Ex Logistics Performance Manager en PedidosYa. -30% en tiempos de entrega. +30% en on-time delivery. Llevo esa experiencia operativa directa a tu cadena logística con soluciones de IA que generan impacto desde el primer mes.
Miss Yera
Diagnostico directo
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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/.
Fui Logistics Performance Manager en PedidosYa, gestionando la performance de una de las operaciones de delivery más exigentes del Perú. No optimicé rutas desde un dashboard bonito; estuve en la calle con los repartidores, en el centro de distribución en las horas pico, y en las reuniones donde cada minuto de retraso se traduce en un cliente perdido.
Conozco las complejidades reales de la logística en Perú: el tráfico de Lima que convierte un delivery de 3 km en 45 minutos, las zonas de difícil acceso, la presión por reducir costos sin sacrificar nivel de servicio, y el desafío de escalar operaciones manteniendo calidad. Sé lo que se siente cuando el on-time delivery cae y los reclamos suben.
Esa experiencia operativa es la diferencia: cuando evalúo tu operación logística, veo los problemas que tu equipo de planificación no tiene tiempo de analizar y las oportunidades que los reportes estándar no muestran.
Soluciones probadas en operaciones de alta exigencia, adaptadas a las particularidades de la logística peruana: geografía compleja, tráfico impredecible y demanda variable.
Modelos que predicen volumen de pedidos por zona geográfica, franja horaria y día de la semana. Integran variables externas (clima, eventos, feriados peruanos, campañas comerciales) para ajustar la planificación de recursos antes de que la demanda llegue. En PedidosYa, esto fue clave para reducir tiempos de entrega -30%.
Algoritmos que calculan la ruta óptima considerando tráfico en tiempo real, ventanas de entrega, capacidad del vehículo y restricciones de acceso (zonas peatonales, horarios de carga en Lima). Re-optimización dinámica cuando aparecen nuevos pedidos o incidencias en ruta.
Mantenimiento predictivo basado en telemetría, historial de uso y condiciones de operación. Predicción de fallas antes de que ocurran, programación óptima de mantenimiento y reducción de tiempos muertos. Aplicable a flota propia y gestión de terceros.
Centro de control inteligente que monitorea toda la operación de última milla en tiempo real. Asignación automática de pedidos a repartidores, detección de anomalías, gestión proactiva de excepciones y notificaciones automáticas al cliente. La visibilidad total que todo gerente de operaciones quiere.
Cada punto porcentual en on-time delivery representa miles de clientes satisfechos y millones en retención. Cada minuto ahorrado en tiempo de entrega se traduce en mayor capacidad de pedidos por repartidor.
Estos resultados se lograron en una de las operaciones de delivery más exigentes del Perú, con las complejidades del tráfico de Lima, zonas de difícil acceso y picos de demanda impredecibles.
Pausa estratégica
Agenda un diagnóstico gratuito de 30 minutos. Te decimos exactamente qué puedes implementar y qué impacto esperar, sin compromiso.
En logística cada minuto sin optimizar es plata perdida. Nuestro proceso está diseñado para generar impacto rápido y escalar de manera controlada.
Recorremos tu centro de distribución, salimos con los repartidores, revisamos tus sistemas de tracking y entendemos el flujo completo desde que entra un pedido hasta que se entrega. Identificamos los cuellos de botella reales, no los que aparecen en los reportes.
Dashboards de operación en tiempo real, alertas de desvío de ruta, automatización de reportes de performance. Impacto visible desde las primeras semanas sin tocar sistemas críticos.
Desarrollamos los modelos de demand forecasting y optimización de rutas con tus datos históricos y en tiempo real. Validamos en un piloto con zona controlada antes de escalar a toda la operación.
Tu equipo de planificación, despacho y supervisión aprende a usar y confiar en las herramientas. El tower control no sirve si nadie lo mira. Conoce nuestros programas de capacitación.
