Imagínate esto: estás en la heladería. Pides tu Magnum favorito. Lo muerdes. Ese crujido, esa cremosidad, ese toque exacto de cacao… te transporta. Ahora imagina que ese helado no fue diseñado ni por chefs ni por científicos, sino por una inteligencia artificial.
El golpe suena violento, pero es exactamente lo que está pasando. Magnum, la división de helados de Unilever, acaba de anunciar que integrará la plataforma de IA Giuseppe de NotCo en su pipeline de I+D.
El objetivo: ajustarse a tendencias de salud, sostenibilidad y costes, pero también reimaginar desde cero lo que un helado puede ser.
La promesa es ambiciosa: reducir calorías, eliminar lácteos, mitigar la dependencia del cacao volátil, acelerar el lanzamiento de los sabores virales del mañana... Pero detrás de ella hay un riesgo latente: ¿qué sucede con los equipos tradicionales de innovación? ¿Y qué tan transparente será para el consumidor saber que su helado favorito fue diseñado por una IA?
El motor: ¿qué es Giuseppe AI y cómo funciona?
Para entender la magnitud de esta apuesta, hay que entrar al cuarto del cerebro de NotCo, la empresa chilena que está detrás de todo esto.
Origen, misión y evolución
NotCo nació con la ambición de usar IA para replicar alimentos de origen animal usando plantas. Su herramienta central es Giuseppe AI, una plataforma propietaria de generación formuladora entrenada con décadas de datos científicos, sensores, paneles sensoriales, formulaciones, parámetros de manufactura, etc.
Aunque Giuseppe comenzó aplicándose en productos propios de NotCo (NotMilk, NotBurger, NotIceCream, NotMayo), con el tiempo construyeron una versión plataforma orientada a otras grandes marcas, transformando su propuesta de valor: de ser marca alimentaria, a ser laboratorio algorítmico para la industria…
Según Matías Muchnick (cofundador de NotCo), Giuseppe fue diseñado por ingenieros, científicos y chefs, específicamente para food scientists, con la meta de que no sea una caja negra sino una herramienta transparente que permita explorar espacios de formulación que un humano no podría (o tardaría años en)
Tres capas del modelo
Para simplificar cómo opera Giuseppe (sin hacerlo demasiado técnico), se puede pensar en él como un sistema modular con tres capas coordinadas:
Generative Formulation Engine:
Explora enormes espacios de formulaciones posibles bajo múltiples restricciones (nutricionales, sensoriales, costes, regulaciones…) Propone candidatos viables.Data Ingestion & Personalization:
Lee especificaciones de ingredientes, normativas locales, literatura científica, propiedades químicas, perfiles sensoriales. Garantiza que las propuestas cumplan requisitos prácticos desde el inicio.AI Orchestration / Escalado:
Facilita la transición desde la fórmula propuesta en papel hasta lo que es manufacturable en planta. Toma en cuenta estabilidad, escala, variaciones de lotes, tolerancias técnicas.
Además, Giuseppe cuenta con módulos internos como Synthesis para sustituir funcionalidad difícil (por ejemplo, replicar el comportamiento del huevo: espumar, unir, espesar…) mediante mezclas de proteínas, almidones y fibras que puedan mimetizar las propiedades industriales del huevo sin usar huevo animal.
Otro ejemplo: NotCo ha trabajado con Giuseppe para crear una versión de chocolate sin cacao, utilizando una mezcla optimizada de ingredientes upcycled que imitan textura, sabor y comportamiento de derretimiento del chocolate real.
En resumen: Giuseppe no hace “pequeños ajustes”, sino que opera a nivel molecular/funcional. Es un laboratorio digital de formulación.
Magnum + NotCo: la jugada estratégica
Ahora que ya sabemos lo que puede hacer Giuseppe, analicemos la alianza con Magnum (The Magnum Ice Cream Company) y qué están intentando.
¿Cuál es el contexto para Magnum?
Magnum, que también controla marcas como Ben & Jerry’s y Cornetto, se prepara para desprenderse (spin‑out) de Unilever y cotizar como entidad independiente en noviembre de 2025.
El negocio de helados global enfrenta retos: presión en costes de insumos (cacao, leche, azúcar…), cambios en preferencias nutricionales (menos azúcar, más alternativas vegetales…), demandas de sostenibilidad y consumidores que esperan innovación constante.
