Casos de éxito

Lo que hemos construido.

Soluciones reales en producción. Tres ejemplos de cómo aplicamos IA donde mueve métricas de negocio, no titulares. Con resultados verificables.

−40%tiempo de análisis semanal
Retail

Automatización de reportes de ventas para una cadena de supermercados

El reto

El equipo de operaciones de una cadena de retail con 3 tiendas físicas y ecommerce dedicaba 8 horas semanales a consolidar a mano datos de ventas, stock e incidencias desde cuatro sistemas distintos. Los datos llegaban con 7 días de retraso y las decisiones se tomaban sobre información obsoleta.

La solución

Implementamos un pipeline automatizado con n8n que extrae datos del POS, la plataforma de ecommerce y el ERP, los procesa con BigQuery y genera un dashboard en Looker Studio actualizado automáticamente cada lunes a las 7h.

El resultado

Cero horas manuales de reporting. El equipo recuperó un día entero a la semana, que ahora dedica a análisis estratégico en lugar de consolidación. El director de operaciones toma decisiones con datos del día anterior, no de la semana pasada.

n8nBigQueryLooker Studio
+25%eficiencia operativa de flota
Logística

Sistema de IA para optimización de rutas de distribución multi-flota

El reto

Una empresa de logística gestionaba manualmente la asignación de rutas de su flota, sin visibilidad en tiempo real ni capacidad de reaccionar a incidencias. El responsable de operaciones dedicaba horas a planificar rutas que quedaban obsoletas al primer imprevisto.

La solución

Desarrollamos un sistema de optimización de rutas con un agente de IA que considera ventanas de entrega, capacidad de vehículos y tráfico en tiempo real. Integrado con su sistema de gestión de flota para reasignar rutas automáticamente cuando aparecen incidencias.

El resultado

Un 25% más de eficiencia operativa de flota. Menos kilómetros recorridos, más entregas por vehículo y reacción automática ante imprevistos. El equipo pasó de planificar rutas a supervisar excepciones.

LangGraphPythonFastAPI
capacidad de atención al cliente
Fintech

Asistente conversacional que gestiona el 60% de las consultas de clientes

El reto

Una empresa de servicios financieros tenía 2 agentes de soporte gestionando más de 300 consultas semanales. Los tiempos de respuesta eran de 4-6 horas y la tasa de abandono era alta. Escalar significaba contratar más personal.

La solución

Desplegamos un agente conversacional con RAG entrenado sobre su documentación de producto, preguntas frecuentes y casos de uso. Integrado con su CRM para consultar el estado de contratos en tiempo real y escalar a un humano solo cuando es necesario.

El resultado

El 70% de las consultas se resuelven sin intervención humana. El tiempo de respuesta bajó de 4-6 horas a menos de 2 minutos. La satisfacción del cliente subió de 6.8 a 8.4 sobre 10. Los 2 agentes ahora gestionan solo los casos complejos.

GPT-4oRAGPinecone
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