Toast revela cómo utilizan la IA los restaurantes: el 53% de las consultas ocurre en pleno servicio

La inteligencia artificial está comenzando a convertirse en una herramienta de gestión diaria para los restaurantes, y los datos de Toast muestran un cambio importante en la manera de utilizarla. Según su informe Restaurant AI Report 2026, el 53% de las consultas realizadas a su asistente Toast IQ ocurre durante los momentos de mayor actividad, especialmente en los servicios de almuerzo y cena. Además, el 30% de las conversaciones está relacionado con ventas e ingresos, lo que demuestra que los operadores están buscando respuestas sobre el desempeño de sus negocios mientras todavía pueden tomar decisiones. Sin embargo, el avance también plantea un desafío: entre tantas plataformas, asistentes y soluciones disponibles, ¿cómo puede un restaurante identificar qué herramienta realmente necesita y cuál puede mejorar sus resultados?

Para JLP GLOBAL, este tema resulta especialmente relevante porque la inteligencia artificial está evolucionando desde aplicaciones aisladas hacia herramientas conectadas con los sistemas que gestionan el negocio. La oportunidad ya no consiste únicamente en utilizar IA para generar contenido o responder mensajes, sino en aprovechar la información de ventas, inventarios, personal y clientes para mejorar la operación. El verdadero valor aparece cuando la tecnología ayuda a tomar decisiones concretas, reducir tareas administrativas y mejorar la productividad del equipo.

Toast analiza qué están buscando los restaurantes en la inteligencia artificial

El 9 de noviembre de 2026, Restaurant Dive publicó un análisis sobre los principales criterios que deberían considerar los operadores al seleccionar herramientas de inteligencia artificial para sus negocios.

El contenido fue patrocinado por Toast, una compañía estadounidense especializada en sistemas POS, pagos y soluciones tecnológicas para restaurantes.

Esta característica es importante porque parte del artículo presenta funcionalidades y comparaciones comerciales favorables a la plataforma del patrocinador. Por eso, sus recomendaciones deben entenderse como información proporcionada por un proveedor tecnológico, no como una evaluación independiente de todo el mercado.

Sin embargo, la publicación se apoya en datos de uso de Toast IQ que permiten observar cómo determinados operadores están incorporando la IA a sus actividades.

El informe analiza interacciones realizadas entre el 1 de abril y el 30 de junio de 2026 por usuarios de Toast IQ en restaurantes de Estados Unidos.

La información muestra patrones de consulta, temas de interés y momentos en que los responsables de los establecimientos utilizan la herramienta.

No se trata de una encuesta representativa de toda la industria gastronómica ni de una medición de resultados financieros. Los porcentajes describen las interacciones registradas dentro de esa plataforma.

Aun con estas limitaciones, los datos permiten identificar una evolución interesante: los usuarios ya no están recurriendo a la IA únicamente para tareas de planificación o análisis posterior, sino también para resolver preguntas durante la operación.

El 53% de las consultas ocurre cuando los restaurantes están más ocupados

Uno de los resultados más interesantes del estudio es el momento en que los usuarios interactúan con la inteligencia artificial.

Según Toast, el 53% de las consultas se concentra durante los servicios de almuerzo y cena, mientras que el 19% ocurre durante las actividades de preparación de la mañana y el 15% al cierre de la jornada.

Esto refleja una necesidad operativa concreta.

Durante los momentos de mayor actividad, los responsables de un restaurante deben tomar decisiones rápidas sobre personal, productos, pedidos y capacidad de servicio.

Por ejemplo, un gerente puede necesitar saber cuánto está vendiendo el establecimiento en comparación con el mismo periodo de la semana anterior.

También puede querer identificar qué productos se están agotando, verificar los descuentos aplicados o revisar si la distribución del personal está respondiendo al volumen de clientes.

Tradicionalmente, obtener esta información podía requerir consultar diferentes reportes o acceder a plataformas administrativas.

Una herramienta de IA integrada con los sistemas del restaurante puede facilitar el acceso mediante preguntas en lenguaje natural.

Esto resulta particularmente interesante porque modifica el momento en que se utiliza la información.

Un reporte revisado al finalizar el día permite comprender qué ocurrió. Una respuesta disponible durante el servicio puede ayudar a intervenir antes de que termine la jornada.

Para JLP GLOBAL, la oportunidad no consiste únicamente en generar reportes más rápido, sino en reducir la distancia entre identificar un problema y tomar una decisión para resolverlo.

