Flujo y actores
El equipo de datos prepara históricos de pedido, catálogo y clientes; los modelos generan previsión, clasificación, riesgo de baja y puntuación comercial. Compras, datos maestros y ventas consumen cada salida en su flujo habitual.
Servicio · IA a medida · Distribución e industria B2B
IA a medida para distribución B2B que aprende de tus pedidos.
Modelos de demanda por SKU y cliente, predicción de pérdida de cuentas B2B, clasificación de catálogo, extractores de fichas técnicas y puntuación comercial, entrenados con vuestro ERP y vuestras fichas técnicas, no con una referencia de comercio minorista.
Los flujos, ejemplos y cifras de esta página son escenarios compuestos orientativos y objetivos modelizados, no resultados medidos de clientes. En un proyecto real fijamos la línea base, los umbrales y la revisión humana con tus datos antes de desplegar.
Qué resolvemos
Vuestro catálogo no se parece a Amazon.
En distribución B2B la demanda no se mueve por estacionalidad de consumo: depende de pedidos por cliente, ciclos de proyecto, calendario industrial y precio negociado. La previsión del ERP estándar trata a un cliente que pide cada semana igual que a uno que pide tres veces al año. La clasificación de catálogo y la deduplicación se hacen a mano cada vez que entra un proveedor nuevo.
Construimos modelos entrenados con vuestros datos reales: previsión diaria por SKU y cliente, puntuación de riesgo de pérdida de cuenta B2B, clasificador de catálogo para deduplicación y categorización, extractor de campos desde fichas técnicas y hojas de datos, y puntuación de oportunidades comerciales. Integrado con SAP Business One, Holded, Odoo y Microsoft Dynamics 365 sin tocar el modelo de datos maestros.
Contrato de implementación
Cómo funciona en producción
Sistemas y datos
SAP Business One, Holded, Odoo o Dynamics aporta pedidos, inventario, catálogo, familias, clientes y devoluciones; el CRM aporta actividad y cierre para entrenar y evaluar las señales comerciales.
Excepciones y riesgos
SKUs o clientes nuevos, maestros duplicados, familias con poco histórico, cambios bruscos de demanda, deriva y predicciones de baja confianza se marcan para tratamiento específico, no se fuerzan al flujo automático.
Revisión humana
Compras aprueba cambios de reposición, datos maestros valida categorías y equivalencias, y el responsable comercial decide cualquier acción sobre una cuenta en riesgo o una oportunidad priorizada.
Patrón de implementación
Pipelines versionados por familia, entrenamiento por lotes, inferencia programada o por API y seguimiento de calidad y deriva. Cada predicción conserva versión, variables y nivel de confianza.
Integración relevante
El ERP sigue como maestro; las predicciones vuelven a campos extendidos de SAP Business One, Holded, Odoo o Dynamics y al CRM, sin alterar el modelo nativo de datos.
Qué construimos para este sector
Casos de uso que llegan a producción.
Previsión
Modelo de demanda por SKU y cliente
Predicción diaria por SKU y por par SKU-cliente con vuestro histórico de pedidos, calendario industrial, comportamiento por sector y precio negociado, alimenta reposición y permite anticipar caídas concretas, no solo agregadas.
Objetivo modelado: Error medio absoluto -35-50% frente a previsión del ERP, según familia
Predictivo
Predictor de pérdida de clientes B2B
Modelo entrenado con cuentas perdidas: estima probabilidad de baja a 90 días cruzando frecuencia de pedido, tamaño medio, mezcla de productos, incidencias logísticas y cambios en el comportamiento de compra, para abrir una ventana real de retención.
Objetivo modelado: Sensibilidad > 0.7 en cuentas en riesgo
Clasificación
Clasificador de catálogo y deduplicación
Categoriza productos en vuestra taxonomía, identifica duplicados entre proveedores y propone fusión con clave equivalente, clave para integrar catálogos nuevos sin que el equipo de datos maestros pase semanas mapeando.
Objetivo modelado: Precisión > 0.95 en deduplicación, según familia
Extracción
Extractor de campos desde fichas técnicas y hojas de datos
Lee hojas de datos en PDF y fichas técnicas (multilingüe, con tablas y unidades distintas), extrae características técnicas estructuradas y normaliza unidades, listo para entrar al ERP y al PIM sin retecleado.
Objetivo modelado: 30-80 campos por ficha, según categoría
Comercial
Puntuación de oportunidades comerciales
Predice probabilidad de cierre y tamaño esperado de oportunidad usando histórico de cuenta, combinación de referencias pedidas, comportamiento del comprador y señales de actividad, para que el equipo comercial priorice cuentas con probabilidad real de cerrar.
Objetivo modelado: 25% con más probabilidad = 65% del cierre
Escenario compuesto orientativo · cifras y objetivos modelizados, no resultados de clientes
Un mayorista con 12.000 SKUs y 1.800 cuentas activas.
Distribuidor industrial con SAP Business One, cuatro años de histórico de pedidos y un catálogo que crece un 8% al año por nuevos proveedores. Escenario compuesto ilustrativo; las cifras siguientes son una línea base y objetivos modelados, no resultados medidos de un cliente.
