De la balanza al reconocimiento visualDe la balanza al reconocimiento visual

En los supermercados y mayoristas, pesar productos frescos siempre implica una fricción: el cliente lleva sus frutas y verduras a la balanza, alguien las pesa e imprime el ticket, y recién entonces puede pasar por caja. La interacción es lenta, propensa a errores y depende de que haya personal disponible en el punto de pesaje.

Systel, líder en Argentina en soluciones de pesaje comercial, veía en ese flujo una oportunidad concreta. Si la balanza pudiera reconocer por sí misma qué producto tiene sobre la bandeja, el proceso entero se simplificaría: menos colas, menos errores en la identificación de precios y una experiencia más ágil para el consumidor final.

El problema era que nadie en la empresa había trabajado antes con inteligencia artificial. El conocimiento técnico existía, pero era de otro tipo: programadores, ingenieros en electrónica, diseñadores industriales. Construir desde ahí un sistema de reconocimiento de imágenes capaz de funcionar en condiciones reales de un supermercado era, en 2021, un desafío completamente nuevo para el equipo.

La primera respuesta fue buscar proveedores externos que pudieran desarrollar el algoritmo. Systel contactó a varias empresas en Argentina especializadas en visión artificial, pero los presupuestos resultaron muy elevados y ninguno podía mostrar un trabajo similar realizado con anterioridad. El desarrollo iba a ser, en todos los casos, un proceso de aprendizaje compartido, sin garantías de resultado.

Frente a ese escenario, la decisión fue hacerlo internamente. El razonamiento era claro: si el aprendizaje iba a ocurrir de todas formas, era mejor que ese conocimiento quedara dentro de la empresa.

El resultado del proceso de I+D fue Detect, lanzado a comienzos de 2025. Se trata de una balanza de autoservicio con un sistema de reconocimiento automático de imágenes integrado: el cliente apoya el producto sobre la bandeja, la cámara captura la imagen y el algoritmo identifica qué es, calcula el precio y emite el ticket. El proceso es inmediato y no requiere asistencia.

El sistema fue diseñado con especial atención a la usabilidad: la interfaz es clara, el flujo es intuitivo y puede ser operado sin dificultad por personas de cualquier edad. Hoy se comercializa principalmente para supermercados y mayoristas, en las secciones de frutas y verduras, aunque el modelo ya fue adaptado para reconocer también quesos y fiambres.

Paralelamente, el área de I+D comenzó a incorporar herramientas de IA en sus propios procesos internos: asistencia en programación, desarrollo de software y automatización de pruebas de control de calidad. La IA primero entró al producto y, desde ahí, se fue extendiendo a toda la operación del área.

El impacto más inmediato fue económico. La precisión del sistema de reconocimiento reduce directamente los errores de identificación de productos en el punto de venta: quesos o fiambres pesados con el precio equivocado representan pérdidas concretas para el comerciante. En operaciones con alto volumen de productos similares, esa diferencia se nota rápido.

En un caso documentado por el equipo, el dueño de varios locales de venta mayorista recuperó el valor del equipamiento durante el segundo mes de operación, gracias a la reducción de errores en la venta de productos de precio variable.

Más allá del producto, Systel cuenta hoy con un equipo que sabe construir, entrenar y escalar modelos de reconocimiento de imágenes, con una plataforma propia que permite actualizar esos modelos desde cualquier punto de la red de equipos instalados. Ese activo tecnológico abre la puerta a nuevas aplicaciones en segmentos que el equipo todavía está explorando.

La empresa realizó capacitaciones para todos sus equipos sobre el uso de herramientas de IA, con un mensaje central: la tecnología llegó para hacer el trabajo más productivo, no para reemplazar personas. El mismo planteo con el que en su momento se incorporó el paquete Office o el correo electrónico.

La recepción fue positiva. La mayoría del personal ya usaba alguna herramienta con componentes de IA en su vida cotidiana, lo que facilitó la adopción. Al mismo tiempo, se definieron políticas de seguridad informática para proteger el conocimiento corporativo. El liderazgo empuja activamente esa cultura: el CEO participa, los gerentes promueven el uso cotidiano y el equipo de I+D comparte experiencias con otras áreas a través de charlas internas.