El nuevo modelo operativo: cómo Nestlé y Arca Continental integran startups, IA y capital estratégico

La industria de alimentos y bebidas enfrenta diversas presiones: cadenas de suministro cada vez más complejas, consumidores que demandan transparencia total, márgenes comprimidos por inflación de insumos, regulaciones más estrictas sobre etiquetado y sustentabilidad, y competencia de marcas ágiles que operan con modelos de negocio radicalmente diferentes.

En este contexto, tres fuerzas están surgiendo como diferenciadores entre empresas que prosperan y aquellas que luchan por mantenerse relevantes:

1. La innovación abierta con ecosistemas de startups

2. La adopción estratégica de inteligencia artificial en las operaciones

3. Modelos sofisticados de inversión que van más allá del venture capital tradicional hacia alianzas corporativo-emprendedor con beneficios mutuos

Estas no son tendencias abstractas ni conceptos teóricos. Son capacidades operativas que empresas como Nestlé, Sodexo y Arca Continental están implementando sistemáticamente para producir, distribuir, vender y relacionarse mejor con sus consumidores, donde las diferencias en velocidad de adopción ya están generando brechas competitivas significativas.

El Chilean Innovation Tech Summit, organizado por ProChile para fortalecer la colaboración bilateral México-Chile en áreas estratégicas como innovación abierta, inteligencia artificial y desarrollo empresarial, reunió a ejecutivos de corporativos alimentarios, líderes de startups tecnológicas, fondos de venture capital y representantes de cámaras industriales para analizar qué está funcionando, qué está fracasando y qué debe cambiar para que la industria latinoamericana de alimentos y bebidas no solo sobreviva, sino que compita globalmente en la próxima década.

Lo que derivó de diversas mesas de discusión —innovación abierta, adopción de IA y perspectivas de venture capital— fue un diagnóstico preciso de dónde está la industria, cuáles son las barreras reales (no las que se discuten en presentaciones corporativas) y, fundamentalmente, qué acciones concretas deben tomar empresas de todos los tamaños para cerrar brechas que se amplían aceleradamente.

1. Innovación abierta: De un área aislada a una transformación integral

Mónica Campos, responsable de Transformación Digital en Nestlé, señaló un cambio fundamental en cómo los corporativos alimentarios abordan la innovación abierta: "Lo primero es romper el paradigma de que necesitas un área de innovación abierta para vivir este tipo de innovación. Durante estos tres años hemos invertido en entender cómo trabajar con startups, porque nos damos cuenta de que nuestro negocio no es ser una aceleradora, no es ser un fondo de inversión, no es ser una incubadora, es ser una empresa que entrega los mejores productos a sus consumidores".

Este reconocimiento (donde el core business de un corporativo alimentario no es gestionar startups sino producir y vender alimentos de calidad) parece obvio, pero representa un giro estratégico crítico. Durante años, empresas grandes crearon áreas de innovación abierta que operaban desconectadas de las operaciones reales del negocio, consumiendo recursos, pero generando poco impacto tangible en productividad, eficiencia o satisfacción del consumidor.

"No necesitamos tener un área de innovación abierta para poder vivir la innovación abierta dentro de la transformación de la compañía", enfatizó Campos. El nuevo modelo integra la búsqueda y colaboración con startups directamente en las áreas funcionales que tienen problemas concretos que resolver: producción buscando eficiencia energética, logística optimizando rutas, comercial mejorando predictibilidad de demanda, calidad implementando trazabilidad blockchain.

a) Desmitificando la relación corporativo-startup

Irene Kamann, Supply Chain Director de Sodexo, abordó directamente los mitos que obstaculizan colaboraciones productivas: "El primero es que es difícil acercarse a los corporativos. Del lado de los emprendedores, es super sencillo acercarse. El reto está en para qué te acercas, cómo te acercas y qué quieres obtener. Otro mito es que los corporativos son el malo, que se aprovecha del emprendedor porque es lento, porque no entiende su visión".