Línea base modelada
Supuesto de línea base: Previsión por familia y mes con un modelo del ERP, error medio del 28% por SKU. Reposición a ojo en SKUs de cola larga, con roturas frecuentes y exceso en otros. La integración de un catálogo nuevo (3.000 SKUs) ocupa al equipo de datos maestros 4-6 semanas. Las bajas de cuenta se ven cuando el comercial llama y el cliente ya compra a otro.
Objetivo modelado
Objetivo operativo modelado: Previsión por SKU-cliente con error medio del 14% y señal anticipada para los SKUs críticos de las 200 cuentas principales. La integración de catálogo se hace en 5 días con revisión humana de los casos de baja confianza, no de los 3.000. El predictor anticipa el 72% de cuentas en riesgo con 60-90 días para que el comercial actúe. Las oportunidades en el CRM llegan priorizadas por puntuación.
Objetivo modelado: −42% falta de inventario en SKUs A · −18% inventario en SKUs C
Conectamos con tus sistemas
Integraciones que importan en este sector
CRM
Salesforce
CRM empresarial con permisos finos, flujos de IA con respeto absoluto al modelo de datos.
CRM
Microsoft Dynamics 365
Suite empresarial CRM/ERP en el ecosistema Microsoft, integración nativa con 365 y Power Platform.
ERP
SAP Business One
ERP referente en distribución y manufactura de empresas medianas, extracción de documentos y orquestación operativa.
ERP
Holded
ERP en la nube español muy adoptado en pyme, automatización de facturación, gastos y conciliación.
ERP
Odoo
ERP modular de código abierto, agentes y flujos de IA sobre módulos de ventas, inventario y proyectos.
COMMS
Microsoft 365 / Outlook
Correo, calendario y SharePoint como canal y como contexto, triaje, redacción y búsqueda con RAG en tu correo y archivos.
Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan
- 01
Nuestros datos maestros no están limpios. ¿Funciona igual?
No, y lo decimos en la primera reunión. La calidad y consistencia de los datos maestros de producto, los códigos de cliente y la categorización inicial son la base, sin eso, ningún modelo aguanta. La buena noticia es que parte del proyecto es exactamente eso: el clasificador de catálogo y el deduplicador limpian y normalizan a la vez que entrenamos. Empezamos por las familias con datos sanos, demostramos resultado, y de ahí extendemos.
- 02
¿Cómo se integra con SAP Business One, Holded u Odoo sin tocar el modelo de datos?
Conectamos vía API estándar, conector intermedio o exportaciones programadas, según el ERP y la versión. Las predicciones (previsión, riesgo de baja, puntuación) se escriben en campos personalizados o en tablas extendidas, sin modificar el modelo nativo. Si necesitáis trazabilidad para auditoría o ISO, dejamos registro de auditoría de cada predicción y de la versión del modelo que la generó.
- 03
¿Qué pasa cuando entra un SKU nuevo o un cliente nuevo sin histórico?
Para SKU nuevos arrancamos sin histórico propio, apoyándonos en SKU similares (mismo proveedor, misma familia, características técnicas comparables), y refinamos según se acumulan pedidos. Para clientes nuevos usamos perfilado por sector, tamaño y combinación inicial de referencias. La predicción inicial lleva un indicador de confianza más bajo y se actualiza automáticamente, el equipo sabe en todo momento cuánto puede fiarse de la cifra.
- 04
¿Cuánto tarda en estar en producción y cuándo veremos resultados?
El primer modelo (típicamente previsión por familia o clasificación de catálogo) suele llegar a producción en 8-12 semanas, dependiendo de la calidad inicial de los datos y del alcance del piloto. A partir del tercer mes comparamos error de previsión, bajas y tiempo de clasificación contra la línea base real; la mejora depende de los datos y de la operación y no se garantiza de antemano.
Mismo sector, otros servicios
Confianza
IA segura, trazable,
preparada para empresa.
Diseñamos soluciones con privacidad desde el inicio, control humano, trazabilidad, límites de uso, gestión de permisos y documentación. Para procesos sensibles, ayudamos a evaluar los riesgos y obligaciones aplicables bajo el RGPD y el Reglamento de IA.
- 01No entrenamos modelos con tus datos sin autorización explícita.
- 02Revisión humana incorporada cuando el riesgo del proceso lo requiere.
- 03Trazabilidad: instrucciones, fuentes, permisos, errores y métricas documentados.
- 04Privacidad, seguridad y control integrados desde el diseño.
- 05Soluciones que se pueden mantener, auditar y mejorar con el tiempo.
RGPDReglamento de IAAEPDPreparado para ISO 27001Datos alojados en la UE
Diagnóstico personal
Trabajamos con
pocos clientes.
Cada proyecto lo lidera personalmente uno de los socios. Si hay encaje, te respondemos en menos de 24 horas con una primera lectura concreta de tu caso, no con una demostración genérica.
Cómo trabajamos
- 01Nos cuentas qué proceso te quita tiempo
- 02Te respondemos personalmente en < 24 h
- 03Llamada de 20 min, sin demostración ni discurso comercial