Casos d’èxit d’intel·ligència artificial per a empreses
Sistemes d’intel·ligència artificial que ja funcionen en empreses reals. Les xifres surten dels mateixos sistemes, a 30 de setembre de 2026. Per confidencialitat, no publiquem noms de client.
- Clients
- 22empreses i institucions han confiat en nosaltres
- Repeteixen
- 10han tornat amb un segon projecte
- Data de les xifres
- 30/09de 2026. Es revisen cada trimestre
Resultats mesurables en intel·ligència artificial per a empreses
Cada cas explica què passava abans, què fa ara el sistema i què s’ha mesurat.
Abans
L’equip de cobraments feia el seguiment a mà d’unes 400 factures pendents: revisar venciments, escriure a cada client i apuntar què contestava. Els recordatoris depenien que algú tingués temps d’enviar-los.
Ara
Cada dia el sistema carrega la cartera exportada de l’ERP (unes 1.200 línies), envia els recordatoris que toquen abans i després del venciment en l’idioma de cada client i avisa l’equip dels casos urgents. Les respostes dels clients les llegeix una IA, que les classifica (pagament previst, en seguiment, reclamació…) perquè l’equip només hagi d’actualitzar l’estat. A la segona quinzena d’agost de 2026 van sortir 1.138 recordatoris i van entrar 208 respostes classificades. Des del novembre de 2025 ha seguit 11.030 factures de 3.365 clients.
Abans
La documentació tècnica estava repartida entre un gestor documental antic, carpetes locals i portals per idioma, amb versions duplicades. Per resoldre un dubte de producte o de muntatge, el més habitual era trucar a l’oficina tècnica.
Ara
Després del sistema de cobraments, el mateix client ens va encarregar un assistent al qual s’entra amb el compte de Microsoft de l’empresa. Respon amb la documentació tècnica de l’empresa, amb un especialista per línia de producte. Entre maig i setembre de 2026 va contestar 1.185 consultes de 56 persones, i el 74 % de les respostes valorades van ser positives.
Abans
Les factures arribaven a una bústia i una persona les llegia, les assignava a una de les quatre societats i les teclejava en diversos fulls de càlcul. Els càrrecs del banc sense factura no els detectava ningú.
Ara
La IA llegeix cada factura, l’assigna a la seva societat i al seu proveïdor, i demana revisió humana quan no n’està segura. Els moviments de 28 comptes en dos bancs entren sols diverses vegades al dia i es concilien: traspassos interns, nòmines, devolucions i pagaments. Si apareix un càrrec sense factura, el sistema prepara la reclamació al proveïdor, i també genera les remeses SEPA de transferències. El compte de resultats per àrea, replicat des del seu Excel, quadra al cèntim (11.282 cel·les). L’equip d’administració l’està incorporant al seu dia a dia.
Abans
Gestionaven reserves, clients i fitxes amb un programari antic que ja no s’adaptava a la seva manera de treballar.
Ara
L’hem substituït per un sistema fet a la seva mida. Hem migrat 6.739 registres sense perdre l’historial i hem posat en marxa un motor de preus que calcula cada reserva. Des del juliol de 2026 gestiona uns 1.900 clients i 2.500 fitxes, i les 416 reserves revisades quadren amb les tarifes.
El que entrarà en producció a continuació
Els publiquem amb el seu estat real. Quan estiguin en marxa, hi afegirem els resultats.
Abans
Hostes i compradors escriuen a qualsevol hora, moltes vegades des d’un altre fus horari, per correu i per WhatsApp, i gairebé sempre pregunten el mateix. Contestar depenia d’una sola persona.
Ara
L’agent atén per correu, WhatsApp i telèfon en cinc idiomes. Consulta la disponibilitat i les tarifes (que s’actualitzen des del web cada 6 hores), agenda visites i passa la conversa a una persona quan cal. Els contactes que arriben dels portals immobiliaris es classifiquen i es responen sols. Abans d’obrir-lo el vam validar amb 174 correus reals i amb una bateria de 100 preguntes trampa: en va superar 94 a la primera i les 6 restants es van corregir.
Abans
Els tècnics cercaven peces i desglossaments obrint carpetes per fabricant: 62.676 pàgines de manuals en cinc idiomes, moltes escanejades o en forma de plànol. Trobar una peça depenia de saber on mirar.
Ara
Estem muntant un cercador propi, en un servidor a Espanya i amb accés per Microsoft 365, que troba la peça per codi, màquina o fabricant i mostra la pàgina del desglossament. Hi ha una regla de disseny: la IA mai no s’inventa un codi de peça, perquè els codis surten d’una base de dades verificada. En el pilot, 29 de 30 consultes reals del SAT van trobar la peça entre els 10 primers resultats.
Abans
Vam començar per la formació: 54 persones, en grups bonificats per FUNDAE. D’allà va sortir una full de ruta amb 24 processos que es podien automatitzar, i el primer que es va triar va ser el paper: uns 5.000 documents al mes entre albarans escanejats i adjunts de correu, que se separaven, reanomenaven i arxivaven a mà.
Ara
El sistema llegirà cada document amb OCR en un servidor propi, el classificarà per tipus i projecte amb la nomenclatura que ja fan servir i creuarà cada factura amb els seus albarans (en el 80-90 % dels casos, una factura n’agrupa diversos). Les excepcions aniran al responsable. Publicarem els resultats quan estigui en marxa.
Només publiquem el que el mateix sistema pot explicar
Per això aquí no hi ha «hores estalviades» ni retorns de la inversió: no els hem mesurat, i no els estimarem perquè quedin bé.
Surt del sistema
Cada xifra ve de la base de dades, del registre o d’un informe del mateix sistema.
Amb la seva data
Totes són a 30 de setembre de 2026 i es revisen cada trimestre.
Sense noms
Per confidencialitat no publiquem el nom del client. Expliquem el tipus d’empresa i què fa el sistema, sense dades que permetin reconèixer-la.
Voleu ser el proper cas?
Mitja hora per veure què es repeteix a mà a la vostra empresa i què tindria sentit automatitzar.