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Casos de éxito con IA en Puebla para PyMEs reales

PyMEs de Puebla y México que ya transformaron sus operaciones con Inteligencia Artificial.

Distribución de alimentos · Puebla

Automatización de facturación con OCR e integración CONTPAQi

El reto

Una distribuidora de alimentos con sede en Puebla procesaba entre 200 y 350 facturas diarias de sus proveedores. Dos empleados dedicaban más de 6 horas al día a capturar datos manualmente en CONTPAQi: RFC, importes, conceptos, fechas de vencimiento. Los errores de captura generaban diferencias en la conciliación mensual que tardaban días en resolverse.

El director general sabía que había una forma mejor de operar, pero no tenía claro si “eso de la IA” era para empresas de su tamaño ni cuánto costaría. La principal preocupación: no quería reemplazar CONTPAQi, en el que llevan más de 8 años trabajando.

La solución

Implementamos un pipeline de procesamiento de documentos con OCR (reconocimiento óptico de caracteres) entrenado específicamente en facturas del SAT en formato PDF y XML. El sistema extrae automáticamente todos los campos relevantes, los valida contra el catálogo de proveedores existente y los ingresa directamente en CONTPAQi a través de su API de integración, sin modificar el flujo de trabajo actual.

Las facturas que no pasan la validación automática se envían a una cola de revisión con los campos problemáticos resaltados. El equipo solo interviene en excepciones ,menos del 8% del volumen total. El proyecto tomó 6 semanas desde el diagnóstico hasta la entrega en producción.

Resultados

40%
reducción en tiempo administrativo
<8%
facturas requieren revisión manual
6 sem
de diagnóstico a producción
“Pensé que esto era solo para empresas grandes. En seis semanas automatizamos lo que antes nos tomaba dos personas. Y CONTPAQi sigue exactamente igual, solo que ahora se alimenta solo.”
Director General · Distribuidora de alimentos, Puebla

¿Tienes un reto similar?

Cuéntanos cómo funciona tu proceso de facturación y te decimos si podemos automatizarlo.

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Restaurante · Puebla

Chatbot de WhatsApp para reservaciones y atención al cliente

El reto

Un restaurante de cocina mexicana contemporánea en el centro histórico de Puebla recibía entre 80 y 120 mensajes de WhatsApp diarios preguntando por horarios, menú, disponibilidad y reservaciones. El equipo perdía tiempo valioso atendiendo conversaciones repetitivas en lugar de enfocarse en la experiencia del comensal en el restaurante.

Los fines de semana, las reservaciones se saturaban y algunos clientes esperaban horas para recibir confirmación. Varios dejaban de esperar y buscaban otro lugar. El restaurante necesitaba responder más rápido sin contratar a una persona adicional.

La solución

Desarrollamos un asistente virtual en WhatsApp Business API con un modelo de lenguaje ajustado al tono y personalidad del restaurante. El chatbot maneja consultas de menú, horarios, precios, disponibilidad de mesas en tiempo real y confirmación de reservaciones. También envía recordatorios automáticos 2 horas antes de la reservación para reducir cancelaciones de último momento.

Cuando el chatbot detecta una solicitud compleja o un cliente molesto, escala automáticamente a un miembro del equipo con el historial completo de la conversación. El sistema se integró con la hoja de reservaciones en Google Sheets que ya usaban, sin cambiar su operación interna.

Resultados

70%
de reservas sin intervención humana
<30s
tiempo de respuesta promedio
20%
reducción en no-shows
“El chatbot responde mejor que nosotros en horas pico. Nuestro equipo ahora se concentra en dar una buena experiencia en el restaurante, no en el teléfono.”
Propietaria · Restaurante de cocina mexicana, Puebla

¿Tu negocio recibe muchos mensajes repetitivos?

Un chatbot bien diseñado puede manejar la mayoría sin que tu equipo intervenga.

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Manufactura metalmecánica · Puebla

Predicción de demanda de materias primas con Machine Learning

El reto

Un taller de manufactura metalmecánica con 35 empleados en Puebla fabricaba piezas para la industria automotriz y de electrodomésticos. El gerente de producción compraba materias primas basándose en la experiencia y el instinto: a veces sobraba material que se oxidaba en la bodega, y a veces faltaba y había que pedir urgente a sobreprecio, retrasando entregas a clientes.

El costo del inventario ocioso representaba capital inmovilizado significativo para una empresa de ese tamaño. Tenían 4 años de datos de producción en Excel y Aspel, pero nadie tenía el tiempo ni los conocimientos para analizarlos sistemáticamente.

La solución

Construimos un modelo de predicción de demanda usando los 4 años de historial de producción exportados de Aspel, complementados con datos de temporalidad, pedidos de clientes y precios de materiales. El modelo ,basado en series de tiempo con Random Forest, genera una proyección semanal de consumo de cada materia prima con un horizonte de 8 semanas.

El output es un reporte simple en Excel que el gerente de producción recibe cada lunes con las recomendaciones de compra. No requiere que el equipo entienda de Machine Learning ,solo de su negocio. La herramienta también aprende con cada semana de datos nuevos y mejora sus predicciones con el tiempo.

Resultados

25%
reducción en inventario ocioso
90%
precisión en la predicción semanal
0
pedidos urgentes en los primeros 3 meses
“Ya no compramos por intuición. El reporte del lunes nos dice exactamente qué pedir. Llevamos tres meses sin hacer un pedido urgente, que antes nos costaba entre 15 y 20% más caro.”
Gerente de Producción · Taller metalmecánico, Puebla

¿Tienes datos de tu negocio sin analizar?

4 años de Excel pueden ser suficientes para construir un modelo que mejore tus decisiones de compra e inventario.

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