DataMagic AI – Inteligencia híbrida

Arquitectura

Dos agentes de AI, una plataforma inteligente

El agente de AI de DataMagic consta de dos unidades separadas entre sí. La solución funciona sobre una arquitectura independiente del proveedor, por lo que se adapta a las preferencias de protección de datos del cliente: los dos agentes se complementan mutuamente, garantizando la seguridad de los datos corporativos.

🛡 DM on-premise AI

Funciona en el servidor interno de la empresa y accede a todo el patrimonio de datos corporativos a través del ERP: consulta, registra, navega. Los datos de la empresa no abandonan la red corporativa ni por un instante. Entrenamos el modelo específicamente para las necesidades de negocio del cliente.

☁ DM Cloud AI

Trabaja con los modelos de lenguaje más avanzados disponibles en línea (Anthropic Claude, Azure OpenAI, Google) y recopila información de la web. Obtiene el contexto necesario de fuentes de datos externas: benchmarks de mercado, actualizaciones legislativas, interpretación de documentos.

Logística

Planificación de rutas heurística asistida por AI

El módulo TMS de DataMagic determina las rutas óptimas de los vehículos y transportes combinando algoritmos heurísticos avanzados con inteligencia artificial. Complementamos los métodos clásicos de investigación operativa (Vehicle Routing Problem, variantes del Travelling Salesman Problem) con modelos de aprendizaje automático: la planificación se apoya también en los patrones de transporte históricos de la empresa, las tendencias estacionales y el rendimiento real de los conductores.

Optimización multiobjetivo – minimiza simultáneamente los kilómetros recorridos, el coste de combustible, las emisiones de CO₂ y el tiempo de trabajo, mientras maximiza la utilización de los vehículos y la puntualidad de las entregas a los clientes.
Sistema complejo de restricciones – ventanas horarias, límites de peso y volumen, normas ADR, requisitos de cadena de frío, reglas AETR, así como los horarios de apertura de los depósitos y las capacidades de carga de los clientes.
Replanificación dinámica – ante nuevos pedidos recibidos en ruta, congestiones de tráfico, fenómenos meteorológicos o averías, recalcula en tiempo real y propone únicamente el cambio mínimo necesario.
Estimación predictiva del tiempo de viaje – horas de llegada más precisas que los datos estáticos de los proveedores de mapas tradicionales, basadas en datos GPS históricos, patrones de tráfico y características horarias.
Soporte multimodal y multidepósito – optimización conjunta de cualquier número de centros, subcontratistas y tipos de vehículos (flota propia, vehículo alquilado, transportista asociado).
Análisis de escenarios (what-if) – el operador de tráfico puede ejecutar distintos escenarios (apertura de un nuevo depósito, ampliación de la flota, cambio de tarifas) y el sistema cuantifica el impacto esperado.

Compras

Soporte de piezas y compras basado en AI

Un camión parado no solo supone costes de reparación, sino también fletes perdidos y pérdida de confianza de los clientes. DataMagic AI convierte la compra rutinaria de piezas en un proceso estratégico y basado en datos.

Previsión predictiva de la demanda de piezas – en función del tipo de vehículo, el kilometraje, la antigüedad, el modo de uso y el historial de reparaciones, predice qué piezas fallarán y cuándo (pastillas de freno, neumáticos, filtros, correa de distribución, bomba de AdBlue, turbo, embrague).
Optimización inteligente del inventario – propone existencias mínimas y máximas por tipo de vehículo y por centro, en función del plazo de entrega del proveedor, la criticidad de la pieza, su precio de compra y su carácter perecedero.
Solicitud y comparación de ofertas de varios proveedores – clasifica según una puntuación compuesta: precio, fiabilidad, puntualidad de entregas anteriores, tasa de reclamaciones de calidad, condiciones de pago y plazo de entrega.
Identificación de piezas OEM y alternativas – encuentra alternativas compatibles (original, de fabricante alternativo, reacondicionada) a partir del número de artículo, el número VIN o una descripción textual, y las compara en términos de precio–rendimiento–garantía.
Supervisión de precios y benchmark de mercado – avisa si el precio de un artículo sube de forma injustificada y compara el precio pagado con la media del mercado, lo que crea una posición de negociación.
Pedidos agrupados – agrupa las necesidades no urgentes para obtener descuentos por volumen, mientras pide de inmediato a la fuente más rápida los artículos urgentes que causan paradas.
Integración con el taller y la planificación de transportes – coordina el mantenimiento y las compras a partir de las fechas de servicio planificadas y de la previsión de la AI, de modo que ningún vehículo permanece parado esperando una pieza.
Sistema que aprende – cada avería, reparación y entrega de proveedor retroalimenta el modelo, de modo que las previsiones y las puntuaciones de los proveedores mejoran continuamente.

Documentos

Reconocimiento automático y extracción de datos

El procesamiento de los justificantes, facturas, cartas de porte y contratos entrantes ya no es una introducción manual de datos: DataMagic AI lee el contenido, lo incorpora a los documentos y solo solicita la aprobación.