La realidad, según Kamann, es otra: los corporativos son clientes o partners estratégicos, y como en cualquier relación comercial, ambas partes deben entender claramente qué papel juegan y por qué quieren estar en esa relación. "Somos un cliente o somos un partner, y tienes que entender muy bien qué papel juegas y también por qué quieres estar", señaló.

Campos complementó destacando que incluso Nestlé, con recursos significativos, reestructuró su enfoque: "Hasta hace cuatro meses teníamos un área de innovación que hacía de todo y al final nada. Decidimos que cada área tuviera un objetivo de innovación y dentro del equipo pusimos una persona especial para recibir todos estos requerimientos". Esta descentralización permite que las startups interactúen directamente con quienes realmente entienden los problemas operativos específicos y tienen autoridad para implementar soluciones.

b) Los criterios de selección

¿Qué buscan realmente los corporativos alimentarios al evaluar startups? Campos fue explícita: "Lo primero que buscamos es que aporten valor a nuestra cadena. Si es interna, nos ayuda en productividad, eficiencia, ahorro de tiempo, no necesariamente en solo bajar costos. Por otra parte, hay startups que nos pueden apoyar en el impacto al usuario final".

Pero el contexto económico también importa: "Estamos viviendo a nivel global una crisis. Nos cuestan los resultados. Estamos hoy enfocados en bajar costos, en incrementar ganancias, en ser más eficientes. Depende del momento de la compañía", reconoció Campos. En tiempos de presión financiera, soluciones que prometen valor a largo plazo, pero requieren inversión significativa upfront enfrentan barreras más altas que aquellas con ROI demostrable en meses, no años.

Kamann añadió: entender dónde aporta la startup en la cadena de valor. "La industria alimentaria es una cadena amplia. Desde que siembras un grano hasta que entregas al consumidor, reciclas el empaque. Entender a quién le estás hablando, qué es lo que esta persona quiere, qué es lo que esta empresa necesita lograr, es la clave".

c) La complejidad regulatoria

Uno de los insights más valiosos vino de ejecutivos chilenos con experiencia expandiéndose a México, quienes advirtieron sobre subestimar complejidades regulatorias y administrativas. "La experiencia que hemos tenido es que como chilenos creemos que todos los países funcionan igual y la verdad es que México es muy diferente", señalaron.

El problema concreto: "Hemos hecho pilotos muy exitosos y estos emprendedores dicen 'mientras hacemos el piloto, voy a empezar mis trámites para ingresar productos o tener permisos de trabajo'. Cuidado, porque eso se demora. Terminamos el piloto y van seis meses, ocho meses, un año para que llegue el primer producto".

Esta brecha entre éxito técnico del piloto y capacidad de comercialización real frustra tanto a corporativos como a startups. "No minimizar los temas legales ni administrativos. La regulación no sobrepasa el tamaño de las empresas. Ninguna empresa chica, mediana o grande se va a exponer a que le cierren una fábrica por meter una persona que no está registrada laboralmente en México y que no tiene un seguro", advirtieron.

La lección: las startups deben iniciar trámites regulatorios, de importación y laborales en paralelo—no después—de pilotos técnicos exitosos.

d) Humildad corporativa

Campos apuntó que quizás el principio más poderoso para una innovación abierta exitosa es: "Ser suficientemente humilde como corporativo para saber que la respuesta no la voy a tener yo, pero sí el dolor. La startup puede tener la solución y el plan de acción".

Este reconocimiento (que los corporativos son expertos en diagnosticar problemas pero no necesariamente en diseñar las soluciones más innovadoras) invierte la dinámica tradicional donde empresas grandes asumían tener todas las respuestas. "Somos expertos en hacer miles de diagnósticos. Pero pasar a la acción es otra cosa, por eso necesitamos ayuda", admitió.

Cuando un corporativo identifica claramente su "dolor" (un problema costoso, medible, que impacta resultados) y una startup demuestra que tiene la solución con datos y casos comparables, la magia de la innovación abierta ocurre: el corporativo obtiene una capacidad que no podría desarrollar internamente con la misma velocidad o costo, y la startup accede a un cliente con escala que puede transformar su negocio.

