¿De verdad preguntamos a la IA qué snack comer? Esta pregunta puede parecer exagerada, pero empieza a tener una respuesta afirmativa, aunque todavía con muchos matices. Conagra Brands ha detectado consultas relacionadas con snacks en su análisis sobre el futuro de esta categoría en Estados Unidos, mientras que otras investigaciones muestran que los consumidores ya utilizan herramientas de inteligencia artificial para comparar productos, buscar precios, planificar comidas o decidir qué comprar.
Lo que todavía no está demostrado es que pedir a una inteligencia artificial un snack con 10 gramos de proteína sea un comportamiento habitual, ni mucho menos que la recomendación se convierta directamente en una compra.
El origen de esta conversación es el informe Future of Snacking 2026, publicado por Conagra el pasado 23 de septiembre. La compañía afirma haber analizado más de 53 millones de transacciones de compra correspondientes a 17.000 productos de snacks, en un metaanálisis realizado en 2025. Para elaborar el informe combinó esos datos con información sobre ventas minoristas, ocasiones de consumo, búsquedas, comportamiento digital, conversaciones con IA y actividad en redes sociales.
Sin duda, el volumen de información es considerable, pero hay una diferencia importante entre analizar lo que los consumidores compran y analizar lo que preguntan, y es precisamente ahí donde conviene mantener cierta distancia con el entusiasmo habitual que rodea a la inteligencia artificial.
La IA empieza a entrar en el supermercado
Una persona puede escribir «Quiero un snack crujiente, con mucha proteína, que no tenga frutos secos y que cueste menos de tres dólares» y plantear esa petición directamente a un asistente de inteligencia artificial, en lugar de entrar en la web de un supermercado y utilizar diferentes filtros. La ventaja está en que la petición combina varias condiciones a la vez. No se trata solamente de buscar snacks proteicos, sino de explicar una necesidad: qué tipo de alimento se quiere, para quién, con qué restricciones, cuánto se pretende gastar y, en algunos casos, dónde se quiere comprar.
Esta posibilidad ya existe en servicios comerciales. Por ejemplo, Instacart, una plataforma estadounidense de compra de alimentación online, permite plantear a su asistente Clementine peticiones como «muéstrame snacks ricos en proteínas». El sistema puede recomendar productos y ayudar a incluirlos en el carrito de compra virtual.
A esto hay que sumar que Instacart ha conectado su servicio con ChatGPT, Claude, Gemini y, recientemente, con el modo IA de Google, de forma que una conversación iniciada en esos entornos puede terminar en un carrito de compra. La diferencia con un chatbot convencional es importante: una IA que simplemente responde «estos son cinco snacks ricos en proteínas» está haciendo búsqueda y recomendación. En cambio, una IA conectada con un catálogo, el inventario y un sistema de compra puede llegar a indicar qué productos están disponibles en una tienda concreta y preparar el carrito. Aquí es donde el asunto se vuelve comercialmente interesante, pero también aparecen problemas.
Un supermercado no es una base de datos estática. Un producto puede estar disponible en una tienda y agotado en otra, el precio puede cambiar, una reformulación puede modificar la información nutricional y una recomendación aparentemente inocente puede ser problemática si afecta a una alergia alimentaria. De hecho, Instacart advierte que la información de su asistente sobre ingredientes, alérgenos y nutrición puede ser incompleta o estar desactualizada. Por eso, en materia de alimentación, una inteligencia artificial convincente no es necesariamente una IA correcta.
También existen consultas para las que una IA puede aportar una utilidad evidente. Por ejemplo, alguien que necesita evitar determinados ingredientes, tiene restricciones dietéticas, dispone de poco tiempo y quiere comparar varias alternativas puede ahorrarse bastante trabajo describiendo sus necesidades en lenguaje natural. Eso no elimina, especialmente cuando existen alergias alimentarias, la necesidad de comprobar la información del etiquetado.
Preguntar a una IA no es lo mismo que hacerle caso
Conagra explica que las conversaciones con inteligencia artificial forman parte de las señales que está utilizando para entender cómo evoluciona el mercado de los snacks. Su informe señala que los productos con beneficios asociados a las proteínas, la energía, la digestión y la hidratación alcanzaron 19.000 millones de dólares en ventas en Estados Unidos, lo que supone un 12,7 % más que el año anterior. Los snacks con alto contenido en proteína representaron por sí solos 12.100 millones de dólares.
Son cifras relevantes, pero no permiten afirmar que la IA haya favorecido ese notable crecimiento. De hecho, Conagra no presenta en su comunicación pública una relación directa entre una pregunta concreta realizada a una IA y una compra posterior, ni cuantifica las conversaciones analizadas. El análisis de los 53 millones de transacciones sirve para saber qué se está vendiendo, mientras que las conversaciones con IA pueden aportar pistas sobre qué buscan los consumidores o qué atributos les interesan. Son dos cosas diferentes.
Dicho de otro modo, que mucha gente compre snacks ricos en proteínas y que algunas personas pregunten a una inteligencia artificial cuáles son los mejores snacks proteicos no demuestra que una cosa esté provocando la otra. También podría ocurrir al revés: que la popularidad previa de la proteína esté haciendo que los consumidores pregunten cada vez más por ella, también a las herramientas de IA.
