Magic AI Pro

Programas de automatización con IA para operaciones comerciales

Cada programa de Magic AI Pro arranca con un diagnóstico de datos: qué se registra hoy en el punto de venta, qué llega tarde desde depósito y qué decisiones se toman todavía a ojo. A partir de ahí se define el alcance, los modelos a entrenar y la cadencia de revisión con el equipo comercial. Trabajamos sobre retail, distribución y logística en el sector privado argentino, con entregas por etapas y métricas acordadas antes de empezar.

Por qué las empresas eligen trabajar con nosotros y no con una consultora genérica

No vendemos licencias ni prometemos transformaciones digitales. Entramos a operar sobre procesos concretos: reposición, ruteo, tableros comerciales. La diferencia se nota en las primeras semanas, cuando el modelo ya está corriendo sobre tus datos y no sobre un piloto de laboratorio.

Modelos entrenados con datos reales de operación

Antes de proponer un algoritmo, revisamos qué registra tu punto de venta, tu sistema de stock y tu logística. Si los datos vienen sucios o incompletos, lo decimos y armamos el plan de limpieza primero. Un modelo sobre datos rotos solo acelera errores.

Equipos que entienden retail, distribución y consumo masivo

No llegamos con un framework genérico. Conocemos la estacionalidad del comercio argentino, los quiebres de abastecimiento y las restricciones reales de flota. Eso cambia qué variables entran al modelo y cuáles se descartan por ruido.

Implementación por etapas, con métricas desde el inicio

Cada programa arranca con un alcance acotado: una categoría, una sucursal, una ruta. Medimos error de pronóstico, kilómetros recorridos o quiebres evitados antes de escalar. Si una etapa no rinde, se ajusta o se frena.

Transferencia al equipo interno, no dependencia externa

Documentamos cada modelo, dejamos el código y capacitamos a quien va a operarlo. La idea es que tu área de datos pueda correr, monitorear y ajustar sin nosotros. Preferimos salir antes que quedarnos cobrando mantenimiento eterno.

Casos verificables en cadenas medianas del país

Trabajamos con operaciones que no tienen equipos de cien personas. Los resultados que mostramos vienen de distribuidoras, retailers y operadores logísticos con estructuras acotadas. Si tu escala es distinta, lo evaluamos antes de firmar.

Si querés ver cómo se combinan estos criterios en un programa completo, revisá las soluciones por área o mirá los formatos de trabajo disponibles.

Lo que dicen las empresas que ya operan con nuestros programas

Cada programa arranca con un diagnóstico de datos y termina con un modelo en producción. Estos son los comentarios de equipos comerciales, logísticos y de operaciones que atravesaron ese recorrido en el último año.

Reposición de stock por sucursal en una cadena de retail

Antes de arrancar el programa de predicción de demanda, la reposición se decidía con planillas y experiencia del jefe de tienda. El modelo se entrenó con dos años de ventas por SKU y sucursal, más calendario y clima. A los cuatro meses el error de pronóstico bajó lo suficiente para que las compras automáticas reemplazaran buena parte del criterio manual. Lo que más valoramos fue la puesta en marcha: no nos pidieron datos que no teníamos.

Gerencia de Operaciones, cadena minorista regional

Tableros comerciales que se usan todos los días

Llegamos con cuarenta métricas repartidas en tres reportes que nadie abría. El programa de analítica comercial nos obligó a definir primero qué decisión tomaba cada rol y con qué frecuencia. Quedaron cinco indicadores por equipo, revisión semanal y un acuerdo de calidad de datos con sistemas. Es menos vistoso que un tablero grande, pero ahora el comité comercial discute sobre los mismos números.

Dirección Comercial, distribuidora de consumo masivo

Optimización de rutas con restricciones reales de flota

El programa de optimización logística modeló ventanas horarias, capacidad de carga y descansos de choferes antes de tocar una sola ruta. Los primeros resultados fueron conservadores porque los datos de tráfico estaban desactualizados; corregimos esa fuente y recién ahí aparecieron los ahorros en kilómetros. Los supervisores siguen ajustando excepciones a mano, y está bien: el algoritmo propone, la operación decide.

