Ontology en acción
Cinco sectores. Cinco problemas críticos. Una sola capa de inteligencia.
Cada caso de uso muestra el mismo patrón: datos atrapados en silos, decisiones tomadas a ciegas y dinero que se evapora. Ontology conecta todo en menos de 5 segundos.
Principales casos de uso de una ontología empresarial
- Logística: detección de pedidos críticos y reasignación automática de rutas en menos de 4 segundos.
- Retail: conexión de stock, ventas online y tienda física para eliminar quiebres de inventario.
- Construcción: integración de BIM, ERP y subcontratas para prevenir sobrecostes y retrasos.
- Consultoría: visión unificada de equipos, proyectos y márgenes para maximizar la rentabilidad.
- Manufactura: mantenimiento predictivo y control de calidad conectado a planificación de producción.
El contenedor fantasma que devora tu margen
3 almacenes · 40 vehículos · 120 empleados
El problema de los silos
Un pedido urgente queda atrapado 72 horas en almacén porque el WMS no sabe que el TMS tiene un camión vacío a 15 km. El director de operaciones se entera el lunes, cuando el cliente ya ha llamado 4 veces.
Mapeo ontológico
Pedido_4782 → almacenado_en → Almacén_Getafe
Pedido_4782 → pertenece_a → Cliente_Seur (health_score: 34)
Camión_C14 → operado_por → Conductor_Pedro
Ruta_Madrid_Sur → pasa_cerca_de → Almacén_Getafe (15 km)
Decisión y acción de la IA
Son las 13:36. El agente IA detecta que el Pedido_4782 lleva 71h en almacén, el cliente ha abierto su 4ª reclamación, el Camión_C14 acaba de descargar a 15 km y el conductor tiene 54 minutos antes de su descanso obligatorio — justo para recoger y entregar.
Impacto en el negocio
La tienda que se queda sin stock el día que más vende
25 tiendas · e-commerce · cadena electrónica
El problema de los silos
La campaña se lanza, 400 personas compran online, solo hay 9 unidades. 391 cancelaciones, 200 reseñas negativas en Google, atención al cliente colapsa 3 días.
Mapeo ontológico
Producto_AirPods → stock_real_total → 9 (discrepancia con ERP: -14)
Campaña_Email_2803 → promociona → Producto_AirPods
Campaña_Email_2803 → demanda_estimada → 420 unidades
Canal_Online → muestra_disponibles → 23 (dato FALSO)
Decisión y acción de la IA
Son las 18:45 del día previo a la campaña. El agente IA detecta que el stock real es 9 (no 23), la campaña va a generar demanda de 420 unidades y el proveedor puede hacer envío urgente en 3 días.
Impacto en el negocio
La obra que sangra dinero sin que nadie lo vea
8 obras simultáneas · 180 trabajadores · 35 subcontratas
El problema de los silos
La obra se retrasa 3 semanas. Penalización: 8.000€/día. La subcontrata reclama un sobrecoste que nadie puede verificar porque los datos están en 5 sistemas distintos.
Mapeo ontológico
Obra_Valdebebas → requiere → Hito_Estructura (fecha límite: 15/04)
Hito_Estructura → depende_de → Subcontrata_Ferrallux
Subcontrata_Ferrallux → asignada_a → Valdebebas + Alcorcón + Getafe
Material_Acero → déficit → 15 tn (pedidos: 65 tn vs stock: 50 tn)
Obra_Getafe → paralización → impacta_en → disponibilidad Ferrallux
Decisión y acción de la IA
Son las 08:15. Control de accesos registra 12 ferrallistas en Valdebebas (necesitan 20). El agente IA detecta que Getafe tiene 8 ferrallistas parados, prioriza el acero para Valdebebas y documenta el incumplimiento de la subcontrata.
Impacto en el negocio
El consultor invisible que factura cero
60 personas · 15 proyectos activos · 4.8M€/año
El problema de los silos
El proyecto se entrega 4 semanas tarde con margen del 8% (vendido al 35%). Carlos se va por burnout (coste: 45.000€). Telefónica no renueva los 180K€ anuales.
Mapeo ontológico
Proyecto_Telefonica → asignado_a → Consultor_Carlos (carga: 145%)
Proyecto_Telefonica → pertenece_a → Cliente_Telefonica (health_score: 38)
Entregable_Final → requiere → 160h en 3 semanas (1 recurso, capacidad: 80h)
Pipeline_Renovación → depende_de → satisfacción Cliente (health_score: 38)
Decisión y acción de la IA
Son las 09:00 del lunes. Carlos imputa 11h del viernes. El agente IA conecta: health_score 38, déficit de 80h de capacidad, carga de Carlos al 145%, cliente sin responder 8 días y 2 consultores junior disponibles al 40%.
Impacto en el negocio
La máquina que avisa antes de romperse
3 líneas de producción · 200 empleados · 45 clientes
El problema de los silos
PH-07 se avería. Pieza tarda 12 días. Línea 2 para 14 días. Penalización: 84.000€. Renault abre expediente y la empresa pierde la licitación del año siguiente (3.8M€).
Mapeo ontológico
Máquina_PH07 → produce → Pedido_Renault_Q2 (154K piezas restantes)
Máquina_PH07 → health_score: 41 → fallo_estimado: 7-10 días
Cliente_Renault → penalización → 0.5%/día sobre 1.2M€
Calidad_Rechazos → correlación → Sobreconsumo_PH07 (R²: 0.94)
Decisión y acción de la IA
Son las 06:12. PH-07 registra un pico de vibración. El agente IA detecta: health_score 41, probabilidad de fallo 87%, pedido Renault en riesgo, recambio sin stock pero disponible en urgente a 4 días.
Impacto en el negocio
El patrón es siempre el mismo
Los datos están ahí. El valor está ahí. Atrapados entre silos que no se hablan.
| Sector | ROI | Tiempo | Silos |
|---|---|---|---|
|
Logística
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372K€/año + retención cliente 890K€ | 3.3 segundos | 4 |
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Retail
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79K€ ventas + 85K€ reputación | 4.4 segundos | 5 |
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Construcción
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112K€ penalización + 60K€ contractual | 4.4 segundos | 5 |
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Consultoría
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180K€ renovación + 45K€ talento | 4.7 segundos | 5 |
|
Manufactura Industrial
|
84K€ penalización + 3.8M€ licitación | 4.7 segundos | 6 |
Ontology de Intellico no genera datos nuevos. Conecta los que ya existen y permite que los agentes IA actúen con contexto total en menos de 5 segundos.
¿Qué es una ontología?¿Reconoces alguno de estos problemas?
Si tu empresa opera con más de 3 sistemas que no se hablan entre sí, tienes un problema de silos. Podemos diagnosticarlo en una sesión de 30 minutos.