Control de turnos, mantenimiento y márgenes, las nuevas aplicaciones que las Estaciones de Servicio pueden crear con IA

Una novedad del turno anterior perdida entre mensajes de WhatsApp; una cuenta que el encargado repite cada vez que cambia una promoción; un desperfecto anotado en un papel que nadie encuentra… detrás de esas pequeñas dificultades puede haber una herramienta pendiente de creación. Y el primer paso para construirla puede ser explicar cómo debería funcionar.

Los operadores de Estaciones de Servicio pueden apoyarse en inteligencia artificial para encontrar soluciones sin escribir personalmente el código. El alcance inicial está en resolver necesidades acotadas, probar una solución y ajustar su funcionamiento antes de incorporarla al trabajo cotidiano.

¿Qué puede hacer hoy la inteligencia artificial por una Estación de Servicio?

Tres especialistas mostraron consultas sobre ventas, entrenamientos con clientes simulados y agentes capaces de leer archivos o iniciar pagos, con un requisito común: permisos acotados y validación humana.

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“La IA ya permite desarrollar aplicaciones describiendo lo que necesitas”, afirmó a Surtidores Miguel Medina, consultor, instructor y socio de Apprendia. En su análisis, la posibilidad de expresar un problema con claridad abre una puerta para quienes conocen la operación del negocio, aunque no tengan formación como desarrolladores.

Esta modalidad suele denominarse vibe coding: el usuario describe una herramienta en lenguaje corriente y la IA genera el código necesario para construirla. Luego puede solicitar modificaciones, señalar errores y precisar qué resultado espera.

Anthropic comunicó esta posibilidad con Artifacts, una función de Claude que permite crear aplicaciones y herramientas compartibles mediante una conversación. En su anuncio del año pasado, la compañía explicó que los usuarios pueden comenzar desde una idea, personalizar creaciones existentes e incorporar capacidades de IA a sus desarrollos.

Google también amplió este camino a principios de este año con el lanzamiento de una actualización de Google AI Studio, orientada a convertir instrucciones en aplicaciones funcionales. Entre las capacidades informadas figuran la incorporación de bases de datos y mecanismos de inicio de sesión mediante una integración con Firebase, además de herramientas compartidas entre usuarios.

Un ejemplo posible sería un registro de novedades entre turnos. El operador podría solicitar una pantalla para cargar pendientes, indicar el sector involucrado y marcar si cada asunto fue resuelto. Antes de desarrollarla, tendría que decidir quién registra la información, quién puede modificarla y cómo se conserva el historial.

Así puede la inteligencia artificial aumentar las ventas en una Estación de Servicio

Simuladores, asistentes y sistemas de análisis permiten practicar conversaciones, advertir desvíos y comparar resultados. La decisión de ampliar una inversión dependerá de indicadores comerciales, laborales y operativos.

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Otra alternativa sería una calculadora de promociones de la tienda. A partir de costos, precios y descuentos ingresados por el responsable, podría comparar escenarios comerciales. Las fórmulas y los resultados deberían contrastarse con cálculos conocidos antes de utilizarlos para definir una oferta.

También podría diseñarse un seguimiento de mantenimiento, con fecha del desperfecto, equipo afectado, responsable y estado de resolución. Son ejemplos de aplicación al sector, no implementaciones ni resultados acreditados en la entrevista.

En diálogo con Surtidores, Medina mencionó precisamente formularios, tableros y registros de tareas entre los desarrollos sencillos que pueden abordarse con asistencia de IA. Sin embargo, identificó el desafío principal antes de la generación del código: determinar qué problema se quiere resolver y describirlo con precisión.

La distinción entre construir una primera versión y sostener una aplicación en uso también aparece en las explicaciones de las propias plataformas. Kelly Schaefer, directora de producto de Google Labs, señaló que es posible crear aplicaciones simples sin conocimientos tradicionales de programación. Para convertirlas en productos utilizados por muchas personas, advirtió que siguen siendo necesarias capacidades técnicas y precisión.

En la misma línea, el consultor de Apprendia planteó que la asistencia profesional puede resultar necesaria cuando llega el momento de alojar la aplicación y asegurar su estabilidad. Guardar información, administrar accesos y mantener el funcionamiento exige resolver cuestiones que una pantalla aparentemente terminada no permite evaluar.

“La capacitación debería preceder al proyecto”, sostuvo Medina. Su recomendación es comprender las posibilidades de la IA y aprender a comunicarse con ella antes de elegir una tarea repetitiva para un piloto. Incorporarla solamente porque otras empresas lo hacen puede conducir a desarrollos sin una necesidad definida.

El aprovechamiento de estas herramientas también se extiende a asistentes internos para consultar procedimientos, documentación y contenidos de capacitación. El asesor indicó, además, el procesamiento de facturas y remitos, las conciliaciones y la identificación de inconsistencias. Para los responsables de gestión, agrega posibilidades de análisis sobre ventas, márgenes y desempeño por turno, siempre sujetas a revisión.

No obstante, advirtió que “la IA no garantiza calidad”. Una respuesta con apariencia profesional puede contener errores o reflejar sesgos de los datos con los que fue entrenado el modelo. Por eso, el resultado necesita contrastarse antes de convertirse en una decisión.

Vieron un problema que nadie resolvía y hoy ayudan a las Estaciones de Servicio con inteligencia artificial

No venden software ni reemplazan sistemas: analizan el funcionamiento de cada establecimiento, identifican tareas repetitivas y ayudan a automatizar el trabajo diario para ahorrar tiempo y optimizar la gestión.

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El cuidado alcanza a la información comercial, confidencial y del personal. Medina recomienda limitar los datos suministrados y evitar identificaciones cuando no sean necesarias para la consulta. También propone definir quién administra las herramientas, qué usos están permitidos y quién establece los criterios de trabajo.

Como complemento, destacó un recurso que Apprendia deja en sus capacitaciones: una biblioteca compartida de prompts. Reunir las instrucciones que dieron buenos resultados permite que el conocimiento circule dentro del equipo y aporta consistencia a informes y comunicaciones con clientes o proveedores.

Para el estacionero que quiera comenzar, su consejo es reducir la escala: “Hacer algo chiquito, un piloto”. Un proceso delimitado permite observar si la aplicación ahorra trabajo, qué errores aparecen y qué ajustes necesita antes de extenderla a otros sectores del establecimiento.