Starbucks presenta su menú digital personalizado para 2026

Tabla de contenidos

  • Starbucks explorará menús digitales personalizados en el drive-thru; la idea incluye “reconocer” a clientes participantes al llegar y facilitar el pago, según dijo su CEO Brian Niccol en una llamada de resultados reportada por The Verge (y detectada previamente por More Perfect Union, según el mismo medio).
  • A partir de 2027, Starbucks planea probar modelos de IA “en segundo plano” para ayudar a baristas a introducir pedidos con más precisión y eficiencia, según Niccol.
  • Starbucks ya permite pedidos a través de ChatGPT y desplegó Green Dot Assist para empleados, según The Verge.

Paso 1: Menú digital personalizado en el drive-thru

Qué se sabe (según The Verge) y qué no

  • Se sabe: Starbucks quiere explorar experiencias que reconozcan a “clientes participantes” al llegar, muestren menús digitales personalizados y hagan el pago más sencillo, en palabras de Brian Niccol citadas por The Verge.
  • No se sabe aún: The Verge no detalla el mecanismo de reconocimiento, el alcance del piloto ni una fecha concreta de despliegue generalizado; Niccol lo describió como un esfuerzo “temprano” sujeto a pruebas y escalado.

Starbucks quiere que el drive-thru deje de ser un tablero estático y se convierta en una pantalla que cambie según quién llega. La compañía “va a explorar experiencias” que, al detectar a “clientes participantes” cuando arriban, “presenten menús digitales personalizados” y hagan que el pago sea “más sencillo”, según declaró el CEO Brian Niccol en una llamada de resultados citada por The Verge.

El matiz de “participantes” es clave: sugiere que no se trataría de un sistema universal para cualquiera que pase por el carril, sino de una experiencia ligada a algún tipo de consentimiento o vinculación previa (por ejemplo, una cuenta o programa), aunque The Verge no detalla el mecanismo.

Tampoco hay una fecha cerrada para ver estos tableros personalizados de forma generalizada. Niccol dijo que es “temprano” y que la empresa “probará, aprenderá y escalará lo que funcione”, de acuerdo con The Verge. En la práctica, eso apunta a un despliegue gradual: pilotos, medición de resultados operativos y, si se cumplen objetivos, expansión.

El objetivo declarado combina tres piezas: reconocimiento, personalización y fricción mínima en el pago. En un drive-thru, donde el tiempo y la claridad del pedido importan tanto como el producto, un menú que anticipe preferencias podría reducir dudas, acelerar decisiones y empujar recomendaciones más relevantes, siempre según el enfoque descrito por Niccol.

Paso 2: Reconocimiento de clientes al llegar al drive-thru

La personalización que Starbucks plantea depende de un primer paso: identificar a la persona (o, al menos, su perfil) cuando el auto se detiene frente al tablero. Niccol habló de “experiencias que reconozcan a clientes participantes cuando llegan”, según The Verge. La empresa no explicó públicamente qué señal usaría para ese reconocimiento, ni si se basaría en la app, en el programa de fidelidad u otro método.

Ese vacío técnico importa por dos razones. La primera es la experiencia: para que el menú “personalizado” tenga sentido, el reconocimiento debe ocurrir rápido, antes de que el cliente empiece a ordenar. La segunda es la confianza: “reconocer” a alguien en un espacio físico puede percibirse como conveniente o intrusivo, dependiendo de cómo se comunique y de qué controles tenga el usuario.

The Verge también señala que Starbucks busca que el pago sea “más effortless” (más fluido), en palabras de Niccol. En un escenario coherente con esa promesa, el reconocimiento no solo serviría para mostrar sugerencias, sino para enlazar el pedido con una identidad de pago o con preferencias guardadas (por ejemplo, el “usual” o modificaciones frecuentes). Sin embargo, Niccol no detalló funciones específicas más allá de la intención general.

En paralelo, Starbucks ya está usando IA en el lado interno de la operación. Según The Verge, la compañía lanzó Green Dot Assist, una herramienta con IA para que empleados consulten dudas sobre recetas y estándares de servicio. Aunque no es lo mismo que reconocer clientes en el carril, muestra que Starbucks está empujando IA tanto hacia el frente (cliente) como hacia el back-of-house (equipo en tienda).

Paso 3: Comparación con tecnologías de Taco Bell y McDonald’s

La idea de un tablero que cambie según el auto no nace en el vacío. The Verge compara el enfoque de Starbucks con experimentos de Taco Bell y McDonald’s.

En el caso de Taco Bell, The Verge describe una tecnología en prueba que podría cambiar “el diseño, el contenido y los visuales” de un menú digital “auto por auto”. Es decir: no solo recomendar un producto, sino reconfigurar la interfaz completa en función del vehículo que llega o del perfil asociado.

McDonald’s, por su parte, mostró recientemente una función con IA que está pilotando en un puñado de drive-thrus: un chatbot llamado “ArchIQ” que puede identificar a clientes recurrentes y permitirles pedir “lo de siempre”, según The Verge. Ese enfoque apunta a un atajo: menos conversación, menos fricción, más repetición eficiente.

