iFood detalló a comienzos de junio de 2026, durante la Semana de Productos de Itaú, cómo ha incorporado inteligencia artificial a las decisiones de producto. El punto más concreto es Tocan, una plataforma interna en la que los empleados montan agentes especializados para cuestionar ideas antes de que avancen. En lugar de solo acelerar tareas, esos agentes contrastan hipótesis con datos de mercado, el historial de la empresa y métricas internas: funcionan como un revisor escéptico integrado al proceso.
Una plataforma para estandarizar el uso
Detrás de esto hay una plataforma propia de IA generativa que centraliza el acceso a diferentes modelos, incluidas opciones de OpenAI, Anthropic y Google, además de modelos propios. La justificación es de gobernanza: en lugar de que cada equipo integre herramientas por su cuenta, la empresa concentra políticas de seguridad, actualizaciones y estándares de uso. Pablo Silva, socio y responsable de producto de iFood, resumió la lógica de adopción de la empresa.
Primero preguntamos cuál es el problema. Después decidimos qué herramienta usar.
Pablo Silva, responsable de producto de iFood
Escala y modelos propios
- Procesa entre 130 y 160 millones de pedidos por mes
- Decenas de miles de agentes internos creados por empleados
- Sistema de orquestación que dirige solicitudes al agente adecuado
- Modelos propios como Large Commerce Model (LCM) y el asistente Rose
El caso de iFood interesa por una razón que va más allá del delivery: es una de las mayores implementaciones corporativas de IA en Brasil, con uso extendido entre miles de empleados y no restringido a un equipo de innovación. Esto ayuda a entender cómo la tecnología llega a la operación real de una gran empresa brasileña: con una plataforma centralizada, orquestación de agentes y dependencia simultánea de proveedores extranjeros y de modelos propios.
Aun así, conviene separar el proceso del resultado. Los agentes que cuestionan ideas pueden reducir sesgos y apuestas equivocadas, pero también pueden reforzar el historial de la propia empresa y desalentar apuestas fuera de lo habitual. El efecto neto sobre la calidad de las decisiones solo aparecerá con el tiempo, y la compañía no divulgó métricas independientes que permitan medirlo.
Nuestro prisma
Nuestro ángulo: más que productividad, iFood muestra cómo una gran empresa brasileña institucionaliza la IA en su propia toma de decisiones, un experimento de gobernanza que puede reducir errores, pero también sesgar las elecciones hacia lo que ya funcionó en el pasado.
Fuentes: TI Inside · NeoFeed · TI Inside
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