México enfrentará 39 días de alta e imprevisible demanda en el retail por el mundial de fútbol, impactando con picos de consumo masivo a Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey y otros mercados clave.

Este evento generará picos de demanda bruscos y localizados, no un aumento estacional común, que dependerán de los calendarios de juego, los resultados de los equipos y la ubicación de los aficionados, quienes en su mayoría no estarán en los estadios.

El 70% de los espectadores verá los partidos en casa, lo que concentrará la demanda en supermercados y tiendas de conveniencia de manera inmediata durante las horas previas al juego, disparando el consumo de cerveza, refrescos, botanas y alimentos frescos o congelados

En el torneo de 2018 las botanas lideraron las ventas en México, y para 2026 los distribuidores prevén aumentos del 10% al 20% en bebidas, con picos de hasta el 40% en marcas líderes, lo que representa una gran oportunidad, pero también un alto riesgo logístico para el retail. Para los retailers, la oportunidad es clara. Pero también lo es el riesgo.

¿Por qué es tan difícil pronosticar la demanda durante el torneo?

Los métodos de pronóstico tradicionales se basan en patrones. Se apoyan en datos históricos de ventas, tendencias estacionales y cambios graduales en la demanda. Un evento futbolístico global de esta magnitud no sigue esos patrones.

La demanda durante el torneo depende de una combinación de factores que cambian a diario:

• Calendarios de partidos y horarios de inicio
• Qué selecciones juegan y dónde
• Actividad local de aficionados cerca de estadios y fan zones
• Condiciones climáticas
• Sentimiento social y momentum a medida que avanzan las selecciones

Si México avanza, cada victoria puede aumentar aún más la demanda en los partidos siguientes. No se trata de curvas suaves, sino de picos.

Para los planificadores que utilizan herramientas de pronóstico tradicionales o procesos basados en hojas de cálculo, las señales de demanda solo se hacen visibles en los datos de ventas cuando ya es demasiado tarde para reaccionar.

El costo de equivocarse.

En un plazo de 39 días, hay poco margen de error.

Si se subestima la demanda, los anaqueles se quedarán vacíos justo en el momento en que los clientes estén listos para comprar. Eso significa ingresos perdidos y compradores frustrados que tal vez no regresen.

Por el contrario, si la previsión es excesiva, los comercios se quedarán con un exceso de inventario una vez que termine el torneo, especialmente en las categorías de productos frescos, donde la vida útil es limitada. Eso inmoviliza el capital de trabajo y aumenta el desperdicio.

El retail de alimentos ya opera con márgenes ajustados. Durante un evento de alta intensidad, las decisiones erróneas en materia de inventario se magnifican. El verdadero desafío consiste en comprender dónde y cuándo se producirá la demanda a nivel de tienda.

De la planificación reactiva a la detección de la demanda.

Aquí es donde la detección de la demanda basada en Inteligencia Artificial de RELEX Solutions cambia las reglas del juego.

En lugar de basarse únicamente en las ventas históricas, los modelos de IA utilizan una amplia gama de señales externas y actualizan continuamente los pronósticos a medida que cambian las condiciones. Para un evento como el torneo de fútbol más grande del mundo, eso incluye datos estructurados, como los calendarios de los partidos, y señales no estructuradas, como las tendencias en las redes sociales.

Los sistemas de IA pueden:

• Anticipar picos de demanda ligados a partidos y selecciones específicas
• Ajustar los pronósticos dinámicamente conforme evolucionan los resultados del torneo
• Diferenciar la demanda a nivel tienda, según la cercanía a estadios o fan zones
• Considerar variables locales como el clima o la hora del día

Esto permite a los comercios pasar de una planificación reactiva a una proactiva.

Por ejemplo, las tiendas cercanas a los estadios pueden necesitar un inventario significativamente mayor para los días de partido, mientras que las tiendas en zonas residenciales pueden experimentar una mayor demanda para ver los partidos en casa. La IA puede identificar estos patrones con anticipación y recomendar asignaciones precisas de inventario.

Como se observa en las operaciones de los supermercados, la planificación basada en IA combina múltiples fuentes de datos para generar pronósticos precisos y planes de inventario viables que serían imposibles de gestionar manualmente.

Llevar los productos correctos a las tiendas correctas.

La precisión a nivel agregado no es suficiente. La ejecución sucede en el anaquel. Los minoristas deben asegurarse de que la combinación adecuada de productos esté disponible en cada ubicación. Eso significa no solo aumentar el inventario general, sino distribuirlo correctamente en toda la red.

La IA ayuda a los retailers a:

• Ajustar el inventario de la tienda según los patrones de demanda locales.
• Alinear las promociones con los picos de tráfico esperados.
• Coordinar el reabastecimiento para mantener el ritmo de los artículos de alta rotación.
• Reducir el desperdicio al evitar el exceso de existencias generalizado.

Este nivel de precisión es especialmente importante en el caso de los productos frescos, donde tanto la disponibilidad como la merma afectan directamente la rentabilidad. Un mejor pronóstico y decisiones de abastecimiento más acertadas pueden reducir el desperdicio y, al mismo tiempo, mejorar la disponibilidad en los estantes, un equilibrio que resulta fundamental en el desempeño del retail de alimentos.

La demanda actual ya no es cíclica, sino que está impulsada por eventos, tendencias virales y comportamientos en tiempo real, lo que hace que los picos surjan y desaparezcan velozmente. Ante esto, los retailers con planeación fija fallarán, mientras que aquellos que adopten la detección de demanda con Inteligencia Artificial podrán reaccionar en tiempo real para asegurar el inventario exacto. El verano de 2026 será la prueba de fuego logística para los supermercados de LATAM.