2. Inteligencia Artificial: ¿cómo lograr una adopción real?

José de Jesús Hernández, Presidente de CANACINTRA León, contextualizó el estado de adopción de IA en la industria mexicana, especialmente en MiPyMEs:

"Estamos en la brecha más complicada, en la recta más plana, que son pocos años desde que se ha estado socializando más este tipo de aplicaciones. Visualizamos que la integración va a ser hasta cierto punto lenta al principio, pero va a llegar un momento donde va a explotar. A partir de cinco años o máximo diez estaríamos teniendo una implementación más normal de la IA dentro de nuestros negocios".

Esta perspectiva temporal es crítica: mientras corporativos AAA experimentan con IA, la adopción masiva en el tejido industrial mexicano (donde MiPyMEs representan más del 99% de las unidades económicas) todavía está a media década o más de distancia. Las razones son estructurales: acceso limitado a Internet de alta velocidad en zonas industriales fuera de grandes ciudades, brechas en conciencia digital, resistencia cultural, y costos percibidos (aunque decrecientes) todavía prohibitivos para empresas con márgenes comprimidos.

Sin embargo, Hernández fue optimista sobre el potencial democratizador de la IA: "Hay sectores primarios que podrían decirse que se quedaron atrasados o han sido todavía muy rudimentarios, pero con la inteligencia artificial, esa brecha que se estaba haciendo cada vez más grande puede cerrarse. El que iba atrasado en muy poco tiempo va a poder emparejarse con los que iban bastante adelantados".

a) Casos de uso concretos: modelos predictivos en retail alimentario

Rodrigo Nazer, VP Latam de Xbrein, compartió aplicaciones específicas que su empresa implementa en retail de alimentos: "Vinculamos Big Data, Machine Learning y datos geoespaciales para generar algoritmos predictivos de estimación de ventas. Con la data existente y con inteligencia artificial generamos modelos predictores para estimar ventas".

La precisión alcanzada es notable: "Cuando hacemos predicciones de venta, hoy estamos sobre el 90% de precisión. Cuando decimos que se va a abrir un punto de venta y va a vender determinada cosa, estamos teniendo 96 a 98% de precisión", señaló Nazer.

Esa capacidad predictiva permite a cadenas de alimentos optimizar inventarios (reduciendo mermas de productos perecederos), dimensionar correctamente puntos de venta nuevos (evitando inversiones en locales subdimensionados o sobredimensionados), y ajustar mix de productos según características demográficas hiperlocales.

"Todas las decisiones tienen que ir siendo tomadas con data. La inteligencia artificial ha sido clave para poder acelerar estos procesos. Las personas que antes hacían trabajos más manuales se dedican a hacer cosas complementarias, mientras la IA está trabajando y generando modelos predictores", explicó Nazer.

b) ¿Por qué fracasan las implementaciones de IA?

El presidente de CANACINTRA en León ofreció una perspectiva histórica valiosa sobre por qué tantas implementaciones de IA fracasan: "Estudiamos mucho los distintos cambios tecnológicos que han existido en los últimos cientos de años. Nos llamó mucho la atención el cambio del vapor a la electricidad. Con el descubrimiento de la electricidad, las fábricas empiezan a cambiar el motor de vapor por un motor eléctrico y las mejoras en productividad no superaban el 5%".

¿Por qué? Porque simplemente reemplazaron la fuente de energía sin rediseñar el sistema completo. "Es un poco lo que estamos viendo con la inteligencia artificial: la gran mayoría de proyectos corporativos fracasan. Vemos una adaptación bastante débil de lo que ya existe para acelerar el proceso", señaló.

