Transformando la madurez operativa de Panishop en un ecosistema predictivo. Capacitando al equipo interno para que construya sus propias automatizaciones, recuperando miles de horas en Calidad, RRHH y Tiendas mediante herramientas de vanguardia (ChatGPT Enterprise).
El grupo posee una cultura de calidad y procedimentación excepcional (marcos IFS/EFQM), con sistemas core implantados (Aqua, Qualitus, Power BI, NominaSol). La fábrica de Malpica y Cogullada generan una ingente cantidad de datos diariamente.
A pesar de tener los datos, existe una fuerte dependencia del trabajo humano extractivo. El equipo directivo y los mandos intermedios (Cristina, Belén, Roberto, Javier) operan como "enrutadores" de datos, invirtiendo semanas en cruzar Excels masivos en lugar de analizar y liderar.
"Si el dato ya existe en Qualitus o Aqua, la IA actuará como el puente analítico. Formaremos al equipo para que diseñe sus propias automatizaciones in-house, pasando de 'picar datos' a liderar la innovación con ChatGPT Team/Enterprise."
Diagnóstico de los cuellos de botella transversales
Cristina invierte +16h en revisiones anuales y 8h/mes preparando actas. Extracción manual de Qualitus a Excel a Power BI, introduciendo sesgo subjetivo antes de la reunión.
Belén opera sin Portal del Empleado. Contratos, cuadrantes de turnos, ausencias, PRL y formación de +350 personas se gestionan "a mano" cruzando NominaSol con múltiples Excels.
Operaciones carece de un sistema de alertas. Comparar el desempeño (ticket medio, mermas) entre 41 tiendas requiere cambiar manualmente fórmulas y pestañas en Excel ("Es un lío").
Javier realiza la programación de producción (Ufas/carros) mentalmente y en hojas estáticas. Desconexión entre lo planificado y el reporte real de máquina (Control CTH).
Imposibilidad actual de cuadrar dinámicamente la venta neta con el coste real. Las compras y ventas viven en "sitios distintos", requiriendo "casar listados manualmente" (Riesgo de fraude COE).
Administración procesa ~1.000 facturas/mes en ERP Aqua. Requiere 5 min/factura (sin contar incidencias) y selección manual de códigos P de tienda. Trabajo "mecánico sin valor añadido".
Soluciones a las principales barreras tecnológicas planteadas durante la auditoría, con un enfoque pragmático.
NO. La IA funcionará como capa superior de extracción y análisis. Sustituir Aqua o NominaSol sería un proyecto a años vista. La estrategia es utilizar herramientas de automatización (Make) e IA Generativa (ChatGPT Team) para exportar reportes crudos, limpiarlos y cruzarlos externamente.
Absolutamente. Roberto ya ha demostrado que el análisis "intacto" de datos sin filtros subjetivos es superior. La IA redactará el borrador del acta de calidad basándose en los datos puros de Power BI/Qualitus, dejando a Cristina solo la validación de los Planes de Acción.
Implementando Agentes Documentales. Al introducir un nuevo DNI, el sistema auto-rellenará contratos, altas y enviará notificaciones a Prevención (Quirón). La revisión de fichajes diarios (turnos de fábrica) cruzará las anomalías (>20 min almuerzo) automáticamente.
Iniciativas de alta viabilidad que serán construidas e implementadas internamente por el propio equipo tras la capacitación.
Automatizar la generación de snapshots y reportes de rentabilidad. Operaciones configurará sus propios flujos para que la IA (ChatGPT Enterprise) reciba los exportes de PowerBI cruzados con variables contextuales (Geomarketing Pigeo, obras, clima, festivos) y escupa "enfermedades" y "medicinas" recomendadas.
Cristina y su equipo crearán un Custom GPT conectando los outputs de Qualitus y PowerBI para que redacte el pre-análisis mensual y genere el borrador del acta (KO, A, B, C, D) sin "filtros subjetivos" humanos. Deja a Cristina solo la asignación del Plan de Acción.
El departamento de RRHH construirá escenarios en ChatGPT Team y flujos sencillos en Make para automatizar el "onboarding" y generar cruces automáticos entre NominaSol (Brutos/Netos) vs los Excels manuales de la empresa.
Administración orquestará un flujo propio (Make + OCR) para leer la bandeja `recepcion.facturas`, clasificar el PDF, renombrarlo por proveedor y tienda (Código P), dejándolo pre-masticado para Aqua ERP.
Capacitación focalizada para que los mandos intermedios y directivos diseñen y desplieguen sus propias automatizaciones (In-House) con ChatGPT Team/Enterprise.
Hoja de ruta estructurada hacia la autonomía digital: el equipo aprende, construye y escala sus propias soluciones de IA.
El equipo domina ChatGPT Team/Enterprise de forma segura y comienza a construir (con nuestro acompañamiento) sus propios cruces de Excel y borradores automáticos (Actas IFS, Contratos).
El equipo de Panishop despliega de forma autónoma sistemas (Make) que escuchan correos, extraen facturas en PDF y envían alertas al Planner de tienda (A, B, C, KO) sin depender de externos.
Unificación de los datos bajo el marco de sostenibilidad. Integración transversal de RRHH, Compras y Tiendas en dashboards únicos con analítica predictiva interanual.
"Vosotros sois los dueños de vuestros procesos. Os vamos a dotar con ChatGPT Enterprise y formación avanzada para que construyáis vuestras propias soluciones IA. Pasaremos de teclear a liderar la tecnología."
Setup de ChatGPT Team/Enterprise y capacitación de creación de Custom GPTs para RRHH y Calidad.
El equipo desarrolla internamente el primer cruce de datos IFS/EFQM asistido por IA.