Casos de éxito

Ejemplos

Descubre cómo grandes empresas están logrando sus objetivos con éxito utilizando nuestra herramienta Serenity Star

Desafío: En Global Farm la gran cantidad de datos específicos impedían tomar decisiones acertadas con el objetivo de disminuir la destrucción de medicamentos, lo que conllevará a una reducción de costes.

Solución: Se implementó un experto de IA en su ERP (Falcón) que se iba entrenado con todos los datos y con uso de la tecnología de IA de Serenity Star. El experto guiaba a los empleados permitiendo optimizar los medicamentos al máximo y por ende reducir los costes.

RESULTADOS
95% menos de destrucción de medicamentos
con un ahorro de 1M€ anuales

Desafío: Mejora y optimización del proceso de creación de carne vegetal. Necesidad de predecir qué tipo de vegetales rendirían mejor en base a datos en tiempo real y datos históricos.

Solución: Se alimentó la IA Serenity Star con datos históricos y en tiempo real sobre la producción de proteína vegetal. Se creo un agente de IA al servicio de los empleados, proporcionando asesoramiento y predicción sobre los tipos de vegetales, estructura e intervenciones que mejor desempeño lograrían en la producción de proteína vegetal.

RESULTADOS
Tomorrow Foods recuperó su inversión
en los 9 primeros meses

Desafío: Mahou tenía una tasa muy baja de participación en las promociones, el desafío era incrementar el engagement y la tasa de participación de los clientes en sus promociones.

Solución: Se planteó diferenciar el proyecto en dos fases para conseguir nuestro objetivo:

Primera fase: Algoritmo 1 para segmentar las bases de datos.
Segunda fase: Algoritmo 2 hace un estudio de las promociones previas para segmentar esas bases de datos en franjas horarias.

RESULTADOS
Incrementó la participación
de 0,2% en 2021 a 6,45 en 2023

Desafío: Buscar el confort térmico y aprovechar las sinergías térmicas para optimizar el uso de la energía.

Solución: Se planteó junto a la empresa Amper desarrollaron un sistema para digitalizar la energía del hotel desde las placas solares, las calderas, los aires acondicionados, la luz, etc.

Se creó un building management system para enviar datos a la nube y poder acumular información para automatizar el encendido y apagado de todos los sistemas energéticos en los momentos adecuados para que el cliente esté confortable y, a la vez, se ahorre energía

RESULTADOS
Aumentó un 25% el ahorro de energía
y un 32% el confort térmico

Desafío: Analizar cada detalle de las ventas de los clientes que usan Comerzzia con el objetivo de dar información clave para aumentar las ventas. Además, poder predecir ventas en base a datos históricos y optimizar el uso de cupones.

Solución: Implementar 3 agentes de Inteligencia artificial para analizar la información del sistema y tomar mejores decisiones, predecir tendencias de ventas en base a datos y ayudar a optimizar los cupones para aumentar las ventas.