DataLab
Validación de datos y modelos predictivos: informes, explicabilidad, incertidumbre y monitorización para revisar un modelo antes de usarlo para decidir.
Casos de uso
De un proceso disperso
a una herramienta en uso.
Así conectamos documentos, datos y decisiones. Te mostramos un producto energético en producción y otras capacidades del equipo.
SaaS en producción
Conocer OptiMatchOptiMatch
De la factura a la propuesta energética.
El problema
Una asesoría recibe facturas, compara alternativas y prepara propuestas. Cuando cada paso vive en una hoja o un correo distinto, mantener un criterio común y seguir cada caso exige mucho trabajo manual.
La solución
OptiMatch reúne ese recorrido: lee facturas en PDF o imagen, estructura sus datos, compara tarifas de luz y gas y genera una propuesta trazable. El CRM mantiene el seguimiento, las tareas y las alertas de fin de contrato.
Un recorrido conectado
- Factura y datos del suministro
- Lectura y comparación con reglas comunes
- Propuesta PDF y portal del cliente
- Seguimiento comercial en el CRM
Recursos para llevarlo
a tu negocio.
Tres guías breves sobre bodegas, energía y trazabilidad. Puedes leerlas aquí, sin registros ni descargas.
Vitivinícola · Guía prácticaIA en una bodega: empieza por una decisión, no por un algoritmo
¿Cuánto stock preparar para el próximo trimestre? ¿Qué referencias merecen una revisión comercial? Una primera aplicación de IA tiene más sentido cuando responde a una pregunta operativa concreta y alguien puede actuar sobre la respuesta.
Reúne el contexto que ya conoce tu equipo
Conecta pedidos, referencia, canal y fecha. Añade las circunstancias que cambian la lectura: promociones, roturas de stock o campañas. Una venta que no se produjo por falta de existencias no cuenta la misma historia que una caída de interés.
Comprueba la previsión con periodos posteriores
Compara el modelo con una regla sencilla que ya utilices y reserva un periodo posterior para evaluarlo. Pregunta por el error, el margen de incertidumbre y la frecuencia con la que tendrás que revisarlo. El resultado útil es una decisión mejor informada, con sus límites visibles.
Para tu primera reunión: trae un ejemplo de planificación y explica qué cambiarías si conocieras mejor la demanda.
Para ampliar: OIV · Digitalización del sector vitivinícola y Forecasting: Principles and Practice · Evaluar predicciones.
Energía · Guía prácticaDe la factura al coste de operar: qué mirar antes de automatizar
Una carpeta llena de facturas permite pagar, pero no siempre permite comparar bien centros o campañas. El primer paso es disponer de datos consistentes: suministro, periodo, consumo, potencia y conceptos de coste.
Compara periodos y unidades que tengan sentido
Antes de sacar conclusiones, revisa que los periodos sean comparables y distingue consumo de precio. Si relacionas energía y producción, comprueba también qué centro, actividad y unidad representa cada dato. Un indicador sin ese contexto puede llevar a una comparación equivocada.
Automatiza una salida que alguien vaya a usar
Empieza por un informe periódico o una alerta que hoy exija copiar datos. Conserva el vínculo con la factura original y acuerda quién revisa una discrepancia. Después podrás valorar qué parte de la lectura, comparación o seguimiento merece convertirse en producto.
Para tu primera reunión: trae una factura y el informe que preparas hoy. Revisaremos juntos dónde se pierde tiempo y qué información falta.
Para ampliar: IDAE · Estudio de consumos, costes y usos energéticos en la industria.
Agroalimentación y logística · Guía prácticaUn lote que se pueda seguir: datos útiles entre producción y entrega
Si reconstruir una incidencia exige buscar en varias hojas y preguntar a tres personas, conviene empezar por el recorrido de un lote. Dibuja qué información entra, qué transformaciones se registran y cómo se relaciona con la salida y el destinatario.
Un identificador común y responsables claros
Revisa cómo se nombran los lotes en cada sistema, qué fechas se conservan y quién corrige un registro. Esas decisiones de organización hacen posible unir los datos sin depender de coincidencias de texto o del conocimiento de una sola persona.
Prueba con una incidencia concreta
Antes de ampliar el alcance, elige un caso y comprueba si el equipo puede reconstruir su recorrido y localizar los documentos asociados. A partir de ahí puedes priorizar un panel de incidencias, un informe o una integración que evite duplicar registros.
Para tu primera reunión: trae un ejemplo anonimizado del recorrido de un lote o una entrega. Lo usaremos para mapear el proceso.
Para ampliar: AESAN · Guía de trazabilidad en la empresa agroalimentaria.