"Entendemos la inteligencia artificial como algo que realmente va a cambiar las industrias y no como utilizar IA para generar mejora continua", agregó. Implementaciones exitosas de IA requieren repensar procesos completos, no simplemente automatizar pasos existentes. Y requieren que la organización completa (no solo un área de innovación) se empape del tema y cambie comportamientos.

c) Los tres ingredientes de una IA efectiva

Los especialistas detallaron tres componentes técnicos fundamentales para que la IA funcione efectivamente en aplicaciones reales:

1. Arquitectura de frenos: "Es como tener un Ferrari. Para manejar un Ferrari con confianza tienes que tener buenos frenos". En contexto de IA, esto significa mecanismos que previenen que el sistema cometa errores catastróficos o tome decisiones fuera de parámetros aceptables.

2. Memoria contextual: "Todos los modelos no tienen todo el contexto de la situación particular en la cual están interactuando. Ese contexto se lo da lo que llamamos memoria. Funciona literal como la memoria humana". Un sistema de IA que interactúa con clientes debe recordar interacciones previas, preferencias, problemas ya resueltos. "El cliente no quiere que le preguntes lo mismo todas las veces", enfatizó.

3. Escalación inteligente a humanos: "Cuando se complica, le pasa la tarea al humano. Nosotros le preguntamos al humano. El humano responde y la persona sigue la conversación con el bot". Al principio el sistema pregunta frecuentemente al humano, pero capturando contexto de esas interacciones va aprendiendo. "Al final, actualmente ya casi ni le preguntamos al humano", señaló.

d) Barreras culturales y generacionales

Hernández identificó obstáculos estructurales para la adopción en la industria mexicana: "La parte cultural, la idiosincrasia, es un reto. Esa resistencia, esos mitos y estereotipos que suceden en las personas, suceden en las empresas. No hablo solo del dueño, hablo de toda la estructura: la parte operativa, administrativa y de dirección".

La edad y brecha generacional también juegan en contra, pero paradójicamente la IA puede cerrar esas brechas: "La implementación de la IA les ha sido más fácil que la implementación de una automatización o una telemetría o una industrialización en un proceso". La IA, por ser más accesible y requerir menos inversión de capital intensivo que automatización física, puede democratizarse más rápidamente.

"La economía de la IA es más baja. Antes, los costos de implementar mejoras de innovación generaban una brecha. El nivel de educación, los estudios que debes tener para aplicar esto también era una brecha. Pero la IA ha venido a reducir y acortar muchísimo las barreras", observó Hernández.

e) El miedo al reemplazo

Nazer abordó directamente la barrera psicológica más común: "Una de las barreras que tenemos con la IA es que cuando llegas a un cliente y le dices lo que está haciendo, dice 'pero me va a quitar mi “chamba”, eso es lo que hago yo'. Esa barrera tenemos que ir trabajándola día a día".

La realidad, insistió, es complementariedad, no reemplazo: "No es que te vaya a quitar la “chamba”. La IA va a ayudar a hacer mejor tu trabajo para que tú te enfoques en lo que realmente te tienes que enfocar y dejes la data trabajando en otras plataformas". La IA procesa volúmenes masivos de datos, identifica patrones, genera modelos predictores; el humano aplica criterio, contextualiza, toma decisiones estratégicas informadas por esos análisis.

"Nos ha dado precisión, nos ha dado velocidad. Hoy una persona que no está utilizando inteligencia artificial en su día a día está siendo menos competitiva", refirió Nazer.

3. Venture Capital y modelos de inversión corporativa

Hernán Fernández, Managing Partner de Angel Ventures, ofreció una perspectiva franca sobre el estado del venture capital en Latinoamérica post-2021: "Tengo una visión no pesimista, pero tampoco creo que Latinoamérica está en su mejor momento. El mejor momento fue 2021, cuando todo mundo levantaba tickets de manera abismal a valuaciones increíblemente grandes. Después esos fondos se quedaron sin dinero y hubo un crunch. Muchas empresas se empezaron a quebrar".

El diagnóstico actual: "Se les están acabando las reservas de capital a muchos fondos. Y los fondos no están levantando capital o está costando mucho trabajo". Las razones son múltiples: muchos fondos no han devuelto capital a sus inversionistas (el famoso DPI—Distributed to Paid-In—es bajo), lo que dificulta levantar fondos subsecuentes; temas de regulación que dificultan captación de capital institucional; y conservadurismo cultural en la región que frena decisiones de inversión.