Sin embargo, consultar datos durante el servicio no garantiza automáticamente una mejora económica. Es necesario comprobar que las respuestas sean correctas y que las acciones tomadas produzcan resultados.

Las ventas y los ingresos son la principal preocupación de los operadores

Otro resultado relevante es el contenido de las conversaciones.

El 30% de las consultas iniciadas por usuarios de Toast IQ está relacionado con ventas e ingresos.

Los temas de menú y gestión laboral representan aproximadamente el 8% cada uno.

Esto demuestra que buena parte del interés se concentra en preguntas vinculadas directamente con el desempeño comercial.

Los operadores quieren comprender qué productos están vendiendo, cómo evolucionan sus ingresos y qué diferencias aparecen entre días, horarios o establecimientos.

Por ejemplo, un empresario podría consultar cuáles fueron los productos más vendidos durante el último mes o cómo se comportaron las ventas del almuerzo frente al mismo periodo del año anterior.

En una cadena, también podría buscar diferencias de desempeño entre restaurantes.

Estas preguntas no son nuevas.

Los operadores gastronómicos llevan décadas utilizando reportes comerciales para evaluar resultados.

La diferencia está en la manera de acceder a la información.

Una herramienta conversacional puede facilitar que un responsable obtenga respuestas sin tener que construir manualmente cada reporte.

Esto puede representar una ventaja para establecimientos donde los gerentes no cuentan con analistas especializados.

Sin embargo, el valor de las respuestas depende de la información disponible.

Si los datos del POS están incompletos, presentan errores o no incluyen determinados canales de venta, la IA podría ofrecer conclusiones equivocadas.

La inteligencia artificial no corrige automáticamente los problemas de información de un restaurante. Necesita datos confiables para generar análisis útiles.

Por eso, antes de incorporar herramientas avanzadas, las cadenas deberían revisar la calidad de sus registros comerciales y operativos.

La IA comienza a pasar de responder preguntas a ejecutar acciones

Uno de los cambios más importantes está relacionado con la capacidad de algunas herramientas para realizar tareas dentro de los sistemas del restaurante.

Durante una primera etapa, los asistentes de IA se concentraban principalmente en responder preguntas o generar recomendaciones.

Ahora comienzan a aparecer soluciones que también permiten solicitar modificaciones operativas mediante conversaciones.

Según el estudio de Toast, aproximadamente el 12% de las consultas sobre menú e inventario incluyó una solicitud de cambio.

Entre las acciones solicitadas se encuentran marcar productos como agotados, modificar información del menú y corregir registros de entrada o salida de empleados.

Este avance es importante porque reduce la separación entre analizar información y ejecutar una tarea.

Por ejemplo, si un restaurante se queda sin determinado producto durante el servicio, un gerente podría solicitar desde una interfaz conversacional que el artículo deje de estar disponible para nuevos pedidos.

En una operación tradicional, este procedimiento puede requerir ingresar al sistema POS, localizar el producto y modificar manualmente su estado.

La automatización de tareas administrativas puede reducir pasos y facilitar la gestión durante los momentos de mayor presión.

Sin embargo, existe una precisión metodológica fundamental: el informe mide solicitudes de acciones, pero no verifica que todos esos cambios se hayan completado correctamente dentro de la plataforma.

Por lo tanto, los datos no permiten afirmar que el 12% de las consultas haya producido modificaciones exitosas.

Desde JLP TECH consideramos que esta evolución hacia herramientas capaces de actuar representa una oportunidad importante, pero también introduce nuevas responsabilidades.

Cuando una IA puede modificar precios, inventarios, horarios o registros laborales, es necesario establecer autorizaciones, controles y mecanismos de supervisión.

No todas las decisiones deberían ejecutarse automáticamente.

La tecnología necesita adaptarse a la importancia y el riesgo de cada acción.

Cinco criterios para elegir una herramienta de IA para restaurantes

El artículo patrocinado por Toast identifica cinco aspectos que los empresarios deberían considerar antes de seleccionar una plataforma.

Estos criterios ofrecen una base útil para analizar soluciones, siempre que se complementen con una evaluación independiente de costos, seguridad y resultados.

1. Integración con los datos reales del negocio. Una herramienta conectada directamente con ventas, inventarios y operaciones puede proporcionar respuestas más contextualizadas que un chatbot sin acceso a la información del establecimiento.

2. Conocimiento de la operación gastronómica. Los sistemas especializados deberían comprender indicadores como ocupación, franjas horarias, mezcla de ventas, productividad laboral y comportamiento del menú.

3. Capacidad para transformar análisis en acciones. Es importante distinguir entre una plataforma que solamente entrega recomendaciones y otra que también permite ejecutar determinadas tareas operativas.

