Automatizar el servicio de cerveza en eventos exige coordinar compra, pago y dispensación sin perder calidad en la bebida. Arnau Camps explica cómo FastFest aborda ese proceso con Metabar, un equipo de autoservicio pensado para recintos y acontecimientos con mucha afluencia. En el capítulo 38 de Toque de Ingenio, la conversación recorre las pruebas de producto, el aprendizaje con organizadores y las decisiones comerciales que acompañan a la máquina.
Invitado: Arnau Camps, CEO y cofundador de FastFest en el momento de la entrevista.
Conversación publicada: 18 de febrero de 2025. Episodio: 38. Duración: 58 min.
En este capítulo:
- Cómo se convierte una espera en la barra en un problema de proceso que se puede analizar.
- Por qué dispensar una bebida de forma repetible fue uno de los retos centrales del desarrollo.
- Cómo cambian el modelo de servicio y la operación según el tipo de evento.
Los fundadores conocían el sector desde varios papeles: asistentes, trabajadores de barra y organizadores. Esa experiencia ayudó a identificar dificultades, pero la propuesta se fue concretando mediante conversaciones y pruebas. El episodio refleja el estado del proyecto en febrero de 2025, después de las primeras versiones ensayadas durante el año anterior.
La cola es el resultado de un proceso completo
Pedir una bebida parece una acción sencilla, pero en un evento reúne selección, atención, pago y preparación. Cuando muchas personas llegan a la vez, los tiempos de cada paso se acumulan. La oportunidad de automatización aparece al examinar el recorrido completo.
Arnau explica que el equipo habló con organizadores y profesionales para conocer mejor sus problemas. Las barras eran una parte relevante de la operación y de sus ingresos. Mejorar el servicio debía aportar una ventaja al asistente y una justificación clara a quien gestiona el recinto.
Ese trabajo hizo evolucionar la idea inicial. La entrevista muestra que conocer una molestia como usuario es un punto de partida, pero hace falta entender qué necesita el cliente que contratará la solución. Costes, capacidad de atención y organización del personal también influyen en el producto.
Para un proyecto de automatización industrial, la enseñanza consiste en observar dónde se produce la espera y qué tarea conviene resolver. Instalar una máquina no garantiza mejorar el conjunto si el cuello de botella se desplaza a otro paso de la operación.
Cómo plantea Metabar la experiencia de autoservicio
Arnau describe una secuencia en la que el asistente selecciona la bebida en una pantalla, paga y recibe la dispensación. La propuesta concentra varias operaciones en un mismo equipo. Su funcionamiento debe resultar comprensible para personas que pueden utilizarlo por primera vez en un entorno concurrido.
La interfaz y el mecanismo están directamente relacionados. La pantalla permite elegir, pero el resultado se materializa en una bebida que debe servirse correctamente. El usuario interpreta ambos como una sola experiencia y espera que lo que acaba de pagar corresponda con lo que recibe.
El episodio presenta cifras de velocidad como parte de la propuesta del equipo. Para valorar una implantación, la conversación invita a considerar también las condiciones del evento y la operación alrededor de la máquina. El flujo real incluye llegada de usuarios, reposición y resolución de incidencias.
Desde el diseño de experiencia de usuario, resulta útil estudiar la secuencia completa en el lugar de uso. Los pasos deben entenderse con rapidez, y el estado del proceso debe quedar claro. Una decisión sencilla en la interfaz puede evitar una duda que, repetida muchas veces, frene el servicio.
El reto técnico está en la bebida y en su repetibilidad
Arnau identifica la dispensación como una de las partes más difíciles del desarrollo. La cerveza introduce variables que afectan al resultado, y el equipo debe trabajar de forma consistente. Una demostración aislada no basta para responder a una operación con numerosas consumiciones.
La condición de autoservicio añade una exigencia: el cliente paga antes de recibir la bebida. FastFest necesitaba reducir situaciones en las que el resultado no cumpliera lo esperado. El desarrollo se concentró en ajustar la dosificación y en revisar lo que ocurría durante las pruebas.
Arnau resume ese trabajo como:
«conseguir estandarizar que salga bien la cerveza».
Arnau Camps, 20:20.
