Casos

Qué se automatizó, y qué cambió después

Cuatro partes cada uno: la situación, qué se hizo, el número de antes y el de después. Sin capturas de pantalla bonitas.

CEMEX

2022–2024 · vía NEORIS, Tech Lead

El reto: Una plataforma monolítica frenaba el lanzamiento de nuevas funciones y el soporte contestaba todo a mano.

Qué se hizo: Migración a microservicios, un agente de IA integrado al flujo de soporte, y optimización de SQL Server, Kafka, Snowflake, Azure Functions y Redis (CQRS).

Resultado: Una plataforma que evoluciona más rápido, con soporte asistido por IA dentro del flujo de atención.

En versión PyME: En una PyME esto es el copiloto de conocimiento: tus manuales y precios contestando solos, sin el equipo de 40 ingenieros.

MicroserviciosIA / CopilotAzureKafkaSnowflake

Ternium · CEE Nuevo León

2009–2011

El reto: Las decisiones de producción y distribución se basaban en estimados manuales, país por país.

Qué se hizo: Diseño y despliegue de una plataforma de pronóstico de ventas en varios países de Sudamérica.

Resultado: Un solo sistema de pronóstico reemplazando procesos manuales dispersos, en operación real.

En versión PyME: La versión PyME de esto cabe en una hoja: los mismos datos que hoy vives estimando a mano, calculados solos cada lunes.

ForecastingMulti-paísProducción

Por qué esta página tiene pocos casos

Los dos que ves son de CEMEX y Ternium: proyectos grandes, con equipos grandes. Los reencuadro a escala PyME porque el mecanismo es el mismo aunque el presupuesto no lo sea, y prefiero decirte eso a fingir que eran empresas de 40 personas.

Los casos PyME de 2026 están en curso. Se publican cuando el cliente autoriza el número, no antes. Una página llena de resultados sin nombre ni cifra verificable no prueba nada, y tú ya has visto varias.

El tuyo empieza con una medición

Cinco días, $18,000 MXN. Si no encuentro al menos 40 horas al mes automatizables, te devuelvo lo que pagaste.

Agenda tu llamada de 30 minutos

O calcula primero cuánto te cuestan esas horas →