En 2026, McDonald’s ha puesto gran parte de sus recursos tecnológicos en la inteligencia artificial (IA) para intentar mejorar uno de los puntos más criticados del negocio: la experiencia de cliente, especialmente en los servicios de drive-thru. La cadena de restauración rápida está implementando soluciones que combinan aprendizaje automático, visión artificial y computación en el borde (edge computing) para reducir errores de pedido, acelerar la gestión de cocina y aliviar la carga de trabajo del personal. Este artículo explora en detalle qué están haciendo, por qué lo hacen y cuáles son los retos y oportunidades reales de estas iniciativas tecnológicas. Además, se analiza cómo encaja este esfuerzo con las tendencias más amplias del sector alimentario y qué dicen algunos informes y expertos al respecto.

La apuesta de McDonald’s por la IA para mejorar las órdenes

Desde 2023, McDonald’s y Google Cloud están desarrollando una alianza técnica global que impulsa la transformación digital de unos 43 000 restaurantes en todo el mundo. Esta infraestructura permite a los locales recoger millones de datos de su ecosistema digital y alimentar modelos de IA que, en teoría, pueden hacer más precisas las predicciones y automatizaciones internas. Por ejemplo, la cadena ya ha empezado a desplegar “Accuracy Scales”, básculas con IA integradas en drive-thrus, quioscos de autoservicio y canales de entrega que analizan el peso real de los pedidos y lo comparan con el peso objetivo esperado en cada combo, marcando discrepancias antes de que la comida llegue al cliente. La meta es clara: minimizar errores que causan devoluciones o insatisfacción del consumidor.

Técnicamente, estos sistemas pueden emplear algoritmos de clasificación y visión por computadora que operan con umbrales definidos de tolerancia —por ejemplo, detectar si un paquete de 10 nuggets pesa menos de 157 gramos, lo que podría indicar un error de porción en esa bandeja concreta. La IA también monitorea en tiempo real el estado de equipos críticos como freidoras y dispensadores mediante sensores que envían datos cada segundo al modelo de edge computing, reduciendo fallos inesperados que antes costaban minutos de inactividad.

McDonald’s también ha explorado la integración de asistentes de voz en los pedidos drive-thru. Aunque hubo pruebas piloto previas con IBM que se detuvieron por problemas de precisión, la nueva generación de sistemas de reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural (NLP) promete una comprensión contextual más profunda de las órdenes complejas, reduciendo la necesidad de repetir combinaciones de productos al operario humano.

¿Qué problemas busca resolver la IA?

El problema concreto que McDonald’s pretende abordar con IA se concentra en varias fricciones clásicos del servicio drive-thru: órdenes incompletas o incorrectas, dificultades de comunicación entre cliente y empleado, tiempos de espera largos, y la constante presión sobre la tripulación del restaurante. Estas experiencias negativas suelen traducirse en pérdida de lealtad del cliente y menor volumen de transacciones por hora.

Antes de las nuevas herramientas, fallos simples como entregar una bebida equivocada o faltar un ingrediente eran frecuentes. Los sistemas de IA de visión artificial pueden analizar imágenes del producto terminado antes de que llegue al cliente y compararlas con una base de datos etiquetada para validar que todos los elementos pedidos están presentes. Técnicamente, se usan redes neuronales convolucionales (CNN) entrenadas con miles de ejemplos de productos servidos para identificar anomalías 1 – 2 segundos antes de la entrega, lo que representa un hito en la automatización de control de calidad en restauración.

Además de mejorar la precisión, la IA puede optimizar el flujo de trabajo en la cocina. Los modelos predictivos basados en series temporales pueden anticipar cuándo un pico de órdenes está por llegar —por ejemplo, entre las 13:00 y las 14:00 en días laborables— para redistribuir los recursos de personal y ajustar los parámetros de cocción en las freidoras y planchas. Este balance dinámico entre demanda y capacidad operativa es una pieza clave de la eficiencia.

