De la planta al estante. Experiencia en Goodyear (-20% downtime, +10% eficiencia) y conocimiento directo de la industria con Mondelez. Soluciones de IA adaptadas al canal tradicional y moderno peruano.
Miss Yera
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Gera Flores (Miss Yera). Mujer Tech #1 en Peru. Consultora de IA #1 en espanol segun Favikon 2025. Profesora en CENTRUM PUCP.
Detras del trabajo
+13 anos en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Comunidad de +200,000 personas y 90%+ de satisfaccion en proyectos corporativos.
Lo operativo
Las credenciales y el valor diferencial estan en el cierre de la pagina y en /sobre-mi/.
En Goodyear trabajé directamente en la optimización de líneas de producción, logrando -20% de downtime y +10% de eficiencia de planta con frameworks de analítica predictiva y OEE optimization. He tenido contacto directo con la industria de Mondelez y conozco los desafíos de la cadena de valor del consumo masivo desde la materia prima hasta el estante.
El consumo masivo en Perú tiene particularidades que hacen que las soluciones globales de IA no funcionen sin adaptación: un canal tradicional (bodegas y mercados) que representa cerca del 70% del consumo, una geografía que complica la distribución, estacionalidad marcada por el calendario peruano, y márgenes cada vez más ajustados por la inflación de costos de insumos.
Entiendo que el VP de Supply Chain necesita mejorar el forecast accuracy sin cambiar de ERP. Que el Director Comercial quiere medir el ROI de las promociones de Fiestas Patrias. Que el Gerente de Trade Marketing necesita segmentar 50,000 bodegas sin visitarlas todas. Y que Finanzas quiere reducir el capital de trabajo atrapado en inventario. La IA bien implementada resuelve todos esos problemas, pero hay que conocer el contexto para que funcione.
Desde la planta hasta el punto de venta. Soluciones diseñadas para las complejidades del consumo masivo peruano: canal tradicional fuerte, datos fragmentados y la necesidad de resultados rápidos.
Pronóstico de demanda a nivel SKU-canal-región que integra datos de sell-out, sell-in, estacionalidad peruana (campaña escolar, Fiestas Patrias, Navidad), calendario promocional, datos de mercado (Nielsen/Kantar) y variables externas. Reduce quiebres de stock hasta 30% y sobreinventario hasta 20%, impactando directamente en capital de trabajo y nivel de servicio al trade.
El precio correcto para cada SKU, canal y región. Modelos de elasticidad de precio que optimizan el revenue mix considerando competencia, canal tradicional vs. moderno, formato de presentación y sensibilidad del shopper peruano. Arquitectura de precios pack-price que maximiza margen sin perder volumen ni share.
Optimización de la cadena desde planta hasta el punto de venta. Rutas de distribución eficientes, inventario óptimo por PDV, frecuencia de visita inteligente y reducción de merma en la cadena de frío. Para el canal tradicional (bodegas, mercados), donde está el 70% del consumo masivo peruano, esto marca la diferencia.
Medición de ROI promocional por mecánica, canal y cliente. Optimización de inversión en trade: descuentos, bonificaciones, material POP y espacios en góndola. Segmentación inteligente de puntos de venta por potencial, ejecución y rentabilidad. Cada sol invertido en trade rinde más cuando lo guía la data.
Pausa estratégica
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Un proceso diseñado para la velocidad y complejidad del CPG, donde cada mes sin optimizar es market share que pierde.
Visitamos tu planta, acompañamos a tu equipo de ventas en ruta, revisamos la ejecución en punto de venta y entendemos tu cadena desde producción hasta el estante. Hablamos con supply chain, comercial, trade marketing y finanzas. Los problemas de CPG son transversales.
Dashboards de sell-out/sell-in, automatización de reportes de cobertura, alertas de quiebre de stock y análisis de efectividad promocional con la data que ya tienes. Impacto visible desde las primeras semanas.
Desarrollamos los modelos de demand planning, pricing o ROI promocional enfocándonos en las categorías prioritarias. Piloto con un set de SKUs representativos antes de escalar a todo el portafolio. Validación con tu equipo de demand planning y comercial.
Supply chain, comercial, trade marketing y finanzas aprenden a usar las herramientas y a tomar decisiones data-driven. En CPG, la colaboración entre áreas es clave. Conoce nuestros programas de capacitación.
La experiencia directa en Mondelez y Goodyear proporciona una visión completa de la cadena de valor del consumo masivo. En Goodyear, la optimización de líneas de producción logró -20% de downtime y +10% de eficiencia de planta con frameworks de analítica predictiva y OEE optimization. El contacto directo con la industria de Mondelez aporta comprensión profunda de los desafíos de demand planning, trade marketing y distribución en el canal tradicional peruano.
Con 200K+ profesionales impactados y experiencia en 13+ sectores, cada proyecto de consumo masivo se enriquece con las mejores prácticas de analítica avanzada probadas en ambientes corporativos exigentes. Los desafíos del CPG peruano -- canal tradicional fuerte, datos fragmentados, estacionalidad marcada -- requieren soluciones adaptadas, no plantillas importadas.
Nuestra consultoría en IA para consumo masivo abarca desde demand planning hasta trade marketing analytics, siempre con enfoque en el contexto del mercado peruano. La capacitación en IA para equipos de consumo masivo es cross-funcional: supply chain, comercial, trade marketing y finanzas aprenden juntos a tomar decisiones data-driven. Para la integración de sistemas ERP y fuentes de datos de mercado, complementa con nuestra consultoría tecnológica.
