Y un buen precio de alguien que paga tarde no es un buen precio. Para cada lote que hoy necesita salida, Augmentics le dice a quién llamar primero y por qué: quién tiene capacidad para él, quién pagó el precio de mercado la última vez y quién paga de verdad. Usted decide, y cada decisión queda registrada.
Fruit Attraction, Madrid, 6–8 de octubre. Matt y Tim estarán en la feria los tres días. Quince minutos en su stand: matt@augmenticsscm.com
El día empieza antes de las seis y a las dos ya se ha vendido todo. Todo sale — de eso se encarga su mejor comercial, de memoria y por teléfono. El margen está en el comprador que eligió y en el precio que aceptó y de las llamadas que no hizo no queda rastro. Un mal mes nunca aparece como mercancía sin vender. Aparece como diez céntimos en cada caja, cada día, y un comprador que pagó a noventa días en vez de a treinta.
Todo comprador al teléfono sabe que usted tiene hasta las dos. ¿Sabe usted lo que le pagó la semana pasada, y cuánto tardó en pagarlo? Augmentics lo anota al lado de cada nombre antes de que descuelgue.
Augmentics lee sus lotes, sus compradores y lo que cada comprador se ha llevado, lo que le pagó y en cuánto tiempo — con conexiones de solo lectura a los libros que ya lleva. Para cada lote que necesita salida pone delante de su comercial una lista ordenada de compradores con nombre, y el motivo al lado de cada uno. Después espera a que una persona diga que sí. Cuando su comercial ha firmado, puede llamar por usted al primer comprador: avisa primero de que es una IA y de que la llamada se está grabando, nunca baja del precio mínimo que firmó su comercial y repite el trato para confirmarlo. No se cierra nada hasta que una persona lo confirma.
Cuántas cajas puede llevarse hoy cada comprador, descontando lo que ya tiene comprometido. El comprador que no puede recoger a tiempo, o que ha superado su límite de crédito, no sale en la lista.
Lo que cada comprador le pagó realmente por este producto frente al mercado — no lo que dijo que pagaría, ni el precio que alguien recuerda.
Cuántos días tarda en pagar cada comprador, y lo que aún le debe a usted. El mejor comprador no es el que más ofrece; es el que paga.
Los nombres son inventados. En su pantalla cada línea se lee de sus propios libros —el valor junto a la primera llamada es cajas × el precio que ese comprador le pagó la última vez — y el comprador al que no hemos visto pagar aparece sin ordenar, con el motivo: no hacemos suposiciones. El mejor precio de la lista no gana por sí solo: el cuarto comprador es el que más ofrece y queda por debajo de los otros tres, porque noventa días es el precio. Su comercial acepta la llamada, la cambia o dice que no, y esa decisión queda registrada con su nombre y su motivo.
Trabajamos con comercializadoras, mayoristas, exportadores y distribuidores de fruta y hortaliza dirigidos por su dueño — casas donde unos pocos comerciales llevan la lista de compradores en la cabeza, y el dueño nota cada pagador tardío y cada diez céntimos.
El sistema llega sin ninguna autoridad y nunca la recibe: recomienda, una persona decide, y cada decisión queda registrada. Lo que se gana con el tiempo no es el derecho a actuar — es su confianza en la lista.
Sus lotes, sus compradores, lo que cada uno se llevó, lo que pagó y cuándo. Donde falte un dato, el comprador aparece sin ordenar con el motivo, y así sigue hasta que llegue el dato.
Durante unas semanas la lista va junto a las llamadas que sus comerciales ya hacen. Cada vez que un comercial elige otro comprador, eso también queda registrado — y es lo más útil que aprendemos.
Cuando el dinero ha entrado, le enseñamos, comprador a comprador, qué llamada salió a cuenta y cuál no — con sus propias cifras, nunca una promesa sobre su negocio.
Veinticinco años construyendo y escalando cadenas de suministro, la mayor parte sobre el problema más difícil de los productos perecederos: ajustar capacidad e inventario a una demanda que no se queda quieta. En Coupang — el mayor minorista online de Corea del Sur — Matt creó desde cero la primera función de planificación de capacidad de la compañía, planificando sus redes de seco y de frío durante el hipercrecimiento, incluido el despliegue de doce nuevos centros de frío, que llevó el surtido de 6.000 a 48.000 referencias. Después dirigió la cadena de suministro de extremo a extremo para la entrada de Coupang en Taiwán, reduciendo la rotura de stock del 36% al 12% mientras montaba un equipo local.
Anteriormente, en Amazon, gestionó el inventario del negocio de juguetes en Estados Unidos, ferozmente estacional — comprando y cortando pedidos frente a una demanda que se disparaba y se hundía más rápido de lo que cualquier sistema podía seguir — y después elaboró el plan plurianual de capacidad para la entrada de Amazon en México. Empezó en el muelle: descargando camiones a tiempo parcial en el turno de clasificación nocturno de UPS en Nashville, y de ahí cinco años subiendo por operaciones de hub e ingeniería industrial — la tarea de medir cómo se hace de verdad el trabajo.
Matt ha creado y dirigido equipos de cadena de suministro en Corea del Sur, Taiwán, China, México y ahora España, con resultados una y otra vez en mercados cuyo idioma no compartía. Para una empresa que vende a Iberia, el norte de Europa y Estados Unidos, ese recorrido no es una nota al pie — es el trabajo.
Veinte años construyendo los sistemas que deciden qué comprar, qué retener y de qué desprenderse. En Amazon, Tim pasó ocho años en la Global Inventory Platform, dirigiendo los equipos de ingeniería detrás de sus algoritmos de compra automática y de sus sistemas Optimal Inventory Health and Removals Planning, que recomendaban qué inventario retirar y a dónde debía ir en la red mundial de Amazon. Decidir qué retener, qué mover y quién debe llevárselo es un problema que ya ha resuelto a escala global.
Después dirigió la ingeniería de cadena de suministro como Senior Director en Coupang — a cargo de la planificación de la demanda, las compras y la automatización de inventario en ingeniería, ciencia de datos y operaciones, tanto para fresco como para el surtido completo — y más tarde como VP de Ingeniería en HelloFresh, donde dirigió la organización de tecnología de cadena de suministro y, en los últimos tiempos, la plataforma que gobierna el despliegue seguro de la GenAI en toda la empresa.
Tim construye la parte de Augmentics que convierte una recomendación prometedora en una fiable: el banco de evaluación que puntúa cada llamada frente a lo que realmente ocurrió, de modo que el acierto del sistema se demuestra decisión a decisión en lugar de darse por supuesto. Es doctor en informática por Notre Dame.
Plataformas corporativas de datos e inteligencia artificial: puestos de senior director en ingeniería de datos y después en los cimientos de ingeniería de HelloFresh; cinco años y medio en dunnhumby entre ingeniería, dirección técnica de cuentas y su laboratorio de innovación para Latinoamérica; quince años en YDreams, en los últimos como CTO de Brasil. Nuno es responsable de la arquitectura que mantiene cada decisión tipada, trazable y reproducible — para que lo que dijo la lista, y por qué, siempre se pueda volver a leer.
Trabajamos con pocas casas a la vez. Una primera conversación son dos operadores preguntando cómo son de verdad sus mañanas — quién llama a quién, cómo es una buena semana, quién paga tarde — antes de que nadie le enseñe una pantalla.