4. Facilidad de uso para los equipos. Los gerentes necesitan herramientas que puedan utilizar durante la jornada, sin depender permanentemente de conocimientos técnicos avanzados.

5. Soporte y acompañamiento. La capacitación, la asistencia técnica y la disponibilidad de soporte humano pueden influir considerablemente en la adopción de una solución.

Para JLP GLOBAL, estos cinco puntos tienen una característica en común: se concentran en la utilidad operativa.

Una empresa no debería seleccionar tecnología únicamente porque incorpora funciones avanzadas de inteligencia artificial.

Necesita comprobar que esas capacidades respondan a dificultades específicas de su negocio.

Por ejemplo, un restaurante con problemas de desperdicio podría priorizar herramientas de previsión de demanda y control de inventarios.

Una cadena con dificultades para consolidar información podría encontrar mayor valor en soluciones de análisis multiunidad.

Un establecimiento que necesita mejorar su relación con los consumidores podría priorizar fidelización y personalización comercial.

La herramienta correcta dependerá del problema que necesita resolver.

Toast, Square, Clover y SpotOn compiten por incorporar IA a sus plataformas

La publicación también compara las capacidades de cuatro proveedores tecnológicos: Toast, Square, Clover y SpotOn.

La comparación presentada por Toast, con información recopilada hasta octubre de 2026, refleja cómo diferentes plataformas POS están incorporando funcionalidades basadas en inteligencia artificial.

Toast destaca su asistente Toast IQ, integrado dentro de sus planes, y otras herramientas comerciales disponibles mediante suscripciones adicionales.

Square presenta asistentes que permiten consultar información del negocio y desarrollar determinadas acciones comerciales.

Clover ha mostrado avances relacionados con Clover Agent, una herramienta anunciada que todavía no se encontraba disponible comercialmente al momento de la comparación.

SpotOn, por su parte, incorpora soluciones relacionadas con gestión de menús, análisis financiero y automatización de marketing, algunas mediante servicios adicionales.

Es importante aclarar que estas descripciones proceden de una comparación patrocinada por Toast y no constituyen una evaluación independiente de funcionalidades, precios ni calidad de servicio.

Además, las capacidades pueden cambiar a medida que los proveedores actualizan sus productos.

Lo interesante para el sector es observar la dirección competitiva.

Los sistemas POS están dejando de concentrarse exclusivamente en registrar transacciones y procesar pagos.

Cada vez más proveedores buscan convertirse en plataformas de gestión que permitan analizar el negocio y ejecutar determinadas funciones.

Esto podría modificar la manera en que los restaurantes seleccionan su infraestructura tecnológica.

Antes, un empresario podía adquirir un POS y posteriormente incorporar diferentes herramientas para inventarios, personal, marketing y análisis.

Ahora algunas plataformas están intentando concentrar varias de estas capacidades dentro de un mismo ecosistema.

La integración puede ofrecer ventajas, pero también plantea riesgos relacionados con dependencia tecnológica, costos de suscripción y facilidad para cambiar de proveedor.

Para JLP GLOBAL, la evaluación debería considerar tanto las funcionalidades disponibles como la flexibilidad que tendrá el negocio para evolucionar.

Los casos reales muestran oportunidades, pero todavía necesitan mediciones más rigurosas

La publicación presenta testimonios de diferentes operadores que utilizan herramientas de IA.

Uno de ellos corresponde a Fiesta Time Amigos, una empresa con cuatro restaurantes en Louisville, Kentucky.

Sus responsables utilizan herramientas de previsión para consultar cómo podría comportarse la demanda durante fines de semana con eventos locales.

La información puede ayudarles a evaluar necesidades de personal y abastecimiento.

Otro caso corresponde a Madi Group, donde una responsable de operaciones afirma ahorrar entre 10 y 15 horas semanales mediante herramientas utilizadas en tareas administrativas como nómina y programación de horarios.

También se menciona a Snowy Owl Coffee Roasters, cuyos responsables estiman un ahorro de al menos cuatro horas semanales en actividades de elaboración de reportes.

Estos ejemplos permiten comprender aplicaciones concretas de la tecnología.

Sin embargo, los ahorros de tiempo son estimaciones comunicadas por los propios clientes y no resultados de una evaluación financiera independiente.

Tampoco permiten concluir cuánto dinero ahorran los establecimientos después de considerar licencias, capacitación y otros gastos asociados.

Para una empresa gastronómica, ahorrar tiempo puede representar una mejora importante, pero su valor económico depende de cómo se aprovecha ese recurso.

