Modelos Matemáticos y Algoritmos
Las decisiones operativas críticas —cuánto producir, a qué precio vender, por qué ruta entregar, a qué cliente prestar— se toman frecuentemente con hojas de cálculo y juicio experto. La investigación de operaciones aplicada y el aprendizaje estadístico documentan mejoras consistentes cuando estas decisiones se modelan formalmente: McKinsey reporta reducciones de 20% a 50% en error de pronóstico, 30% menos out-of-stocks y 20% menos markdowns en retailers que integran pricing e inventario (McKinsey Retail Practice, 2023).
Construimos modelos de optimización, pronóstico, simulación y riesgo cuantitativo, calibrados con los datos del cliente y validados contra desempeño histórico.
Problemas que resolvemos
Pronóstico de demanda impreciso
Errores que se traducen en exceso de inventario o quiebres de stock. Un caso documentado por McKinsey en una empresa de cuidado personal logró 13% más de precisión en pronóstico, 40% menos faltantes y 35% menos inventario tras desplegar un modelo de aprendizaje automático.
Ruteo de flotas subóptimo
Pedidos por vehículo, secuencia de visitas, ventanas de tiempo, restricciones de capacidad. La literatura académica (Soares et al., 2023; Adaptive Large Neighborhood Search) documenta mejoras promedio de 5% a 15% sobre las soluciones implementadas, con horizontes de cómputo de minutos.
Pricing reactivo o basado en costos
Precios fijos que ignoran elasticidad, competencia y disposición a pagar. McKinsey reporta incrementos de 5% a 15% en tasa de conversión y mejoras materiales en margen cuando se aplican modelos de pricing dinámico basados en elasticidad observada.
Planeación de producción y programación de turnos sin optimización formal
Asignación de líneas, secuencia de órdenes, balance de carga laboral. La programación entera mixta y las metaheurísticas reducen tiempos muertos y horas extra.
Gestión de inventario con reglas estáticas
Puntos de reorden y stocks de seguridad fijos por SKU. Los modelos estocásticos con segmentación dinámica reducen niveles de inventario entre 20% y 30%, según evidencia agregada de McKinsey y Symphony AI.
Modelos de riesgo crediticio rudimentarios
Scoring basado en variables limitadas, sin incorporar señales alternativas. El Tesoro de EE. UU. recuperó más de 4 mil millones de dólares en fraude y pagos improcedentes en 2024 mediante modelos de aprendizaje automático.
Decisiones de inversión y capacidad sin cuantificación del riesgo
Estimaciones puntuales que ignoran la varianza. La simulación de Monte Carlo entrega distribuciones de resultado, intervalos de confianza y análisis de sensibilidad sobre las variables que más mueven el resultado.
Detección de fraude basada en reglas estáticas
Falsos positivos elevados, fraudes nuevos no capturados. Los modelos de detección de anomalías combinados con análisis de redes priorizan alertas reales y reducen carga del equipo de cumplimiento.
Beneficios de contratar a Baker Agentics
Equipo con formación en investigación de operaciones, estadística y aprendizaje automático. Combinamos rigor académico con experiencia industrial en fintech, automotriz y retail.
Modelos validados contra desempeño histórico antes de salir a producción. Backtesting, pruebas A/B y métricas de error en datos fuera de muestra.
Integración con los sistemas operativos del cliente. Los modelos se entregan como servicios consumibles por ERP, WMS, TMS, plataformas de e-commerce o aplicaciones internas.
Documentación técnica que cumple requisitos de auditoría y regulación: variables, supuestos, métricas de desempeño y monitoreo de degradación. Útil para CNBV, CONDUSEF y reguladores equivalentes.
Costo entre 40% y 60% menor que las firmas globales para alcances equivalentes, con criterios de éxito definidos por adelantado y honorarios atados a hitos verificables.
Capacitación al equipo del cliente para mantener y evolucionar los modelos. Entregamos código, documentación, pruebas y un programa de transferencia.