Estas son las experiencias de empresas que han trabajado con nosotros. Nombres reales, resultados medibles.
Pedimos a cada cliente que valore el proyecto una vez terminado. Aquí tienes una selección de sus comentarios.
Llevábamos meses buscando una forma de predecir la demanda de nuestros productos frescos. El equipo de AI Clear Vision nos entregó un modelo que se alimenta de nuestros datos de ventas, el calendario de festivos locales y la previsión meteorológica. En tres meses redujimos la merma un 18 %. El ahorro cubre con creces la inversión.
Nuestro equipo jurídico dedicaba unas 12 horas a la semana a revisar contratos de proveedores. El sistema de extracción de cláusulas que nos desarrollaron identifica discrepancias y marca las secciones que requieren atención humana. Ahora esas 12 horas son 2. Los abogados se centran en negociar, no en leer páginas y páginas de texto repetitivo.
Queríamos un chatbot que supiera responder preguntas sobre nuestro catálogo de más de 4.000 referencias industriales. No un bot genérico, sino uno que distinguiera entre una válvula de bola DN25 y una DN50 y supiera decir el plazo de entrega. El resultado funciona bien. Hay margen de mejora en las consultas muy técnicas, pero el 87 % de las preguntas se resuelven sin intervención humana.
Instalaron un sistema de visión artificial en nuestra línea de estampación. Detecta grietas de 0,3 mm en piezas metálicas que antes se nos escapaban en el control visual manual. Las devoluciones de clientes bajaron un 27 % en el primer semestre. El sistema funciona a la velocidad de la línea, sin ralentizar la producción.
Lo que más valoro es la transparencia. Antes de firmar nada, hicieron un diagnóstico de dos semanas donde nos dijeron con claridad qué era viable y qué no. Uno de los tres proyectos que les planteamos lo descartaron ellos mismos porque nuestros datos históricos no eran suficientes para entrenar un modelo fiable. Eso genera confianza.
Contratamos el servicio de análisis de sentimiento para monitorizar las redes sociales de nuestra marca. El dashboard que nos entregaron clasifica menciones por tema y tono, y nos alerta cuando hay un pico de comentarios negativos. En una ocasión detectamos un problema con un envío defectuoso antes de que llegara a los medios. Merece la pena.
Tres proyectos recientes que muestran cómo aplicamos la inteligencia artificial a problemas concretos de negocio.
Distribuciones Leioa gestiona más de 800 referencias de productos perecederos. Su principal dolor era la merma: cada semana tiraban entre un 8 % y un 12 % de la mercancía porque los pedidos a proveedores se basaban en la intuición del jefe de compras.
Construimos un modelo de series temporales que combina datos de ventas de los últimos tres años, el calendario festivo del País Vasco, la previsión meteorológica a siete días y los eventos locales (partidos del Athletic, fiestas de Bilbao). El modelo genera cada domingo una recomendación de pedido por referencia.
Resultado: la merma bajó al 6,5 % en el primer trimestre y se estabilizó en torno al 5 % a partir del sexto mes. El jefe de compras sigue teniendo la última palabra, pero ahora parte de una base cuantitativa en lugar de estimar a ojo.
Mekanizatu fabrica piezas metálicas estampadas para el sector de automoción. El control de calidad se hacía con inspectores visuales al final de la línea. El problema: a velocidades de producción altas, los inspectores no detectaban microgrietas de menos de medio milímetro.
Instalamos dos cámaras industriales de alta resolución y un ordenador de inferencia local que ejecuta un modelo de detección de defectos entrenado con 14.000 imágenes de piezas buenas y defectuosas. Cada pieza se fotografía desde dos ángulos y el sistema emite un veredicto en menos de 200 milisegundos.
Las piezas marcadas como defectuosas se desvían automáticamente a una bandeja de revisión. En los primeros seis meses, las devoluciones de clientes por defectos visuales cayeron un 27 %. El sistema funciona 24 horas al día sin fatiga, algo que un inspector humano no puede hacer.
Este despacho de abogados en Bilbao gestiona contratos de suministro para clientes del sector industrial. Cada contrato tiene entre 30 y 80 páginas, y el equipo jurídico necesitaba localizar cláusulas de penalización, plazos de entrega, condiciones de resolución y limitaciones de responsabilidad.
Entrenamos un modelo de procesamiento de lenguaje natural con 2.300 contratos históricos del despacho. El sistema lee cada documento nuevo, identifica las cláusulas relevantes, las extrae y las presenta en un resumen estructurado. Cuando detecta que una cláusula difiere de la versión estándar del despacho, la marca en rojo.
El tiempo de revisión por contrato pasó de 45 minutos a 8 minutos de media. Los abogados revisan el resumen, confirman las alertas y se centran en la negociación. En un año procesaron 410 contratos con el sistema, lo que equivale a unas 290 horas ahorradas.
Cuéntanos tu situación y te diremos si la inteligencia artificial puede ayudarte. La primera consulta es gratuita y sin compromiso. Llámanos al +34 94 591 02 11 o escríbenos a [email protected].
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