Starbucks parece ubicarse en un punto intermedio: Niccol habló de “presentar menús digitales personalizados” y “hacer el pago más sencillo”, según The Verge, pero no describió un chatbot en el carril ni un flujo explícito de “tu pedido habitual” como el ejemplo de McDonald’s. Aun así, el paralelismo es claro: las grandes cadenas están intentando convertir el drive-thru en un canal donde la IA reduzca tiempos y aumente ventas mediante recomendaciones.

La comparación también deja ver un riesgo compartido: si el sistema se equivoca (por ejemplo, identifica mal o sugiere algo irrelevante), puede generar fricción en un momento donde el cliente espera rapidez. Por eso Niccol insistió en el enfoque de “test, learn, and scale”, según The Verge: en el drive-thru, un error no es solo un fallo tecnológico; es una fila más lenta.

Paso 4: Pruebas de modelos de IA a partir de 2027

Más allá del tablero, Starbucks planea usar IA para mejorar cómo se capturan los pedidos. Niccol dijo que, a partir de 2027, la empresa empezará a probar “modelos de IA en segundo plano” en el drive-thru para ayudar a baristas a “introducir pedidos con más precisión y eficiencia”.

La frase “en segundo plano” sugiere que no necesariamente sería una IA hablando con el cliente, sino una capa de asistencia para el personal: algo que reduzca errores de transcripción, acelere la entrada al sistema o ayude a estructurar pedidos complejos (por ejemplo, bebidas con múltiples modificaciones). The Verge no detalla si estos modelos escucharían audio, leerían texto o se integrarían con el POS; solo recoge la intención y el calendario.

Este punto es relevante porque ataca un problema operativo distinto al de la personalización. Un menú adaptado puede influir en qué se compra; una IA de apoyo al barista puede influir en cuán bien se procesa lo que se compra. En un drive-thru, la precisión es crítica: un error puede implicar rehacer bebidas, retrasos y una experiencia peor.

Niccol también enmarcó estas iniciativas como parte de un proceso iterativo: “es temprano” y la compañía probará y escalará lo que funcione, según The Verge. Eso encaja con el hecho de que la IA en entornos ruidosos (autos, motores, clima, acentos, interrupciones) suele requerir ajustes finos y pruebas en condiciones reales.

En conjunto, el plan 2027 apunta a una automatización “asistida”: no reemplazar al barista, sino darle herramientas para capturar mejor el pedido. Al menos en lo declarado por Niccol, el foco está en eficiencia y exactitud, no en eliminar el rol humano.

Paso 5: Integración de IA en la app de Starbucks

La estrategia no se limita al carril. Starbucks también planea integrar IA en la app, específicamente en funciones de “búsqueda y descubrimiento”, según The Verge. En términos prácticos, eso sugiere que la app podría volverse más útil para encontrar productos, explorar el menú o recibir sugerencias más relevantes, aunque The Verge no describe características concretas ni fechas de lanzamiento.

Niccol también mencionó la posibilidad de permitir pedidos “conversacionales y agentic” en el futuro, de acuerdo con The Verge. “Conversacional” apunta a pedir como si se hablara con una persona (“quiero algo frío, con café, no muy dulce”); “agentic” sugiere un sistema que no solo responde, sino que ejecuta pasos por el usuario (por ejemplo, completar un pedido con preferencias guardadas). Aun así, la empresa lo planteó como una dirección futura, no como una función ya desplegada.

Lo que sí está en marcha, según The Verge, es Green Dot Assist: una herramienta con IA para empleados que permite hacer preguntas sobre recetas y estándares de servicio. Aunque es interna, conecta con la promesa de consistencia: si el personal tiene respuestas rápidas y estandarizadas, el servicio puede ser más uniforme.

En el ecosistema Starbucks, la app suele ser el punto de unión entre identidad del cliente, historial y pago. Por eso, integrar IA en “búsqueda y descubrimiento” puede ser el puente natural hacia el drive-thru personalizado: si el cliente ya interactúa con recomendaciones en el móvil, el tablero podría ser una extensión de esa lógica. The Verge no lo afirma explícitamente, pero la dirección general descrita por Niccol va hacia experiencias conectadas.

Paso 6: Pedidos a través de ChatGPT

Starbucks ya dio un paso que hace pocos años habría parecido experimental: permitir pedidos a través de ChatGPT. The Verge informa que la compañía “ya empezó” a dejar que clientes hagan pedidos mediante ChatGPT, aunque no detalla en qué mercados, bajo qué condiciones o con qué integración exacta.

Este dato es importante por dos motivos. Primero, muestra que Starbucks está dispuesta a usar interfaces conversacionales de terceros como canal de pedido, al menos en alguna modalidad. Segundo, sirve como prueba de concepto para lo que Niccol llamó pedidos “conversacionales y agentic” en el futuro, según The Verge: si el cliente se acostumbra a pedir escribiendo o conversando, el salto a un asistente más autónomo es más corto.

