Hoy en las Estaciones de Servicio, la inteligencia artificial no necesariamente aparece con forma de robot ni como una promesa futurista. Entra por lugares mucho más cotidianos, donde se encuentran las pequeñas fricciones de todos los días.

Aunque la adopción todavía es desigual, la tendencia ya se percibe en distintas bocas de expendio. Algunos operadores avanzan con soluciones aplicadas a la organización interna, la seguridad, la lectura de indicadores y el análisis de datos, mientras otros transitan una etapa inicial, apoyándose en asistentes como ChatGPT para redactar comunicaciones, preparar presentaciones, elaborar informes o procesar documentación administrativa.

Esa primera aproximación también muestra un cambio cultural. Los equipos comienzan a capacitarse, probar usos posibles y pensar de qué manera sumar este tipo de herramientas sin alterar de golpe la dinámica del negocio. 

En lugar de partir de la tecnología en abstracto, el camino más práctico suele ser identificar una tarea repetitiva, una demora frecuente o una información que existe pero no se aprovecha.

El cambio no ocurre de un día para el otro ni necesariamente exige grandes inversiones. En muchos casos, empieza por ordenar información dispersa y convertirla en insumos más claros para decidir. Para el estacionero, eso puede significar detectar desvíos con mayor rapidez, comparar resultados por períodos, anticipar necesidades de personal o reducir el tiempo que demandan tareas que hasta ahora dependían casi por completo de controles manuales.

Betina Cuchereno, operadora del Grupo Innovía, explicó que en su caso la incorporación de herramientas digitales ya forma parte de la gestión diaria. “Nosotros intentamos incorporar la IA a todo: recursos humanos, sistema de seguridad, informes de indicadores con Power BI y tablero de comandos”, señaló en diálogo con Surtidores.

Sin embargo, uno de los usos que más se repite es en la administración del personal y tiene sentido en una actividad que funciona con horarios extensos, turnos rotativos y alta rotación. 

“Para el área de recursos humanos la experiencia es excelente. Nos ayudó mucho en la digitalización de los legajos, la comunicación integrada y el orden de cronogramas de trabajo”, afirmó Cuchereno. 

Por su parte, la lectura de datos es otro terreno donde esta tecnología se posiciona. Las estaciones ya generan información de manera permanente a través del sistema de gestión, los medios de pago, la tienda, las ventas por turno, las promociones, los movimientos de caja y los consumos diarios. 

El problema aquí es la dificultad para interpretar todo eso a tiempo. Allí aparecen los tableros de comando, que permiten transformar reportes dispersos en una visión más ordenada del negocio. 

Este tipo de integración ayuda a responder preguntas concretas: qué turno rinde mejor, dónde se generan diferencias, cómo evolucionan las ventas, qué medios de pago concentran más movimiento o qué sectores requieren una revisión más fina. 

Todos los operadores consultados sostienen que la inteligencia artificial no reemplaza la experiencia personal, pero puede facilitar una lectura más rápida de patrones que antes quedaban escondidos entre planillas, cierres y reportes administrativos.

Una de las demandas que empieza a crecer es la vinculada a los cierres de caja y la conciliación de pagos. A medida que crece el uso de aplicaciones, tarjetas bancarias, billeteras virtuales, promociones y programas de fidelización, el control diario se vuelve más complejo y exige mayor precisión.

La automatización podría cumplir una función práctica en esa tarea: cruzar comprobantes, detectar diferencias, ordenar reportes, identificar movimientos pendientes y alertar sobre inconsistencias antes de que se acumulen. Para el estacionero, el beneficio no pasa solo por ahorrar tiempo, sino por ganar trazabilidad en una zona cada vez más fragmentada de la administración.

Otro campo que despierta interés es el análisis de imágenes. Las cámaras, históricamente asociadas a la seguridad, pueden convertirse en una fuente de información operativa cuando se combinan con inteligencia artificial. 

A partir de sistemas de visión computarizada, es posible detectar productos vencidos, filas, tiempos de permanencia en surtidores, demoras en caja, oportunidades de atención en tienda o desvíos respecto de estándares definidos en los protocolos de las petroleras.

La ventaja es que muchas de estas soluciones no requieren instalar nueva infraestructura, sino aprovechar cámaras existentes y sumar una capa de análisis sobre lo que ya se registra. En playa, pueden ayudar a ordenar la circulación y anticipar cuellos de botella. En tienda, permiten observar flujos, permanencia e interacciones comerciales. En seguridad, aportan alertas sobre situaciones de riesgo o comportamientos fuera de lo habitual.

La IA, entonces, no ingresa al sector como una única solución, sino como una suma de aplicaciones concretas sobre problemas conocidos. El desafío para los estacioneros será distinguir qué conviene automatizar y qué debe seguir apoyado en la intervención humana.