Qué construimos: IA que potencia la gestión del acopio

En el sector agroindustrial, la planificación comercial suele concentrarse en un mismo grupo reducido de clientes, dejando sin explorar una gran parte de las oportunidades disponibles. Esta prueba de concepto nació a partir de una pregunta simple pero poderosa: ¿Qué pasaría si el responsable de acopio pudiera analizar mucho más que el 20% de clientes que considera hoy?

El equipo imaginó una herramienta impulsada por IA que no reemplaza la experiencia del colaborador, sino que la potencia, permitiendo construir planes comerciales más amplios, más rápidos y más precisos, combinando datos históricos, información climática y contexto de negocio.

El desafío: Incorporar al 80% de clientes que hoy no entran en el radar

Hoy, la construcción de un Plan Comercial (PC) es un proceso manual, limitado y altamente dependiente del criterio individual. Como resultado:

• Solo alrededor del 20% de los clientes son considerados de forma sistemática, casi siempre los mismos

• Se pierden oportunidades para anticipar compras, ventas y necesidades de insumos

• La planificación es lenta, fragmentada y difícil de actualizar

El equipo detectó una gran oportunidad: darle músculo al responsable de acopio, ayudándolo a gestionar a la totalidad de clientes y no solo a una fracción.

La pregunta guía de la prueba de concepto fue directa: ¿Cómo puede la IA ampliar la base de clientes analizada, acelerar la planificación y mejorar la calidad de cada decisión?

Cómo lo construimos: Un agente inteligente que construye planes comerciales automáticamente

La solución combina inteligencia artificial, datos climáticos y contexto de negocio para generar un Plan Comercial completo a partir de pocos parámetros ingresados por el colaborador.

Módulo de planificación comercial impulsado por IA

Basado en la estructura de unidades de negocio de la compañía, el agente genera PCs para cada tipo de acopio (soja, maíz, insumos), integrando información operativa y comercial relevante.

Datos climáticos que realmente importan

• Registro histórico de precipitaciones

• Integración con la API de la NASA para pronósticos climáticos

Estos datos permiten proyectar escenarios productivos más realistas y alinear el plan con cada ciclo de campaña.

Arquitectura RAG con base vectorial

El agente utiliza tecnología de Retrieval-Augmented Generation para:

• Recuperar información histórica de cada cliente

• Contextualizarla según el acopio o depósito

• Ofrecer recomendaciones precisas y personalizadas

Un plan completo a partir de un solo prompt

El colaborador ingresa un conjunto reducido de parámetros. El agente devuelve:

• Un análisis histórico conciso

• Un plan comercial sugerido, alineado a objetivos

• Recomendaciones accionables

El responsable valida y ajusta el resultado. La carga, el seguimiento y la actualización del plan se vuelven procesos mucho más rápidos y consistentes.

Impacto demostrado: Ampliar la mirada comercial

• Expansión de la cobertura comercial del 20% a un potencial 60% de clientes

• Planificación más inteligente, basada en datos climáticos históricos y pronósticos de la NASA

• Menor carga operativa, con planes generados y resumidos automáticamente por la IA

• Decisiones más rápidas y mejor informadas, basadas en contexto real

• Una gestión del acopio más estratégica, con IA acompañando y potenciando la experiencia humana

Un enfoque más estratégico del acopio, con IA que potencia la experiencia humana y habilita una nueva forma de pensar la planificación comercial.