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Caso de éxito: agente IA para gestión de pedidos en empresa de distribuciónConsulting RC
Casos de éxito21 de enero de 2025por Consulting RC

Caso de éxito: agente IA para gestión de pedidos en empresa de distribución

Cómo una empresa de distribución con 30 empleados redujo sus errores en pedidos un 94% y liberó 25 horas semanales con un agente IA integrado en su flujo de trabajo.

Caso de éxito: agente IA para gestión de pedidos en empresa de distribución

Empresa de distribución de materiales de construcción, 30 empleados, operaciones en Levante. Su problema: la gestión de pedidos era completamente manual, dependía de emails y llamadas, y los errores eran frecuentes y costosos.


El problema

El equipo de administración recibía pedidos por tres canales distintos —email, WhatsApp y teléfono— y los trasladaba manualmente al ERP. Los errores de transcripción representaban el 6% de los pedidos y cada error implicaba devoluciones, retrabajos y clientes insatisfechos.

Adicionalmente, el seguimiento del estado de cada pedido se hacía de forma manual: alguien del equipo enviaba emails de actualización uno a uno.

"Cada semana teníamos al menos dos o tres pedidos con algún problema. No era grave individualmente, pero acumulado era tiempo, dinero y desgaste del equipo." — Responsable de Operaciones


El diagnóstico previo

Antes de diseñar la solución, pasamos una semana analizando el flujo de pedidos. Identificamos tres cuellos de botella claros:

  1. Entrada multi-canal sin unificación: Los pedidos llegaban por tres vías distintas y no había ningún sistema que los centralizara.
  2. Transcripción manual al ERP: Fuente principal de errores y tiempo perdido.
  3. Comunicación reactiva: Solo se informaba al cliente cuando él preguntaba.

La solución implantada

Sistema automatizado de gestión de pedidos

Diseñamos un agente IA que actúa como capa de procesamiento centralizada.

1. Recepción unificada de pedidos

El agente monitoriza email y WhatsApp Business simultáneamente. Cuando llega un pedido por cualquier canal, lo captura de forma automática.

2. Extracción de datos estructurados

Usando procesamiento de lenguaje natural, extrae: producto, cantidad, referencia, dirección de entrega y fecha solicitada. Si falta algún dato, pregunta automáticamente al cliente.

3. Validación antes de confirmar

El agente verifica contra el ERP: ¿hay stock suficiente? ¿La dirección está completa? ¿El producto sigue en catálogo? Solo si todo está correcto, confirma y registra.

4. Comunicación proactiva al cliente

Confirmación automática con número de pedido y fecha estimada. Actualización en cada cambio de estado.


Resultados a los 3 meses

MétricaAntesDespuésMejora
Errores en pedidos6%0,35%−94%
Tiempo de procesamiento8 min/pedido45 seg/pedido−91%
Horas semanales en gestión25 h< 2 h−92%
NPS de clientes3461+79%

Lo que más valoró el cliente

"El cambio más grande no fue el ahorro de tiempo, sino la tranquilidad. Antes siempre había algún pedido que se había colado. Ahora simplemente funciona." — Directora de Operaciones

El equipo, liberado de la gestión manual, se dedicó a mejorar las relaciones con clientes clave y a la resolución de incidencias complejas que realmente requerían criterio humano.


Si tu empresa gestiona reservas, solicitudes o pedidos de forma manual, este tipo de agente tiene un ROI muy claro. Lee también nuestro artículo sobre automatización de la atención al cliente con IA para PYMEs para ver el abanico completo de posibilidades.

¿Tu empresa gestiona pedidos o solicitudes de forma manual? Cuéntanos cómo funciona y diseñamos la solución.