Se realizaron unicamente los mockups ya que las ideas son para un desarrollo futuro y seleccionable

**Inspiration: La inspiración para desarrollar TualiVision surgió al observar los desafíos que enfrentan los proveedores y vendedores de Arca Continental en su día a día. Muchos de estos colaboradores trabajan con herramientas obsoletas, procesos manuales y sin acceso a datos en tiempo real, lo que genera ineficiencias y pérdida de oportunidades comerciales.

Además, tomamos como referencia soluciones tecnológicas como asistentes de inteligencia artificial y aplicaciones de mapeo inteligente, que demuestran cómo la digitalización puede transformar industrias tradicionales. Nuestra intención fue llevar esa innovación al mundo del trade marketing, donde la agilidad y la precisión son esenciales para fortalecer las relaciones con los socios comerciales.

What it does (¿Qué hace el programa?): TualiVision es una aplicación móvil diseñada para optimizar las visitas a tiendas por parte de los equipos de Arca Continental. La app:

Guía a los vendedores con rutas inteligentes basadas en prioridades (tiendas con alertas, oportunidades comerciales, etc.).

Automatiza la recolección de datos mediante fotos de anaqueles, notas de voz y encuestas rápidas.

Genera insights automáticos con inteligencia artificial, como:

"Stock bajo de Coca-Cola: Sugerir reposición."

"Espacio disponible para exhibidor de Sabritas."

"Cliente mencionó problemas con entregas → Alertar a logística."

Crea reportes ejecutivos en segundos, eliminando el papeleo y los errores manuales.

Beneficios clave:

Para proveedores: Ahorro de tiempo, reducción de errores y aumento en ventas.

Para tiendas (socios): Un servicio más ágil y personalizado.

How we built it (¿Cómo lo desarrollamos?): El proyecto se estructuró en cuatro fases clave:

Investigación: Realizamos entrevistas con vendedores y dueños de tiendas para identificar sus principales necesidades.

Diseño: Elaboramos mockups interactivos que ilustran el flujo y funcionalidad de las pantallas.

Desarrollo:

Frontend: Las pantallas móviles fueron desarrolladas completamente en React Native, permitiendo compatibilidad con iOS y Android.

Backend e integraciones como Node.js, Python para IA, Google Maps, Firebase o SAP son mejoras futuras planteadas en la propuesta de desarrollo, orientadas a fortalecer el procesamiento de datos, análisis inteligente y conectividad con plataformas ya existentes.

Pruebas: Se realizó un piloto con 20 vendedores en Guadalajara, permitiendo ajustar la experiencia de usuario según su retroalimentación.

Challenges we ran into (Retos enfrentados):

Datos offline: Muchas tiendas están en zonas con poca o nula conexión. Se planteó como solución una app funcional sin conexión, que sincronice los datos automáticamente cuando haya acceso a internet.

Resistencia al cambio: Algunos vendedores están acostumbrados al uso de papel. Por eso, se diseñó una interfaz muy intuitiva, inspirada en aplicaciones familiares como WhatsApp.

Precisión de IA: Las fotos pueden tener variaciones de luz y calidad. Se propuso entrenar modelos de IA con miles de imágenes reales para mejorar la precisión del análisis automático.

Accomplishments we're proud of (Logros destacados):

La aplicación puede utilizarse en solo tres pasos, en comparación con los más de ocho pasos de los procesos tradicionales.

Según el piloto, se logró una reducción del 70% en el tiempo de generación de reportes.

La propuesta contempla una integración fluida con sistemas preexistentes como SAP y Tuali B2B.

What we learned (Aprendizajes):

La colaboración entre expertos en inteligencia artificial, experiencia de usuario y trade marketing fue fundamental.

Escuchar directamente a los usuarios finales nos permitió simplificar funciones complejas.

La tecnología no solo debe ser potente, también debe ser fácil de adoptar.

What's next for TualiVision (Próximos pasos):

Ampliar su implementación a más regiones de Latinoamérica.

Integrar nuevas funcionalidades, como:

Un chatbot para resolver dudas de las tiendas en cualquier momento.

Predicción de demanda con IA para anticipar necesidades específicas por tienda.

Built With (Tecnologías usadas):

Frontend: React Native, CSS

Backend, IA e integraciones: Node.js, Python (TensorFlow), Firebase, Google Cloud Vision (tecnologías contempladas como futuras mejoras).

Built With

Share this project:

Updates