpretar los flujos de información y utilizarlos para la toma de decisiones comerciales.
Ese fue el planteamiento central del panel “El futuro de las Estaciones de Servicio: Tecnología, IA y automatización”. La discusión se centró en cómo los operadores pueden ganar control sobre el negocio y reducir fallas en un mercado donde los costos exigen máxima precisión.
La conversación reunió a Alexander Contreras, CEO de Gasnet; Aldo Vargas, CTO de Kernotek; Danny Rutinel, especialista en ciberseguridad de Gold Apple Group; Lars Petter Otten, empresario tecnológico, y Patricia Gil, especialista en factura electrónica. El encuentro fue coordinado por Shaula Montás, business developer, y Luis Polanco, director de Tecnología.
Uno de los consensos principales en los que coincidieron los especialistas fue que acumular métricas no equivale a operar un establecimiento inteligente. Para aportar valor real, las plataformas deben comunicarse entre sí y cruzar las cifras de despacho, ventas de pista y tienda, inventarios y conciliación contable. Si cada registro permanece aislado, el empresario pierde visibilidad para corregir desvíos a tiempo.
Un aspecto crítico del encuentro fue el uso de redes interconectadas para identificar inconsistencias cotidianas, como mermas por fisuras en tanques o irregularidades en el manejo de efectivo.
Cuando los sistemas volumétricos y los movimientos de caja no dialogan, rastrear el origen de los faltantes resulta complejo. La consolidación de la información permite contrastar el combustible recibido contra el expendido y verificar si los ingresos cuadran con el despacho real. El objetivo no es solo registrar el error, sino anticiparlo.
Frente a la volatilidad de los precios internacionales, contar con cifras consolidadas también facilita decisiones de compra, reposición de inventario, expansión de islas o diseño de programas de lealtad. La innovación no busca desplazar la experiencia del empresario, sino complementar procesando volúmenes de datos inabarcables de forma manual.
El debate abordó además el salto hacia la inteligencia artificial agéntica. A diferencia de los modelos generativos que responden consultas o redactan textos, estos agentes monitorean continuamente las métricas de la empresa y ejecutan tareas bajo parámetros preestablecidos.
Entre los ejemplos citados destacó la posibilidad de supervisar el consumo en tiempo real, proyectar la demanda y emitir alertas automáticas ante quiebres de stock, llegando incluso a generar órdenes de compra según las atribuciones concedidas por el titular. Asimismo, esta tecnología puede auditar el consumo de flotas corporativas, validar cargas y conciliar pagos.
Como referencia global, se mencionó el esquema de la Abu Dhabi National Oil Company, donde conviven el reconocimiento automático de vehículos, el despacho robótico y el cobro desatendido. Aunque este nivel de sofisticación aún dista del contexto latinoamericano promedio, los expertos enfatizaron que el paso previo e indispensable es unificar las bases de datos locales.
La adopción de estas herramientas enfrenta también barreras internas. Persiste cierta reticencia a considerar el software como una inversión de capital, a menudo por una delegación basada en la confianza sobre administradores que, en realidad, carecen de instrumentos analíticos integrales.
Por ello, los especialistas coincidieron en que la transformación debe iniciar garantizando la trazabilidad básica de las operaciones antes de incorporar soluciones más complejas.
