Centro de distribución logística
Supply chain inteligente

Menos quiebres, menos merma, más margen: IA para tu cadena de suministro

Anticipa la demanda con precisión — modelos que aprenden de tu historial, estacionalidad, promociones y variables externas para reducir quiebres y sobreinventario.
Automatiza el backoffice — agentes de IA que procesan facturas, órdenes de compra y conciliaciones sin intervención manual.

Los problemas que frenan tu operación

Desafíos reales que la IA aplicada puede resolver en tu cadena de suministro.

Quiebres de stock

Ventas perdidas, clientes frustrados y penalidades con retailers por falta de producto en el momento justo.

Sobreinventario

Capital inmovilizado, espacio ocupado y merma acumulada por comprar más de lo necesario.

Demanda variable e impredecible

Imposible planificar compras y despachos con certeza cuando la demanda cambia sin previo aviso.

Backoffice manual

Procesamiento de facturas, órdenes de compra y conciliaciones que consume horas de trabajo repetitivo.

Merma y pérdida desconocida

Falta de control en bodega y procesos de recepción que generan pérdidas invisibles.

Tiempos de despacho inconsistentes

Nivel de servicio afectado y relación con clientes deteriorada por entregas impredecibles.

Casos de uso en logística y retail

Soluciones de IA diseñadas para los desafíos específicos de tu cadena de suministro.

Análisis de datos y predicción de demanda

Predicción de demanda

Modelos de machine learning que generan pronósticos de demanda a nivel de SKU, tienda, canal y período. Consideran historial de ventas, estacionalidad, promociones, clima, eventos y variables macroeconómicas. Se actualizan automáticamente con cada nuevo dato.

Integración directa con ERP para generar sugerencias de compra.

Estanterías de bodega optimizadas

Optimización de inventario y reposición

Algoritmos que calculan puntos de reorden, stock de seguridad y cantidades óptimas de pedido para cada SKU y ubicación. Consideran lead times de proveedores, costos de almacenamiento y nivel de servicio objetivo.

Resultado típico: reducción de capital inmovilizado entre 10% y 25%.

Interior de bodega con estanterías

Visión artificial para bodega

Cámaras que monitorean niveles de estantería, verifican picking, controlan recepción de mercadería y detectan productos mal ubicados. Reduce errores de inventario y agiliza auditorías.

Aplicaciones: conteo automático, verificación de ubicación, control de merma.

Documentos y automatización de oficina

Automatización de backoffice (facturas, OC, conciliaciones)

Agentes de IA que extraen datos de facturas de proveedores (PDF, email), los validan contra órdenes de compra, detectan discrepancias y registran en el ERP automáticamente. Procesamiento que tomaba horas se resuelve en minutos.

Tecnología: RAG + LLM + conectores a ERP. RAG permite que el agente consulte tus políticas y contratos para validar cada documento.

Equipo colaborando en atención interna

Agentes para atención interna y consultas

Asistentes de IA que responden consultas de equipos internos: estado de pedidos, disponibilidad de stock, políticas de devolución, procedimientos. Conectados a tus sistemas en tiempo real, con respuestas basadas en datos actualizados.

Un POC funcional en 4 a 6 semanas

Un caso de uso acotado, datos reales de tu operación, integración a una fuente existente. Resultados medibles para decidir si escalar.

01

Diagnóstico y datos

Semana 1–2

  • Análisis de datos de ventas/inventario y definición de categoría piloto
  • Auditoría de calidad, cobertura y acceso a datos (ERP, WMS, planillas)
  • Definición de KPIs y documento de alcance detallado
02

Desarrollo e integración

Semana 3–4

  • Desarrollo de modelo de forecast o agente de automatización
  • Integración con ERP/WMS existente (SAP, Dynamics, Odoo, Defontana)
  • Despliegue en ambiente de staging o producción limitada
03

Validación y entrega

Semana 5–6

  • Validación con datos reales, comparación vs. método actual
  • Dashboard con métricas de desempeño (precisión de forecast, tasa de automatización)
  • Informe ejecutivo: impacto en KPIs, recomendación de escalamiento

Entregables del POC

Modelo o agente funcional desplegado en ambiente de staging o producción limitada
Dashboard con métricas de desempeño (precisión de forecast, tasa de automatización, etc.)
Informe técnico: precisión, cobertura, limitaciones, requisitos de datos
Informe ejecutivo: impacto estimado en KPIs de negocio, recomendación de escalamiento

Requisitos del cliente

Acceso a datos: historial de ventas/inventario (vía API de ERP, base de datos o exportación)
Un interlocutor de operaciones o supply chain con disponibilidad semanal
Acceso a infraestructura para despliegue