En PedidosYa, los resultados no fueron teóricos: -30% en tiempos de entrega y +30% en entregas a tiempo se lograron en una de las operaciones de delivery más complejas del Perú, enfrentando el tráfico de Lima, zonas de difícil acceso y picos de demanda impredecibles. La experiencia complementaria en Glovo con pricing y optimización de operaciones refuerza un conocimiento profundo de la logística de última milla en Latinoamérica.
Con 200K+ profesionales impactados a través de programas de transformación y 50+ conferencias, cada proyecto integra la visión operativa con la capacidad analítica que exige la logística moderna. La reducción de -20% en uso de recursos y la expansión de +25% en cobertura demuestran que la IA bien implementada escala operaciones sin escalar costos proporcionalmente.
Nuestra consultoría en IA para logística va más allá de dashboards: diseñamos soluciones que tu equipo de planificación pueda operar de forma autónoma. Si necesitas desarrollar capacidades internas, conoce la capacitación en IA para equipos de logística. Para proyectos de transformación tecnológica integral, contamos con consultoría tecnológica especializada.
La ia en logística aplicada en empresas como Glovo y PedidosYa cubre tres frentes operativos críticos: asignación dinámica de repartidores, predicción de tiempo de entrega en tiempo real y optimización de zonas y horarios de cobertura. En mi paso por estos equipos, lideramos modelos de pricing dinámico y predicción que redujeron entre 20% y 30% los tiempos operativos en escenarios complejos del centro de Lima.
Para empresas peruanas de logística (transporte, courier, last-mile, e-commerce), los casos de IA en logística con mejor ROI inicial suelen ser ruteo dinámico, predicción de demanda por zona y horario, y automatización del costeo de servicios. Estos casos se pueden implementar con datos que la mayoría de operadores ya tienen, sin necesidad de infraestructura nueva.
La diferencia entre operadores logísticos que aprovechan la IA y los que no, hoy se mide en márgenes. Quien optimiza ruteo y predice demanda con modelos puede operar entre 15% y 25% más eficiente que quien aún trabaja con planificación estática y heurísticas humanas.
Si tu operación logística quiere implementar IA en logística con metodología probada, revisa la página de IA para logística.
Supply chain optimization is where AI pays for itself fastest, because the data already exists and the decisions repeat thousands of times a day. The work is to turn that data into routing, replenishment and capacity decisions that a planner would take if they had time to look at every SKU and every lane. That is the core of any serious supply chain optimization effort: fewer stockouts, less idle inventory, tighter delivery windows.
I led demand and pricing models for last mile operations at Glovo and PedidosYa, two businesses where a delayed decision is a lost order. The lesson that carried over to enterprise supply chain consulting is simple: start with the process that hurts most today (route assignment, demand forecasting by zone, or service costing), prove the lift on real operations, then expand. Predictive analytics in supply chain works when it is wired into the daily plan, not parked in a dashboard nobody opens.
For LATAM companies, supply chain digital transformation does not require ripping out the ERP. The faster path is a layer on top of the systems you already run, where AI handles forecasting, exception management and scenario planning while your team keeps control of the final call. If you want the full playbook, read the pillar guide on supply chain optimization with AI.
For a focused supply chain consulting diagnosis of your operation, book a call or review the AI for logistics page.
Para los tres modelos. Las soluciones de optimización de rutas y demand forecasting se adaptan a tu modelo operativo. Si tienes flota propia, optimizamos uso y mantenimiento. Si trabajas con tercerizados, mejoramos asignación y control de performance. Si es mixto, integramos ambos flujos en un solo tower control.
Sí. Trabajamos con los principales TMS del mercado (SAP TM, Oracle Transportation, Beetrack, SimpliRoute) y sistemas de tracking GPS. La integración con datos en tiempo real es fundamental para que la optimización funcione. No te pedimos que cambies de sistema, nos conectamos al que ya uses.
