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Casos de estudio

Automatización en la práctica

Casos reales de procesos que pasaron de manuales a automáticos. Sin nombres de empresas, con todo el detalle técnico y los resultados medibles.

6
casos documentados
de distintos sectores e industrias
LATAM
y España
empresas en múltiples países
Semanas
al primer proceso en producción
no meses como la consultoría tradicional
100%
proyectos en producción
todos siguen corriendo hoy

Por acuerdo de confidencialidad con nuestros clientes, los casos no incluyen nombres de empresas ni datos que permitan identificarlas. El detalle técnico y el tipo de problema son representativos de los proyectos que hemos desarrollado.

Retail — cadena multisucursal

Reporte de inventario que tardaba días, ahora llega automático cada mañana.

Automatización de datos

El problema

El equipo de operaciones consolidaba manualmente los reportes de inventario de cada sucursal. Los datos llegaban tarde, los errores eran frecuentes y las decisiones de reposición se tomaban con información desactualizada. Cada local exportaba su propio Excel con formatos distintos.

Desafíos técnicos

Cada punto de venta tenía un formato de exportación diferente
El sistema central no tenía API — solo exportación CSV manual
Había que reconciliar los datos con el ERP sin duplicados
El proceso tenía que correr de madrugada sin intervención

Stack técnico

PythonPandasSQLiteSFTPEmail automático

Cómo funciona el proceso automatizado

01ExtracciónBot descarga los archivos de cada sucursal vía SFTP
02NormalizaciónPandas unifica los distintos formatos de exportación
03ConsolidaciónSe cruza con el ERP para validar consistencia
04ReportePDF + Excel enviado a operaciones en la mañana

Impacto medido

Diario
datos frescos automáticos
0
errores de cruce en producción
Días
liberados de trabajo manual por mes
100%
sucursales incluidas sin excepción

El resultado

El reporte de inventario consolidado llega cada mañana sin que nadie lo ejecute. El equipo dejó de dedicar días a la consolidación y pasó a analizar los datos en vez de producirlos.

Detalle clave

El primer valor visible no fue el reporte en sí, sino que el equipo por fin tuvo tiempo para actuar sobre los datos. Lo que no podían hacer antes por falta de tiempo, ahora es parte de la rutina diaria.

Empresa de servicios financieros

Conciliación bancaria que ocupaba varios días, reducida a minutos.

RPA + Código nativo

El problema

La conciliación bancaria se hacía comparando extractos en Excel contra el sistema interno. Era la principal fuente de errores en los cierres contables y el proceso que más tiempo consumía al equipo de contabilidad cada mes.

Desafíos técnicos

El sistema interno no tenía API — solo interfaz web
Extractos bancarios en PDF con layouts distintos por entidad
Reglas de cruce con tolerancias configurables
Los resultados debían ser auditables con trazabilidad completa

Stack técnico

RocketBot (RPA)PythonpdfplumberPostgreSQLOrquestador Pyvotal

Cómo funciona el proceso automatizado

01Extracción RPARocketBot accede al sistema y descarga los movimientos
02Lectura PDFpdfplumber procesa los extractos con layout variable
03Motor de crucePython aplica las reglas de conciliación configuradas
04DictamenReporte de partidas conciliadas + diferencias para revisión

Impacto medido

Minutos
en vez de días
100%
trazabilidad por ejecución
Cero
errores de cruce manual
Mensual
cierre contable sin estrés

El resultado

La conciliación corre sola. El equipo contable solo revisa las partidas que realmente tienen diferencia — que son las únicas que valen su tiempo.

Detalle clave

La trazabilidad fue el detalle más valorado: cada ejecución guarda un log de qué comparó el bot y por qué marcó cada diferencia. Útil tanto para el equipo interno como para auditores externos.

Empresa de logística y despacho

Los clientes consultan el estado de sus envíos solos, sin llamar.

Portal + Automatización

El problema

Los clientes llamaban al call center para preguntar el estado de sus envíos. El equipo de atención tenía que consultar múltiples sistemas para dar una respuesta, lo que generaba tiempos de espera y errores de información.

Desafíos técnicos

Varios sistemas de tracking con APIs distintas (REST, SOAP, scraping)
Estados inconsistentes entre sistemas para el mismo envío
Portal público con tiempos de respuesta críticos
Uno de los sistemas no tenía API — requirió RPA para la extracción

Stack técnico

PythonFastAPINext.jsRedis (caché)RocketBot para sistema legacy

Cómo funciona el proceso automatizado

01PortalCliente ingresa número de guía en el portal web
02UnificaciónAPI consulta todos los sistemas en paralelo
03CachéRedis cachea el resultado para consultas repetidas
04RespuestaEstado unificado + historial de movimientos

Impacto medido

Segundos
tiempo de respuesta del portal
Baja
carga al call center
Un lugar
para todos los sistemas de tracking
24/7
disponible sin horario de atención

El resultado

Los clientes consultan el estado de sus envíos directamente. Las llamadas de consulta de estado al call center bajaron significativamente y el equipo de atención se enfoca en los casos que sí requieren intervención.

