Revolución a la vista: la IA llega al McAuto de McDonald's

McDonald’s está probando, por segunda vez, un sistema para automatizar el McAuto, los pedidos de hamburguesas desde el coche. Tras un primer fracaso al intentar aplicar la inteligencia artificial de la mano de IBM para sustituir a los empleados que recogen los pedidos de los vehículos, la compañía de restauración se ha aliado ahora con Google.

Bajo el nombre de ArchIQ, la empresa estaría probando el uso de IA en varios restaurantes estadounidenses dentro de su estrategia Next. Este sistema será capaz de escuchar y entender a la perfección las peticiones de los clientes, además de estar integrado con la logística del local para funcionar como un cerebro dentro de cada restaurante. Ni la marca ni sus franquiciados españoles han confirmado por ahora una prueba similar en España.

El primer intento se remonta a 2021, cuando McDonald’s probó con IBM un sistema de pedidos por voz en un centenar de restaurantes de Estados Unidos, menos del 1% de sus cerca de 14.000 establecimientos del país en aquel momento. La cadena de comida rápida cortó el acuerdo en junio de 2024, comunicado por correo electrónico a los franquiciados, después de que una demostración en su convención mundial en Barcelona saliera mal y de que varios vídeos mostraran pedidos erróneos, según informan CIO y L’Express Franchise.

Pedir hamburguesas a un robot

La nueva plataforma se llama ArchIQ y su asistente de voz se conoce como Archy. McDonald’s la anunció en junio de 2026 y, de momento, la prueba en un puñado de locales norteamericanos, sin fecha ni número de aperturas confirmado.

Los pedidos de hamburguesas desde el coche generan alrededor del 70% del negocio de McDonald’s en Estados Unidos, lo que explica el interés por perfeccionar la tecnología pese al tropiezo anterior, según los citados medios.

Según un estudio citado por CIO, el sistema anterior acertaba el 81% de los pedidos cuando los gestionaba solo, y la cifra subía al 95% cuando transfería la llamada a un empleado, algo que ocurría en dos de cada diez casos. El problema real no era la tasa de error, sino que la inteligencia artificial seguía adelante con pedidos mal entendidos en lugar de reconocer sus límites y pedir ayuda. Además, el 62% de los pedidos incorrectos procedía de personalizaciones, el tipo de petición que más cuesta interpretar a un sistema automático.