Coordinación de Logística, operador de última milla

Un programa de acompañamiento, no una entrega y adiós

Lo que distingue a estos programas es la etapa posterior a la implementación. Durante los primeros meses hay revisión de métricas, ajustes de features y capacitación al equipo interno para que pueda sostener el modelo sin depender de nosotros. Eso es lo que hace que un proyecto de machine learning empresarial no termine archivado. Si el equipo no entiende qué hace el modelo y por qué, vuelve la planilla.

Equipo de Ciencia de Datos, Magic AI Pro

Si querés ver el detalle de cada formato de trabajo, revisá los programas disponibles o escribinos a info@magicaipro.com para coordinar una primera conversación técnica.

Formatos de trabajo para automatización y analítica

Cada programa se arma según el punto de partida real de la operación: qué datos existen hoy, quién los va a usar y qué decisión tiene que salir más rápido. No vendemos una plataforma cerrada, sino un recorrido con entregables concretos por etapa.

Diagnóstico de datos y procesos

Relevamiento de fuentes de venta, stock y logística. Se identifican tableros que nadie usa, planillas duplicadas y puntos donde el dato llega tarde. Entregable: mapa de procesos con cuellos de botella priorizados y una propuesta de indicadores por rol comercial.

Ver cómo empieza

Modelos de demanda y reposición

Entrenamiento de modelos de predicción por sucursal y SKU usando historial de punto de venta, calendario y estacionalidad. Incluye validación contra quiebres reales y ajuste con el equipo de abastecimiento. Pensado para cadenas medianas que hoy reponen con criterio manual.

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Optimización de rutas y carga

Modelado de restricciones de flota, ventanas horarias y costos por kilómetro para operaciones de distribución y última milla. El algoritmo propone rutas, el supervisor decide excepciones. Se revisan semanalmente los desvíos entre lo planificado y lo ejecutado.

Casos de experiencia

Acompañamiento y adopción interna

Capacitación de equipos comerciales y de operaciones para que los tableros se usen en la rutina diaria y no queden archivados. Incluye acuerdos mínimos de calidad de datos y una cadencia de revisión semanal con responsables definidos por área.

Ver niveles de acompañamiento

Qué se puede implementar y en qué orden

Cada capacidad se apoya en datos que la empresa ya genera: ventas por punto de venta, stock, hojas de ruta, reclamos de clientes. El trabajo empieza por ordenar esa base y recién después se elige el modelo. Sin ese paso previo, cualquier algoritmo queda como una prueba aislada que nadie sostiene en el tiempo.

Predicción de demanda por sucursal y SKU

Modelos entrenados con historial de ventas, calendario comercial y clima local. La salida es un pronóstico semanal por local que reemplaza la reposición por corazonada. Requiere al menos dos años de datos limpios de punto de venta y una revisión mensual de quiebres para ajustar el modelo.

Tableros comerciales con indicadores accionables

Reducimos cuarenta métricas a cinco o seis indicadores por rol: jefe de sucursal, comprador, responsable de categoría. Cada tablero define qué decisión habilita y con qué frecuencia se revisa. Si un indicador no cambia ninguna acción concreta, se retira.

Optimización de rutas y carga

Ruteo con ventanas horarias, capacidad de flota y restricciones de acceso. Se modela sobre entregas reales de las últimas ocho semanas. El algoritmo propone la secuencia; el supervisor de tráfico mantiene la última palabra cuando aparece un imprevisto en calle.

Segmentación de clientes y previsión de fuga

Agrupamos la cartera por comportamiento de compra y frecuencia, no por rubro declarado. Sobre esa base se estima qué cuentas están bajando su actividad antes de que dejen de comprar. Sirve para priorizar visitas del equipo comercial sin sumar planillas nuevas.

Automatización de reportes operativos

Consolidación automática de datos de sucursales, depósitos y sistemas de facturación en un único flujo diario. Elimina el armado manual de planillas y reduce el margen de error de carga. La primera versión suele estar operativa en pocas semanas.

Auditoría de calidad de datos

Antes de cualquier implementación revisamos duplicados, campos vacíos, códigos de producto inconsistentes y desfasajes entre sistemas. Es la etapa menos vistosa y la que define si el resto del programa se sostiene o se cae a los tres meses.

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