La entrevista relaciona esa consistencia con el aprovechamiento del producto. Las pérdidas durante el servicio afectan a la operación, pero las cifras mencionadas deben entenderse dentro de la experiencia y las estimaciones que presenta el invitado. El rendimiento de una instalación concreta requiere observar sus propias condiciones.
El aprendizaje de ingeniería es claro: automatizar una tarea necesita conocer el comportamiento del material o producto que se manipula. Movimiento, dosificación y control deben adaptarse a él. La parte mecánica no puede definirse únicamente por la secuencia ideal que aparece en una presentación.
Las pruebas piloto cambian el diseño
Arnau cuenta que el primer prototipo permitió descubrir fallos que el equipo no había previsto. Algunas partes necesitaban modificaciones y otras podían eliminarse. La siguiente versión incorporó ese aprendizaje antes de ampliar el uso de la máquina.
El equipo reunía responsabilidades de ingeniería, operaciones y negocio, y recurrió a conocimientos especializados para determinadas partes del desarrollo. Esa combinación permitió mirar el producto desde su funcionamiento y desde las tareas necesarias para llevarlo a un evento.
La conversación también aborda capacidades y tamaños de servicio. Los organizadores trabajan con formatos diferentes, por lo que el equipo necesita adaptarse a la configuración de cada caso. La preparación previa forma parte del funcionamiento, aunque el asistente no la vea.
Los prototipos son especialmente útiles cuando permiten comprobar esas relaciones en un entorno real. Además de servir una bebida, la prueba debe mostrar qué necesita la persona encargada del equipo, cómo se repone y qué ocurre cuando el uso se concentra en periodos de demanda alta.
La autonomía incluye reposición y planificación
Arnau explica que utilizar uno o varios barriles modifica la autonomía de la instalación y la atención que requiere. Esa decisión debe relacionarse con la demanda esperada y con la organización del evento. Aumentar capacidad tiene implicaciones en espacio, preparación y gestión de existencias.
El ejemplo permite ver que la automatización no elimina toda la operación humana. Cambia las tareas: algunas acciones pasan al equipo y otras permanecen en montaje, suministro, supervisión o atención de incidencias. El servicio necesita repartirlas de forma clara.
Para evaluar el producto conviene observar esa distribución completa. Una máquina puede reducir intervención durante la dispensación y requerir preparación en otro momento. La comparación útil considera el recorrido del evento y los recursos necesarios para mantener el funcionamiento.
Un modelo comercial distinto para cada tipo de recinto
FastFest diferencia eventos puntuales y ubicaciones con actividad recurrente, como salas o recintos deportivos. Arnau explica fórmulas de alquiler y combinaciones de pagos fijos y variables. La propuesta se adapta al volumen de uso y a la forma en que el cliente evalúa la inversión.
Los primeros despliegues también deben superar dudas de adopción. Un organizador puede preguntarse si los asistentes utilizarán la máquina o si funcionará durante el evento. Las pruebas permiten contrastar esas preguntas con resultados del propio lugar.
Arnau aclara además el papel de la empresa:
«nosotros no vendemos cerveza».
Arnau Camps, 42:27.
La distinción explica que FastFest aporta el equipo y su modelo de servicio, mientras el organizador decide aspectos de la bebida y de la venta. Definir responsabilidades ayuda a diseñar una propuesta que encaje en la operación existente.
Qué puede aprender otro equipo de desarrollo
- Analizar la compra, el pago y la entrega como un proceso completo.
- Validar la repetibilidad con el producto real que la máquina debe dispensar.
- Probar montaje, reposición y supervisión junto con la experiencia del usuario final.
- Adaptar el modelo comercial a la frecuencia de uso y a las necesidades del cliente.
FastFest muestra cómo una experiencia cotidiana puede convertirse en un proyecto de automatización con exigencias de producto y de servicio. Si tu empresa quiere desarrollar una máquina para mejorar una operación concreta, i-mas puede ayudarte a definir requisitos y avanzar mediante diseño y pruebas. Puedes contarnos el proceso que necesitas resolver.
Para seguir leyendo: La cantina automática de comida fresca de Awayter.
Fuente del artículo: entrevista de Edgar Guerrero con Arnau Camps en Toque de Ingenio, publicada el 18 de febrero de 2025. Las citas enlazan con sus pasajes en el vídeo; los aprendizajes son una síntesis editorial de la conversación.