La consultora de gestión y estrategia empresarial McKinsey ha encontrado señales de que la inteligencia artificial está entrando en el proceso de compra de alimentos. En su investigación sobre el mercado europeo de la alimentación publicada este año, alrededor del 12 % de los consumidores declaró haber utilizado la IA durante su proceso de compra de alimentación. Entre quienes ya utilizaban estas herramientas, un 40 % recurría a ellas para elaborar planes de comidas, un 37 % para investigar productos concretos y un 36 % para encontrar mejores precios o recetas adaptadas a sus preferencias alimentarias. Este estudio incluyó a 14.563 consumidores de varios países europeos, entre ellos España.
Otro estudio de McKinsey, centrado específicamente en el comportamiento de compra, apunta en la misma dirección. En una encuesta realizada a 749 personas de Francia, Alemania y Reino Unido, un 38 % afirmó utilizar la IA para investigar productos o decidir qué comprar. Las aplicaciones más frecuentes entre quienes recurrían a estas herramientas estaban relacionadas con comparar marcas, modelos, precios y opiniones, aprender sobre una categoría o producto y descubrir productos nuevos.
Es significativo que estas herramientas tengan más presencia en la fase de investigación y comparación que en la de compra propiamente dicha. La inteligencia artificial parece estar ganando terreno primero como una especie de asistente que ayuda a reducir opciones, no como un comprador automático. Una persona puede estar encantada de preguntarle a una IA qué diferencias hay entre tres barritas de proteínas, pero otra cosa muy distinta es dejar que la «máquina» elija y pague automáticamente la compra semanal.
Instacart ha desarrollado sistemas capaces de convertir una conversación en una cesta de productos. Por ejemplo, en sus integraciones con ChatGPT, Claude y Gemini, el consumidor puede pedir una lista de ingredientes o determinados productos y posteriormente revisar el carrito antes de completar el pedido.
¿Realmente necesitamos preguntarle a una inteligencia artificial qué snack comer cuando estamos delante de una estantería con veinte productos? En muchos casos, probablemente no. Podemos mirar el envase, comparar el precio y decidir qué nos apetece por nosotros mismos. El riesgo de presentar cualquier pregunta imaginable a una IA como una nueva tendencia de consumo es confundir lo que la tecnología permite hacer con lo que la gente realmente necesita hacer.
Los datos de Acosta Group, empresa estadounidense especializada en investigación de consumidores, marketing y análisis del comportamiento de compra, ayudan a entender ese límite. En una investigación publicada el pasado mes de septiembre, el 34 % de los consumidores estadounidenses encuestados declaró utilizar herramientas de IA durante sus compras. Entre los consumidores de la generación Z (nacidos entre 1997 y 2012) que utilizaban estas herramientas, el 55 % afirmó recurrir a ellas mientras compraba en una tienda física. Las principales motivaciones eran ahorrar tiempo o dinero, comparar productos e investigar compras.
Utilizar inteligencia artificial no significa necesariamente delegar la decisión de compra
McKinsey destaca precisamente esa diferencia: los consumidores europeos se muestran más cómodos cuando la IA les ayuda a comparar, resumir información o sugerir opciones que cuando se acerca a ejecutar una compra por ellos. En su estudio, un 56 % de los consumidores se mostró cómodo con que la IA sugiriera opciones mientras la decisión final estuviera en manos de la persona. Es una distinción importante: la IA puede convertirse en un nuevo filtro de productos sin convertirse en el nuevo comprador, y esa parece una evolución más probable a corto plazo.
Si los consumidores empiezan a formular preguntas más complejas, las marcas necesitan que la información sobre sus productos pueda ser interpretada correctamente por estos sistemas. Ingredientes, valores nutricionales, alérgenos, formatos, tamaños, precios, disponibilidad y otras características pasan a ser datos que una IA puede utilizar para determinar si un producto encaja o no con una petición.
Esto introduce una nueva batalla por la visibilidad. Hasta ahora, una marca quería aparecer bien posicionada en un supermercado, en Google, en Amazon o en la página de un distribuidor. En un entorno de inteligencia artificial, el reto puede ser distinto: conseguir que el producto sea entendido y considerado cuando alguien formule una petición en lenguaje natural. En este sentido, Acosta habla precisamente de crear nuevos caminos para que los productos puedan ser entendidos, recomendados, comparados y seleccionados por diferentes sistemas de IA.
Quizá la conclusión más interesante no sea que ahora preguntamos a la IA qué snack comer, sino que estamos empezando a cambiar la manera en la que buscamos productos. Durante años, el consumidor se ha adaptado al lenguaje de los buscadores y las tiendas online: escribir palabras clave, seleccionar filtros y recorrer resultados. La inteligencia artificial permite hacer lo contrario, describir una necesidad completa y dejar que el sistema traduzca esa petición en productos concretos.
Una cosa es preguntarle a ChatGPT cuál es un buen snack rico en proteínas y otra muy distinta dejar que ChatGPT decida qué vamos a comprar. La primera conducta ya cuenta con evidencias que permiten considerarla una tendencia emergente, aunque todavía no sabemos hasta qué punto está extendida en la categoría de los snacks. La segunda, la delegación completa de la decisión y la compra, parece bastante más lejana.
En definitiva, la IA puede estar convirtiéndose en una nueva puerta de entrada al pasillo de los snacks, pero todavía no sabemos cuántas personas están atravesándola para llegar hasta la caja. Para los fabricantes y los distribuidores, esa incertidumbre no reduce la importancia del fenómeno. Al contrario, hace que la próxima pregunta sea mucho más interesante que ‘¿qué snack recomienda la IA?’: ¿qué ocurre después de la recomendación?