Casos de éxito

Casos de éxito en automatización con IA.

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

Retail

Automatización de reportes de ventas para una empresa del sector retail

−8 hde reporting manual a la semana

Antes8 h

Ahora0 h

  • n8n
  • BigQuery
  • Looker Studio

  1. El reto

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

  2. La solución

    Implementamos un pipeline automatizado con n8n que cada noche extrae los datos del TPV y el ERP, los procesa en BigQuery y actualiza un dashboard en Looker Studio con los datos del día anterior. Cada lunes a las 7 h, el equipo recibe además un informe semanal.

  3. El resultado

    Cero horas manuales de reporting. El equipo recuperó un día entero a la semana. El director de operaciones toma decisiones con datos del día anterior, no de la semana pasada.

Logística

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

−25%costes operativos

Antes100%

Ahora75%

  • LangGraph
  • Python
  • FastAPI

  1. 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.

  2. 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.

  3. El resultado

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

Fintech

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

2,5×capacidad de atención al cliente

Antes4-6 h

Ahora<2 min

primera respuesta

  • GPT-4o
  • RAG
  • Pinecone

  1. 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.

  2. La solución

    Desplegamos un agente conversacional con RAG entrenado sobre su documentación de producto, preguntas frecuentes y casos de uso. Atiende también por WhatsApp y trabaja sobre su CRM: consulta el estado de contratos en tiempo real, registra la información en el CRM, crea tickets cuando un caso necesita seguimiento y escala a un humano solo cuando es necesario.

  3. El resultado

    El 60% de las consultas se resuelven sin intervención humana. La primera respuesta llega en menos de 2 minutos, frente a las 4-6 horas de antes. La satisfacción del cliente subió de 6,8 a 8,4 sobre 10. Los 2 agentes ahora gestionan solo los casos complejos.

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