La cadena más grande de Dinamarca entrena robots para reponer góndolas mientras el super está cerrado

¿Te imaginas llegar al supermercado a la mañana y encontrar todo perfectamente acomodado sin que nadie haya tocado una caja en toda la noche? Eso es justamente lo que está probando la cadena minorista más grande de Dinamarca, presente en seis países europeos con más de dos mil locales.

Desde junio de 2026, robots humanoides equipados con inteligencia artificial vienen entrenando para reponer estanterías en supermercados daneses. La tarea no es menor: reponer góndolas insume entre el 40 y el 50 por ciento de la jornada laboral de un empleado, una labor física y repetitiva que se repite miles de veces por turno.

Por ahora, con alguien atrás

Cada movimiento de las máquinas es guiado por un operador humano. Cada sesión genera datos que mejoran la capacidad del sistema para identificar formas, tamaños y posiciones de productos distintos, que es uno de los desafíos técnicos más complejos del proceso. Hoy las máquinas trabajan más lento que una persona y necesitan supervisión constante.

El cronograma prevé la operación autónoma nocturna a principios de 2027, exclusivamente de noche, cuando los locales están cerrados al público. Es el único marco legal disponible: la legislación danesa prohíbe que robots operen de forma autónoma en espacios con clientes presentes.

• Tecnología: visión artificial, aprendizaje automático y actuadores que imitan el brazo humano.
• Aplicación a futuro: controlar fechas de vencimiento, detectar huecos en lineales y corregir artículos mal ubicados.
• Contexto: Dinamarca tiene uno de los mercados laborales más ajustados de Europa, con escasez de personal y costos operativos en alza.

Es como enseñarle a alguien a ordenar el galpón de herramientas, una y otra vez, hasta que solo aprenda dónde va cada cosa. Si la prueba funciona, la cadena evaluará extender el sistema a otros locales de su red europea y los próximos meses dirán si el modelo se convierte en referencia para el sector. Si te sirve, probalo.