Si un gerente reduce cuatro horas de trabajo administrativo, podría dedicar ese tiempo a supervisión, atención al cliente o formación del equipo.

Pero el beneficio debe evaluarse según las actividades que realmente se dejan de realizar y las mejoras que se consiguen.

Esto demuestra que medir el retorno de la IA requiere algo más que contar consultas o registrar horas estimadas de ahorro.

Es necesario identificar resultados verificables dentro de la operación.

El riesgo de comprar tecnología antes de identificar el problema

Uno de los errores que pueden cometer los restaurantes es comenzar una transformación tecnológica por la selección de herramientas.

Una empresa conoce una plataforma, observa una demostración atractiva y decide implementarla sin haber definido claramente qué problema necesita resolver.

Esta aproximación puede generar inversiones que no aportan mejoras relevantes.

Por ejemplo, una herramienta de IA capaz de producir múltiples reportes comerciales tendrá un valor limitado si la organización no utiliza esos indicadores para tomar decisiones.

Lo mismo ocurre con sistemas de previsión de demanda cuando los procesos de inventario son inconsistentes o los datos históricos presentan errores.

Para JLP Consulting, la implementación debería comenzar mediante un diagnóstico operativo.

El objetivo es identificar dónde existen pérdidas de tiempo, desperdicios, dificultades comerciales o problemas de información.

Posteriormente, es posible determinar qué procesos pueden mejorar mediante tecnología y cuáles requieren cambios administrativos o de organización.

Este enfoque ayuda a evitar que la transformación digital se convierta en una acumulación de aplicaciones.

También facilita definir indicadores antes de implementar una herramienta.

Si el problema está relacionado con el tiempo dedicado a reportes, el operador puede medir cuántas horas utiliza actualmente y comparar ese resultado después de incorporar una solución.

Si se busca reducir desperdicios, deben establecerse registros que permitan evaluar los cambios reales.

La IA debería seleccionarse por su capacidad para resolver un problema medible, no por la cantidad de funcionalidades que ofrece un proveedor.

Seguridad, costos e integración: lo que un restaurante también debe revisar

Aunque el artículo de Toast se concentra en cinco criterios principales, existen otros elementos que conviene considerar antes de incorporar una herramienta de IA.

Uno de ellos es la protección de la información.

Un sistema conectado con datos de ventas, trabajadores, clientes y resultados financieros puede acceder a información sensible para la empresa.

Por eso, es importante revisar qué datos utiliza, dónde se almacenan, qué permisos necesita y cómo se gestionan los accesos.

Otro elemento es el costo total.

Una plataforma puede incluir un asistente de IA dentro de su plan principal, pero requerir suscripciones adicionales para determinadas funciones.

También pueden existir gastos asociados con implementación, integración, capacitación y soporte.

El operador necesita comprender cuánto costará utilizar la herramienta durante un periodo razonable, no solamente su precio de contratación.

La integración con la infraestructura existente representa otro desafío.

Un restaurante puede utilizar diferentes sistemas para ventas, delivery, inventarios, reservas y contabilidad.

Si la nueva herramienta no se conecta adecuadamente con ellos, podría generar más trabajo manual en lugar de eliminarlo.

Finalmente, deben establecerse mecanismos de supervisión.

La inteligencia artificial puede cometer errores de interpretación o producir recomendaciones incorrectas.

Cuando una respuesta influye en decisiones económicas, laborales o comerciales, es importante contar con responsables humanos que puedan verificarla.

Para JLP TECH, la automatización debe fortalecer la capacidad de gestión y no convertirse en una fuente adicional de riesgos operativos.

Las franquicias necesitan evaluar la IA desde toda su red

La selección tecnológica adquiere una dimensión diferente cuando se trata de una cadena de franquicias.

Una central puede administrar información de numerosos establecimientos operados por empresarios independientes.

Esto genera oportunidades importantes para comparar resultados, identificar diferencias de desempeño y desarrollar recomendaciones que puedan replicarse dentro del sistema.

Sin embargo, también introduce desafíos relacionados con permisos, estandarización y distribución de costos.

Una herramienta puede resultar atractiva para la central porque permite supervisar mejor la operación, pero es necesario analizar si también genera beneficios para los franquiciados.

Por ejemplo, una plataforma que facilita la comparación de ventas entre establecimientos podría ayudar a identificar oportunidades comerciales.

Pero el operador necesita recibir información que le permita actuar y mejorar sus resultados, no únicamente producir reportes para la oficina corporativa.

