Horacio Mar\u00edn, presidente y CEO de YPF, inaugur\u00f3 oficialmente hoy la Sala Real Time Intelligence Center (RTIC) dedicada a su negocio de combustibles, que promete, a trav\u00e9s del uso de la inteligencia artificial, transformar la forma en que la empresa opera, toma decisiones y se relaciona con el mercado de los combustibles, su principal fuente de ingresos. La sala funciona en la sede de la petrolera en Puerto Madero como una torre de control que permite monitorear y gestionar en tiempo real cada eslab\u00f3n de la cadena de valor de los combustibles: desde la salida de los camiones en las refiner\u00edas, pasando por el abastecimiento de las estaciones de servicio, hasta la venta final al consumidor, incluida la comercializaci\u00f3n de productos en las tiendas Full. Lo que antes era una operaci\u00f3n segmentada y con reportes diferidos, hoy se consolida en una visi\u00f3n integral y din\u00e1mica del negocio. La nueva tecnolog\u00eda le permitir\u00e1 a la petrolera implementar un sistema de precios din\u00e1micos en tiempo real, conocido como micro pricing, en su red de 1.680 estaciones distribuidas en todo el pa\u00eds. De esa manera, se dispondr\u00e1n precios m\u00e1s bajos de las naftas y gasoil en horarios nocturnos, cuando baja la demanda, para estimular una mayor eficiencia en el flujo de veh\u00edculos en las estaciones de servicio.<\/p>\n\n\n\n
El coraz\u00f3n digital de YPF<\/p>\n\n\n\n
Ahora YPF puede ver en vivo las ventas de sus 1.680 estaciones de servicio y 1.090 tiendas Full en todo el pa\u00eds, tanto del canal minorista como del mayorista. Pero la novedad no es solo la inmediatez, sino tambi\u00e9n la profundidad del an\u00e1lisis. La informaci\u00f3n ya no se limita a vol\u00famenes por estaci\u00f3n: hoy es posible identificar qu\u00e9 manguera de qu\u00e9 surtidor vende m\u00e1s, y en qu\u00e9 horarios, o el detalle de las 22 mil hamburguesas, 90 mil caf\u00e9s y 15 mil alfajores que la petrolera vende al d\u00eda en todo el pa\u00eds. La inteligencia desplegada en esta sala va m\u00e1s all\u00e1 del monitoreo. Cada variable est\u00e1 cruzada con datos hist\u00f3ricos, comparativos contra el mes anterior, el mismo per\u00edodo del a\u00f1o pasado, y tambi\u00e9n frente a los objetivos presupuestados. Y todo, al alcance de un clic. Uno de los objetivos centrales de la aplicaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda es la mejora de la experiencia del cliente con servicios especializados. Algunas de las ideas, por ejemplo, son bajar el promedio del tiempo de carga de combustible de los actuales 10 minutos en promedio a 7, o colocar heladeras junto a los surtidores para vender productos sin necesidad de ingresar a la tienda. Otras cuestiones centrales que se mejorar\u00e1 con la IA es la log\u00edstica de m\u00e1s de 2.000 camiones cisterna que YPF despliega a lo largo y ancho del pa\u00eds, de manera de evitar los quiebres de stock en la red estaciones de servicio.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo se usan las c\u00e1maras inteligentes<\/p>\n\n\n\n
Uno de los desarrollos m\u00e1s innovadores que permite la sala RTIC es el c\u00e1lculo del market share de YPF en tiempo real, que se ubica en torno al 55%, algo que hasta hace poco solo se conoc\u00eda con semanas de atraso. Para recabar mayor informaci\u00f3n, la petrolera nacional implement\u00f3 un sistema de c\u00e1maras con inteligencia artificial en estaciones clave del pa\u00eds que -aseguran- no graban ni almacenan video, sino que procesan la imagen en vivo y solo transmiten los datos relevantes. El sistema \u2014basado en modelos de computer vision y algoritmos tipo YOLO (\u00abYou Only Look Once\u00bb)\u2014 cuenta y clasifica los veh\u00edculos que circulan por avenidas, rutas y accesos. As\u00ed, la compa\u00f1\u00eda puede estimar el volumen total del mercado de combustibles \u2014diferenciando autos, motos y camiones\u2014 y comparar su propia participaci\u00f3n contra ese dato en tiempo real. \u00abHoy podemos saber cu\u00e1nto es nuestro market share diario en Argentina a las 10 de la ma\u00f1ana\u00bb, explic\u00f3 un directivo durante una visita a la sala RTIC de la cual particip\u00f3 +e.<\/p>\n\n\n\n
Optimizaci\u00f3n operativa y predictiva<\/p>\n\n\n\n
La sala tambi\u00e9n alberga un sofisticado sistema de planificaci\u00f3n de abastecimiento basado en machine learning, desarrollado en Python y otras herramientas de inteligencia artificial. Este sistema predice las ventas mensuales con tal precisi\u00f3n que, en las comparaciones entre las proyecciones del modelo y las ventas reales, las diferencias son m\u00ednimas. El algoritmo tiene en cuenta feriados, comportamiento de consumo por zonas y miles de variables m\u00e1s, que har\u00edan inviable el mismo an\u00e1lisis con intervenci\u00f3n humana. Adem\u00e1s, el modelo puede simular m\u00e1s de mil millones de combinaciones de variables para ayudar en decisiones cr\u00edticas, como fijaci\u00f3n de precios y estrategias comerciales. Incluye aspectos como la experiencia del cliente, el comportamiento de la competencia, eficiencia operativa y demanda proyectada. La Sala Real Time Intelligence no es solo un centro de datos. Permite tomar decisiones basadas en datos actuales y precisos, y ajustarlas al instante. Tambi\u00e9n redefine procesos internos, antes basados en la intuici\u00f3n o en cifras desfasadas, ahora orientados por evidencia concreta y en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n
Cristian Navazo<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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