Lo que dicen nuestros clientes después de trabajar con nosotros. Cada testimonio corresponde a un proyecto real con resultados medibles.
Llevábamos meses intentando predecir la demanda de repuestos para nuestra red de talleres. El equipo de Artisana AI Concepts construyó un modelo que redujo nuestro exceso de inventario en un 28 % en el primer trimestre. Lo que más valoré fue que nos explicaron cada decisión técnica en términos que nuestro equipo comercial podía entender.
Necesitábamos un chatbot que respondiera preguntas sobre nuestros planes de salud sin inventar información. Artisana lo conectó a nuestra base de documentos internos y lo entrenó con 1,200 preguntas reales de nuestro call center. En cuatro meses, el 37 % de las consultas se resolvían sin agente humano. Los pacientes calificaron la experiencia con 4.2 de 5.
Contratamos el diagnóstico inicial para evaluar si tenía sentido invertir en IA para nuestro proceso de cobranza. El informe fue honesto: nos dijeron que dos de las cinco ideas que teníamos no valían la pena con nuestros datos actuales, y nos enfocaron en las tres que sí generarían retorno. Esa claridad nos ahorró al menos seis meses de prueba y error.
Trabajamos con ellos para automatizar la clasificación de documentos legales. Antes, un paralegal dedicaba unas 15 horas semanales a clasificar contratos, demandas y oficios. El modelo que entrenaron clasifica cada documento en menos de dos segundos con un 94 % de precisión. Ahora ese tiempo se invierte en análisis jurídico real.
Una cadena de 12 tiendas de productos para el hogar en el Eje Cafetero perdía ventas por agotados en las categorías de mayor rotación, mientras acumulaba stock de productos que tardaban meses en venderse. Su sistema de pedidos se basaba en promedios históricos simples que no capturaban la estacionalidad ni el efecto de promociones.
Entrenamos un modelo de series temporales con 3 años de datos de ventas, cruzados con variables externas como fechas de pago de nómina, festivos regionales y el calendario de promociones. El modelo genera pronósticos semanales por tienda y por categoría, actualizados cada lunes a las 6:00 a.m.
El equipo de compras de la cadena ahora toma decisiones basadas en los pronósticos del modelo en lugar de la intuición. Según la gerente de compras, Patricia Velásquez, el mayor cambio fue dejar de hacer pedidos "por si acaso" y confiar en los números que el modelo entrega cada semana.
Desde 2022 hemos completado 34 proyectos de inteligencia artificial para empresas en Colombia, Ecuador y Perú. Estos son los números agregados de los proyectos donde los clientes nos autorizaron a compartir métricas.
No todos los proyectos son exitosos al primer intento. En tres ocasiones tuvimos que rediseñar el modelo porque los datos del cliente tenían problemas de calidad que no detectamos durante el diagnóstico. En esos casos, asumimos el costo del rediseño. Preferimos ser transparentes sobre esto porque creemos que un historial perfecto es sospechoso.
Si quieres hablar con alguno de nuestros clientes antes de tomar una decisión, podemos conectarte directamente con ellos. Solo escríbenos a [email protected].