Caso de Estudio
Una empresa de transporte corporativo gestiona más de 80 recorridos diarios, y cada uno necesita su propia asignación de chofer y unidad. Durante mucho tiempo, diagramar esa operación día a día dependió por completo de una sola persona capaz de sostener esa complejidad en la cabeza, usando una planilla de Excel sin fórmulas ni validaciones. Cualquier error se trasladaba de forma directa a una falla en el servicio, y toda la operación quedaba en riesgo si esa persona faltaba, sin margen para delegar ni para escalar el volumen de recorridos.
Renaiss relevó y documentó todas las reglas que gobiernan la diagramación, clasificándolas según su jerarquía —cuáles son inquebrantables y cuáles son preferencias que pueden cederse cuando hace falta— para que el sistema pudiera automatizar sin perder el criterio humano detrás del proceso.
Con esas reglas como base, desarrollamos una aplicación web que centraliza recorridos, unidades y choferes, prioriza la continuidad de asignaciones y aprende esos patrones con el uso. Con asistencia de IA, la diagramación completa de los más de 80 recorridos diarios se genera hoy con un solo clic. La aplicación suma también dashboards por cliente, chofer y unidad, un panel de gestión de recursos para licencias, vacaciones y mantenimiento, e integración con Google Maps para calcular la distancia de cada recorrido de forma automática.
El impacto se mide en dos indicadores concretos: tiempo y dependencia de una sola persona. Lo que antes ocupaba la jornada completa de una persona hoy se resuelve en menos de 20 minutos. Y el conocimiento que antes vivía solo en la cabeza de esa persona ahora está incorporado al sistema como reglas de validación: hoy, tres personas distintas pueden llevar adelante la diagramación sin errores. Juntos, estos cambios convirtieron un proceso crítico y frágil en uno rápido, confiable y sostenible por todo el equipo.
La diagramación completa de más de 80 recorridos diarios pasó de ocupar la jornada entera a resolverse en menos de 20 minutos.
El conocimiento que antes dependía de una sola persona ahora está incorporado al sistema: hoy tres personas distintas pueden operarlo sin errores.
Cada regla que antes existía solo en la experiencia de una persona quedó relevada, clasificada y convertida en una validación del sistema.
El sistema aprende con el uso qué chofer va con qué unidad y qué recorrido, sin necesitar configuración manual repetida.
Dashboards por cliente, por chofer y por unidad dan al cliente una vista que antes no existía sobre su propia operación.
Un panel para licencias, vacaciones y mantenimiento permite asignar de forma eficiente y evitar costos de horas extra.
Relevamiento de reglas de negocio
Documentamos todas las reglas que gobiernan la diagramación diaria y las clasificamos según su jerarquía, distinguiendo las inquebrantables de las que pueden cederse cuando hace falta.
Diseño de la aplicación web
Construimos una aplicación que centraliza recorridos, unidades y choferes, con continuidad de asignaciones como requisito central del diseño.
Aprendizaje de patrones de asignación
Implementamos la lógica para que el sistema aprenda con el uso qué chofer corresponde a qué recorrido y unidad, sin configuración manual repetida.
Automatización con asistencia de IA
Incorporamos las reglas de validación al motor de diagramación, de forma que la asignación completa de más de 80 recorridos se genere con un solo clic.
Dashboards y gestión de recursos
Sumamos métricas por cliente, chofer y unidad, y un panel para gestionar licencias, vacaciones y mantenimiento de la flota.
Integración con Google Maps
Conectamos la aplicación con la API de Google Maps para calcular de forma automática la distancia de cada recorrido.
Trabajamos sobre todo con bancos y empresas del mercado de capitales en proyectos de modernización tecnológica: infraestructura, sistemas core e incorporación de IA a procesos reales. También tomamos proyectos de otros sectores cuando la exigencia técnica es la misma — varios de los casos de esta sección lo son. En todos los casos, entramos como equipo técnico senior embebido, no como una mesa de soporte tercerizada.
Tenemos base en Rosario, Argentina, y trabajamos con clientes en toda Latinoamérica. Eso significa conocimiento directo del contexto regulatorio y operativo de la región — por ejemplo la normativa del BCRA para fintechs argentinas — y coordinación en el mismo huso horario, sin la fricción de trabajar con un equipo a 10 horas de diferencia.
Nuestro trabajo está en la intersección de infraestructura cloud, arquitectura de aplicaciones e IA: diseño de arquitectura cloud-native, automatización de infraestructura, plataformas, pipelines de datos e integración de GenAI. No hacemos soporte cloud genérico — construimos y operamos sistemas que necesitan escalar.
Nuestra mayor profundidad es en AWS. También trabajamos con Azure y GCP según el stack que ya tenga el cliente — el objetivo siempre es adaptarnos a tu entorno, no imponer un proveedor.
Sí — es uno de los problemas en los que más trabajamos. Modernizar una aplicación suele implicar alguna combinación de: separar un monolito en servicios, migrar a infraestructura cloud-native, reemplazar dependencias obsoletas o mejorar el pipeline de CI/CD para que el equipo entregue más rápido. Siempre arrancamos con un diagnóstico técnico antes de recomendar un camino.
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