Agentes IA que no sugieren — hacen el trabajo
Un grupo de calzado despliega agentes Solya en rebajas, transferencias y reposición. Las aprobaciones siguen humanas; el trabajo repetitivo, no.
Resultado
+7% de margen
Red
5 enseñas · 50+ tiendas
Resultados medidos
+7%
Margen · primer ciclo de fin de temporada
Días
Rebajas ejecutadas (antes: semanas)
100%
Registro de auditoría en cada acción — quién, qué, cuándo
Lo que está conectado
Sistemas conectados
Sistema de merchandising
Precios y surtido
Almacén (WMS)
Transferencias entre tiendas
Herramientas de tienda
Etiquetas y PLV
Antes · Después
Antes
El playbook en papel, la ejecución dispersa
Cinco enseñas, 50+ tiendas, un playbook claro en papel — y nadie que lo siguiera de verdad de forma homogénea. El stock de rotación lenta se rebajaba demasiado tarde, de forma demasiado uniforme, con un impacto significativo en el margen.
Después
El agente prepara, el humano aprueba
Cada agente funciona a su cadencia, construye una propuesta completa (regla aplicada, dato utilizado, impacto esperado) y la enruta para aprobación según los umbrales establecidos. Las acciones aprobadas se ejecutan directamente, sin reintroducción en una herramienta de workflow.
El desafío
El equipo de merchandising tenía un playbook de rebajas claro en papel, pero aplicarlo en cinco enseñas y 50+ tiendas significaba que nadie lo seguía realmente de forma homogénea. El stock de rotación lenta se rebajaba demasiado tarde, de forma demasiado uniforme, y el impacto en el margen era significativo.
Lo que cambiamos
Los agentes Solya recibieron las reglas de rebajas, los límites de seguridad sobre las transferencias y la lógica de reposición, formalizadas en la capa de inteligencia. Y las llaves de los sistemas que ejecutan. Cada agente funciona a su propia cadencia, prepara las decisiones y las enruta para aprobación según los umbrales ya establecidos en el equipo.
Cómo se toman las decisiones
Un agente no produce solo una lista de recomendaciones. Construye una propuesta completa con la regla aplicada, el dato utilizado y el impacto esperado. Los revisores aprueban, modifican o rechazan — y el agente aprende qué correcciones son sistemáticas frente a puntuales.
Dónde aterriza
Las acciones aprobadas llegan directamente al sistema de merchandising, al almacén y a las herramientas del lado de la tienda. Nada se vuelve a introducir en una herramienta de workflow separada — la salida del agente ES el workflow.
Lo que cambió
- +7% de margen desde el primer ciclo de fin de temporada
- Decisiones de rebajas ejecutadas en días, no en semanas
- Registro de auditoría completo en cada acción — quién aprobó, qué cambió, qué vio el agente
Para combinar: la reposición continua para cerrar el bucle aguas arriba, y la capa de orquestación que propaga la ejecución sin reintroducción de datos.
Más casos de uso
Un plan de compras de temporada, validado en una sola revisión
Un comprador de 14 tiendas debía recortar el OTB de temporada un 12% — construyó un plan más nítido sobre dos años de sell-through, no sobre intuición.
Mover el stock antes de que las rebajas sean la única opción
Una marca streetwear de 9 tiendas cambia sus transferencias de pánico por una palanca semanal — el stock se mueve seis semanas antes de las rebajas.
Una asignación que por fin conoce la red
Una red de 14 tiendas repartía cada temporada con una regla escrita en la época de las 8 tiendas. Solya reasignó según lo que habían llegado a ser.
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