Inteligencia artificial en estaciones de servicio

Cómo utiliza Repsol la inteligencia artificial en sus estaciones de servicio

De la previsión de demanda a la lectura automática de albaranes: aplicaciones que ayudan a mejorar la disponibilidad de producto y la atención al cliente.

Repsol utiliza inteligencia artificial predictiva, analítica y generativa para anticipar la demanda de las tiendas, proponer pedidos, automatizar la lectura de albaranes y simplificar gestiones de atención al cliente. El sistema de pedido sugerido ya funciona en más de 800 estaciones, alcanza un 85% de acierto y genera más de 100.000 sugerencias de producto al mes. Estas herramientas no sustituyen a los equipos: les ayudan a decidir mejor y a dedicar más tiempo al cliente.

Paras a repostar y entras a la tienda de la estación de servicio a por comida. Y ahí está, en el estante, justo la que buscabas. Ni faltan referencias ni sobra producto que esté a punto de caducar. ¿Qué hay detrás de este ‘pequeño’ acierto? ¿Cómo anticipa una estación de servicio lo que va a vender cada día? La respuesta está en distintas aplicaciones de inteligencia artificial predictiva, analítica y generativa que ayudan a anticipar la demanda, simplificar procesos y dedicar más tiempo a lo que realmente importa: atender mejor al cliente.

En el comercio minorista, la IA puede aportar valor en la previsión de ventas, la gestión de pedidos y la atención al cliente. Repsol ya aplica estas capacidades en proyectos con distintos grados de madurez: algunos están desplegados a escala y otros permanecen en fase piloto.

Qué aplicaciones de IA utiliza Repsol en las estaciones de servicio

Las iniciativas incluidas combinan diferentes enfoques de IA. El pedido sugerido emplea algoritmos predictivos y de optimización para calcular las necesidades de reposición, mientras que la lectura automática de albaranes utiliza IA generativa para interpretar documentos y convertir su contenido en datos estructurados.

Solución	Tipo de IA	Qué hace	Alcance o resultado
Pedido sugerido	IA predictiva y optimización.	Propone qué reponer y en qué cantidad.	Más de 800 estaciones; 85% de acierto y 14% de aceptación con ajustes.
Lectura automática de albaranes	IA generativa y procesamiento documental.	Extrae fecha, proveedor, artículos y unidades desde una fotografía.	Fase de pruebas en algunas estaciones; la persona valida el resultado.

IA predictiva para anticipar la demanda y optimizar pedidos

El proyecto está en funcionamiento en más de 800 estaciones adheridas al programa, y persigue el mismo objetivo que el pedido sugerido de carburante: liberar tiempo para dedicarlo a ofrecer más valor al cliente.

El sistema no sustituye el criterio del gerente: ofrece una recomendación que puede aceptarse o ajustarse en función de la situación concreta de la estación.

Alrededor de 1.000 referencias por estación, con pedidos dos o tres veces por semana.
Unos 900 modelos de previsión y otros 900 de optimización ejecutados cada día.
Más de 100.000 sugerencias de producto generadas al mes.

Como cualquier modelo predictivo, el sistema mejora a medida que incorpora nuevos datos y aprende de las decisiones tomadas en cada estación.

El 85% de las propuestas se acepta sin cambios y un 14% adicional se acepta ajustando únicamente las cantidades.

Para el cliente, el objetivo es reducir las roturas de stock y aumentar la disponibilidad de producto. Para la tienda, permite ajustar mejor los pedidos a las ventas reales y reducir el desperdicio, especialmente en alimentos frescos.

La inteligencia artificial permite anticipar patrones y mejorar la toma de decisiones, pero no elimina la incertidumbre. Cambios inesperados en la demanda, incidencias logísticas o fenómenos meteorológicos extremos siguen requiriendo la experiencia y el criterio de los equipos.

IA generativa para leer albaranes y reducir tareas administrativas

Repsol está probando en algunas estaciones un sistema de IA generativa que agiliza el registro de albaranes. El empleado fotografía el documento con el móvil y la herramienta identifica la fecha, el proveedor, los artículos y las entregas para cargar la información en el sistema.

El objetivo es reducir la introducción manual de datos, disminuir errores de transcripción y liberar tiempo para tareas de mayor valor para el cliente.

La persona revisa y valida el resultado. Esta supervisión humana permite combinar la velocidad de la automatización con el conocimiento operativo de los equipos.

El proyecto continúa en fase de pruebas en algunas estaciones. Por tanto, sus resultados deben interpretarse como los de un piloto y no como un despliegue generalizado.

Beneficios, límites y supervisión humana

Las aplicaciones descritas persiguen beneficios distintos, pero comparten un mismo objetivo: utilizar los datos y la automatización para mejorar el servicio sin desplazar el criterio de las personas.

Para el cliente: mayor disponibilidad de producto, más agilidad en las gestiones y comunicaciones más relevantes.
Para los empleados: menos tiempo dedicado a introducir datos o revisar tareas repetitivas.
Para la estación: pedidos más ajustados a la demanda y menor riesgo de desperdicio.
Para la toma de decisiones: recomendaciones basadas en datos que siempre deben validarse con contexto operativo.

La IA no elimina la incertidumbre ni sustituye la experiencia de los equipos. Su función es apoyar decisiones, automatizar tareas repetitivas y hacer que las personas puedan dedicar más tiempo a aquello que realmente marca la diferencia.

La próxima vez que alguien entre en una estación buscando una bebida fría o un producto concreto, probablemente solo verá un estante bien surtido. Lo que no verá es la inteligencia artificial que ha contribuido a que ese pequeño gesto cotidiano resulte tan sencillo.

Preguntas frecuentes sobre la inteligencia artificial en estaciones de servicio

Repsol utiliza modelos predictivos y de optimización para anticipar la demanda y proponer pedidos, además de IA generativa para extraer información de albaranes. También emplea analítica con IA para estudiar interacciones y adaptar comunicaciones o promociones.

No. El sistema de pedido sugerido propone qué reponer y en qué cantidad, pero el gerente puede aceptar o ajustar la recomendación. El criterio humano sigue siendo necesario ante cambios imprevistos o situaciones locales.

En julio de 2026, el sistema estaba desplegado en más de 900 estaciones adheridas al programa.

No. El sistema basado en IA generativa se encuentra en fase de pruebas en algunas estaciones y la persona valida siempre la información extraída.

Una mayor disponibilidad de productos, menos roturas de stock, gestiones más sencillas y comunicaciones o promociones más relevantes para su contexto.