GGia | Devpost

La Inspiración

Nuestra inspiración nace de una pregunta simple que esconde una gran complejidad de una logística enorme: ¿cómo llega esa comida a la bandeja de tu avión? En nuestra investigación, descubrimos un mundo de procesos desconectados y una alarmante falta de análisis de datos de catering aéreo. Vimos empresas multimillonarias operando con "intuición" en lugar de "inteligencia". Aspectos tan importantes como lo es la merma que puede volverse un costo significativo y que aquellos datos caóticos pudiéramos darle un propósito para ahorrar dinero y ser la opción número uno de los clientes más estratégica.

¿Qué hace GG IA?

Esta herramienta es la solución para perder aquellos datos que nos pueden servir para tomar decisiones más inteligentes y aprovechar la inteligencia artificial y los LLMs que trabajan y automatizan nuestros procesos bajo un conjunto de datos y de fácil acceso. También implementamos tickets y descargas de reportes y archivos PDF al sistema con un informe formal y profesional de los vuelos y productos abarcados en el vuelo.

¿Cómo lo construimos?

Se enfoca en diseñar un proceso digitalizado:

Mapeo del proceso, empleando un ciclo de vida9 que unifica las 3 fuentes de datos del inventario. Tambien creamos el dashboard que permite al operario ver los datos del vuelo y su personal. ## Desafíos que Enfrentamos Para la demo, simulamos el motor de IA. En la arquitectura real, este módulo toma los datos de "productos dados de baja" (merma real post-vuelo) y los cruza con la ruta y la hora, alimentando un modelo de regresión simple para predecir con mayor exactitud la demanda del siguiente vuelo similar. ## Logros de los que Estamos Orgullosos Fue tentador prometer un LLM que lo resolviera todo. El desafío fue mantenernos enfocados. En lugar de una "caja negra", nos centramos en crear un flujo de datos limpio y confiable. Aprendimos que una IA es tan buena como los datos que la alimentan, y nuestro primer trabajo era limpiar la casa y poner los datos en orden. ## Lo que Aprendimos El aprendizaje clave fue que la merma es solo el síntoma; el problema real es la falta de un sistema nervioso central que conecte las operaciones. Descubrimos que al resolver un problema de proceso interno (optimizar el stock), estábamos creando una poderosa herramienta de valor externo: datos concretos para mejorar drásticamente las negociaciones entre la empresa de catering y las aerolíneas. ## ¿Qué sigue para GG IA? El siguiente paso es la integración total. Planeamos desarrollar una API robusta que conecte GG IA directamente con los sistemas de reserva de las aerolíneas y, crucialmente, con los proveedores de alimentos. Esto permitirá no solo predecir la demanda, sino también automatizar las órdenes de compra basadas en esa predicción, optimizando el stock a un nivel que hoy es imposible y abriendo la puerta a negociar mejores costos por volumen.