Preguntale a tus datos de retail
Decidí en minutos
Entrenamos al agente para entender tus datos, tus reglas de negocio y tu conocimiento en 30 días.
| escenario | SKUs | venta pot. | ST proforma |
|---|---|---|---|
| A · Markdown selectivo sobre 15% del excedido | 3,961 | $58.1M | 25.0% |
| B · Reactivar inventario sin ventas | 3,052 | $8.1M | 17.5% |
“Antes esperábamos el cierre semanal para reaccionar. Ahora nuestros gerentes preguntan directamente qué categorías necesitan atención y toman decisiones el mismo día.”
Miles de artículos por tienda: supera a cualquier equipo o software ERP/BI
El problema no es falta de datos ni de herramientas: las combinaciones crecen más rápido que la capacidad de analizarlas — y las respuestas dependen de un equipo de datos saturado. Días de espera para un número.
- ✕no sabe de dónde sacar la información y alucina números.
- ✕es inseguro: no puedes controlar qué empleado accede a qué datos.
- ✕se desactualiza en pocos meses y el conocimiento queda en la persona, no en la empresa.
El modelo no es el problema: el problema es todo lo que falta alrededor.
Preguntas reales, respuestas con números
Dos casos reales de una cadena de calzado. Haz clic en cada uno para ver la respuesta completa del agente.
- ✓ Sell-through
- ✓ Velocidad de venta
- ✓ Utilización
- ✓ Utilidad
- ✓ Volumen
- ✓ Rentabilidad
- ✓ Frecuencia
- ✓ Crecimiento
- ✓ Canal
Por qué Wilab puede hacerlo en 1 mes — y otros no
El LLM es commodity. El data engineering no.
La ventaja no está en el modelo: está en convertir tus datos, reglas y conocimiento en un sistema reutilizable. Desde 2018 construimos extracción de datos en tiempo real para telcos — donde un número equivocado cuesta millones.
Pruébalo con tus datos
Solo necesitamos acceso de lectura a tus fuentes y una contraparte técnica durante el onboarding. Sin migraciones. Primer caso de uso operativo en ~1 mes.
Comenzá con la capacidad que necesitás. Escalá a medida que crecés