👥 Perfil del equipo: Proyectos desarrollado por profesionales de negocio, TI y datos, no por científicos aislados.
Retos existentes en empresas reales de Monterrey.
Modelos construidos con datos reales y enfoque de negocio.
Obstáculos reales que hubo que resolver para llevar la IA a la práctica.
Industria: Servicios/ Entretenimiento· | Demo Day 4ª Edición · Monterrey
Identificar perfiles de clientes con comportamientos de alto riesgo y diferenciarlos de clientes valiosos, sin usar reglas arbitrarias ni afectar la experiencia del cliente.
Modelo no supervisado para agrupar clientes según patrones reales de comportamiento, gasto, frecuencia, sesiones y consumo de servicios.
El reto principal no fue crear los clusters, sino seleccionar variables relevantes entre cientos disponibles, evitar multicolinealidad y lograr que los resultados fueran interpretables y aceptados por áreas de negocio, riesgo y cumplimiento.
💡 Este tipo de segmentación avanzada forma parte de los programas corporativos de AI4GOOD para empresas que gestionan clientes, riesgo y reputación.
Industria: Retail / Distribución · Logística e Inventarios | 8va Demo Day · Monterrey
Identificar qué traspasos tienen alto riesgo de incumplir el SLA para priorizar acciones antes del retraso y proteger disponibilidad en sucursales.
Modelo clasificación para predecir “riesgo de retraso: sí/no” usando historial 2025 (20,700+ traspasos). Se probaron modelos predicción y metricas relacionadas a 8,404 traspasos identificados con alto riesgo (año en curso) con +3,500 SMB en riesgo concentrados en 4 almacenes
El reto no fue entrenar el modelo, sino convertir la predicción en ejecución: alinear múltiples áreas con responsables distintos, definir “SLA contextual” por flujo, y desplegar alertas accionables por etapa para evitar que el equipo ignore la señal o se sature.
💡 Este tipo de solución forma parte de los programas corporativos AI4GOOD para operaciones: mejora de SLA, disponibilidad (fill rate) y ejecución cross-funcional basada en datos.
Industria: Manufactura / Consumo | Demo Day 7ma Edición
Definir un pronóstico más confiable para abastecimiento, producción y planeación comercial, comparando el forecast estadístico de IBP vs modelos de ML en Python, y proponiendo un ensamble.
Se extrajo una base de IBP (facturación + forecast estadístico), se limpió y preparó para modelado, y se compararon modelos. Luego se construyó un modelo ensamblado tomando lo mejor de varios modelos (promedio/combinar salidas) para mejorar estabilidad y confiabilidad del pronóstico.
El reto principal no fue usar IA sino lograr adopción: la base tenía ceros, nulos, fechas inconsistentes y solo 18 meses (insuficiente para suavizar estacionalidad). Además, aunque ML mejore precisión, el forecast debe ser aceptado por Comercial y Operaciones antes de escalarlo.
💡 Este caso muestra cómo integrar IBP con Machine Learning sin “romper” la operación: primero comparación y piloto, luego ensamble y adopción, y finalmente escalamiento a niveles más detallados.
En AI4GOOD ayudamos a organizaciones a pasar de la curiosidad por la IA a proyectos implementados que impactan operación, costos y decisiones.
Nuestros programas están diseñados para equipos reales, con datos reales y problemas reales del negocio.