Inteligencia Artificial para tomar decisiones en tiempos de incertidumbre

La creciente demanda de modelos predictivos, de optimización y automatización, para mejorar la gestión de los procesos productivos en los sectores industriales y comerciales, es el principal reto al que está aportando soluciones OGA, empresa española de inteligencia artificial y big data, que construye valor de negocio para sus clientes desde los datos en forma de ahorro, eficiencia y rentabilidad operativa y soporte a la toma de decisiones estratégicas.

La notable incertidumbre que trastoca las coordenadas de la coyuntura económica global a causa de la guerra de Rusia contra Ucrania incrementa la demanda de las herramientas tecnológicas de OGA, de creación propia y patentadas, para la automatización, optimización y reducción de costes en el funcionamiento de la cadena de suministro, producción y comercialización de empresas y organizaciones de logística, energía, industria, transporte, salud, agroalimentación y retail. 

OGA inicia su actividad en el año 2021 fruto del desarrollo empresarial de qosIT, consultora especializada en diseño e implementación de estrategias personalizadas de eficiencia en el uso de tecnologías de la información. Fundada en 2009 por Juan Carlos Rubio, quien sigue encabezando su crecimiento, la sede central está en Sevilla y tiene un equipo profesional distribuido en Madrid, Málaga, Londres y Nueva York. El 35% de su facturación procede de la internacionalización de sus soluciones personalizadas y consultoría tecnológica para multinacionales de liderazgo en el mercado global, como la cervecera Heineken o la farmacéutica Roche. Con OGA ha dado un salto cualitativo para convertir la inteligencia artificial en el eje vertebrador de los sistemas de organización y rentabilidad tanto de empresas privadas como de organismos públicos.

Las ‘data-driven solutions’ de OGA para predecir demanda, automatizar y optimizar procesos complejos, reducir sus costes, identificar ineficiencias, mitigar riesgos y, en definitiva, ayudar a alcanzar los objetivos de negocio, son creadas por su equipo multidisciplinar de ingenieros informáticos, matemáticos, ingenieros de telecomunicaciones, científicos de datos, analistas y consultores de negocio y gestores de proyectos. Con un marco metodológico para abarcar los 360 grados de los procesos de gestión de grandes operaciones críticas para los clientes, y mediante la integración de algoritmos de machine learning, deep learning y optimización implementados sobre gemelos digitales que se crean, prueban y perfeccionan mediante prototipos rápidos y pruebas de concepto hasta que la hiperpersonalización de todo el modelo valida su plena viabilidad para optimizar procesos críticos en escenarios particulares.

OGA respalda a las empresas a las que da servicio mediante formación continua en inteligencia artificial a los responsables de procesos de negocio y toma de decisiones dentro de sus respectivas organizaciones, asumiendo el rol de socio estratégico de sus clientes para la digitalización avanzada de sus procesos. Esa dinámica de interacción durante largos periodos de tiempo está dando recíprocamente sus frutos trabajando para grandes compañías privadas como Coca-Cola, Iberdrola, Acerinox, Bidafarma, Indra, Heineken, Roche, Navantia, Mercadona, Inerco, Scalpers, AGQ Labs, Iturri o Experis, y para organismos públicos como el Ministerio de Defensa, la Junta de Andalucía y el Ayuntamiento de Sevilla.

Ejemplos de soluciones de negocio

MathIT es la plataforma de soluciones de negocio creada por OGA para hiperpersonalizar escenarios reales de alta complejidad, planteando a cada empresa nuevas vías de crecimiento y configuración de ventaja competitiva. Estos son algunos ejemplos en sectores estratégicos:

MathIT.Logistics. Gemelo digital del proceso de planificación operativa de grandes operaciones logísticas de transporte o distribución. Automatización y optimización de escenarios operativos complejos y simulación/análisis de diferentes escenarios de negocio.

MathIT.Factory. Reducción de costes e insumos en procesos complejos industriales o de fabricación (mermas, desperdicios, residuos, consumo de insumos o recursos) aplicando técnicas de inteligencia artificial e investigación operativa.

MathIT.WindFarm. Predicción de producción energética en parques eólicos, utilizando herramientas de Machine Learning, aportando un valor diferencial en los canales de trading y comercialización de la producción.

MathIT.Retail. Optimización en tiempo real de la gestión de stock para complejas organizaciones retail distribuidas. Identificación del stock mínimo requerido para cada referencia en cada punto de venta, minimizando los costes de la logística inversa y cruzada asociadas.

MathIT.Solver. Aumento de precisión y reducción de tiempos de procesamiento en los procesos de formulaciones químicas complejas.