OCR en húngaro e inglés – para contenido impreso y manuscrito, conservando las estructuras tabulares.
Reconocimiento automático de facturas recibidas – vendedor, comprador, fechas, tipos de IVA por línea, líneas de detalle, importes totales y datos de pago se incorporan directamente al sistema como documento de factura recibida.
Albarán / carta de porte / CMR – detección de remitente, destinatario, cargas, cantidades, firma y sello; asignación automática al transporte registrado en el TMS.
Contratos y certificados – extracción de datos clave (validez, partes, importes, cláusulas críticas), archivo automático en el gestor documental.
Aprendizaje por retroalimentación – las correcciones de los usuarios se convierten en datos de entrenamiento; la precisión aumenta continuamente durante la implantación.
Auditoría completa – cada reconocimiento, valor de confianza e intervención del usuario queda registrado.

Análisis de imágenes

Diagnóstico inteligente de daños a partir de fotografías

Documentación automática del estado del vehículo y de la carga: prueba objetiva entre el cliente y el subcontratista, categorizada y asignada al transporte.

Documentación automática – clasificación de vistas (lateral, trasera, superficie de carga, salpicadero), reconocimiento de matrículas y números de serie.
Identificación de daños – reconocimiento de arañazos, abolladuras, desgaste de pintura y roturas; marcado basado en coordenadas sobre la imagen, con estimación de la gravedad.
Comparación de fotografías (antes / después) – a partir de la imagen anterior y la nueva, destaca automáticamente los daños o las diferencias nuevos.
Control de la carga – identificación del número de palés, el tipo de embalaje, las etiquetas de mercancías peligrosas y los daños externos.
Almacenamiento contextual – todos los datos y marcados reconocidos se guardan en el gestor documental, con metadatos consultables y en el contexto del transporte / documento correspondiente.

Asistente de AI

Asistente entrenado y específico de la empresa

El cliente recibe su propio asistente, basado en tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation) entrenada en el contexto de la empresa. El asistente está disponible en todas las pantallas del ERP y entiende dónde se encuentra el usuario.

Qué «sabe» el asistente

Toda la funcionalidad de DataMagic ERP – todos los módulos, configuraciones, pantallas y procesos.
Los procesos propios del cliente – datos maestros, reglas, el modelo operativo objetivo (to-be) documentado durante la implantación.
Legislación húngara vigente – Ley del IVA, Ley de Contabilidad, impuesto de sociedades, Ley de Procedimiento Tributario, disposiciones de la autoridad fiscal; actualizadas automáticamente.
Conocimientos especializados en transporte y expedición – CMR, AETR, tacógrafo, ADR, Incoterms, normas del transporte de mercancías por carretera.
Conocimientos de logística de almacén – procesos WMS, métodos de valoración de existencias, reglas de inventario.
Conocimientos contables y financieros – contabilización, gestión del IVA, cierre de periodos, estados financieros.

Qué «hace» el asistente

Conversación contextual – un canal disponible en todas las pantallas; entiende dónde está el usuario y qué está viendo, y ofrece una respuesta construida sobre ese contexto.
Ejecución de operaciones en lenguaje natural – «Prepara un resumen de los trayectos en vacío de junio por zonas», «Abre un nuevo encargo de transporte con 100 palés», «Muéstrame el problema de contabilización de esta factura».
Asesoramiento profesional – recomendación del tipo de IVA, el asiento contable, el tipo de transporte, la zona de almacenamiento o el paso contable adecuados, con referencia a la norma legal o a la regla interna.
Creación de informes y análisis en lenguaje natural – con visualización inmediata (tabla, gráfico, dashboard).
Onboarding y ayuda – los nuevos usuarios obtienen respuestas al instante, lo que reduce considerablemente el tiempo de formación y adaptación.
Previsión y detección de anomalías – aviso automático de retrasos en los pagos, picos de consumo de combustible, tipos de transporte inusuales y sospechas de irregularidades en las existencias.

Seguridad

Protección de datos, permisos, cumplimiento

DataMagic AI no es una «caja negra»: funciona sobre el mismo modelo de permisos, auditoría y GDPR que el resto de los módulos del ERP.

Conformidad RBAC – el asistente accede exclusivamente a los datos para los que el usuario que inicia la conversación también tiene autorización. El modelo basado en roles de DataMagic se aplica a cada consulta.
Elección de proveedor – cloud (Azure OpenAI, Anthropic Claude, Google) u on-premise / nube privada (p. ej. Llama, Mistral), según decida el cliente.
Garantía de tratamiento de datos – el sistema puede configurarse de modo que ningún dato del cliente entre en el entrenamiento del modelo (no training on customer data); cada llamada es trazable mediante un registro.
Diseño consciente del GDPR – enmascaramiento automático de datos cuando es necesario (p. ej. eliminación de datos personales antes del reconocimiento de documentos).
Auditoría completa – se registran todas las llamadas a la AI, las entradas y respuestas, así como las operaciones aceptadas / modificadas por el usuario.

Inteligencia híbrida – la seguridad on-premise y la potencia de la nube, juntas.