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Su aplicación sobre cámaras ya existentes permitió anticipar desvíos operativos, mejorar la atención al cliente y detectar situaciones como la acumulación prolongada de personas esperando para pagar o la permanencia excesiva de vehículos en los surtidores.
La inteligencia artificial comenzó a ocupar un lugar concreto en la gestión diaria de las Estaciones de Servicio, no como una herramienta futurista sino como un recurso operativo capaz de ordenar procesos, reducir ineficiencias y capturar oportunidades comerciales que antes pasaban inadvertidas.
El uso de sistemas de análisis de imágenes aplicados sobre cámaras ya instaladas permitió transformar un elemento tradicionalmente asociado a la seguridad en una fuente activa de datos en tiempo real para la toma de decisiones, especialmente en playa, caja y tienda.

Este es el camino que inició Sorbona Combustibles a partir de una prueba piloto en una Estación de Servicio urbana ubicada en Santa Rosa, La Pampa. Allí, la tecnología comenzó a funcionar como un observador permanente del flujo operativo, detectando situaciones que impactan directamente en la experiencia del cliente y en la productividad.
La iniciativa surge desde un objetivo definido: automatizar procesos e incorporar inteligencia artificial en un negocio históricamente analógico, como el expendio de combustibles. En ese proceso, la empresa tomó contacto StoreHub Latam, cuya solución tecnológica denominada AuditCam desarrollada originalmente para shoppings y centros gastronómicos, fue adaptada a la lógica operativa de una Estación de Servicio.
“Hoy, las cámaras nos alertan automáticamente cuando se generan filas, un auto permanece demasiado tiempo en un surtidor, aparecen oportunidades de atención o venta desde la tienda, o se producen desvíos operativos que antes detectábamos tarde”, manifestó Mariano Acosta, Gerente General de Sorbona Combustibles.
En diálogo con Surtidores, el directivo explica que el foco estuvo puesto en identificar oportunidades de mejora en la atención al cliente, más que en un esquema de control tradicional.
A partir del análisis automatizado de las imágenes de cámaras IP existentes, el sistema reconoce patrones de comportamiento y desajustes respecto de estándares definidos por la propia empresa.
Uno de los principales ejes es la gestión de tiempos en playa y en línea de caja, una variable crítica para la eficiencia operativa. La solución genera alertas cuando se superan ciertos umbrales, como una acumulación prolongada de clientes esperando para pagar o una permanencia excesiva de vehículos en los surtidores.

“Definimos estándares propios de tiempo en playa”, enfatizó Acosta. A partir de esos parámetros, el sistema emite alertas en tiempo real cuando un vehículo supera el tiempo esperado en el surtidor, permitiendo al encargado de turno intervenir de inmediato y reordenar la operación.
Estas señales no operan como un mecanismo punitivo, sino como una herramienta de intervención inmediata. Aunque en algunos casos el evento ya haya finalizado cuando llega la notificación, la información permite anticipar cuellos de botella y actuar sobre el flujo siguiente, reorganizando prioridades en la playa.
El uso sistemático de datos en tiempo real genera un cambio relevante en la dinámica de los equipos. Los encargados y playeros comienzan a anticiparse a los problemas, a interpretar mejor el movimiento de la estación y a tomar decisiones antes de que el cliente perciba una demora o una mala experiencia.
“Hoy los equipos ya saben qué va a pasar cuando ven que se empieza a formar una cola. La herramienta no solo alerta, sino que entrena una nueva forma de mirar la operación”, describió el gerente general.
El impacto más visible de esta tecnología se observa en la tienda, un área que concentra una porción creciente del margen del negocio. Allí, el sistema identifica situaciones como clientes que permanecen sentados durante largos períodos sin interacción comercial, lo que habilita una acción concreta del personal.

Cuando una persona permanece más tiempo del estándar definido, el encargado recibe un mensaje para acercarse y ofrecer un producto adicional. Estos consumos adicionales refieren a compras complementarias que el cliente no había planificado inicialmente —como café, bebidas, alimentos o promociones del shop— y que se generan a partir de una atención más personalizada.
El resultado es medible: alrededor del 15 por ciento de los clientes a los que se les realiza esta propuesta aceptan la oferta, generando ventas adicionales sin necesidad de campañas promocionales ni cambios estructurales. “No es que esto cambie la economía de la tienda de un día para el otro, pero sí facilita consumos imprevistos y, sobre todo, una mejor experiencia. El cliente siente que alguien se preocupa por él”, remarcó Acosta.
Más allá de esto, el efecto más profundo es el cambio cultural en los equipos. La tecnología deja de ser un sistema externo y se integra a la rutina operativa, promoviendo una actitud más proactiva incluso en ausencia de alertas.
Desde el punto de vista económico, la adopción de este tipo de soluciones presenta una barrera de entrada baja para el estacionero. No requiere incorporar nuevo hardware ni realizar obras, sino aprovechar infraestructura existente con una configuración inicial simple y un esquema de pago mensual por uso.
En términos comparativos, se trata de una inversión sensiblemente menor a otras decisiones habituales del negocio, como incorporación de equipamiento, pero con impacto directo sobre la eficiencia, la rotación y el ticket promedio.
Dejen de hacernos perder tiempo con las aplicaciones y pongan más plateros y todo va andar bien!
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