Informe Ejecutivo — Caso de Éxito
Caso: Consumo Masivo
Este caso forma parte de la implementación práctica de la Metodología ADAPTAi® aplicada al sector "Consumo Masivo”.
- Sector: Consumo masivo
- Tamaño: Mediana
- Nivel Tecnológico: Medio
- Objetivo con IA: Eficiencia e Innovación
- Horizonte: 3 meses
Diagnóstico de Madurez IA
Puntaje Total: 41/100
Nivel de Madurez: Intermedio-bajo (Fases 2 y 3 recomendadas)
Radar de madurez por dimensión
Posición relativa en Estrategia, Cultura, Datos, Tecnología y Procesos (escala 0–3).
Distribución de respuestas por dimensión
Conteo de respuestas por nivel (máx. 5 por dimensión, previo al promedio del diagnóstico).
📌 Resumen Ejecutivo – Diagnóstico
🧮 Puntaje Total: 41/100
📊 Nivel de Madurez: Intermedio-bajo (Fases 2 y 3 recomendadas)
🌟 Fortalezas
- Apertura hacia la innovación en equipos clave.
- Infraestructura tecnológica suficiente para pilotos rápidos.
- Procesos parcialmente digitalizados; existen tareas automatizables identificadas.
🧱 Brechas y Riesgos
- Estrategia IA no formalizada ni comunicada transversalmente.
- Gobierno y calidad de datos débiles; dashboards fragmentados.
- Baja capacitación y falta de embajadores IA.
- Medición de impacto de automatizaciones incipiente.
⚡ Quick Wins Prioritarios
- Sesiones de IA Awareness para líderes y equipos.
- Primer asistente IA interno (soporte / gestión de pedidos).
- Mapeo de procesos críticos y priorización de 3 casos de uso IA.
- Tablero de KPIs IA con línea base (ahorro, tiempo, exactitud, adopción, NPS).
🧭 Fases ADAPTAi® Recomendadas
- 2️⃣ Diseño con IA → mapeo de procesos, quick wins y selección de herramientas.
- 3️⃣ Automatización Inteligente → construcción del primer asistente IA y flujos no-code.
Roadmap de Trabajo — 3 Meses
| Mes | Semana | Duración (días) | Tarea | Owner | Entregables | Criterios de Aceptación | KPIs |
|---|
Resultados medibles alcanzados (90 días)
−18% roturas de stock (OOS)
Qué mide: quiebres de stock en SKUs críticos (tienda/online).
Cómo se logró: alertas IA de reposición + priorización por venta perdida estimada.
Impacto alcanzado: +2.5 pp en On-Shelf Availability (OSA).
Interpretación: mayor disponibilidad y captación de demanda.
−22% lead time de reposición
Qué mide: tiempo desde alerta hasta reposición efectiva.
Cómo se logró: RPA para órdenes de reabastecimiento y SLA con bodega.
Impacto alcanzado: menor pérdida por quiebre y menos urgencias.
Interpretación: cadena más ágil y previsible.
−28% MAPE en pronóstico de demanda
Qué mide: error medio absoluto porcentual en ventas semanales.
Cómo se logró: modelo IA + señales de promociones/clima + ajuste por estacionalidad.
Impacto alcanzado: planificación de compras más precisa.
Interpretación: menos sobrestock y menor capital inmovilizado.
+35% velocidad en piezas promocionales
Qué mide: tiempo de creación de copys, banners y fichas.
Cómo se logró: asistente IA creativo con guidelines de marca + plantillas.
Impacto alcanzado: menor time-to-market en campañas.
Interpretación: mayor cadencia de test A/B.
+12% uplift en conversión (piloto)
Qué mide: conversión en campañas segmentadas con audiencias IA.
Cómo se logró: segmentación por propensión + personalización de mensajes.
Impacto alcanzado: crecimiento incremental en ventas digitales.
Interpretación: hipótesis validada para escalar.
25% deflection a Nivel 1
Qué mide: tickets resueltos por autoservicio (FAQ, estado de pedido, devoluciones).
Cómo se logró: asistente IA con RAG sobre políticas y catálogo.
Impacto alcanzado: −20% TMO y mejor experiencia.
Interpretación: soporte más rápido y escalable.
82% CSAT en autoservicio
Qué mide: satisfacción post-interacción en canal digital.
Cómo se logró: flujos guiados y handoff a humano cuando corresponde.
Impacto alcanzado: confianza en el canal y menor retrabajo.
Interpretación: base para extender a nuevos casos.
+9 h/semana liberadas por colaborador
Qué mide: horas ahorradas en tareas repetitivas (backoffice pedidos, conciliaciones).
Cómo se logró: 4 procesos E2E automatizados (reportes sell-out, carga de precios, conciliaciones, altas de producto).
Impacto alcanzado: −30% errores operativos.
Interpretación: foco del equipo en actividades de mayor valor.
+11 pts en NPS interno
Qué mide: satisfacción y recomendación de usuarios internos.
Cómo se logró: enablement práctico, canal de soporte y mejoras de UX.
Impacto alcanzado: 68% adopción en 8 semanas · 92% satisfacción de formación.
Interpretación: condiciones para escalar iniciativas IA.
Comparativo Antes / Después
| Indicador | Antes de ADAPTAi | Después de ADAPTAi (90 días) | Interpretación Estratégica |
|---|---|---|---|
| Exactitud (asistente IA) | Respuestas inconsistentes y revisión humana frecuente; tiempos altos de resolución. | 76% de exactitud en dominio y 25% de deflection a L1 con RAG + prompting controlado. | Menor carga del soporte y respuestas más rápidas y consistentes. |
| Adopción interna | Uso esporádico; falta de confianza y de guías claras. | 68% de adopción en 8 semanas; enablement práctico, FAQs y canal de soporte. | Cultura pro-IA y base para escalar a más áreas. |
| Abastecimiento | Quiebres frecuentes y reposición reactiva con urgencias. | −18% OOS y −22% lead time con alertas IA y RPA de reabastecimiento. | Más disponibilidad, menos pérdida por quiebre y mejor previsibilidad. |
| Ventas & Trade | Ciclos creativos lentos y poco testeo. | +35% velocidad en piezas y +12% uplift en conversión piloto. | Mayor cadencia de campañas y crecimiento incremental validado. |
| Productividad interna | Procesos manuales, retrabajo y errores. | +9 h/semana liberadas por colaborador y −30% errores con 4 procesos E2E automatizados. | Foco en valor y agilidad operativa. |
| NPS interno | Satisfacción neutra; percepción de poco soporte tecnológico. | +11 puntos en NPS por mejor autoservicio y tiempos de respuesta. | Experiencia del colaborador fortalecida y disposición al cambio. |
En solo 90 días, la organización de consumo masivo pasó de un enfoque operativo reactivo a un modelo más ágil, automatizado y con una cultura IA en formación activa. Se consolidaron resultados medibles en eficiencia (+22% mejora en tiempos), productividad (+9 h/semana liberadas) y satisfacción interna (+11 NPS).
Próximo paso recomendado: avanzar a la Fase 4 – Escalamiento con IA de la Metodología ADAPTAi®, enfocando en analítica predictiva, orquestación RPA y asistentes IA especializados por función.