También debe evaluarse cómo se organizarán las inversiones.

En una red de franquicias, incorporar una nueva plataforma puede requerir que los diferentes operadores actualicen sus sistemas o asuman cuotas adicionales.

Para JLP Franchising, la tecnología debe diseñarse como parte del modelo operativo y económico de la franquicia, garantizando que su implementación contribuya a la competitividad del sistema y no solamente aumente sus costos.

La escalabilidad requiere que las herramientas funcionen bajo condiciones diferentes y puedan utilizarse de manera consistente por los equipos.

¿Qué pueden aprender los restaurantes de Latinoamérica y España?

Los datos de Toast proceden de usuarios de su plataforma en Estados Unidos, por lo que no deben extrapolarse automáticamente al comportamiento de todos los restaurantes de Latinoamérica o España.

Sin embargo, las necesidades operativas que aparecen en el estudio son reconocibles en numerosos mercados gastronómicos.

Los empresarios necesitan comprender sus ventas, administrar personal, controlar inventarios y reducir tareas administrativas.

También necesitan información disponible con suficiente rapidez para tomar decisiones.

La principal oportunidad está en identificar qué funciones tecnológicas pueden aportar valor dentro de cada contexto.

En algunos restaurantes, el primer paso podría ser conectar los datos del POS con un sistema de análisis.

En otros, podría resultar más importante organizar la información de compras, costos e inventarios.

Para cadenas con múltiples establecimientos, la prioridad puede encontrarse en consolidar indicadores financieros y operativos.

No todas las empresas necesitan una plataforma sofisticada desde el comienzo.

Tampoco es necesario desarrollar herramientas propias de inteligencia artificial para aprovechar algunas de sus aplicaciones.

Pero cualquier implementación necesita considerar la infraestructura existente, la disponibilidad de datos y el costo de adaptación.

Para JLP GLOBAL, el aprendizaje más importante es que la transformación digital debe avanzar al ritmo de la madurez operativa del negocio.

Una organización con procesos poco definidos puede necesitar primero ordenar su información y estandarizar actividades.

Posteriormente, podrá incorporar soluciones tecnológicas con mayores posibilidades de generar resultados.

La IA está dejando de ser una herramienta de consulta para convertirse en parte de la operación

Los datos de Toast muestran una evolución interesante en el uso de la inteligencia artificial dentro de los restaurantes que utilizan su plataforma.

Más de la mitad de las consultas se realiza durante los momentos de mayor actividad, las ventas concentran el principal interés de los usuarios y comienzan a aparecer solicitudes para ejecutar tareas directamente desde asistentes conversacionales.

Esto refleja una oportunidad tecnológica importante: acercar la información empresarial a las personas que toman decisiones durante la operación.

Sin embargo, el estudio también tiene limitaciones.

Los resultados proceden de una plataforma específica, no permiten medir directamente el impacto financiero y tampoco verifican que todas las acciones solicitadas hayan sido ejecutadas correctamente.

Además, la publicación de Restaurant Dive es un contenido patrocinado, por lo que sus recomendaciones comerciales deben evaluarse con criterio independiente.

Para JLP GLOBAL, la principal enseñanza no es que todos los restaurantes deban contratar una plataforma de IA, sino que necesitan comprender qué información utilizan para administrar sus negocios y cómo podrían convertirla en decisiones más rápidas y eficientes.

La tecnología puede facilitar ese proceso, pero necesita estar conectada con objetivos concretos.

Un restaurante que conoce sus costos, controla sus procesos y dispone de información confiable está mejor preparado para aprovechar estas herramientas.

En cambio, una empresa que incorpora inteligencia artificial sin una estructura de gestión adecuada puede terminar utilizando tecnología avanzada para producir respuestas que no se convierten en resultados.

La verdadera pregunta ya no debería ser si un restaurante necesita inteligencia artificial, sino qué problema concreto quiere resolver, qué datos tiene disponibles y cómo comprobará que la herramienta está generando valor.

Esa será una de las principales diferencias entre los negocios que simplemente utilizan IA y aquellos que consiguen integrarla dentro de su operación.

En JLP GLOBAL ayudamos a marcas gastronómicas a crecer mediante tecnología, franquicias e inteligencia de mercado. A través de JLP Consulting, JLP Franchising y JLP TECH acompañamos a restaurantes y cadenas en la optimización de procesos, integración de herramientas tecnológicas y desarrollo de modelos de negocio más eficientes. Nuestro enfoque busca que la inteligencia artificial y la automatización respondan a necesidades reales de gestión y productividad.