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ESPECIALIZACIÓN · IMPLEMENTACIONES REALES DE IA

IA en e-commerce, no en presentaciones de marketing.

La mayoría de las agencias hablan de IA en futuro. Nosotros tenemos hoy tres implementaciones de IA concretas funcionando con clientes reales — asistente de cajas de autocobro, reconocimiento de objetos como buscador, automatización de catálogo. Cada una resuelve un problema de negocio concreto con ROI medible.

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Implementaciones de IA en producción
Casos reales
No demos tecnológicos
Medible
ROI de negocio para cada uno

Cinco pasos, desde la hipótesis de negocio hasta producción.

No implementamos IA por implementar IA. Cada proyecto de IA empieza con una hipótesis de negocio — qué problema resolvemos, cuál es el KPI medible de éxito. Solo entonces elegimos la tecnología y construimos la implementación.

01

Hipótesis de negocio y definición del caso de uso

OpenAI GPT-4 · Omnicanal · Implementado en 1 cliente retail

Un cliente está en la caja de autoservicio, no encuentra un producto, tiene una duda sobre una promoción o no consigue escanear el código. En lugar de pedir ayuda a un empleado, utiliza un asistente de IA con acceso a la base de productos, las tarifas, las promociones y el estado del pedido. Reducción del tiempo de asistencia del personal de alrededor del 60 % en los primeros meses. Implementación basada en OpenAI GPT-4 más embedding personalizado del catálogo de productos. Rango de precio: 60.000-120.000 PLN según el tamaño de la tienda.

02

Elección de tecnología de IA (LLM, vision, NLP)

Vision models · Implementado en 2 clientes D2C

El cliente hace una foto del producto (por ejemplo un mueble, una prenda, un accesorio) que quiere comprar. La IA reconoce el objeto y lo categoriza, y a continuación busca productos visualmente similares en el catálogo de la tienda. Aumento de la conversión de alrededor del 12-18 % en tiendas con un catálogo visual rico. Implementación basada en modelos de visión (CLIP o equivalente) con embedding de todo el catálogo de productos. Rango de precio: 80.000-160.000 PLN.

03

Prototipo y validación sobre datos reales

LLM + datos de la tienda · Implementado en 1 cliente B2B

El propietario de la tienda quiere preguntar en polaco: "Muéstrame los 10 productos más rentables de los últimos 30 días con tendencias YoY". En lugar de escribir consultas SQL o navegar por 4 informes, utiliza un asistente de IA con acceso a los datos de venta. Democratización de los datos: analítica disponible sin la mediación del departamento de IT. Implementación basada en un LLM (Claude/GPT-4) más integración con la base de pedidos, clientes y productos. Rango de precio: 100.000-200.000 PLN.

Por qué nuestras implementaciones de IA funcionan allí donde otras demos mueren.

La IA no es un ingrediente mágico que se añade a cualquier problema. Es una herramienta que resuelve problemas de negocio concretos — y solo entonces tiene sentido implementarla. Nuestro enfoque de la IA es pragmático, no una cuestión de moda.

Qué hacemos con IA para e-commerce

Auditoría de datos e identificación de casos de uso: empezamos por tus datos, no por la tecnología. Mapeamos los problemas de negocio que la IA puede resolver de verdad.

Implementaciones production-ready: no demos, no PoC. Soluciones que funcionan a diario en clientes, con monitorización, alertas y SLA.

Integración con el stack existente: la IA entra en tu tienda (Sylius, PrestaShop, Shopify, WooCommerce), ERP y POS. No construimos islas separadas.

Lo que NO hacemos

No implementamos IA por la IA: si un problema se puede resolver con una herramienta más simple, te lo diremos claramente.

No prometemos resultados mágicos: la IA es una herramienta, no una varita mágica. Damos un ROI real basado en datos, no promesas de marketing.

No construimos chatbots de FAQ: el mercado está lleno de chatbots baratos. Nosotros resolvemos problemas que un chatbot no resuelve.

Preguntas sobre IA que más escuchamos.

¿Cuánto cuesta implementar IA en una tienda?

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Depende del caso de uso. Un asistente para cajas de autoservicio cuesta entre 80.000 y 150.000 PLN. La búsqueda visual, entre 40.000 y 90.000 PLN. El LLM Business Analyst, entre 60.000 y 200.000 PLN. Cada implementación empieza con una auditoría de datos de pago (5.000-15.000 PLN) que muestra el ROI real antes de que inviertas en el desarrollo completo.

¿Necesito muchos datos para que la IA tenga sentido?

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Sí, pero menos de lo que crees. Para la búsqueda visual basta un catálogo de productos con imágenes. Para el LLM Business Analyst necesitas al menos 6 meses de datos de pedidos. Para el asistente de cajas, una base de productos del POS. La auditoría de datos muestra si tus datos son suficientes.

¿Qué modelos de IA utilizáis?

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Elegimos el modelo según el problema, no al contrario. OpenAI GPT-4 / GPT-4o para PLN y asistentes. Modelos de visión (CLIP, DINOv2) para reconocimiento de imágenes. Claude / GPT-4 para análisis de datos. Modelos open source (Llama, Mistral) cuando los datos no pueden salir de la infraestructura del cliente.

¿Cómo medís el ROI de la IA?

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Antes de la implementación definimos KPI de negocio concretos: rendimiento de las cajas, conversión desde el buscador, tiempo de generación de informes. A los 90 días comparamos las métricas antes y después. Si el ROI está por debajo del umbral previsto, optimizamos o recomendamos retirarlo.

¿La IA reemplazará a mis empleados?

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No en nuestro enfoque. Implementamos la IA como herramienta de apoyo, no de sustitución. El asistente de cajas alivia al personal, pero no lo elimina. El LLM Business Analyst acelera el análisis, pero la decisión la toma una persona. La IA hace aquello en lo que es buena: procesar datos a una escala que una persona no puede abarcar.

Tu implementación de IA empieza con una hipótesis de negocio.