Volver al blogStarbucks Previsión y stock · 2023

Starbucks: la IA que prevé la demanda y cuadra los turnos

Publicado · Julio 2026

¿Cuánta leche pido esta semana? ¿Cuánta gente pongo en el turno del sábado? Starbucks responde a estas preguntas — las mismas que se hace cualquier cafetería — con su plataforma de IA Deep Brew, que analiza ventas, clima y eventos locales para anticipar qué pasará en cada local.

−25%de roturas de stock

Qué hizo Starbucks

Deep Brew cruza el histórico de ventas de cada local con factores externos: la previsión del tiempo, los eventos de la zona, los patrones por día y hora. Con ello prevé la afluencia y la demanda de cada producto, local a local.

Las previsiones alimentan dos decisiones del día a día: cuánto stock pedir (ni de más ni de menos) y cuántos empleados poner en cada franja horaria. También se aplican sistemas de visión que revisan los estantes: lo que antes era una hora de recuento manual ahora son unos 15 minutos con una tableta.

Los resultados

Un 30% menos de exceso de stock, un 25% menos de roturas y una eficiencia laboral entre un 10 y un 15% superior gracias a los turnos ajustados a las horas punta reales. Menos desperdicio, menos "se ha acabado" y menos horas muertas.

¿Y a tu escala?

Un restaurante o una cafetería de Vic tiene las mismas preguntas que Starbucks, y hoy las herramientas para responderlas ya no son exclusivas de las multinacionales: con tu histórico de ventas basta para anticipar la compra semanal y planificar el personal de los días fuertes. Dejar de comprar "a ojo" es una de las mejoras con retorno más rápido que existen.

Fuentes
AI Expert Network — Starbucks & Deep Brew (caso de estudio)
IASKronos IAS

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