Cuando el negocio es de familia, cada decisión pesa distinto. Acá reunimos situaciones concretas: comercios que necesitan prever su reposición, talleres que quieren ordenar pedidos, distribuidoras que buscan reducir kilómetros sin perder entregas. Explicamos qué datos hacen falta, qué se puede automatizar primero y qué conviene dejar en manos del criterio de quien conoce el rubro.
Antes de sumar analítica o machine learning a una operación familiar, conviene ordenar las dudas reales: qué datos hacen falta, quién los mantiene y qué se espera del primer trimestre.
Cuando una familia administra un comercio barrial, una distribuidora chica o simplemente quiere entender qué pasa con sus ventas y sus gastos, la diferencia no está en tener más datos sino en saber cuáles mirar. Trabajamos con modelos de machine learning entrenados sobre información real de operaciones argentinas: ventas por punto de venta, reposición de stock, costos logísticos y comportamiento de consumo por temporada. No prometemos magia ni tableros decorativos. Armamos un diagnóstico concreto, definimos qué preguntas necesita responder el negocio y recién ahí construimos el modelo.
Lo que nos distingue de una consultora genérica es que no entregamos un informe y desaparecemos. Acompañamos la puesta en marcha, ajustamos los pronósticos con datos reales de las primeras semanas y dejamos criterios claros para que la familia pueda seguir operando sin depender de nosotros. Si los datos de origen están sucios, lo decimos antes de empezar.
Tres lecturas que suelen abrir la conversación en casa cuando alguien quiere entender qué hace realmente la inteligencia artificial en una empresa argentina. No son manuales técnicos: son casos con nombres, plazos y errores que aparecieron en el camino. Sirven para saber qué preguntar antes de sumarse a un proyecto o de recomendar una herramienta a un familiar que trabaja en retail, distribución o logística.
Un recorrido por modelos de predicción de demanda que ya operan en el retail argentino. Explica qué datos se necesitan, cuánto tarda el modelo en estabilizarse y por qué sin punto de venta limpio ningún algoritmo sostiene resultados. Útil si en casa alguien trabaja en una sucursal y escucha hablar de "pronóstico" sin saber de dónde sale.
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Por qué la mayoría de los reportes comerciales terminan olvidados en una carpeta y cómo se reduce un tablero de cuarenta métricas a cinco indicadores que alguien mira cada lunes. Casos en distribución y consumo masivo, con los acuerdos mínimos de calidad de datos que hacen falta para que el hábito se sostenga.
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Tres operaciones logísticas del país: una distribuidora de bebidas, un operador de última milla y un transporte de insumos industriales. Se detalla qué restricciones se modelaron, qué ahorro se obtuvo y qué decisiones siguieron en manos de los supervisores. También el error más común: optimizar sobre datos de tráfico desactualizados.
Ver el detalleSi en casa hay alguien evaluando sumarse a un equipo de datos o recomendando una herramienta a su empleador, estos tres textos dan el vocabulario mínimo para no quedar afuera de la conversación. El resto del material está agrupado por tema en la sección de proyectos.
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