Pedimos a nuestros clientes que nos evalúen al terminar cada proyecto. Aquí recogemos algunas de las respuestas más detalladas que hemos recibido en los últimos doce meses.
Llevábamos meses intentando automatizar la clasificación de incidencias en nuestro sistema de tickets. Lo habíamos probado con reglas manuales y no funcionaba bien. El equipo de Insight AI Pro nos entregó un clasificador que acierta en el 89 % de los casos, y lo hizo en cinco semanas. Lo que más valoro es que nos explicaron cada decisión técnica en un lenguaje que nuestro equipo de soporte pudo entender.
Necesitábamos un modelo de predicción de demanda para nuestras 14 tiendas. Antes hacíamos los pedidos a ojo y siempre acabábamos con excedente o rotura de stock. Ahora el modelo nos da una previsión semanal por tienda y por categoría de producto. En cuatro meses hemos reducido el desperdicio un 18 % y las ventas perdidas por falta de stock un 12 %. El retorno de la inversión fue evidente desde el segundo mes.
Contratamos a Insight AI Pro para desarrollar un chatbot interno que respondiera preguntas sobre nuestros procedimientos de calidad. El bot funciona bien y ha reducido las consultas al departamento de calidad en un 40 %. Le quito una estrella porque el plazo se alargó dos semanas más de lo previsto, aunque nos avisaron con antelación y la razón fue que nuestros manuales estaban en formatos muy dispares. En general, repetiría.
Gestionamos una flota de 120 vehículos de reparto. Queríamos optimizar las rutas teniendo en cuenta el tráfico en tiempo real, las ventanas de entrega y el peso de la carga. El sistema que nos montaron reduce el kilometraje diario medio un 11 % y nos permite replanificar rutas en menos de un minuto cuando hay una incidencia. El soporte post-entrega ha sido excelente: responden el mismo día.
Alimentación Ballester opera 14 tiendas de alimentación fresca en la provincia de Valencia. Cada tienda gestiona entre 800 y 1.200 referencias. Antes de trabajar con nosotros, los encargados de cada tienda hacían los pedidos semanales basándose en su experiencia y en una hoja de cálculo con promedios de ventas del año anterior.
El resultado era previsible: los lunes solían quedarse sin fruta de temporada, y los jueves tiraban producto lácteo caducado. El desperdicio representaba un 9,4 % de las compras totales.
Entrenamos un modelo de series temporales con tres años de datos de ventas, cruzados con variables externas: temperatura, festivos locales, promociones activas y eventos deportivos (los partidos del Valencia CF afectan notablemente a las ventas de snacks y bebidas).
El modelo genera cada domingo una previsión para los siete días siguientes, desglosada por tienda y categoría. Los encargados reciben la sugerencia de pedido en su tablet y pueden ajustarla antes de confirmar.
Tras cuatro meses en producción, el desperdicio bajó del 9,4 % al 7,7 %. Las ventas perdidas por rotura de stock se redujeron un 12 %. El modelo se re-entrena automáticamente cada semana con los datos de ventas más recientes.
Distribuciones Mediterráneo gestiona 120 furgonetas que realizan entre 1.800 y 2.200 entregas diarias en la Comunidad Valenciana. Las rutas se planificaban manualmente cada mañana por cuatro coordinadores, usando Google Maps y su conocimiento del terreno. Cuando había un corte de carretera o un cliente cancelaba, la re-planificación tardaba entre 15 y 30 minutos.
Desarrollamos un motor de optimización que combina un algoritmo genético con datos de tráfico en tiempo real (vía API de Here Maps) y las restricciones específicas de cada entrega: ventana horaria, peso máximo por vehículo y prioridad del cliente. El sistema propone rutas cada mañana a las 5:30 y permite re-optimizar en menos de 60 segundos cuando cambia alguna variable.
El kilometraje diario medio por furgoneta bajó un 11 %, lo que supone un ahorro de combustible de aproximadamente 4.200 euros al mes para toda la flota. El tiempo de re-planificación pasó de 20 minutos de media a menos de un minuto. Los coordinadores ahora dedican ese tiempo a gestionar incidencias en lugar de dibujar rutas.
Desde enero de 2023, hemos recibido 38 valoraciones de clientes al cierre de proyecto. Las recogemos mediante un formulario anónimo que enviamos dos semanas después de la entrega final.
Puntuación media: 4,6 sobre 5 (38 respuestas).
El 87 % de los encuestados nos puntuó con 5 estrellas en la pregunta "¿Recomendarías Insight AI Pro a otra empresa?".
Las dos áreas donde más margen de mejora detectamos son la estimación inicial de plazos (algunos proyectos se han alargado entre una y tres semanas) y la documentación técnica, que en los primeros proyectos era demasiado densa para equipos no técnicos. Desde mediados de 2024 entregamos dos versiones de la documentación: una técnica y otra orientada a negocio.
Si has trabajado con nosotros y quieres dejarnos tu opinión, puedes escribirnos a [email protected] o rellenar el formulario que te enviamos por correo al finalizar el proyecto.
Agradecemos tanto las valoraciones positivas como las críticas. Cada comentario nos ayuda a ajustar nuestros procesos y a detectar problemas antes de que se repitan.