TL;DR
El comercio de comestibles se ha optimizado para la visibilidad de los productos, dejando intacta la carga de decidir qué comprar. Los cofundadores de Neomi, Dmytro Lylyk y Vladyslav Mehera, sostienen que la IA debería comenzar desde la persona, utilizando objetivos de salud, restricciones dietéticas y contexto para construir cestas en lugar de responder a búsquedas de productos individuales. La investigación de McKinsey sobre comestibles de 2026 respalda este cambio: casi el 55% de los consumidores quieren recomendaciones nutricionales personalizadas. Los fundadores también trazan una línea en los medios minoristas, argumentando que los productos promocionados deben ajustarse a la intención del comprador en lugar de simplemente comprar visibilidad.
Ir de compras se ha convertido en una extraña paradoja de la vida moderna. minoristadónde consumidores pueden pedir la cena desde sus teléfonos, recibir alimentos en sus puertas y guardar cestas anteriores para una recompra instantánea. Sin embargo, la tarea básica de decidir qué comprar parece permanecer obstinadamente intacta. Es posible que la revolución de las comodidades haya cambiado la logística de las compras de comestibles; no ha eliminado la carga de las compras en sí.
La última investigación de McKinsey sobre comestibles en América del Norte pone de relieve la demanda de comodidad, al descubrir que el 70% de los consumidores prefieren la entrega a domicilio para el cumplimiento de comestibles en línea. Entre esos compradores, el 67% señala como razón el ahorro de tiempo. El atractivo es obvio. Comprar comestibles lleva tiempo y los consumidores han aprendido a eliminar la mayor fricción posible del viaje físico.
AI ahora abre una pregunta diferente para una industria que ha pasado décadas perfeccionando los sistemas de búsqueda, comercialización y recomendación: ¿Qué sucede si el tecnología ¿Empieza con la persona y no con el producto?
La investigación de McKinsey sobre comestibles de 2026 identifica La IA como fuerza capaz de remodelar el descubrimiento y la toma de decisiones, mientras que los minoristas de comestibles esperan que las promociones totalmente personalizadas aumenten considerablemente en los próximos años. El cambio tecnológico tiene el potencial de hacer que la navegación sea menos necesaria.
Dmytro Lylyk y Vladyslav Meheracofundadores de Neomiun asistente de inteligencia artificial para las compras de comestibles, han construido su argumento precisamente en torno a esa premisa. Creen que el comercio de comestibles se ha optimizado para hacer que los productos sean visibles cuando debería aprender a comprender las circunstancias detrás de una compra. “Nuestra filosofía gira en torno a alimentos para la salud, no para los estantes,«, explica Lylyk.»Porque actualmente, los minoristas y las marcas optimizan sus estrategias en torno al embalaje, colocándose en los lineales para llamar la atención y ser elegidos.«
Sostiene que los compradores normalmente eligen entre buscar en catálogos y repetir pedidos anteriores, y ambos comportamientos refuerzan el mismo sistema basado en productos.
Su respuesta es un enfoque que llaman “Alimentos para la salud, no para los estantes.Lylyk y Mehera creen que históricamente los minoristas han invertido mucho en hacer que los productos sean visibles, desde su empaque y ubicación hasta su posición dentro de las tiendas digitales.
Su opinión es que la persona que realiza la compra debe convertirse en el punto de partida. Lylyk explica: “Lo que hacemos de manera diferente es que entendemos las necesidades, tanto emocionales como fisiológicas de un ser humano, incluida la información sobre la salud, las restricciones dietéticas, las preferencias y los objetivos personales como señales que pueden determinar lo que debe estar en una canasta.«
Hoy en día, los compradores desarrollan expectativas cada vez más específicas en torno a la comida, como sugiere la investigación. Casi la mitad de los consumidores busca beneficios funcionales particulares, como alto contenido de proteínas o bajo contenido de azúcar, mientras que casi el 55 % dice que los minoristas que mejor apoyan el bienestar brindan recomendaciones nutricionales personalizadas. Su modelo responde a este cambio tratando la cesta de la compra como una expresión de intención en lugar de una colección de búsquedas aisladas.
La IA puede hacerlo posible porque puede interpretar el contexto. Un comprador que esté pensando en una cena romántica, por ejemplo, puede saber que necesita una comida sin conocer todos los productos necesarios para crearla. Lylyk recuerda a un usuario de Neomi que seleccionó un “Cena Romántica para Dos«Experiencia y vino inesperadamente encontrado incluido en la cesta. El producto no había sido solicitado específicamente; su relevancia venía del contexto. «Podemos ofrecerles una búsqueda más amplia y contextual que agregue productos que realmente ayuden,”, dice.
La misma lógica cambia el papel de la tienda de comestibles. publicidad. Lylyk cree que los productos promocionados deberían entrar en el proceso de compra sólo cuando realmente se ajusten a la intención declarada del comprador. Los medios minoristas a menudo han dependido en gran medida de la visibilidad, pero un sistema de inteligencia artificial capaz de influir en una canasta puede introducir un estándar más trascendental, donde la relevancia debe preceder a la promoción. “La IA podría colocar productos en el carrito solo porque se promocionan, pero no encajarían en el carrito o no cumplirían con las expectativas.«, dice.»Ésa es la frontera que no se debe traspasar.«
Mehera aporta una perspectiva técnica formada por su trabajo en neurociencia y aprendizaje automático, junto con su experiencia previa en tecnología de comestibles. Según los cofundadores, la asociación tiene un equilibrio práctico entre el enfoque de futuro de Lylyk y la visión más fundamentada de Mehera sobre lo que se puede construir.
Su perspectiva combinada también ha expuesto un desafío menos obvio: los propios compradores tienen que aprender a comunicarse con la IA.
Basándose en el comportamiento de los usuarios dentro de 120 cadenas de grandes almacenes, Mehera descubrió que los usuarios inicialmente abordaban la tecnología como un motor de búsqueda convencional, pidiendo leche antes de pasar a otro producto individual. Neomiseñala, comenzó a enseñar a los compradores a comunicar sus necesidades integrales. En su opinión, una descripción de lo que alguien come durante una semana, una cocina preferida o un objetivo dietético particular puede darle a la IA suficiente contexto para construir una canasta más coherente. Mehera ve esto como un comportamiento aprendido que llevará tiempo cambiar.
El impacto también puede afectar a todo el ecosistema de los supermercados. Tanto Lylyk como Mehera imaginan que los compradores eventualmente comunicarán sus necesidades alimentarias a través de sitios web de minoristas, asistentes de inteligencia artificial, plataformas de recetas y aplicaciones dietéticas, y que la tecnología traducirá esas intenciones en productos relevantes. Un modelo así podría ofrecer a los minoristas una relación diferente con el comprador y dar a las marcas una pregunta diferente que responder: ¿dónde encaja un producto dentro de una necesidad humana real?
Lylyk y Mehera creen que los minoristas deberían comenzar a probar las compras basadas en la intención con sus propios compradores y su inventario ahora, mientras el modelo aún está tomando forma. El comercio de comestibles, señala Lylyk, ha pasado décadas ayudando a las personas a encontrar productos, pero la siguiente fase puede depender del aprendizaje de la tecnología para comprender a la persona que los busca.