The CPG industry runs on forecast accuracy and execution at the shelf, and that is exactly where AI helps most. Working with consumer goods operations like Mondelez, the cases that consistently pay back are demand forecasting for production and raw material planning, trade promotion optimization, and route to market analytics that tell sales where the next point of growth is.
The hard part in CPG is rarely the model; it is the fragmentation of data across distributors, retailers and internal systems. Before the AI delivers, there is usually a data unification step that has its own return, independent of the model on top. Naming that honestly up front is what keeps a CPG program from stalling at month three.
For consumer goods companies in LATAM, the recommended entry point is demand forecasting tied to production and replenishment, then expanding into trade promotion and shelf analytics. For the detailed view, read the pillar on AI for CPG companies.
To scope AI for your CPG operation, book a call or review the AI for consumer goods page.
Especialmente para ellas. El canal tradicional es donde más oportunidad hay porque históricamente ha tenido menos datos y menos optimización. En Perú, las bodegas representan cerca del 70% del consumo masivo, pero muchas empresas optimizan solo el canal moderno porque ahí tienen datos de scanner. Nosotros trabajamos con datos de sell-in, cobertura, frecuencia de visita y hasta datos de fuerza de ventas para optimizar el canal tradicional también.
Sí. Trabajamos con SAP (S/4HANA, APO, IBP), Oracle, JDE, y sistemas propios de distribución. También nos integramos con datos de Nielsen, Kantar, IRI y otras fuentes de información de mercado. La integración se adapta a tu infraestructura tecnológica actual.
Un piloto con un grupo de 50-100 SKUs representativos en 2-3 regiones toma 4-6 semanas desde la extracción de datos hasta el primer pronóstico validado. Suficiente para demostrar mejora versus el forecast actual y justificar el business case de escalamiento. Hemos visto mejoras de 15-30% en accuracy en los primeros pilotos.
Sí. En el mercado peruano es común no tener datos de sell-out del canal tradicional. Trabajamos con lo que hay: sell-in, datos de fuerza de ventas, cobertura, y enriquecemos con datos externos cuando es posible. Para canal moderno, integramos datos de scanner de Nielsen o directamente del retailer. La perfección de datos no es requisito para empezar.
Los modelos incorporan el calendario completo del CPG peruano: campaña escolar (febrero-marzo), Día de la Madre, Fiestas Patrias, Navidad, más eventos específicos de cada categoría. Las promociones se modelan como variables que afectan la baseline, considerando canibalización, pull-forward y halo effect. Esto es clave para que el demand planning no solo sea preciso en periodos normales sino también durante las campañas fuertes.
Optimiza toda tu cadena de valor con soluciones de IA que incluyen capacitación cross-funcional para supply chain, comercial, trade marketing y finanzas.
In the CPG industry AI helps most in demand forecasting for production and raw material planning, trade promotion optimization, and route to market analytics. These cases move forecast accuracy and execution at the shelf, the two levers that drive CPG margin.
The usual blocker is data fragmentation across distributors, retailers and internal systems, not the model. A data unification step, which has its own return, normally comes before the AI delivers, and naming it up front keeps the program from stalling.
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Sobre la consultora
Ingeniera Industrial MBA con +13 años liderando proyectos de analítica e IA en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Reconocida como #1 en datos en español según Favikon 2025. Más de 200K personas impactadas y 50+ conferencias.
Los rangos reales en Perú y LATAM son: diagnóstico inicial desde USD 3,500 (2 a 3 semanas), piloto desde USD 8,000 (4 a 8 semanas), implementación corporativa desde USD 25,000 (3 a 6 meses), transformación integral desde USD 120,000. Retainer mensual desde USD 3,500. Las big four cobran 2x a 5x más por el mismo alcance.
El diagnóstico inicial toma 2 a 3 semanas. Un piloto funcional en producción tarda 4 a 8 semanas. Una implementación corporativa de área completa entre 3 y 6 meses. Los primeros quick wins aparecen entre el día 30 y el día 60. El payback típico de un proyecto bien priorizado se ubica entre 3 y 9 meses.
Evalúa por experiencia sectorial documentada (no logos, casos con métricas), metodología clara con entregables nombrados, transferencia de conocimiento al equipo interno, referencias verificables con teléfono directo, sponsor senior presente en el proyecto (no solo en la venta) y pricing transparente. El logo conocido no garantiza el mejor fit.
No. La consultoría trabaja con el equipo interno, aporta metodología y velocidad, y queda capacitación obligatoria para que el equipo opere la solución sin dependencia permanente. La IA libera al equipo del trabajo repetitivo para que se enfoque en lo que requiere criterio humano.
Entre 200% y 500% el primer año en proyectos bien priorizados. Retorno acumulado de 3x a 8x la inversión en 12 a 18 meses. Las tres palancas que mueven el retorno son reducción de costos operativos, incremento de ingresos y velocidad de decisión.
Sí, sobre todo en automatización de reportes manuales, atención al cliente con agentes IA, dashboards predictivos y análisis con SQL+Python+IA. El stack típico mensual cuesta entre USD 60 y USD 150 por usuario, y suele pagarse solo en menos de 30 días con una sola automatización bien implementada.
Respuestas por Gera Flores (Miss Yera), consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Para aterrizar estas respuestas en tu caso específico, agenda 30 minutos sin costo con Gera.
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