Comparativa con otras iniciativas del sector

McDonald’s no es la única cadena enfocada en IA para mejorar el servicio. Wendy’s está desplegando su sistema FreshAI en cientos de locales para agilizar pedidos con reconocimiento de voz y asistentes automáticos, y marcas como Taco Bell han probado sistemas similares aunque con resultados mixtos debido a fallos de comprensión y loops de interacción poco intuitivos.

Starbucks también ha incorporado IA en su plataforma de pedidos móviles para sugerir combinaciones personalizadas basadas en patrones de compra previos, mientras que otros operadores utilizan algoritmos de optimización logística para ajustar rutas de entrega y predicción de demanda en tiempo real en servicios a domicilio. Este tipo de iniciativas demuestra que la industria de comida rápida ve a la IA no solo como una herramienta de control de calidad, sino como un componente integral para competir en mercados donde la velocidad y precisión de servicio son diferenciadores clave.

¿Qué dicen los expertos y los datos?

El mercado global de IA en restauración está proyectado para crecer desde 235 000 millones de dólares en 2024 hasta 631 000 millones en 2028, reflejando la creciente confianza de los ejecutivos del sector en la tecnología como palanca estratégica. Aproximadamente el 62 % de los líderes industriales consideran que la IA puede ofrecer una ventaja competitiva significativa, y el 67 % afirma estar preparado para integrarla en sus operaciones.

Aunque estos datos reflejan optimismo, también existen advertencias. Analistas de Deloitte señalan que implementar estas soluciones a gran escala requiere no solo inversión en hardware y software, sino en talento y gestión del cambio organizativo. Sin las habilidades adecuadas para interpretar los resultados de los modelos de IA y actuar sobre ellos, las mejoras pueden ser menores que las expectativas.

Críticas y riesgos de la IA en McDonald’s

Más allá de las cifras y las capacidades técnicas, hay voces críticas que señalan que algunos sistemas de IA, especialmente los relacionados con atención al cliente, pueden fallar en situaciones del mundo real. Por ejemplo, pruebas de asistentes de voz han sido calificadas por usuarios como poco naturales, repetitivas y a veces incapaces de entender variaciones de pedidos complejas, lo que puede frustrar aún más a los clientes en lugar de aliviar la presión. Aunque estos casos son anecdóticos, ilustran que la IA aún no es infalible.

Además, hay preocupaciones sobre la seguridad de sistemas IA, como ocurrió en 2025 con un programa de contratación automatizado que expuso datos sensibles debido a fallos básicos de autenticación, lo que subraya los desafíos de proteger adecuadamente sistemas automatizados con grandes volúmenes de información personal.

Mirando hacia adelante

McDonald’s está ampliando sus inversiones en IA para abarcar no solo pedidos y cocina, sino también administración interna y experiencia global del cliente. Según anuncios de la propia compañía, en 2026 se seguirán desplegando más herramientas de IA generativa y soluciones basadas en datos para reducir la complejidad operativa y ofrecer experiencias más coherentes en todo el mundo.

Uno de los ejemplos más relevantes es la posibilidad de que la IA asista directamente a los gestores de restaurante en funciones como programación de turnos, predicción de rotación de personal y análisis de satisfacción del cliente, liberando tiempo para tareas de mayor valor humano. Esto implica integrar modelos de optimización matemática con interfaces intuitivas de toma de decisiones.

Reflexiones finales

La aplicación de la inteligencia artificial en McDonald’s representa uno de los intentos más ambiciosos hasta ahora de digitalizar y automatizar procesos tradicionalmente humanos dentro de la industria de la restauración rápida. Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza resultados positivos sin una implementación cuidadosa, capacitación adecuada y un equilibrio entre automatización y toque humano.

Si bien la IA puede mejorar la precisión de los pedidos hasta niveles que los métodos tradicionales no pueden alcanzar, también presenta desafíos operativos, de seguridad y de experiencia del cliente que deben gestionarse de forma proactiva. Para muchas cadenas, la clave será aprovechar la IA como apoyo al servicio humano, no como sustituto total.