CASO DE ÉXITO

Sector Alimentación

Optimización de la cadena de valor con IA para automatización de datos hacia ERP 

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El cliente

Nuestro cliente es una empresa del sector alimentario con presencia internacional y una operativa compleja basada en I+D, control de calidad y gestión de múltiples líneas de producto. La gestión de información crítica en distintos procesos y canales exigía un alto nivel de fiabilidad y control del dato.

Sin embargo, algunos procesos clave (como la gestión de certificados de calidad o la definición de precios) dependían de tareas manuales y carecían de mecanismos robustos de validación y trazabilidad, lo que incrementaba el riesgo de errores en su integración con el ERP corporativo.

A partir de una base tecnológica ya consolidada en entorno Microsoft, se diseñó una capa de automatización inteligente orientada a validar, estructurar y controlar la información antes de su incorporación al ERP, sin modificar los sistemas existentes ni la operativa habitual.

El reto: Eliminar la dependencia manual y asegurar la calidad del dato HK_separador_reverse

 Los principales desafíos estaban relacionados con el origen del dato:

  • Dependencia de tareas manuales y conocimiento individual.

     

  • Información dispersa y sin control centralizado.

  • Riesgo de propagación de errores hasta el ERP.

  • Falta de trazabilidad para auditoría y seguimiento.

     

  • Necesidad de escalabilidad sin desarrollos específicos.

La solución: IA en el origen del dato

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Se implementó una solución de automatización basada en IA integrada en el ecosistema existente:  

Extracción e interpretación automática de documentos

Validación de datos según reglas de negocio 

Orquestación de procesos mediante herramientas low-code 

Integración estructurada con el ERP 

 Este enfoque permitió incorporar inteligencia en el punto de entrada del dato, asegurando su calidad antes de impactar en sistemas críticos.  

Metodología y fases del proyecto

 Este enfoque permitió incorporar inteligencia en el punto de entrada del dato, asegurando su calidad antes de impactar en sistemas críticos.  

Definición de datos críticos y reglas de validación 

Desarrollo e integración de la arquitectura 

Validación en entorno real y ajuste de modelos 

Escalado progresivo y modelo configurable 

Un modelo escalable de digitalización y gestión del datoHK_separador_reverse 

Se abordaron dos procesos clave:

Procesamiento automático de documentación de calidad: 

Extracción estructurada de datos desde documentos recibidos y generación automática de formatos compatibles con ERP.  

Validación de datos de negocio:

Control automatizado de ficheros antes de su carga, detectando inconsistencias y bloqueando errores en origen.  

 

Resultados reales y escalables

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Logros de negocio

  • Eliminación de tareas manuales.
  • Reducción de errores y reelaboración de procesos
  • Mejora del tiempo operativo de los equipos.
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Logros en procesos y tecnología

  • Centralización de la información.
  • Automatización del ciclo completo del dato.
  • Mayor control y trazabilidad.
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Logros potenciales a futuro

  • Escalabilidad a nuevos procesos y proveedores.
  • Reutilización de la arquitectura.
  • Mayor autonomía de negocio mediante configuración.

Transformación real: personas y colaboración a largo plazo    HK_separador_reverse

Este proyecto demuestra que la transformación digital real no se basa únicamente en la tecnología, sino en las personas y la colaboración sostenida en el tiempo.

La implicación del cliente, junto con el acompañamiento de nuestro equipo de expertos de h&k, ha permitido construir un modelo de mejora continua donde:

  • Las soluciones evolucionan con el negocio
  • El dato se convierte en un activo estratégico
  • Las personas en planta adoptan la tecnología como parte de su día a día

Es en este tipo de relaciones a largo plazo donde se pone de manifiesto el verdadero valor de la transformación digital: no solo mejorar procesos, sino cambiar la forma en que la organización utiliza el dato para tomar decisiones y evolucionar.

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