GEP Boosts AI-Powered Supply Chain, Processing 1B Events per Month

GEP es una empresa especializada en soluciones de cadena de suministro y compras que quiere aprovechar todo el potencial de la IA, y depende de los datos en tiempo real para el día a día de sus operaciones. Anteriormente, la empresa utilizaba un procesamiento por lotes trimestral, que retrasaba la elaboración de informes y la toma de decisiones para sus clientes. 

«Para una empresa de cadena de suministro como GEP, no es viable ofrecer información con un día de retraso. Hay que tomar muchas decisiones rápidamente para garantizar que los datos se entregan a tiempo», afirma Nithin Prasad, Senior Engineering Manager de GEP Worldwide.

Una solución técnica que cumplía 5 requisitos fundamentales del negocio 

Para dar respuesta a los retos que planteaba su infraestructura de datos y el gran coste de los retrasos en el tiempo de procesamiento, GEP debía encontrar una alternativa a sus antiguas pipelines de suministro de datos y el entorno autogestionado de Apache Kafka®. El equipo de Prasad decidió adoptar la plataforma de streaming cloud-native totalmente gestionada de Confluent para conectar los sistemas operativos, analíticos y de IA en toda su arquitectura de datos.

El cambio a Confluent se debió a cinco requisitos del negocio: fiabilidad, escalabilidad, precios, almacenamiento y el factor humano de la interacción con el cliente. «Confluent es la mejor opción para nosotros en esos cinco aspectos», asegura Prasad. «En cada interacción con los clientes que hemos tenido, siempre hemos recibido comentarios positivos».

Algo especialmente importante para Prasad fueron los conectores prediseñados y totalmente gestionados de Confluent, que eliminaban la necesidad de crear integraciones personalizadas. Como resultado, el equipo de Prasad pudo reducir la expansión de las pipelines y las conexiones punto a punto, lo que simplificó la gestión de las pipelines de datos y permitió a los desarrolladores centrarse en la creación de funciones esenciales para el negocio en lugar de en la microgestión de la logística de datos.

El suministro continuo de datos de Confluent permitió a GEP crear pipelines de datos fiables que conectaban todos sus sistemas, incluso los sistemas de almacenamiento de datos más importantes del negocio.

Escalabilidad e integración perfectas entre sistemas

Inicialmente, GEP procesaba 500.000 eventos en un solo cluster. Tras adoptar Confluent, la empresa pasó rápidamente a gestionar mil millones de eventos al mes en varios clusters sin ninguna pérdida de datos. Este salto en la escalabilidad garantizó el funcionamiento de los 500 microservicios de GEP sin problemas ni imprevistos. «Cada dato que fluye a través de GEP pasa por Confluent», afirma Prasad.

Gracias a la compatibilidad multi-cloud de Confluent, GEP integró los datos en tiempo real de varios sistemas, como SQL Database, MongoDB y Elasticsearch, directamente en su pila de IA. Estos streams de datos en tiempo real permitieron a GEP predecir las interrupciones con 30 minutos de antelación, un 1400 % más de margen de respuesta que los 2 minutos de los que disponían anteriormente. Este enfoque proactivo en la prevención de interrupciones fue clave para minimizar los períodos de inactividad y mejorar el acceso a los datos para sus clientes, que ayudó a aumentar las puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT) de GEP.

Al adoptar la plataforma de streaming de datos totalmente gestionada de Confluent, GEP redujo tanto sus costes como el tiempo que debían dedicar al mantenimiento. La automatización de tareas como la supervisión de la infraestructura también permitió a los equipos de GEP centrarse en crear nuevas funciones, lo que ayudó a optimizar la asignación de los recursos.

El impulso a la innovación de la IA generativa con el streaming de datos en tiempo real

Prasad explica que las soluciones de GEP basadas en la inteligencia artificial dependen de los datos en tiempo real. En una línea similar, afirmó que «Confluent se adapta perfectamente a nuestro stack de datos. Está integrado de forma nativa con los servicios de Azure Open AI y otros modelos GPT».

GEP ha logrado integrar la IA en sus operaciones diarias de forma muy satisfactoria. Lo que empezó como un proyecto interno —entre distintos equipos y la dirección del negocio— basado en la IA ha evolucionado hasta convertirse en un chatbot de IA generativa que proporciona resúmenes de documentos y datos, y puede identificar y alertar sobre riesgos en operaciones de adquisición y de la cadena de suministro para los clientes.

GEP también ofrece la posibilidad a sus clientes de crear sus propias herramientas utilizando IA generativa, simplemente escribiendo en lenguaje natural. Con las pipelines de datos en streaming en tiempo real de Confluent, GEP puede alimentar a los modelos con contexto en tiempo real, lo que les permite responder a las necesidades específicas y actuales de sus usuarios y dar respuesta a los retos específicos a los que se enfrentan cada uno de ellos. «Esto supone una gran ventaja para los clientes de GEP, y ha mejorado enormemente la experiencia de usuario, la experiencia del cliente y las puntuaciones CSAT», destaca Prasad. 

Es fundamental disponer de los datos correctos en el formato correcto y en el momento correcto. En palabras de Prasad: «El suministro de datos es tan importante como el machine learning. Todo lo que estamos haciendo con la IA solo es posible si tenemos los datos adecuados. Y ahí es donde Confluent nos ayuda de verdad». 

Al asesorar a otras empresas sobre la selección de una plataforma de streaming de datos, Prasad recomienda elegir «un socio que te acompañe en un proceso de varios años» y hace hincapié en la importancia de asegurarse que los valores del negocio estén alineados con las interacciones con los clientes.

Al transformar su capacidad de gestión de los datos con Confluent, GEP ahora ofrece a sus clientes soluciones basadas en IA más rápidas, fiables y escalables.

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