Magic AI Pro
Explorar soluciones

Proyectos de inteligencia artificial aplicada al negocio

Una recorrida por implementaciones concretas de machine learning y analítica de datos en empresas argentinas: qué problema resolvía cada una, con qué información se trabajó y qué decisiones cambiaron en la operación diaria. Los casos que siguen no son demostraciones de laboratorio, sino procesos que conviven con datos imperfectos, plazos ajustados y equipos que recién empiezan a incorporar modelos predictivos en su rutina.

Capturas que explican mejor que un párrafo

Cada proyecto deja una huella visual: un tablero, una curva de pronóstico, una ruta optimizada. Estas son las pantallas que suelen mostrar los equipos cuando cuentan qué cambió en su operación diaria.

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Pronóstico de demanda por sucursal

La vista que más se consulta en retail: SKU, punto de venta y horizonte de dos semanas. Sirve para decidir reposición antes de que el quiebre aparezca en góndola.

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Tablero reducido a cinco indicadores

Menos métricas, más decisiones. Este recorte se armó después de descartar reportes que nadie abría y quedó como referencia para el equipo comercial.

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Ruteo con restricciones reales

Ventanas horarias, capacidad de flota y tráfico actualizado. Cuando esos tres datos están bien cargados, el ahorro en kilómetros se sostiene semana a semana.

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Antes del modelo: limpieza de datos

La captura menos vistosa y la más determinante. Sin datos de punto de venta consistentes, cualquier algoritmo de predicción queda en el aire.

Estas imágenes no son renders: salen de implementaciones en curso. Si querés ver el detalle de cada caso, el recorrido completo está en la sección de proyectos.

Soporte técnico para equipos que ya operan con modelos en producción

Cuando un tablero de predicción de demanda o un motor de ruteo empieza a fallar en horario comercial, la respuesta no puede depender de un correo sin seguimiento. Estos son los canales habilitados y el tiempo de respuesta que sostiene cada uno.

Mesa de soporte por correo Escribí a info@magicaipro.com con el nombre del proyecto, el módulo afectado y una captura del error. Respondemos dentro de las primeras 4 horas hábiles y, si el caso escala, asignamos un referente técnico con seguimiento diario hasta el cierre. Línea directa para incidentes críticos El +54 9 11 7077 2838 queda reservado para caídas de pipeline, pérdida de datos de punto de venta o bloqueos en producción. Atendemos de lunes a viernes de 9 a 18, con guardia extendida para operaciones logísticas que despachan de madrugada. Revisión de integraciones y datos Si el problema viene de una fuente desactualizada, un ETL mal configurado o un cambio de esquema en el sistema de origen, coordinamos una sesión de diagnóstico de 45 minutos para revisar el flujo completo antes de tocar el modelo. Acompañamiento durante la puesta en marcha Los primeros 30 días después de un despliegue tienen prioridad alta. En esa ventana revisamos métricas de pronóstico, ajustamos umbrales de alerta y dejamos documentado qué señal indica que conviene reentrenar.

Antes de escribir, revisá las preguntas frecuentes: la mayoría de las consultas sobre permisos, exportación de datos y límites de la API ya están resueltas ahí. Si tu caso no aparece, el formulario de contacto llega directo al equipo que mantiene la plataforma.

Abrir el formulario de contacto Ver cómo arranca un proyecto

De la consulta inicial al modelo en producción

Cada proyecto de analítica o machine learning en Magic AI Pro sigue un recorrido definido. No es un método rígido: se ajusta según el volumen de datos disponibles, la madurez del área comercial y las restricciones operativas de cada cliente. Lo que sí se mantiene es el orden de las etapas y los entregables que se revisan antes de avanzar.

Etapa 1

Relevamiento del problema comercial

Antes de tocar cualquier dato, definimos qué decisión concreta tiene que mejorar. Puede ser la reposición por sucursal, la asignación de rutas o la lectura de un tablero que nadie usa. En esta etapa se entrevista al área responsable, se listan las fuentes disponibles y se acuerda una métrica de referencia.

Etapa 2

Auditoría y preparación de datos

Revisamos calidad de registros de punto de venta, históricos de entregas y maestros de productos. Suele ser la fase más larga: sin datos limpios y consistentes, ningún modelo sostiene resultados en el tiempo. Se documentan huecos, duplicados y cambios de criterio en la carga.

Etapa 3

Prototipo y validación con el equipo

Construimos una primera versión del modelo o del tablero y la ponemos a prueba con casos reales del negocio. La validación la hace el propio equipo comercial o logístico, no solo el área técnica. Si el prototipo no responde a su pregunta diaria, se reajusta antes de escalar.

Etapa 4

Puesta en producción e integración

El modelo se conecta a los sistemas existentes: ERP, sistema de gestión de flota o planilla de compras. Definimos la frecuencia de actualización, quién revisa las salidas y qué hacer cuando el resultado se aleja de lo esperado. La integración se documenta para que no dependa de una sola persona.

Etapa 5

Monitoreo y ajuste continuo

Los patrones de consumo y las condiciones logísticas cambian. Revisamos desvíos de pronóstico, errores de ruteo y señales de degradación del modelo con una cadencia acordada. Los ajustes se registran para mantener trazabilidad de qué se modificó y por qué.

Si querés ver cómo se aplicó este recorrido en operaciones concretas, podés revisar los proyectos documentados o conocer las soluciones por tipo de operación.

Proyectos de automatización e inteligencia artificial aplicada

Tres implementaciones que documentamos con detalle: qué datos entraron, qué decisiones cambiaron y qué quedó pendiente. Cada caso corresponde a una operación real dentro del sector privado argentino, con retail, logística y atención al cliente como ejes.

Client Onboarding Portal

Client Onboarding Portal

Esta página enmarca un tema concreto en lugar de usar un encabezado genérico. Explica qué se está considerando, por qué importa en el contexto del sitio y qué detalle puede esperar el lector a continuación. El texto es intencionalmente llano y específico, para que se lea como un contenido real.

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Seasonal Booking Workflow

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Este ítem se centra en el uso práctico, las compensaciones y las decisiones que un lector puede reconocer. Evita las afirmaciones promocionales amplias y mantiene el tema vinculado a una situación clara. La descripción aporta suficiente sustancia para una página real en lugar de una tarjeta de relleno.

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Support Dashboard Refresh

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Esta página le da al tercer ítem su propia razón de existir. Cubre un ángulo separado, incluye contexto concreto y evita repetir la misma promesa con otras palabras. El resultado debería sentirse como un artículo, proyecto, reseña u oferta planificada.

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