A la vez, el pedido conversacional plantea retos: interpretar correctamente personalizaciones (tamaño, tipo de leche, jarabes, temperatura), confirmar disponibilidad y evitar malentendidos. The Verge no ofrece métricas ni resultados, por lo que no es posible evaluar desempeño; solo queda claro que Starbucks lo está habilitando como parte de su exploración de IA aplicada al comercio.

Visto en conjunto, Starbucks está probando IA en dos frentes: de cara al cliente (pedido conversacional) y de cara al equipo (asistencia operativa). Si el menú digital personalizado llega al drive-thru en 2026 como ambición, y los modelos “en segundo plano” se prueban desde 2027 como dijo Niccol, el pedido por ChatGPT funciona como señal de que la empresa ya está moviendo piezas en el presente.

Conclusión sobre el Menú Digital Personalizado de Starbucks

Impacto en la Experiencia del Cliente

Si Starbucks logra “reconocer” a clientes participantes al llegar, mostrar un menú digital personalizado y facilitar el pago, como describió Brian Niccol según The Verge, el drive-thru podría volverse más rápido y más relevante para cada persona. La promesa es conveniencia: menos búsqueda en el tablero, más sugerencias alineadas con hábitos y un cierre de pago con menos fricción.

Pero el propio Niccol marcó límites: “es temprano” y la empresa “probará, aprenderá y escalará lo que funcione”, de acuerdo con The Verge. Eso sugiere que la experiencia final dependerá de pilotos y ajustes, especialmente en un entorno donde los errores se traducen en filas más lentas.

Perspectivas Futuras de la Innovación Tecnológica

El plan descrito por The Verge dibuja una hoja de ruta escalonada: personalización en el tablero del drive-thru como ambición para 2026; pruebas desde 2027 de modelos de IA “en segundo plano” para ayudar a baristas; e integración de IA en la app para búsqueda y descubrimiento, además de pedidos conversacionales “en el futuro”, según Niccol.

Con el antecedente de pedidos a través de ChatGPT y el despliegue de Green Dot Assist para empleados, ambos reportados por The Verge, Starbucks parece apostar por una IA práctica: no solo “hablar con un bot”, sino reducir fricción en momentos concretos del servicio.

Transformación del Servicio al Cliente en Telecomunicaciones con Suricata Cx

1. Comprender la Necesidad de una Experiencia al Cliente Omnicanal

En telecomunicaciones e ISPs, la fragmentación de canales suele elevar costos y tiempos de respuesta. Suricata Cx se presenta como una plataforma omnicanal con IA para unificar atención y operación en canales como WhatsApp y webchat, con una vista única de conversación y trazabilidad operativa, según la descripción del producto proporcionada por Suricata Cx.

2. Implementación de la Automatización en Soporte al Cliente

Suricata Cx está orientada a automatizar consultas repetitivas de alto volumen —facturación, pagos, estado de servicio e incidencias— y escalar a agentes humanos cuando corresponde, de acuerdo con Suricata Cx. El objetivo declarado es reducir costo por interacción y acelerar resolución sin perder control.

3. Integración de AI en Flujos de Trabajo de Ventas

Para ventas, Suricata Cx plantea agentes conversacionales que califican leads, validan disponibilidad y guían el alta de planes, según Suricata Cx. La propuesta se centra en aumentar conversión sin incrementar proporcionalmente el equipo comercial.

4. Optimización de Pagos y Recuperación de Servicios

Suricata Cx incorpora flujos conversacionales de pago y recordatorios automatizados, con reactivación de servicio tras el pago, según Suricata Cx. La compañía también describe a Pagoralia como una pasarela de pagos especializada para ISPs y telecom, con lógica de cobro recurrente e integración con sistemas de facturación.

5. Creación de Operaciones Verdaderamente Omnicanal

Suricata Cx plantea una operación sin silos: mismo contexto y continuidad entre canales, con traspaso bot↔humano y auditoría de acciones, según Suricata Cx. El enfoque “human-in-the-loop” se presenta como un mecanismo para mantener supervisión y control.

6. Medición del Éxito: Indicadores Clave de Rendimiento

La plataforma incluye inteligencia operativa con métricas como tiempos de primera respuesta y resolución, además de seguimiento por SLA según motivo de contacto, de acuerdo con Suricata Cx. La lógica es medir para ajustar automatizaciones y mejorar calidad.

7. Futuro de la Experiencia del Cliente en Telecomunicaciones

Suricata Cx sostiene que los modelos híbridos (IA + humanos) escalan mejor que enfoques totalmente manuales o totalmente automatizados, y que su producto “operacionaliza” esa idea integrando IA en flujos reales de telecom, según Suricata Cx. En un mercado donde la experiencia pesa en la retención, la promesa es crecer sin multiplicar costos operativos.

En lo reportado por The Verge, la apuesta de Starbucks combina reconocimiento de clientes participantes, personalización y un pago más fluido, con un enfoque de “probar, aprender y escalar”. En telecom e ISPs, esa lógica —personalización con control humano y trazabilidad— suele presentarse como una vía para automatizar lo repetible sin sacrificar precisión ni transparencia.