Cómo Tyson Foods pasó de perder clientes invisibles a convertirlos en ventas con un asistente conversacional con IA
El problema que nadie quiere admitir (pero todos sufren)
Imagina a un chef en una escuela. Tiene que preparar un menú para 400 alumnos mañana mismo. Busca en la web de su proveedor “pulled chicken” para tacos, pero el buscador solo reconoce “shredded chicken”. Resultado: el chef no encuentra nada. Se frustra. Cierra la página. Y compra a otro proveedor.
Esa es la realidad silenciosa de miles de empresas B2B en el sector de alimentos y CPG: tienen catálogos inmensos, miles de distribuidores, y sin embargo… pierden ventas por una mala experiencia de búsqueda.
Tyson Foods no era la excepción. Aunque produce el 20% de toda la carne (pollo, res y cerdo) en Estados Unidos, tenía un problema gigantesco: más de un millón de operadores (restaurantes, colegios, hospitales, gasolineras…) compraban sus productos a través de distribuidores sin tener relación directa con la marca. Eso significa que Tyson no sabía:
Qué buscaban esos operadores.
Qué necesitaban urgentemente.
Qué productos no encontraban.
La empresa estaba vendiendo mucho, sí. Pero también dejando escapar oportunidades millonarias. Clientes invisibles. Necesidades ocultas. Ingresos que acababan en la competencia.
Y aquí entra en escena una idea simple pero poderosa: ¿qué pasaría si esos operadores pudieran hablar con Tyson como si hablaran con un proveedor humano? ¿Qué pasaría si el buscador entendiera “pulled chicken” aunque el catálogo dijera “shredded chicken”? ¿Qué pasaría si cada conversación dejara pistas valiosas sobre lo que realmente quiere el mercado?
La respuesta: un asistente conversacional con IA.
Cómo Tyson Foods implementó un asistente conversacional con IA (y qué puedes copiar tú)
Para resolver este problema, Tyson se alió con AWS Generative AI Innovation Center y desplegó un sistema que combina búsqueda semántica y asistencia conversacional. Lo montaron con Amazon Bedrock, OpenSearch Serverless, Anthropic Claude 3.5 y LangGraph. Pero lo importante no es la tecnología. Es el framework detrás de la solución, que cualquier empresa B2B puede aplicar.
Paso 1. Búsqueda semántica en lugar de palabras clave
El viejo buscador era literal: si ponías “drummettes” no te sacaba “party wings”. Si ponías “buffalo appetizers” no salían ni las alitas ni los boneless. Resultado: frustración y fuga de clientes.
La nueva búsqueda funciona con embeddings semánticos: entiende relaciones entre conceptos, sinónimos culinarios y tendencias de menú. Traducción práctica: un chef pide “aperitivos buffalo” y ve alas, boneless y todo lo que encaja.
Esto elimina fricciones y convierte búsquedas perdidas en ventas directas.
Paso 2. Asistente conversacional
El siguiente nivel fue integrar un chat con IA en la web. Ahora, cualquier operador puede preguntar en lenguaje natural:
“¿Qué opciones de pollo sin gluten tienen para escuelas?”
“Busco recetas de menú con costillas BBQ para verano.”
“¿Dónde puedo comprar este producto cerca de mí?”
El asistente responde con precisión, conecta con distribuidores, sugiere recetas, muestra promociones vigentes y hasta permite dejar feedback. Todo sin necesidad de que el operador hable con un comercial humano.
Paso 3. Captura de acciones de alto valor
Aquí está la joya oculta. Cada vez que un cliente pide información sobre un producto específico, pregunta por recetas o consulta disponibilidad en su región, el sistema lo guarda como señal de interés. Esto es mucho más rico que la típica analítica de “clicks y tiempo en página”.
Tyson ahora sabe en tiempo real:
Qué productos generan más búsquedas.
Qué necesidades emergen en distintas regiones.
Qué categorías están en tendencia (ej: “plant-based” o “alto en proteína”).
Qué promociones llaman más la atención.
