Llevábamos meses intentando predecir la demanda de nuestros productos frescos con hojas de cálculo. El equipo de SmartAI Vantage construyó un modelo que se alimenta directamente del punto de venta y del clima. En tres meses redujimos el desperdicio de frutas y verduras en un 19 %. El modelo no es perfecto, pero es mucho mejor que lo que teníamos antes, y sigue mejorando con cada semana de datos nuevos.
Nuestro chatbot anterior respondía con frases genéricas y los clientes terminaban llamando de todas formas. SmartAI Vantage entrenó un asistente que entiende preguntas sobre estados de cuenta, fechas de corte y pagos mínimos. Ahora el 64 % de las consultas se resuelven sin intervención humana. Lo más valioso fue que nos enseñaron a monitorear las conversaciones donde el bot falla para seguir mejorándolo internamente.
Contratamos a SmartAI Vantage para automatizar la clasificación de radiografías de tórax en nuestra clínica. El modelo detecta cinco patologías comunes y marca las imágenes que necesitan revisión prioritaria. Los radiólogos siguen tomando la decisión final, pero ahora priorizan los casos urgentes en minutos en lugar de horas. La fase de diagnóstico fue más larga de lo esperado porque nuestros datos estaban en formatos distintos, pero el resultado valió la espera.
Tenemos una flota de 230 camiones y el mantenimiento preventivo era un dolor de cabeza constante. El equipo nos ayudó a construir un modelo que predice fallas mecánicas basándose en datos de telemetría, historial de mantenimiento y condiciones de la ruta. En ocho meses de uso, las paradas no programadas bajaron un 31 %. El retorno de la inversión se alcanzó antes del quinto mes.
Una distribuidora con 1.200 referencias activas necesitaba anticipar pedidos semanales por punto de venta. Antes del proyecto, el equipo comercial estimaba la demanda a mano cada lunes y acertaba en un 58 % de los casos.
Construimos un modelo de series temporales que incorpora ventas históricas, calendario de festivos colombianos, clima local y promociones programadas. El modelo genera predicciones cada domingo a las 11 p.m. y las publica en el ERP del cliente.
La cooperativa recibía 4.500 mensajes mensuales por WhatsApp, la mayoría preguntas repetitivas sobre saldos, fechas de pago y requisitos para créditos. Dos personas dedicaban el 80 % de su jornada a responder esos mensajes.
Entrenamos un asistente basado en un modelo de lenguaje ajustado con el manual de productos de la cooperativa y 14.000 conversaciones históricas. El asistente responde en menos de 8 segundos y escala automáticamente al equipo humano cuando detecta frustración o temas fuera de su alcance, como reclamos formales.
Transportes Andina operaba con un calendario de mantenimiento fijo: cada camión entraba a taller cada 15.000 kilómetros sin importar su estado real. Esto generaba dos problemas: camiones en buen estado perdían días productivos, y otros fallaban antes de llegar al intervalo programado.
Instalamos sensores de vibración y temperatura en los componentes críticos (motor, frenos, transmisión) y conectamos la telemetría a un modelo de clasificación que asigna un puntaje de riesgo diario a cada vehículo. Cuando el puntaje supera el umbral, el sistema genera una orden de trabajo en el software de mantenimiento.
El resultado después de ocho meses: las fallas en ruta bajaron un 31 % y el gasto en repuestos de emergencia se redujo en 18 millones de COP por trimestre.
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