Sin embargo, Denis Yris, Fundador y CEO de Wortev Capital, fue más optimista: "Estamos entrando en una muy buena época en la región para venture capital. El ecosistema está madurando mucho. Vemos que se van a mantener esos tres, cuatro o cinco billones de dólares de inversiones por año en la región, pero se están haciendo en menos empresas, en menos rondas. Los venture capital están siendo mucho más selectivos, eligiendo emprendedores extraordinarios y apostando más fuerte. Son menos rondas, pero más competitivas".

a) El rol estratégico del Corporate Venture Capital

Gonzalo Soriano, Jefe de Inversiones de Arca Continental Ventures, detalló cómo operan los brazos de venture capital corporativo en la industria de alimentos y bebidas: "Primero planteamos retos específicos de negocio. Tenemos verticales relacionadas con nuestro ecosistema comercial (tiendas del canal tradicional que atendemos cada semana). Otra relacionada con desarrollo de nuevo negocio sostenible. La evolución de la cadena de suministro. Y el futuro del trabajo".

El proceso es estructurado: "Hacemos un entendimiento profundo de los retos del negocio. Salimos al ecosistema emprendedor con fondos, universidades, aceleradoras, a crear programas para prospectar tecnologías. Estructuramos pruebas de concepto cortas, lo más concisas posible, que nos puedan dar respuesta a alguna hipótesis.

Cuando logramos validar que esto puede expandirse a nuestro negocio y nos da un retorno estratégico que mueve la aguja (en el top line, en el bottom line, o en indicadores estratégicos como seguridad de colaboradores, eficiencia de uso de agua o energía), ahí es donde podemos invertir", explicó Soriano.

Lo crítico: "No me traigas la solución, tráeme las credenciales. Para corporativos es mucho más valioso tener un socio, un experto en esa industria o tecnología, para que creemos una propuesta de valor que luego pueda escalar a todas las empresas similares a nosotros", añadió.

b) Datos que justifican la estrategia corporativa

Federico Gómez, Director de Cathay Latam, compartió un dato relevante: "El corporate venture capital hoy por hoy participa en el 25% de las rondas y aporta un 50% del capital a nivel global. Los corporativos juegan un rol fundamental".

¿Por qué invierten los corporativos? Fernández de Angel Ventures lo resumió: "Primero, acceso a innovación. Si no le estamos abriendo el juego a lo que está pasando en ciertas regiones del mundo, acercarles startups, acercarle oportunidades comerciales sin que tengan que invertir para empezar. Después, una vez que conocen la empresa y están trabajando juntos, se dan muchas oportunidades de coinversión. Y footprint latinoamericano—te da visibilidad y nivel de entendimiento".

Para las startups, el valor va más allá del capital: "Los corporativos podemos ser buenas plataformas de crecimiento. Si haces una prueba de concepto en Arca Continental en Argentina, se sube a dirección, se comunica y de repente en cuestión de meses ya estás operando en toda la región", señaló Soriano.

c) Errores que cometen emprendedores latinoamericanos

Yris de Wortev Capital fue directo sobre errores sistemáticos: "Tenemos muchos años como ecosistema para que sigamos volteando a ver Silicon Valley y creernos que somos algo similar y que crezcamos bajo esos mismos supuestos. Ese es un gran error que a la industria le ha costado entender".

Tres cambios fundamentales que deben hacer emprendedores latinoamericanos:

1. Gastar como si el dinero fuera ilimitado: "No puedes gastar dinero como si fuera una fuente ilimitada de recursos como lo hacen los gringos", advirtió. El capital en Latinoamérica es más escaso y caro; quemarlo aceleradamente sin demostrar tracción sólida es fatal.

2. Tropicalización, no innovación pura: "La innovación al 100% (algo completamente nuevo) en Latinoamérica son empresas del menos del 1%. Casi la gran mayoría son negocios tropicalizados de cosas que ya funcionan en Europa o mercados desarrollados, adaptados a la realidad latina. Y no está mal", señaló Yris. Reconocer esto permite enfocar recursos en adaptación inteligente.

