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Cada caso nace de un problema de negocio real. Filtra por industria o por solución para encontrar el que más se parece a tu reto.

Los sistemas de fraude y PLD de la institución generaban cientos de alertas diarias; hasta el 95% eran falsos positivos que el equipo revisaba manualmente, mientras los casos reales podían pasar desapercibidos.

Los modelos de scoring estaban calibrados desde hacía años y no existía señal temprana de qué clientes caerían en mora; el deterioro se descubría cuando ya había impactado las provisiones.

El core tenía las transacciones, el CRM las interacciones y los canales digitales el comportamiento, pero nadie podía verlo todo junto; las decisiones de crédito, retención y cross-sell se tomaban con información parcial.

La dirección esperaba la consolidación manual de varios sistemas para conocer el estado del banco, y cada área reportaba con definiciones distintas del mismo cliente.

Cada reporte a CNBV, Banxico o CONDUSEF exigía extraer datos de múltiples sistemas y reconciliarlos manualmente, consumiendo semanas de la mejor gente del banco.

Crédito, Riesgos, Finanzas y Cumplimiento trabajaban con definiciones distintas del mismo cliente; las juntas se perdían reconciliando versiones en lugar de discutir estrategia.

Ventas pedía una cosa, producción planeaba otra y supply chain distribuía con retraso: stockouts en los SKUs que importaban y sobreinventario en los que no.

La empresa invertía millones en trade promotion sin visibilidad del ROI real por categoría, canal o cliente; las decisiones se basaban en negociación, no en datos históricos.

Comercial, trade marketing, supply chain y finanzas trabajaban con versiones distintas del mismo flujo; las decisiones de pricing y distribución se tomaban sin una visión integrada.

Los quiebres de inventario se detectaban tarde, cuando ya habían impactado el fill rate con los retailers.

Las mermas, tiempos muertos y cambios de línea no se conectaban con su impacto financiero; el margen por categoría tardaba días en calcularse.

Los padrones no se cruzaban entre dependencias y no había forma de confirmar que la población objetivo estaba siendo atendida; cuando llegaba la auditoría, cada área entregaba números diferentes.

Las desviaciones en adquisiciones, contratos y pagos se descubrían después del daño, no antes, sin alertas que anticiparan el problema.

Salud no cruzaba datos con Educación y Hacienda no veía lo mismo que Planeación; las decisiones transversales se tomaban sin visión integral.

El titular preguntaba cuánto se había ejercido y cuántos beneficiarios reales tenía el programa, y la respuesta era “estamos consolidando la información”.

Cada solicitud de transparencia, informe trimestral y auditoría exigía cruzar sistemas manualmente; el equipo de planeación vivía consolidando información en lugar de analizarla.

Se sabía cuánto se gastó, no cuánto se logró; los indicadores medían actividades, no resultados ni la cobertura real de la población.

Mantenimiento operaba por calendario o por falla; cada paro detenía líneas, generaba scrap y retrasaba entregas, y se descubría demasiado tarde.

Los defectos se detectaban en la inspección final, no durante el proceso, sin correlación entre variables de proceso y resultados de calidad.

La eficiencia de planta se registraba en papel o Excel y se consolidaba con retraso; para cuando llegaban los números ya no se podía actuar sobre las causas.

Finanzas usaba costos estándar que no reflejaban la realidad de planta; paros, retrabajo y scrap no se capturaban y las decisiones de precio y margen se tomaban con información incompleta.

Las auditorías consumían semanas de preparación y no había trazabilidad estructurada del lote para COFEPRIS, FDA, ISO o IATF.

La empresa invertía millones en promociones sin medir venta incremental real, canibalización ni forward buying; un porcentaje significativo podía estar destruyendo margen.

La empresa tenía millones de datos de clientes que no usaba: comunicación masiva e impersonal y sin detectar a los clientes en riesgo de irse.

Operaciones reportaba que la merma subía pero no sabía si era robo, caducidad o error administrativo, y los problemas se descubrían en el reporte de la semana siguiente.

La dirección se enteraba de faltantes, precios incorrectos y promociones mal ejecutadas por quejas o visitas casuales, sin visibilidad en tiempo real.

La detección era manual o con reglas básicas que generaban falsos positivos; el fraude pasaba desapercibido porque no se veían patrones entre reclamos y, cuando se detectaba, ya se había pagado.

La siniestralidad se contabilizaba después: las reservas se calculaban en hojas de cálculo y el deterioro sorprendía en la junta trimestral, no cuando se podía actuar.

La suscripción dependía del criterio individual del suscriptor y no había modelos de riesgo actualizados; las cotizaciones tardaban días cuando el mercado se movía en horas.

El triaje y la captura de expedientes, dictámenes, facturas y documentos médicos era manual y lento.

La aseguradora tenía años de historial de pólizas pero no una vista integral del asegurado; no detectaba cuándo estaba en riesgo de cancelar ni el momento ideal para una oferta.

Se conocía la prima emitida pero no la rentabilidad por producto, canal o agente; las decisiones de dónde crecer se tomaban por volumen, no por rentabilidad técnica real.

Los viajes se asignaban por costumbre o disponibilidad; nadie medía los kilómetros vacíos ni sabía dónde consolidar cargas, y la flota estaba subutilizada.

El mantenimiento se basaba en kilómetros o calendario, no en la condición real del equipo; las fallas en ruta generaban costos de grúa, retrasos y penalizaciones.

El equipo de pricing cotizaba con tarifas que no reflejaban el costo real, y podían quedar por debajo del costo sin que nadie lo supiera.

Se conocía el costo total pero no el desglose real: combustible, casetas, operador y mantenimiento venían de sistemas diferentes.

El nivel de servicio dependía de llamadas y WhatsApp; no había visibilidad centralizada de entregas ni alertas de retraso.