Software a medida e inteligencia artificial.para Retail

Varía mucho por categoría: los artículos de rotación estable se proyectan bien, y los de moda o novedad son estructuralmente más difíciles porque tienen poco histórico propio. La comparación útil no es contra la precisión perfecta sino contra el método actual — y el aporte más consistente de un modelo es la sistematicidad, porque aplica el mismo criterio a miles de artículos que nadie puede revisar uno por uno.

Sí, con el sistema generando la sugerencia y una persona aprobando. Es el esquema que mejor funciona en la práctica: el modelo cubre el volumen —miles de artículos que nadie alcanza a revisar— y el comprador interviene sobre las excepciones y sobre las categorías donde su criterio aporta información que el histórico no tiene.

Las consultas repetitivas y verificables: disponibilidad de producto, estado de un pedido, condiciones de cambio y devolución, horarios y ubicaciones. Construido sobre el catálogo y las políticas propias, responde a cualquier hora y descarga al equipo. Lo importante es que derive a una persona cuando la consulta excede lo que puede responder con certeza, en lugar de improvisar.

No. El desarrollo se integra por API contra el ERP existente: consume ventas y stock, devuelve previsiones y sugerencias al mismo circuito de compra que ya opera. El objetivo explícito es que la previsión llegue donde se decide, porque un modelo que produce un archivo aparte que nadie incorpora al proceso no cambia ningún resultado.