Inteligencia Artificial con impacto positivo

PROBLEMA

El negocio de reparación y posventa enfrenta una alta complejidad en el abastecimiento de tiendas de repuestos debido a: La gran cantidad de SKU diminutos con demanda difícil de predecir. La importación de estos repuestos, que agrega tiempos e incertidumbre. La dependencia del forecast provisto por la marca a través de un portal, que muchas veces no refleja la realidad local ni las necesidades reales del negocio.

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SOLUCIÓN

Construcción de una estructura de datos (DataLakehouse) para centralizar y organizar la información de abastecimiento y ventas. Aplicación de modelos de inteligencia artificial y machine learning para generar pronósticos de demanda más precisos, basados en datos históricos, estacionalidad y comportamiento local. Incorporación de métricas de desempeño y generación de propuestas de acción automáticas para ajustar pedidos, optimizar inventarios y reducir quiebres de stock.

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BENEFICIO

Forecast local más preciso: se reduce la dependencia del pronóstico global de la marca. Optimización del inventario: menor sobrestock y menos faltantes. Reducción de costos logísticos y de importación: al anticipar mejor la demanda. Mayor agilidad operativa: decisiones basadas en datos y no en intuición. Escalabilidad: la solución puede adaptarse a otras marcas o líneas de productos.