Cómo la IA nos ayuda en el trabajo de innovación

En Lantern combinamos herramientas de IA + conocimiento de la categoría para convertir señales del mercado en decisiones claras: qué priorizar, qué descartar y qué lanzar con más probabilidad de acierto.
02/2026
Cómo la IA nos ayuda en el trabajo de innovación

Hay lanzamientos, como el nuevo sabor de un SKU estrella, un LTO en una cadena de restauración o in-and-outs en retail, donde nos jugamos mucho: inversión, foco y, sobre todo, si el consumidor elige o ignora la innovación.

El reto no es tener ideas. El reto es elegir la apuesta correcta con fundamento: qué tiene recorrido real, dónde, y cuándo entrar.

En Lantern combinamos herramientas de IA + conocimiento de la categoría para convertir señales del mercado en decisiones claras: qué priorizar, qué descartar y qué lanzar con más probabilidad de acierto.

Una pieza clave en nuestro trabajo para este tipo de retos es AI Palette (AIP), un software que integra cientos de millones de datos desde varios ángulos (redes sociales, búsquedas en Google,retail/online, recetas y menús/delivery) y que permite ver cómo evoluciona un sabor o ingrediente por país y por categoría. Esa evolución se interpreta cruzando dos señales: crecimiento (si la tendencia acelera o se enfría)y Engagement (si sigue generando interés e interacción real). Con ambas a la vez, puedes situar cada tendencia en fases como emergente, en crecimiento, madura o en caída, con mucha más claridad que mirando una sola métrica. El cuadrante mágico son aquellas tendencias con alto crecimiento y engagement.

Además, en nuestro trabajo con IA buscamos entender el contexto que impulsa una tendencia: con qué ingredientes se asocia, en qué momentos de consumo aparece, qué recetas la están normalizando y en qué formatos se activa (retail vs delivery). Y para ideación, ayuda a detectar maridajes y combinaciones emergentes con evidencia real.

A continuación, mostramos tres ejemplos reales que demuestran cómo se traduce esto en decisiones reales de innovación.

Helados: EE. UU. vs España. Cuando el “mismo”sabor no significa lo mismo

Cuando analizamos sabores para helados en más de un país para un cliente, vimos algo muy claro: la categoría innova con códigos distintos según el mercado.

En EE. UU. aparecen sabores más “trend-driven” y de inspiración cruzada como el ube, hibiscus o palomitas, mientras que en España, predominan helados más clásicos, de queso o con queso.

Imagen: matriz de crecimiento y engagement de sabores e ingredientes de helados en E.E.U.U.

La implicación es muy práctica: la pregunta deja de ser “¿qué está de moda?” y se convierte en “¿qué está creciendo dentro de los códigos locales de la categoría?”. Eso te ayuda a construir un pipeline que encaje con el mercado, en vez de empujar una idea que fuera de contexto pierde fuerza.

 

Hot Honey en España: la señal más valiosa. Cuando un sabor empieza a saltar de categoría

En innovación, lo más interesante no es solo que algo “suba”. Es ver cómo se mueve. Cuando un sabor empieza a aparecer en varias categorías, normalmente es porque deja de ser un capricho y se convierte en un código que el consumidor entiende.

Hot Honey es un ejemplo perfecto: en España actualmente lo ves creciendo en salsas/condimentos (su categoría natural) y saltando a bakery/panadería, ready-to-eat/delivery y snacks.

  • En food service/cadenas, se vuelve un giro fácil de entender. Por ejemplo, Papa Johns España ya tiene una “Hot Honey Pepperoni” con salsa hot honey; y Pizza Hut ha impulsado “Hot Honey Pizza & Wings” como edición limitada.
  • En snacks, ya hay grandes marcas jugando el “sweet & heat”: Pringles comercializa “Hot Honey” en su gama de crisps.
  • En bakery/desayunos, el uso es natural (tostadas, bollería, combinaciones con queso), lo que facilita la adopción sin demasiada explicación.

Aquí no se trata de “hacer hot honey porque está de moda”, sino de leer la migración y elegir dónde entrar cuando la tendencia todavía está construyéndose (y no cuando ya está hiper competida).

Pistacho y Dubai Chocolate en España: del boom a la selección

Y después del subidón, viene la pregunta incómoda: ¿qué pasa cuando un sabor ya está en todas partes?

Pistacho es el ejemplo clásico. En España aparece ya establecido en 8 categorías (Bebidas Alcohólicas, Bakery/Panadería, Bebidas, Confitería, Lácteos, Ready-to-Eat, Salsas y Condimentos y Snacks). Es enorme en presencia… pero el momentum cambia: tras el boom, en muchas categorías pasa a tener un bajo crecimiento en la mayoría de ellas, aunque mantiene un engagement muy alto. Es decir: el interés sigue vivo, pero el crecimiento ya no es “en todas partes”.

Imagen: Desempeño del crecimiento de ‘Pistacho’ como sabor en la categoría Bakery/Panadería.

Y dentro de esa misma conversación aparece la “perla” del momento: Dubai Chocolate, con crecimiento y engagement altos en su categoría natural, Confitería. En otras palabras: mientras pistacho se vuelve selectivo, Dubai Chocolate sigue expandiéndose con fuerza; y entender esa diferencia cambia por completo qué apuestas priorizas.

Imagen: Desempeño del crecimiento de ‘Dubai Chocolate’ como sabor en la categoría confitería.

¿Por qué esto es útil para impulsar tu pipeline?

Esto es lo que buscamos cuando usamos IA en Lantern: no “predecir el futuro”, sino decidir mejor hoy:

  • comparar mercados para no lanzar a ciegas,
  • detectar migraciones cross-category para llegar a tiempo,
  • y leer la fase real de una tendencia por categoría para elegir el “dónde sí”.

Al final, la ventaja no está en “ver tendencias”, sino en entender su fase, su tracción y su contexto antes de apostar. En un mundo donde los sabores escalan y se enfrían, cada vez más rápido, priorizar con criterio se vuelve un diferencial real para el construir tu pipeline de innovación.

Cómo la IA nos ayuda en el trabajo de innovaciónRegina Llorente
Consultora Senior