Un agente de inteligencia artificial revisó las hojas de cálculo de una planta de lácteos, encontró dónde se estaba yendo el margen — y se detuvo en cinco productos donde la decisión no le correspondía.
Hay un dolor que casi ningún dueño de pyme detecta a tiempo, porque no aparece en ninguna parte con nombre propio.
Sus costos suben. Usted sube sus precios. Le parece razonable, queda tranquilo, y no vuelve a pensar en eso.
Meses después está ganando menos. El estado de resultados le sigue mostrando una utilidad positiva, así que usted respira. Pero la plata se está yendo, y usted no sabe por cuál de sus productos.
En el caso que trabajamos esta semana son 22,3 millones de pesos de margen al mes. La empresa subió sus precios 8%, facturó 6% más, y terminó ganando la tercera parte de lo que ganó el año pasado.
Una aclaración de entrada. Lácteos San Nicolás es una empresa ficticia que armé para ilustrar el caso. Las cifras son realistas y toda la aritmética es verificable: los números que verá acá salen de hojas de cálculo que cualquiera puede replicar.
El negocio
Gustavo Betancur tiene 61 años. Es dueño y gerente de una planta de quesos y bebidas lácteas en Rionegro, Antioquia. Treinta y cuatro empleados. La abrió su papá en 1988; él la recibió hace veinte años.
Dieciocho referencias: quesito, campesino, doble crema, cuajada, mozzarella, arequipe, kumis, yogur, leche en bolsa. Les vende a dos supermercados regionales, a un distribuidor, a tiendas de barrio del Oriente antioqueño y a seis pizzerías de la zona de Llanogrande.
En enero hizo lo que hace todo el mundo: le subió 8% a todo, por parejo.
Por qué eso no funcionó
Porque sus costos no subieron parejo.
El litro de leche cruda pasó de $1.850 a $2.240. Veintiuno por ciento. El azúcar subió 15%, los empaques 10%, la mano de obra 10%.
Y aquí está la trampa: cada referencia consume una cantidad distinta de leche.
En el quesito, la leche representa el 63% del precio de venta. En la mozzarella en bloque, el 99%.
Un alza uniforme sobre un costo desigual no protege el margen. Lo destruye donde el insumo pesa, y lo infla donde no pesa.
Lo que eso significó en plata
| Concepto | 2025 | 2026 |
|---|---|---|
| Unidades vendidas al mes | 37.140 | 36.020 |
| Ventas al mes | $353,2 M | $375,2 M |
| Margen bruto | 33,0% | 25,1% |
| Gastos fijos | $72,0 M | $78,5 M |
| Lo que le queda al dueño | $44,4 M | $15,6 M |
Vendió menos unidades, facturó más pesos, y terminó ganando un tercio de lo que ganaba.
El margen bruto cayó 7,9 puntos. Sobre las ventas de hoy, eso son $22,3 millones al mes que dejaron de entrar.
Lo que hicimos
Le encargamos el diagnóstico a un agente de inteligencia artificial. Y aquí está lo interesante del método: no le dijimos dónde buscar.
No le dijimos que mirara la leche. No le dijimos que comparara los productos malos con los buenos. Le dimos cuatro hojas de cálculo —las mismas que Gustavo ya tenía— y un umbral de rentabilidad, y le pedimos que averiguara qué estaba pasando con el margen.
Las cuatro hojas no tienen nada especial. Usted probablemente tiene las mismas:
- Referencias: qué vende, a qué precio, cuánto le cuesta, cuánto margen le queda
- Composición de costos: en qué se va el costo de cada producto, en pesos
- Parámetros: qué valía cada insumo el año pasado y qué vale hoy
- Clientes: quién le compra qué
Un detalle que importa: los márgenes están calculados en la hoja, con fórmulas a la vista. Al agente no le pedimos que hiciera cuentas. Le pedimos que pensara.
Las herramientas
- Claude es el que razona: decide qué mirar y en qué orden.
- n8n es el que conecta: le da acceso a las hojas y guarda el resultado. No piensa nada.
- Google Sheets es donde vive todo.
Ninguna de las tres decide nada. Eso es deliberado, y es el punto de todo el ejercicio.
Cómo lo averiguó
El rastro de la corrida queda escrito, paso por paso, y se puede auditar entero. Esto fue lo que hizo:
Empezó por los costos de los insumos, no por los productos. Fue a preguntar qué había pasado el último año antes de mirar una sola referencia. Nadie se lo pidió. Yo hubiera empezado al revés.
Después leyó las dieciocho referencias con sus márgenes.
Y entonces consultó la composición de costos dieciocho veces. Una por producto. No solo los que estaban mal: también los que estaban perfectos. Consultó la avena, que tiene 44% de margen y es de las más sanas del negocio.
¿Por qué? Porque necesitaba construir algo que no existía en ninguna de las hojas.
Al final, cinco consultas de clientes. Exactamente las cinco referencias que iba a marcar como problemáticas. Ni una de sobra.
Veinticinco consultas, en un orden que nadie le escribió.
Lo que encontró
El agente construyó una columna nueva: cuánto del precio de venta de cada producto se va en pagar la leche.
Esa columna no estaba en ninguna hoja. La armó él, dividiendo el costo de leche entre el precio, producto por producto.
Y al ordenar la tabla por esa columna, la historia queda a la vista:
| Referencia | Leche como % del precio | Margen |
|---|---|---|
| Mozzarella en bloque | 99,0% | −7,2% |
| Mozzarella rallada | 87,6% | 3,1% |
| Queso semiduro | 79,2% | 12,7% |
| Mantequilla | 78,7% | 13,4% |
| Leche entera en bolsa | 68,7% | 18,6% |
| Quesito | 63,2% | 28,1% |
| Kumis | 44,3% | 34,6% |
| Yogur de fresa | 33,9% | 39,5% |
| Avena | 27,1% | 44,2% |
(tabla parcial — son 18 referencias)
Es una tendencia, no una ley: en la mitad de la tabla hay productos que se salen del orden por décimas, y el agente lo dijo así, sin maquillarlo. Pero en los extremos la relación es contundente.
El caso extremo, en dos cifras
Un kilo de mozzarella en bloque:
Doscientos veinte pesos para pagar cuajo, sal, empaque, energía, mano de obra y flete — que cuestan $1.770.
Y el dato que duele
El agente miró también las unidades del año pasado contra las de este año:
- Mozzarella en bloque: +25%
- Mozzarella rallada: +19%
- Queso semiduro: +12%
Todo lo demás cayó.
Los tres productos que más crecieron son tres de los cinco que no dan margen.
Y es inevitable: quedaron baratos frente a la competencia. Gustavo no creció porque tuviera buenos vendedores. Creció porque estaba regalando.
Dónde se detuvo
El agente clasificó las dieciocho referencias contra el umbral que Gustavo mismo definió — 26% de margen, por debajo del cual un producto no cubre su parte de la nómina, el arriendo y los servicios:
- 9 resueltas — no requieren nada
- 4 para vigilar — entre 26% y 28%; si el litro sube $100 más, cruzan la raya
- 5 requieren decisión — por debajo del umbral, y pesan $71,1 millones al mes, el 19% de las ventas
En esas cinco pasó lo que hace que este caso valga la pena contarlo.
Le pedí una pregunta para el dueño. Esperaba algo como “¿le sube el precio a la mozzarella, sí o no?”.
Escribió esto:
“No puedo determinar si un alza del 44,9% es viable sin saber si estas pizzerías compran también otras referencias que sí son rentables.”
Tiene el número. Calculó exactamente cuánto habría que subir el precio para llegar al umbral: 44,9%. Podía haberlo soltado y quedar como muy competente.
En vez de eso dijo: tengo el número, y el número no alcanza para decidir.
Y la razón que da es correcta. Los datos de venta muestran cuánto se vende de cada producto por separado. No muestran qué se lleva un mismo cliente en un mismo pedido. Si esas pizzerías están comprando además quesito y cuajada —y una de ellas compra $8,4 millones al mes de otras referencias—, subirle 45% a la mozzarella puede costarle mucho más de lo que le recupera.
Ese dato no existe en ninguna de las hojas. Y lo dijo, en vez de inventárselo.
Lo mismo escribió en las otras cuatro.
El freno
En los casos anteriores de esta serie el freno era simple: la máquina prepara, usted decide. Aquí es eso y algo más.
El agente puede decirle cuánto le falta a un precio. No puede decirle si vale la pena arriesgar un cliente de veinte años por recuperar tres puntos de margen. Tampoco puede saber si un producto que pierde plata le está trayendo los que ganan. Ni puede saber que el dueño de esa pizzería fue compañero de colegio de su papá.
La aritmética la hace la hoja de cálculo. El criterio de qué investigar lo puso el agente. La decisión es del dueño, y no hay manera de delegarla — ni conviene.
Lo que sí cambió es que Gustavo ya no está decidiendo a ciegas. Tiene dieciocho números, una causa nombrada y cinco preguntas concretas sobre la mesa.
La pregunta para su empresa
Si usted transforma insumos —si compra materias primas y vende algo distinto de lo que compró— y le subió a todo por parejo el año pasado, hágase esta pregunta esta semana:
¿Cuál de mis productos lleva más del insumo que más subió?
Es una división. Costo de ese insumo por unidad, dividido entre el precio de venta. No necesita inteligencia artificial para hacerla en sus tres o cuatro productos principales.
Lo que sí necesita la inteligencia artificial es hacerla en dieciocho, entender qué significa el patrón, y saber dónde detenerse.
Descargables
Plantilla de margen por referencia
Una hoja de cálculo con las columnas y las fórmulas puestas. Meta sus propios productos y vea de inmediato cuáles están por debajo de su umbral. Trae instrucciones y un ejemplo resuelto.
Descargar la plantilla (Excel)
El encargo completo del agente
El prompt que le dimos, con el comentario de por qué cada regla está ahí — incluidas las tres prohibiciones que hacen la diferencia: no calcular lo que ya está calculado, no inventar explicaciones cuando falta un dato, y no afirmar que una relación es perfecta cuando tiene excepciones.
Este caso hace parte de una serie. Cada semana tomamos un dolor real de una pyme —plata quieta, tiempo perdido, decisiones a ciegas—, le encargamos el trabajo a un agente de inteligencia artificial, y mostramos el recorrido completo: qué hizo, cómo lo hizo, y dónde se detuvo.
Rafael Orduz Medina · economista, Chair de Vistage · mysmartbizai.com
Muestro qué se puede hacer con inteligencia artificial cuando uno tiene criterio de negocio. Para empresarios. No para desarrolladores.