Transformación Comercial y Operativa mediante Inteligencia Artificial
GTC Ribbon SA es una empresa importadora y distribuidora argentina de origen B2B, con 40 años de trayectoria en el mercado local. Opera a través de tres unidades de negocio: codificación (cintas térmicas y de transferencia térmica), consumibles de impresión y periféricos informáticos, atendiendo a una red de clientes corporativos con una estructura de 140 colaboradores.
Su propósito es abastecer al mercado B2B argentino con soluciones de identificación, impresión y tecnología periférica, sosteniendo relaciones comerciales de largo plazo a través de un equipo comercial consolidado y una operación logística orientada a la disponibilidad y confiabilidad del producto.
Desarrollo de criterio en IA para la operación comercial de GTC Ribbon
Todo comenzó con un diagnóstico: cinco sesiones para entender cómo funcionaba realmente GTC Ribbon puertas adentro. No hablamos de una sola operación comercial, sino de tres unidades de negocio con dinámicas muy distintas entre sí, que convergían en un mismo circuito administrativo. El equipo se sentó con quienes ejecutan esos procesos día a día —ventas, backoffice, sistemas— para mapear el flujo real de trabajo, no el flujo ideal en un organigrama.
Consultoría modular orientada a preparar la adopción de Inteligencia Artificial en los procesos comerciales y administrativos de la empresa, priorizando el rediseño de procesos y la formación de criterio del equipo por sobre la incorporación de herramientas. El trabajo incluyó un diagnóstico de los procesos de venta y administrativos de las tres unidades de negocio (codificación, periféricos y consumibles de impresión), con relevamiento de flujos y una matriz de oportunidades priorizada por impacto y esfuerzo, seguido de un programa de alfabetización en IA centrado en criterios de evaluación de proveedores y gobernanza de datos para el equipo comercial y directivo.
De la propuesta al criterio propio
De ese relevamiento surgió algo concreto: una matriz de oportunidades ordenada por impacto y esfuerzo, y una recomendación clara sobre cómo abordar la reposición de stock según la naturaleza de cada unidad de negocio. El diagnóstico cerró con una pregunta abierta hacia adelante: ¿cómo evaluar, de ahora en más, qué soluciones de IA valen la pena y cuáles no?
Esa pregunta fue el punto de partida del segundo tramo del programa. En tres sesiones, el equipo pasó de usar IA generativa de forma intuitiva a desarrollar criterio propio: distinguir una herramienta operativa de un agente que decide por sí solo, aprender qué preguntas hacer antes de adoptar un proveedor, y llevar ese marco a la práctica sobre un caso real —el forecasting de demanda— probando métodos de pronóstico ajustados a cada unidad de negocio. El cierre abordó un punto sensible que había quedado planteado desde el diagnóstico: cómo trabajar con datos comerciales en herramientas de IA sin exponer información de la compañía mientras se completa la migración a cuentas corporativas.
Al final de este tramo, el equipo de GTC Ribbon no solo contaba con un mapa de sus procesos, sino con las herramientas de criterio para decidir, caso por caso, cuándo conviene resolver con IA y cuándo no.
