La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un elemento clave para las empresas en la gestión y el análisis de datos. Su capacidad de procesar grandes cantidades de información y detectar patrones y tendencias de manera más rápida y precisa q
Casos de éxito con IA en la predicción de la demanda avanzada
La IA permite analizar enormes cantidades de datos, identificar patrones en el comportamiento de los clientes y prever la demanda futura con precisión, integrando no solo los datos del propio negocio, sino también factores externos como el clima o factores sociopolíticos. Esto no solo optimiza la cadena de suministro y reduce costes, sino que también previene desequilibrios en el inventario.
SEIDOR desarrolló un modelo predictivo basado en datos históricos de ventas para ayudar a un cliente del sector farmacéutico, enfrentado al reto de optimizar su proceso de predicción de demanda de sus productos. Este modelo permitió predecir la demanda de unidades para todos sus productos a 12 meses vista, transformando un proceso manual en una operación automatizada y eficiente.
Casos de éxito con IA en la asignación óptima de recursos
La IA, al analizar grandes volúmenes de datos, revela también patrones y tendencias ocultas. Esto habilita a las empresas a distribuir recursos de manera más inteligente y estratégica, maximizando el rendimiento y minimizando costes innecesarios. Además, proporciona información en tiempo real para ajustes operativos precisos y rápidos, e identifica y resuelve cuellos de botella en procesos empresariales.
En un caso de éxito con IA práctico, aplicamos este principio al servicio de emergencias 112 de Cataluña. El desafío era asegurar la disponibilidad constante de recursos. Mediante un análisis de correlaciones entre incidencias y datos externos, como información meteorológica y patrones durante eventos extremos, desarrollamos un sistema integral de gestión. Este sistema incluye dos aplicaciones para previsión y dimensionamiento, así como para simulaciones.
Como resultado, se optimizó el uso de recursos. El algoritmo, en continua evolución, alcanzó una precisión del 93%. Esto llevó a un aumento significativo en la satisfacción ciudadana.
Casos de éxito con IA en la optimización de las recomendaciones de productos en el punto de venta
Otro factor a tener en cuenta de la IA es que, al analizar grandes cantidades de información, también puede generar recomendaciones personalizadas que se alinean con las necesidades y preferencias de cada cliente. Esta personalización no solo mejora la experiencia de compra, sino que también incrementa la probabilidad de ventas. Además, la IA es capaz de identificar patrones en el comportamiento del cliente y prever futuros intereses en productos.
En un caso de éxito de IA específico, aplicamos esta tecnología en una empresa de productos químicos para automoción y construcción. Desarrollamos una solución de análisis de datos con IA que proporcionó una visión más exhaustiva al equipo de ventas. El algoritmo de recomendación de SEIDOR se integró tanto en la web como en el CRM, proporcionando a los comerciales información actualizada sobre patrones de comportamiento de clientes. Como resultado, se aumentó el volumen promedio de pedidos y se logró un incremento significativo en las ventas.
Casos de éxito con IA en la automatización de procesos de análisis
La IA, al asumir tareas repetitivas, libera a los empleados para enfocarse en actividades más estratégicas, lo que ahorra tiempo y recursos y mejora el rendimiento general de la empresa.
Un ejemplo claro de esta aplicación se observa en Almirall, una reconocida empresa farmacéutica, que buscaba automatizar los procesos de calidad en sus plantas de producción. Desarrollamos para ellos una plataforma de automatización que generaba informes de calidad, incluyendo transformaciones de datos y gráficos relevantes, cumpliendo con las normativas y aplicando procedimientos estadísticos de control de calidad. Esta implementación resultó en una significativa reducción de errores humanos y permitió al equipo de Almirall enfocarse en tareas de mayor valor añadido.
Casos de éxito con IA en optimización de inventarios
Como ya hemos anticipado, la IA analiza grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias en el mercado y en las ventas, lo que facilita la toma de decisiones informadas sobre los niveles adecuados de inventario. Esto asegura satisfacer la demanda del cliente sin incurrir en excesos o déficits de stock. Además, la IA posibilita ajustes en las estrategias de inventario en tiempo real, adaptándose a los cambios en las condiciones del mercado y las necesidades del cliente, lo que mejora la eficiencia operativa y reduce costes derivados de una gestión ineficiente del inventario.
Un ejemplo práctico se dio con un cliente del sector alimenticio, especializado en snacks, patatas y frutos secos. Esta empresa enfrentaba problemas en la gestión y funcionalidad de su almacén, con una distribución de productos poco eficiente y escasez de recursos. SEIDOR implementó un modelo de almacén digitalizado que organizaba los productos basándose en el historial de pedidos y un algoritmo que optimizaba la ubicación de la mercancía considerando el tipo de producto y su historial. Como resultado, se logró una reducción del 20% en la distancia de recorrido durante el proceso de picking, disminuyendo también el tiempo requerido y aumentando la capacidad de los recursos.