Qué NO incluye el POC

Cobertura de todo el catálogo de SKUs o todas las tiendas/bodegas
Integración con múltiples ERPs o canales simultáneamente
Desarrollo de app móvil para operadores de bodega
Soporte post-POC (se cotiza por separado)
Hardware (cámaras, terminales, servidores)

Riesgos típicos y mitigación

Datos de ventas incompletos o sin granularidad por SKU/ubicación — mitigación: Auditoría de datos en semana 1
ERP sin APIs modernas — mitigación: Exportación periódica como alternativa
Cambios en surtido o promociones no registradas en el histórico — mitigación: Documento de alcance con supuestos explícitos

Datos comerciales bajo tu control

Datos de ventas, inventario y proveedores protegidos. Cada proyecto se diseña con seguridad como prioridad.

Procesamiento en tu infraestructura o nube privada

Datos de ventas, inventario y proveedores nunca salen de tu control.

Segregación de datos

Modelos multi-tenant con aislamiento por unidad de negocio si es necesario.

Control de acceso por rol

Compras, logística y gerencia ven solo lo que les corresponde.

Logging de transacciones

Cada automatización queda registrada para auditoría completa.

Compatible con políticas de protección de datos comerciales y acuerdos con proveedores
Cifrado end-to-end (tránsito + reposo)
Retención de datos configurable
Compatible con VPN y firewalls corporativos
Sin dependencia de APIs externas en producción
Sala de servidores

Se conecta a tu ecosistema

Sin reemplazar tu stack actual. Complementamos lo que ya funciona en tu operación.

ERP

SAP, Oracle, Dynamics, Odoo, Defontana

WMS

Manhattan, Blue Yonder, SAP EWM

E-commerce

Shopify, Magento, VTEX, WooCommerce

Facturación electrónica

SII Chile, integradores locales

BI

Power BI, Tableau, Looker, Grafana

Comunicación

Slack, Teams, email (alertas)

Cloud

AWS, Azure, GCP

Otros

APIs REST/SOAP, SQL/NoSQL, CSV/Excel

Operaciones logísticas

Resultados observados en implementaciones similares

Los resultados dependen del volumen de datos, complejidad del catálogo, calidad del histórico y madurez de procesos. Los rangos son referenciales.

20–40%

Reducción de quiebres de stock

Según categoría y calidad de datos históricos.

10–25%

Reducción de sobreinventario

Liberando capital de trabajo inmovilizado.

15–30%

Mejora en precisión de forecast

Respecto a métodos manuales o promedios simples.

70–90%

Automatización de facturas

Procesamiento automático de facturas de proveedores recurrentes.

30–60%

Reducción de errores en bodega

Con verificación por visión artificial.

Preguntas frecuentes

¿Cuántos meses de datos necesito para predecir demanda?
Para obtener resultados confiables, recomendamos al menos 12 meses de historial de ventas con granularidad por SKU y ubicación. Si hay estacionalidad marcada, 24 meses es ideal. Durante el diagnóstico evaluamos la calidad y cobertura de tus datos disponibles.
¿Se integra con mi ERP actual?
Sí. Nos integramos a los principales ERPs del mercado (SAP, Oracle, Dynamics, Odoo, Defontana) mediante APIs, conectores o exportación de datos. La integración permite que los pronósticos y sugerencias de reposición se reflejen directamente en tu sistema.
¿Qué es un agente de IA para backoffice?
Es un sistema autónomo que realiza tareas repetitivas de oficina: extraer datos de facturas en PDF, validarlos contra órdenes de compra, detectar discrepancias y registrar en el ERP. Funciona 24/7 y escala sin agregar personal. El equipo humano se enfoca en resolver excepciones.
¿La visión artificial requiere cámaras especiales?
Para muchas aplicaciones de bodega (conteo de estantería, verificación de picking, control de recepción) funcionan cámaras IP estándar. Para aplicaciones más específicas (lectura de códigos a distancia, condiciones de baja luz) puede requerirse equipamiento especializado que evaluamos en el diagnóstico.
¿Cómo manejan datos de múltiples tiendas o bodegas?
Los modelos se entrenan considerando la particularidad de cada ubicación (demanda local, estacionalidad, surtido) pero aprovechan patrones comunes entre ubicaciones similares. Esto permite generar pronósticos incluso para tiendas nuevas con poco historial.

Hablemos de tu cadena de suministro

Cuéntanos qué problema quieres resolver en tu operación logística. Evaluamos si la IA es la herramienta correcta — y si lo es, te proponemos un POC acotado para demostrarlo.