Volver a los casos

Traslado de camiones nuevos por México y Estados Unidos

Su propio equipo de desarrollo, capaz de construirlo sin mí

Una de las empresas que más camiones nuevos mueve en Norteamérica tiene su propia empresa de desarrollo. Con qué construir le sobraba; le faltaba decidir qué le servía de verdad a la operación. Empezamos con un taller a sus programadores, construimos juntos, y hoy su equipo sigue solo.

El objetivo

Que su área de tecnología entregara soluciones de inteligencia artificial más rápido y con impacto en la rentabilidad del grupo, en lugar de comprar lo que anuncia el proveedor en turno. Y, en lo concreto, que la operación pudiera preguntar sobre sus propios datos sin esperar a que alguien de sistemas le arme un reporte.

Así trabajaba antes

• La operación vivía en un sistema propio, robusto, y cada consulta fuera de lo previsto dependía de que sistemas armara un reporte a mano.
• En el levantamiento, su propia gente nombró los puntos débiles: procesos que conocía una sola persona, errores al capturar rutas y viáticos, y la dificultad de saber qué se había facturado completo.

Lo que hicimos

• Noviembre de 2024: con la dirección y los responsables de desarrollo, proyectos e infraestructura, recorrimos área por área (calidad, taller, planeación, logística y finanzas) y ordenamos las ideas en una matriz de valor contra esfuerzo.
• De diciembre de 2024 a enero de 2025: el taller con sus programadores. Modelos de inteligencia artificial corriendo en sus propios equipos, contenedores, agentes que se coordinan entre sí, bases de datos y lectura de documentos escaneados. Al cierre, cada programador presentó su propio ejercicio, y uno de ellos ya conectaba un asistente a su base de datos.
• 2025: de ese ejercicio salió el asistente que hoy contesta sobre la operación. El reparto fue así: yo diseñé la arquitectura, su equipo construyó los servicios que alimentan los datos desde su sistema, y mi equipo construyó los agentes que entienden la pregunta, la responden y la revisan.

La pieza que lo hace confiable es un evaluador que califica cada respuesta antes de que salga, y cada respuesta enseña la consulta y los datos de donde salió, para que cualquiera la pueda verificar. La base de datos solo se puede leer.

El impacto, medido con CREO

Mido el impacto de cada proyecto con cuatro preguntas, que llamo CREO: ¿la empresa quedó más Competitiva? ¿Más Rentable? ¿Más Eficiente? ¿Cumple mejor sus Obligaciones, las fiscales, las legales y las de sus contratos? No todo proyecto pega en las cuatro, y aquí van las que sí aplican.

Competitividad

Su área de tecnología pasó de mirar la inteligencia artificial desde fuera a tener la suya, construida por ellos y corriendo en su propio servidor.

Eficiencia

La operación pregunta en español sobre viajes, unidades y viáticos, desde el chat, desde Telegram o con un formulario de consultas en lote, sin pedirle un reporte a sistemas.

Obligación

Cada respuesta deja rastro de la consulta que la produjo, y el asistente tiene acceso de solo lectura a la información de la empresa.

Rentabilidad

Los modelos corren con su propia cuenta, a centavos por consulta, y sin licencias por usuario.

El resultado

• Primero lo validaron sus técnicos, y después su personal de operación lo probó con consultas reales tomadas de su día a día. La primera versión acertó cuatro de diez. Cada error que reportaron se corrigió contra la cifra que ellos esperaban, hasta que la respuesta cuadró.
• El asistente quedó en producción con cuatro formas de consultarlo, y el proyecto se entregó y se pagó completo.
• Desde mediados de 2026 su equipo opera y amplía por su cuenta la plataforma de automatización, y construye flujos nuevos sin mí.

Más con menos

Lo que se quedó en la empresa es la capacidad, además del sistema: un equipo propio que entiende cómo se arma un asistente confiable y que ya construye sin depender de un consultor. Para un grupo que ya paga su área de desarrollo, eso multiplica lo que esa área entrega con la misma gente.