En otras palabras: cada conversación se convierte en inteligencia de negocio.
Framework accionable para empresas B2B que no quieren perder más clientes invisibles
Lo que hizo Tyson parece de “gigantes corporativos”, pero la verdad es que cualquier empresa puede aplicar este enfoque en escalas más pequeñas. Aquí te dejo un framework paso a paso:
Paso 1. Diagnóstico
Revisa tu buscador interno: ¿qué términos buscan los clientes que no generan resultados?
Pregunta a tu equipo de ventas: ¿qué cosas piden los clientes que no encuentran fácilmente?
Paso 2. Implementación mínima viable
Toma 20 productos clave y crea un índice semántico simple (puedes hacerlo con herramientas open source como Haystack, LlamaIndex o Pinecone).
Sustituye tu buscador literal por uno que entienda sinónimos y conceptos relacionados.
Paso 3. Asistente simple
Crea un chatbot inicial que responda preguntas frecuentes (ej: disponibilidad, precios, recetas, distribuidores).
No necesitas entrenarlo con todo tu catálogo: empieza con lo más buscado.
Paso 4. Captura de señales de interés
Cada vez que un cliente pregunte por un producto, registra la interacción.
Analiza esas conversaciones y tradúcelas en insights de marketing y desarrollo de producto.
Paso 5. Escalado
Expande el catálogo indexado.
Añade personalización por perfil de cliente (chef, operador escolar, restaurante rápido, etc.).
Usa esos datos para lanzar promociones hiper-relevantes.
Casos extrapolados: cómo se vería este sistema en distintos negocios
Caso 1. Empresa de snacks para colegios
Hoy: los directores preguntan siempre si hay “opciones sin gluten” o “con menos sodio”. La web no responde y los clientes se frustran. Con IA: el asistente responde, sugiere productos exactos y envía un reporte a marketing: “30% de las búsquedas de la semana incluyen ‘sin gluten’ en colegios de Texas”.
Caso 2. Cadena de restaurantes medianos
Hoy: los chefs pierden tiempo buscando recetas en PDF o llamando al proveedor.
Con IA: el asistente sugiere recetas basadas en el inventario actual. Resultado: ahorro de tiempo y más rotación de productos.
Caso 3. Distribuidor regional
Hoy: el distribuidor no sabe qué categorías se disparan en cada temporada.
Con IA: el sistema registra que en verano hay un pico de consultas sobre “ensaladas con pollo fresco”. Eso alimenta la estrategia de compras y promociones.
Herramientas y recursos para implementar este enfoque
Amazon Bedrock + Claude 3.5 Sonnet: infraestructura robusta para grandes catálogos.
OpenSearch Serverless: búsqueda vectorial escalable sin gestión de servidores.
LangGraph o Strands Agents: frameworks para construir asistentes orquestados.
Alternativas open source: Haystack, LlamaIndex, Pinecone (si quieres empezar en pequeño).
Analytics de conversación: lo importante no es solo el chat, sino los datos que genera.
La gran lección de Tyson Foods
Tyson pasó de tener más de un millón de operadores invisibles a abrir una línea directa con ellos, sin necesidad de ampliar su fuerza de ventas. ¿Cómo? Dándoles una experiencia de búsqueda que entiende su lenguaje y un asistente que responde como un humano.
Y al mismo tiempo, convirtió cada conversación en un informe de mercado en tiempo real.
¿La conclusión para ti?
Cada búsqueda fallida en tu web es un cliente que se va al competidor.
Cada conversación con un cliente es oro que puedes convertir en producto, marketing y ventas.
Si tu negocio depende de catálogos grandes, distribuidores y clientes que no siempre hablan tu mismo idioma, el caso de Tyson es un espejo. Hoy ellos venden más porque entienden mejor. Y lo hicieron sin contratar 1.000 vendedores nuevos: lo hicieron con IA bien aplicada.
Porque aquí no hablamos de teorías: hablamos de estrategias que convierten búsquedas frustradas en pedidos grandes. Y eso, créeme, no lo encuentras en Google.
Referencias: