«Con IG Forecast integrado en nuestros sistemas tradicionales de SAP y HS personalizados, ejecutamos tres modelos predictivos centrados en la geografía en paralelo y, hoy en día, estamos logrando una precisión de más del 90 por ciento en los productos básicos clave, al tiempo que reducimos los costos de compra al contado en dos dígitos».

«IG Forecast se basa en nuestras plataformas actuales, en lugar de forzar el proceso de arrancar y reemplazar. La capacidad de comparar tres enfoques de modelado uno al lado del otro nos permitió elegir el que ofrecía el ROI más rápido».

«IG Match se conectó a nuestras bases de datos de recursos humanos y seguimiento de proyectos y proporcionó al instante coincidencias modeladas según las habilidades, la geografía y el tipo de proyecto. Por lo tanto, redujimos el tiempo del ciclo de contratación de personal en casi un 30% y mejoramos notablemente la utilización de los recursos».

«En lugar de descartar nuestra infraestructura, el equipo de InGenius creó una solución personalizada que se incorporó a nuestra gama y comparó varios modelos de aprendizaje automático a nivel regional. Hemos ganado visibilidad de los procesos, hemos logrado una mayor colaboración en las áreas de finanzas y adquisiciones y hemos logrado ahorros de costos cuantificables».

«La contratación de la consultora con Ingenius puso en tela de juicio nuestras suposiciones, implementó una hoja de ruta personalizada y comparó modelos de IA alternativos para nuestro perfil de riesgo de cadena de suministro. El resultado: ciclos de toma de decisiones más cortos, más confianza en nuestra estrategia y un aumento de la eficiencia operativa».

«Al integrar la herramienta Forecast en nuestro ERP heredado y ejecutar varios modelos simultáneamente en Norteamérica, EMEA y APAC, ahora tomamos decisiones presupuestarias semanas antes y con mayor precisión»

«Elegimos InGenius para su solución de IA personalizada porque ofrecían comparar varios modelos geofocalizados (región, producto, moneda) además de nuestra gama actual. Estamos viendo una mayor precisión en las previsiones, una integración más fluida y una reducción de costes cuantificable».