Artificial Intelligence
que transforma
operaciones reales

Caso de estudio: distribuidora alimentaria, Valencia

Una empresa con 14 rutas de reparto y más de 2.200 referencias activas nos contactó en marzo de 2024. Su problema era concreto: cada semana descartaban entre 800 y 1.100 kg de producto fresco porque las previsiones de demanda se hacían con hojas de cálculo actualizadas a mano.

Construimos un modelo de predicción de demanda alimentado con datos de ventas de los últimos tres años, calendario festivo local, climatología y tendencias de pedido por zona. El sistema genera previsiones diarias por ruta, con un horizonte de cinco días.

A las ocho semanas de implantación, el desperdicio bajó a 310 kg semanales. El equipo de compras dejó de dedicar las tardes del jueves a revisar estimaciones y empezó a trabajar con alertas automáticas que señalan desviaciones antes de que se conviertan en excedente.

72% Reducción de merma

8 sem. Hasta resultados

5 días Horizonte predictivo

Cómo trabajamos un proyecto de inteligencia artificial

No vendemos licencias de software genérico ni implementamos soluciones preconfiguradas. Cada proyecto empieza con una auditoría de datos que dura entre tres y cinco días laborables. Revisamos qué información tiene la empresa, en qué formato está, cuánto se puede confiar en ella y qué le falta.

A partir de ahí diseñamos una propuesta técnica con un objetivo medible. "Reducir el tiempo de clasificación de incidencias en un 40%" es un objetivo. "Mejorar la eficiencia" no lo es. Si no podemos definir una métrica clara, lo decimos antes de firmar nada.

El desarrollo se organiza en ciclos de dos semanas. Al final de cada ciclo, el cliente ve resultados parciales y puede redirigir prioridades. No hay entregas sorpresa al cabo de seis meses.

Usamos Python, bibliotecas de aprendizaje automático probadas en producción y despliegue en la nube del cliente cuando es posible. Si la empresa ya trabaja con Azure, AWS o Google Cloud, nos adaptamos a su entorno. No forzamos migraciones.

Mapa de capacidades

Predicción de demanda

Modelos que anticipan volúmenes de venta, consumo de materiales o carga de trabajo con datos históricos y variables externas. Resultados visibles desde la cuarta semana.

Clasificación automática

Documentos, imágenes, tickets de soporte, correos. Entrenamos clasificadores que asignan categorías con una precisión superior al 90% en la mayoría de los casos.

Automatización de procesos

Flujos repetitivos que hoy consumen horas de trabajo manual. Conectamos sistemas existentes con lógica inteligente para que la intervención humana se reserve a decisiones que realmente la necesitan.

Procesamiento de lenguaje

Análisis de opiniones de clientes, extracción de entidades de contratos, resúmenes automáticos de informes técnicos. Trabajamos con modelos entrenados en castellano y valenciano.

Visión artificial

Control de calidad en líneas de producción, lectura automática de albaranes, detección de anomalías en imágenes industriales. Cámaras estándar, sin hardware especializado.

Caso: cadena de ópticas con 23 establecimientos

El equipo de marketing de esta cadena valenciana enviaba la misma campaña por correo electrónico a toda su base de datos. La tasa de apertura rondaba el 11% y las conversiones eran difíciles de atribuir.

Segmentamos su base de clientes usando datos de compra, frecuencia de visita y tipo de producto adquirido. Creamos cinco perfiles de comportamiento y diseñamos reglas de envío que seleccionan automáticamente el mensaje, la hora y el canal para cada grupo.

En cuatro meses, la tasa de apertura subió al 28%. Las ventas atribuibles a campañas digitales crecieron un 19% respecto al mismo periodo del año anterior. El equipo de marketing no aumentó: siguen siendo tres personas, pero ahora dedican su tiempo a crear contenido en lugar de gestionar listas.

El sistema funciona sobre la plataforma de email que ya usaban. No cambiamos herramientas; añadimos una capa de decisión que se alimenta de datos actualizados cada noche.

Equipo de ValueBridge AI analizando datos en oficina de Valencia

Cada proyecto empieza con una conversación sobre datos, no sobre tecnología.

Ruta de trabajo habitual

Días 1-5

Auditoría de datos

Revisamos las fuentes de información disponibles, evaluamos su calidad y definimos qué hace falta recopilar o limpiar antes de empezar a modelar.

Días 6-10

Definición de objetivo

Acordamos con el cliente una métrica concreta que el proyecto debe mejorar. Firmamos el alcance técnico y el calendario de entregas parciales.

Semanas 2-4

Prototipo funcional

Construimos una primera versión del modelo con datos reales. El cliente puede probarla en un entorno controlado y darnos retroalimentación directa.

Semanas 4-8

Iteración y ajuste

Refinamos el modelo según los resultados del prototipo. Ajustamos parámetros, incorporamos nuevas variables si es necesario y preparamos la integración con los sistemas del cliente.

Semana 8+

Despliegue y seguimiento

El modelo pasa a producción. Monitorizamos su rendimiento durante las primeras cuatro semanas y ofrecemos soporte técnico continuo durante tres meses.

La IA no sustituye decisiones. Las informa.

Nuestro trabajo consiste en dar a las personas que toman decisiones en su empresa información más precisa, más rápida y más fácil de interpretar. El criterio sigue siendo humano. La velocidad y la escala del análisis, no.

Hablemos de su caso →

Análisis de datos en tablet durante reunión de trabajo

Preguntas que nos hacen con frecuencia

¿Necesitamos tener muchos datos para empezar?

Depende del problema. Para predicción de demanda, necesitamos al menos un año de histórico de ventas. Para clasificación de documentos, pueden bastar 500 ejemplos bien etiquetados. En la auditoría inicial evaluamos si los datos disponibles son suficientes o si hay que complementarlos.

¿Cuánto cuesta un proyecto típico?

Un proyecto de alcance medio, como el de la distribuidora alimentaria que describimos arriba, se mueve entre 12.000 y 25.000 euros. Proyectos más complejos con integración en múltiples sistemas pueden superar esa cifra. Siempre entregamos un presupuesto cerrado antes de empezar.

¿Qué pasa si el modelo no funciona como esperábamos?

Los ciclos de dos semanas existen precisamente para detectar problemas pronto. Si al final del prototipo los resultados no alcanzan el umbral acordado, documentamos lo aprendido y el cliente decide si continuar con ajustes o cerrar el proyecto. No cobramos fases que no se ejecutan.

¿Trabajáis solo en Valencia?

Nuestra oficina está en Valencia, pero trabajamos con empresas de toda España. La auditoría inicial suele requerir una o dos visitas presenciales. El resto del proyecto se gestiona en remoto con reuniones semanales por videoconferencia.

¿Nuestros datos están seguros?

Firmamos acuerdos de confidencialidad antes de acceder a cualquier dato. Trabajamos en los entornos cloud del cliente siempre que es posible, y cuando usamos nuestros servidores, los datos se cifran en tránsito y en reposo. Al terminar el proyecto, eliminamos todas las copias locales.

Cuéntenos su caso

Si tiene un problema operativo que cree que los datos podrían resolver, escríbanos. Respondemos en menos de 48 horas laborables.

Travesía Sonia Terán Alejandro, 92, 46002 Valencia, Comunidad Valenciana, España

+34 96 725 44 78
[email protected]

Gracias. Hemos recibido su consulta y le responderemos pronto.

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Los resultados mencionados en los casos de estudio son específicos de cada proyecto y dependen de factores como la calidad de los datos, el volumen de información disponible y las condiciones operativas del cliente. No garantizamos resultados idénticos en otros contextos.

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