3. Cuidar unit economics religiosamente: "El dinero es sagrado, el dinero se cuida, los márgenes se cuidan. Cada decisión que tomemos tiene que estar fundamentada. No te enamores de una industria en tres horas en un café y firmes términos en una servilleta.

Yo estaría aterrorizado", confesó Yris. Unit economics sólidos (márgenes que funcionan, CAC que permite escalar rentablemente) deben ser la base, no algo que "se arreglará con escala".

Consejos prácticos para emprendedores 2026

Los panelistas cerraron con recomendaciones concretas:

Conocer profundamente el reto que atienden: "Muchas veces tratamos de encontrar una solución y buscar un problema. Es justo lo contrario. Entender cuál es el reto puntual y si tu solución es un fit perfecto o tiene que hacer ajustes", advirtió Soriano de Arca Continental.

Compartir casos de uso existentes: "Si ya tienen casos de uso con otros corporativos, compártanlo. Esos son elementos que nos facilitan avanzar", agregó.

No levantar más capital del necesario: "No levanten altas rondas de capital. Levanten lo que sea necesario con un objetivo particular. Asuman que no van a levantar otra ronda. Si piensan que van a levantar otra ronda, ahí empiezan los problemas".

Transmitir energía genuina: "Más allá de que me presenten el proyecto, que se les note genuinamente ese fervor. Mientras transmitas esa energía es el arma secreta para poder levantar dinero".

Aprender a vender con valor: Hernández de CANACINTRA fue enfático: "Pasar de una cultura de miedo al riesgo a una cultura de tolerancia al riesgo. El 90% de las empresas en Latinoamérica les compran y el 10% saben vender. Debemos aprender a vender con valor, con rentabilidad, entendiendo cómo vamos a generar mayor valor a la empresa".

3 grandes tendencias que definirán la próxima década

El Chilean Innovation Tech Summit dejó claro que la industria de alimentos y bebidas en México y Latinoamérica está en un punto donde tres capacidades específicas están separando a los líderes de los rezagados:

1. Innovación abierta descentralizada e integrada: Los modelos de áreas de innovación aisladas están obsoletos. El futuro pertenece a empresas que integran colaboración con startups directamente en áreas funcionales con problemas específicos, dolores medibles y autoridad para implementar soluciones. La humildad corporativa, esto es reconocer que la startup puede tener mejores respuestas que el gigante, es la punta para avanzar.

2. IA aplicada a problemas reales: Más allá del hype y los pilotos de prueba, la IA que transforma negocios es aquella que rediseña procesos completos (no solo los automatiza), que incorpora arquitectura robusta (frenos, memoria, escalación inteligente), y que genera resultados medibles en productividad, precisión predictiva o eficiencia operativa. Las empresas que esperan cinco años para "ver cómo evoluciona" la IA estarán compitiendo contra rivales que ya la dominan.

3. Modelos sofisticados de inversión corporativa: El venture capital corporativo ya no es escribir cheques y esperar retornos financieros. Es identificar capacidades estratégicas que el corporativo necesita adquirir o desarrollar, encontrar startups que las tienen, estructurar pilotos que validen hipótesis rápidamente, e invertir cuando el impacto estratégico está demostrado. Los corporativos que solo ven startups como proveedores pierden oportunidades de partnership que pueden transformar industrias.

Las barreras culturales, regulatorias y de capacitación siguen siendo reale, especialmente para MiPyMEs que representan la mayoría del sector industrial. Pero como señalaron los panelistas, la IA y modelos de innovación abierta están democratizando acceso a capacidades que antes requerían recursos masivos. La brecha entre quienes adoptan y quienes esperan se ampliará exponencialmente en los próximos cinco años.

Para la industria de alimentos y bebidas en Latinoamérica, el mensaje es claro: innovación abierta, inteligencia artificial y capital estratégico no son opcionales ni experimentales. Son capacidades que determinan competitividad, y el tiempo para desarrollarlas es ahora.