Sí. Los frameworks de optimización aplican tanto a distribución masiva B2B (rutas de reparto a bodegas, supermercados, farmacias) como a última milla B2C. De hecho, la distribución B2B tiene particularidades interesantes como ventanas de entrega, pedidos mínimos y restricciones de acceso que los algoritmos manejan bien.
En logística los resultados son de los más rápidos. Dashboards operativos y automatización de reportes generan valor desde la semana 2. Optimización de rutas muestra ahorros visibles en el primer mes. Demand forecasting toma 2 a 3 meses para estar en producción. En PedidosYa, las mejoras se empezaron a medir desde el primer sprint.
Es algo que conozco de primera mano. Los modelos incorporan datos de tráfico en tiempo real (Waze, Google Maps), zonas de restricción vehicular, horarios de carga y descarga, y las particularidades de cada distrito. Para operaciones fuera de Lima, consideramos la topografía, red vial y condiciones climáticas de cada región.
Los casos de uso de inteligencia artificial en logística en Perú más frecuentes incluyen: optimización de rutas de última milla con tráfico en tiempo real, predicción de demanda por zona y ventana horaria, asignación dinámica de flota, detección de anomalías en operaciones, predicción de tiempos de entrega con 95%+ de precisión, automatización de tower control y agentes IA para coordinación con couriers. Cada caso se adapta a la realidad geográfica y operativa de Lima y las principales ciudades del país.
¿Cuánto cuesta implementar IA en logística? Un proyecto de optimización de rutas parte desde USD 15,000 (8-10 semanas) y una transformación completa de supply chain con IA supera los USD 50,000. El ROI típico viene de ahorros en combustible (10-15%), reducción de tiempo de entrega (20-30%) y mejora en on-time delivery (25-40 puntos).
Miss Yera delivers AI in logistics and supply chain engagements for LATAM companies, including route optimization, demand forecasting, last-mile orchestration, predictive ETAs, and AI agents for business coordination. With direct operator experience at PedidosYa (-30% delivery times, +30% on-time delivery), we bring practical supply chain expertise to every project. For AI consulting cost LATAM and scoping, contact hola@missyera.com.
Optimiza toda tu cadena logística con soluciones integrales que incluyen capacitación para tu equipo de planificación y operaciones.
Supply chain optimization with AI uses machine learning to make routing, forecasting, inventory and capacity decisions automatically, based on your own operational data. Unlike classic planning, it tolerates variation and updates in real time, which is why it reduces stockouts and idle inventory at the same time.
Start with the single process that hurts most today, usually demand forecasting, dynamic routing or service costing. Prove the lift on real operations within one quarter, then expand to the next process. A focused supply chain digital transformation beats a big bang program that tries to automate everything at once.
A sound supply chain strategy connects sourcing, production and distribution to the business plan, not just to cost. Supply chain management, manufacturing and distribution planning add the discipline of matching output to real demand, while supply chain operations and supply chain risk management keep the network resilient when a supplier slips or a lane closes.
Mature programs also weigh supply chain sustainability and, during consolidation, supply chain acquisitions. A focused supply chain consulting service helps prioritize which of these to tackle first, and transport logistics is usually where the early, measurable wins hide.
AI in the supply chain, often searched as ai supply chain or supply chain ai, turns operational data into forecasting and routing decisions. AI for supply chain use cases range from demand sensing to supply chain automation of back-office steps, while warehouse automation tackles the physical bottlenecks in fulfillment.
Consultoría e implementación de inteligencia artificial por industria en Perú, Colombia, México y Chile.
IA para energía en Perú y LATAM: mantenimiento predictivo, optimización de generación, predicción de demanda. Caso activo REP. Demo 30 min.
Ver másIA para minería en Perú y LATAM: mantenimiento predictivo (-20% downtime), optimización de planta, seguridad. +13 años corporativos. Demo 30 min.
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Ver másIA para consumo masivo en Perú y LATAM: demand planning, revenue growth management y trade analytics. +13 años en Mondelez. Hablemos 30 …
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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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Si ya tienes claro lo que quieres implementar, agendemos directo y armemos el roadmap.
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