Magnum necesita diferenciarse por sabor, por agilidad, capacidad de adaptación y relevancia frente a emergentes foodtechs.
Qué busca alcanzar con NotCo
Reformular productos actuales para reducir calorías, sustituir ingredientes sintéticos, introducir versiones parcialmente vegetales, etc., todo ello sin perder la experiencia sensorial esperada.
Desarrollar nuevas líneas de productos basadas en plantas (plant-based) o híbridos, abriendo terreno en categorías aún no saturadas.
Mitigar el riesgo de materias primas (especialmente cacao) mediante sustitutos o formulaciones alternativas que Giuseppe pueda proponer.
Acelerar el time-to-market: llevar ideas del papel al freezer con menor número de iteraciones de prueba.
Explorar sabores virales, combinaciones audaces que puedan capturar la atención social-media / tendencias, con menos riesgo y mayor velocidad.
Según Lewicki, cabeza de I+D de Magnum, el consumidor hoy exige indulgencia, pero con moderación: porciones más pequeñas, productos más saludables y sostenibles. La IA permitiría equilibrar esas tensiones.
Lo que ya ocurre en la práctica
Su alianza ya ha sido anunciada públicamente: la plataforma Giuseppe se integrará para resolver desafíos de formulación en Magnum.
NotCo ya ha trabajado con marcas como Kraft Heinz en versiones vegetales de mac & cheese, mayonesa y productos lácteos. Esa experiencia proporciona credibilidad técnica.
NotCo ha reducido plazos de desarrollo: por ejemplo, NotBurger pasó de tomar 18 meses (etapa inicial para productos) a solo 3 meses en algunos lanzamientos posteriores.
Giuseppe también ha permitido inversiones más audaces: la creación de chocolate sin cacao nació como proyecto para aliviar la dependencia del cultivo de cacao ante crisis climáticas.
Lecciones aplicables: lo que nosotros, humanos de a pie, podemos aprender
Aunque no te dediques a helados, esta jugada nos ofrece lecciones poderosas que puedes aplicar a cualquier negocio, startup o industria.
Lección A. La innovación ya no es incremental, es algorítmica.
Hasta hace poco, innovar era probar, fallar, iterar. Ahora, puedes tener una vacía de fórmulas generativas que exploren territorios que tu cerebro no llegaría. Si no adoptas herramientas de generación algorítmica, puedes quedar relegado.
Lección B. No basta con tener IA; hay que integrarla correctamente.
La tecnología por sí sola no trae el salto. El éxito está en cómo entrenas tu equipo, en cómo estableces procesos mixtos (humano + algoritmo), en cómo mides, pule, escala.
Lección C. El valor competitivo se traslada al motor de innovación, no al producto final.
Una empresa que controle motores de innovación algorítmica, ya sea en alimentos, moda, medicina…, tendrá ventaja más allá de su producto de consumo. Si tú estás en servicios, software o producto, pregúntate: ¿qué IA vertical puedo construir o usar para desplazar a mis competidores?
Lección D. Comparte tu narrativa, no tu secreto.
Si Magnum se aventura a explicar que la receta secreta fue diseñada por IA, puede generar polémica. Pero si comunica algo como la experiencia es nuestra; la innovación, resultante de colaboración hombre–máquina, podrá ser percibido como audaz, no impersonal.
Lección E. Empieza con prototipos pequeños y validación rápida.
No esperes el gran producto perfecto al primer lanzamiento. Haz versiones mínimas, compártalas con clientes / clientes internos, aprende, ajusta. Esa curva de aprendizaje va a importar más que el primer gran lanzamiento.
Hoy estamos siendo testigos de un momento definitorio: la industria alimentaria deja de concebir innovación como prueba, error, iteración y adopta una versión acelerada, algorítmica, híbrida... Magnum + NotCo no son un experimento frívolo, son un escenario piloto de lo que muy probablemente será la norma en 5–10 años.
Para ti que lees esto:
Pregúntate: en mi sector, ¿qué podría diseñar una IA que hoy no me atrevo a imaginar?
Evalúa si tienes datos útiles (internos o externos) para alimentar una IA vertical.
Comienza con experimentos controlados; no necesitas revolucionar todo de golpe.
Prepara tu narrativa para el cliente final: sé transparente sin asustar.
No esperes que la IA lo haga todo: necesitas ese cerebro humano que puliendo, validando, corrigiendo…