El proyecto de Inteligencia Artificial en el que quiero profundizar hoy no empezó con un algoritmo, ni con una licencia de software, ni con la colaboración de una consultora. Empezó con un hombre subido a un poste de teléfono, tendiendo un cable de fibra óptica hacia una fábrica de queso que todavía funcionaba con líneas de internet de los años noventa. Esa imagen, imagínala, resume mejor que ninguna otra el caso de la Inteligencia Artificial en Petaluma Creamery, una quesería centenaria de California que estuvo a punto de desaparecer y que hoy se ha convertido en uno de los ejemplos más citados de cómo un negocio pequeño, con las personas adecuadas, puede reinventarse, en este caso con agentes de IA.
Una quesería con 113 años de historia… y 13 clientes
Petaluma Creamery nació en 1913 en el condado de Sonoma, al norte de San Francisco, como cooperativa de 475 ganaderos locales. Durante 91 años fue el corazón lácteo de su comarca, hasta que cerró en 2004. Aquel año, un ganadero llamado Larry Peter fue a la fábrica a comprar una desnatadora de segunda mano y finalmente acabó comprando la quesería entera. La levantó hasta facturar unos 50 millones de dólares anuales, llegó a abastecer de queso a 1.400 restaurantes de la cadena Chipotle y presumía de que la mismísima Julia Child —la cocinera que enseñó a Estados Unidos a cocinar— había dicho de su cheddar blanco que era el mejor que había probado nunca.
Y entonces llegó la tormenta perfecta. La pandemia arrasó a sus clientes de hostelería. En 2021 falleció su padre y el propio Larry pasó por una operación a corazón abierto de ocho horas. En 2022, Chipotle prescindió de su queso. Además un supuesto comprador del negocio lo tuvo año y medio entretenido con promesas que nunca se cumplieron. A finales de 2024, según relata el reportaje que Fortune dedicó al caso, a Petaluma Creamery le quedaban exactamente 13 clientes activos. Una fábrica preparada para procesar 140.000 libras de queso al día trabajaba muy por debajo de sus posibilidades.
El primo tecnólogo: datos primero, agentes después
La llamada de auxilio no fue a un gran integrador, sino a la familia. Daniel Peter, primo de Larry, llevaba 17 años trabajando en el ecosistema de Salesforce construyendo sistemas para empresas industriales, y estaba de año sabático recuperándose de lo que se llama, síndrome del trabajador quemado o burnout. Aceptó convertirse en director de tecnología de la quesería y aplicó un orden que sinceramente deberíamos tener presentes todos los que acompañamos a empresas: primero la base de datos, después la automatización y solo al final la inteligencia. Su primer acto no fue comprar IA, fue tender esa fibra óptica, llevar a la nube veinte años de correos, facturas de QuickBooks y analíticas de laboratorio, y ordenar la casa.
Sobre esa base construyó, con la plataforma de agentes Agentforce, un sistema operativo nuevo para el negocio, tal y como detalla la propia Salesforce en su historia oficial del caso. Los pedidos, que antes llegaban en papel manuscrito y exigían memorizar códigos crípticos de 150 referencias, ahora se buscan en lenguaje natural: se escribe «Jack» o «Pepper» y aparece el producto correcto, con la conversión automática de cajas a libras. Un agente predictivo aprende el histórico de cada cliente y propone el pedido antes de que lo pidan —el comercial lo revisa y confirma en segundos—. Las rutas de reparto se ajustan reescribiendo una instrucción en lenguaje corriente: «simplemente retocamos el prompt», explica Daniel. Y cada litro de leche queda trazado desde la granja de origen —peso, temperatura, hora— hasta el lote de queso que acaba en la estantería.
La máquina no vendió el queso: lo vendió un veterano de 40 años de oficio
Aquí viene la parte de esta historia que más me gusta. Con la tecnología lista, Larry no contrató a un ejército de comerciales jóvenes, sino que sacó de la jubilación a Kevin Goddard, un amigo desde 1998 con cuarenta años de experiencia en el sector de la alimentación. Kevin conocía el oficio; los agentes le quitaron de encima todo lo demás. El resultado, contrastado por Fortune y por la prensa económica española: la quesería pasó de 13 a más de 300 clientes activos, un solo comercial reactivó en seis meses a más de un tercio de sus mil mejores clientes históricos, sus quesos entraron en 177 supermercados de la cadena Albertsons y la empresa se ha fijado el objetivo de volver a los 10 millones de dólares de facturación a finales de 2027. Hoy sirven desde un restaurante con estrella Michelin hasta los nachos del pabellón de los Sacramento Kings. «Hay bastantes probabilidades de que este lugar ya no existiera sin la IA», reconoce Daniel. Y añade la reflexión que deberíamos tener muy presente: sí, algunos puestos cambian, pero tener empleos distintos siempre será mejor que ver desaparecer el lugar entero.
Qué puede copiar mañana una pyme canaria de este caso
Y si hay un lugar del mundo donde esta historia debería ser relevante, es Canarias. Nuestro Archipiélago es tierra quesera como pocas: tres Denominaciones de Origen Protegidas —el Majorero de Fuerteventura, pionero en 1996; el Palmero de La Palma, con sus ahumados de tunera y cáscara de almendra; y el Flor de Guía de Gran Canaria, con su singular cuajo vegetal extraído de la flor del cardo—, razas caprinas autóctonas que no existen en ningún otro sitio y siete universos gustativos, uno por isla, que han conquistado los máximos galardones en los World Cheese Awards, incluido el reconocimiento al mejor queso del mundo. Producto, tradición y oficio nos sobran. Lo que el caso de Petaluma nos señala es el eslabón que solemos dejar para luego: datos ordenados y agentes que liberen tiempo, para que ese saber se concentre en lo que ninguna máquina hará por nosotros —la calidad, el criterio y la relación con quien compra—.
Si diriges una quesería en Guía, una bodega en La Geria o una distribuidora familiar en cualquier polígono de España, este caso es para reflexionar y aprender. Primera lección: el orden importa más que la herramienta —conexión decente, datos en la nube, procesos entendidos y, solo entonces, agentes—. Segunda: la IA más rentable no fue la más espectacular, sino la que eliminó fricciones concretas: buscar una referencia, convertir unidades, preparar un pedido repetitivo, trazar un lote. Tercera: la pareja ganadora no fue «máquina contra vendedor», sino una persona con oficio multiplicada por un sistema que le ahorra la parte mecánica. Un CRM con agentes, hoy, se contrata por suscripción desde unas decenas de euros al mes por usuario; lo que no se compra con dinero es el criterio de un Kevin Goddard o la memoria comercial de un negocio centenario. Esa parte ya la tienes tú.
La IA no resucitó a Petaluma Creamery, la resucitaron un ganadero que no quiso rendirse, un primo que ordenó los datos y un veterano que volvió a vender. La tecnología hizo algo más humilde y más decisivo: les devolvió el tiempo y la información para ejercer su oficio con excelencia. En este cambio de era, me quedo con esa jerarquía —las personas al mando, los agentes al servicio— como brújula de cualquier proyecto que merezca la pena.
¿Cuál es el «cable de fibra» que tu negocio necesita tender antes de hablar de Inteligencia Artificial… y quién es tu Kevin Goddard, esa persona con oficio a la que la IA podría multiplicar?