Detalle clave

El ROI fue rápido: la reducción en volumen de llamadas liberó capacidad en el equipo sin necesidad de incorporar nuevas personas.

Firma de servicios profesionales

Onboarding de clientes que tardaba días, ahora en horas.

IA + Automatización

El problema

El onboarding de nuevos clientes requería recopilar documentos, validarlos y crear cuentas en múltiples sistemas. El proceso tardaba varios días hábiles y tenía errores frecuentes en la carga manual de datos.

Desafíos técnicos

Documentos en múltiples formatos: PDF escaneado, foto, PDF digital
Creación de cuentas en varios sistemas sin API común entre ellos
Validaciones con reglas de negocio complejas según tipo de cliente
Comunicaciones de bienvenida personalizadas por segmento

Stack técnico

PythonModelos de IA (extracción de docs)RocketBotOrquestador PyvotalSendGrid

Cómo funciona el proceso automatizado

01Portal de docsCliente sube documentos en portal seguro
02IA extraeModelo lee y extrae los datos clave del documento
03ValidaciónVerifica consistencia y reglas de negocio del cliente
04Creación automáticaRPA crea cuentas en todos los sistemas
05BienvenidaEmail personalizado + credenciales al cliente

Impacto medido

Horas
en vez de días
Mayoría
de casos sin intervención manual
Mínimos
errores de carga de datos
Escalable
sin aumentar el equipo

El resultado

El onboarding estándar se completa en horas. El equipo solo interviene en los casos que realmente lo requieren: documentos ilegibles, datos inconsistentes o situaciones fuera de regla.

Detalle clave

La capacidad de onboarding creció sin necesidad de incorporar personas al equipo. El mismo headcount procesa un volumen significativamente mayor.

Empresa de manufactura

Visibilidad en tiempo real del control de calidad, sin esperar al reporte del día siguiente.

IA + Datos

El problema

Los inspectores de calidad registraban defectos en planillas Excel que alguien consolidaba manualmente. No había visibilidad en tiempo real y los problemas sistémicos se detectaban días después de ocurrir.

Desafíos técnicos

Inspectores sin experiencia técnica — la UX era crítica para la adopción
Clasificación de defectos con múltiples tipos y descripciones libres
Integración con el sistema de producción legacy sin API pública
Dashboard accesible tanto en planta (mobile) como en gerencia (desktop)

Stack técnico

Next.js (app web/móvil)PythonModelo de IA (clasificación)PostgreSQLDashboard con Recharts

Cómo funciona el proceso automatizado

01App móvilInspector registra defecto con descripción libre
02Clasificación IAModelo clasifica el tipo de defecto automáticamente
03AlmacenamientoRegistro con timestamp, línea y turno de producción
04DashboardKPIs de calidad actualizados en tiempo real

Impacto medido

Real-time
visibilidad de defectos
Segundos
de registro a dashboard
Alta
precisión en clasificación automática
Misma jornada
detección de problemas recurrentes

El resultado

La gerencia tiene visibilidad en tiempo real del estado de calidad de cada línea. Los defectos recurrentes se detectan dentro de la misma jornada, no al día siguiente cuando ya es tarde para actuar.

Detalle clave

El valor no fue solo el tiempo ahorrado en consolidación — fue la capacidad de responder a un problema mientras aún está ocurriendo, en vez de descubrirlo en el reporte de la semana.

Empresa de servicios financieros regulada

La mayor parte del KYC se procesa automáticamente, sin revisor.

IA + RPA

El problema

El equipo de cumplimiento revisaba documentos de identidad manualmente, los validaba contra listas de control y aprobaba o rechazaba cada solicitud. Con el crecimiento del negocio, el cuello de botella en compliance empezaba a frenar el onboarding.

Desafíos técnicos

Documentos en distintos formatos según el país del solicitante
Consulta a listas de control externas (PEP, OFAC y equivalentes)
Falsos positivos frecuentes en nombres comunes que generaban trabajo innecesario
El expediente debía ser completamente auditable para el regulador

Stack técnico

PythonModelos de IA (extracción docs)APIs listas de controlPostgreSQLGenerador de PDF

Cómo funciona el proceso automatizado

01RecepciónSolicitante sube documentos en el portal
02Extracción IAExtrae nombre, documento, fecha y datos clave
03Validación listasConsulta listas de control en paralelo
04DictamenAprobación automática o expediente listo para el revisor

Impacto medido

Mayoría
de solicitudes aprobadas sin revisor
Minutos
tiempo de procesamiento por solicitud
100%
expediente auditable por regulador
Mayor
volumen sin crecer el equipo

El resultado

La mayor parte de las solicitudes se procesa automáticamente. El equipo de cumplimiento solo revisa los casos con alertas en listas de control o documentos de baja calidad — que son los únicos que realmente necesitan un ojo humano.

Detalle clave

El sistema genera un expediente auditable para cada solicitud procesada. El regulador puede revisar qué validó el sistema, cuándo y con qué resultado — lo que simplificó las revisiones de cumplimiento.

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