Esta semana quiero comenzar una práctica: documentar los avances que vamos teniendo en UGPS, reflexionar sobre el proceso y compartir aprendizajes que quizás puedan servirle a otra persona que esté construyendo producto, empresa o tecnología en LATAM.
Primero sistemas, después inteligencia artificial
Uno de los temas que he estado pensando durante estas semanas es cómo abrir parte de nuestras herramientas internas hacia nuestros clientes. Hemos recibido algunas solicitudes para incorporar funcionalidades que hoy usamos dentro de nuestro propio backoffice, como el sistema de tickets, la gestión de empresas y la gestión de contactos, que los clientes han visto que ocupamos y han pedido ocuparlas ellos. Son herramientas que internamente nos han ayudado mucho a ordenar la operación, y que algunos clientes también podrían valorar dentro de Atlas.
Le he dado varias vueltas a esta idea porque siento que existen, de alguna forma, dos carreteras tecnológicas avanzando en paralelo.
Por un lado está la carretera que vemos mucho desde Silicon Valley: empresas construidas directamente sobre inteligencia artificial, con procesos muy automatizados, datos bien estructurados y herramientas conectadas entre sí. Un ejemplo de esto es Deepline, una plataforma que integra herramientas de prospección y que incluso se puede usar junto a herramientas como Claude Code. En ese contexto, incorporar IA sobre los procesos comerciales o de operación parece muy natural, porque la infraestructura de datos ya existe.
Pero esa no siempre es la realidad de muchas empresas en Latinoamérica. Desde que estoy más involucrado en el área comercial, he podido ver otra carretera: empresas que venden, crecen y les va bien y muy bien, pero que todavía no tienen los sistemas adecuados para ordenar sus datos, sus procesos y su operación diaria.
Y ahí aparece una reflexión importante. Hablar de IA para alertar, recomendar o automatizar decisiones suena muy atractivo, pero si los datos no están en ningún sistema, o están repartidos entre planillas, WhatsApp y correos , la IA no tiene una base real sobre la cual trabajar. Antes de construir inteligencia sobre los datos, primero hay que tener un lugar donde esos datos existan de forma ordenada.
Por eso hemos decidido empezar a probar este camino dentro de Atlas. Como hoy ya tenemos modelos de tickets, empresas y contactos funcionando en nuestro backoffice, el costo de llevar parte de esa lógica al producto es relativamente bajo. La idea es validar si estas herramientas también pueden ayudar a nuestros clientes a ordenar mejor su operación, antes de pensar en capas más avanzadas de automatización o inteligencia artificial.
En el fondo, mi hipótesis es simple: para muchas empresas de nuestra región, el primer paso hacia la IA no es necesariamente tener un agente inteligente tomando decisiones, sino construir primero los sistemas donde la información viva, se mantenga actualizada y pueda ser usada. ¿Donde ocupamos IA? En el desarrollo de estos modelos que nos permite hacerlos muy rápido y que antes seria imposible.
Producto: Atlas sigue tomando forma
Durante las últimas semanas hemos continuado con el desarrollo de Atlas, nuestra nueva plataforma conectar el trabajo en terreno. Hoy ya tenemos integrado más del 90% de nuestros clientes en la nueva plataforma, de forma exitosa. Para nosotros esto es un hito importante, porque no se trata solo de desarrollar una nueva tecnología, sino de migrar operación real, con clientes activos, datos, vehículos, usuarios y procesos que no pueden detenerse.
En esta etapa el trabajo ha estado enfocado principalmente en migrar clientes, integrar funcionalidades que todavía faltaban, ajustar detalles operativos y cerrar brechas entre lo que ya funcionaba en la plataforma anterior y lo que queremos que Atlas haga mejor. De echo esta semana es clave, ya que pretendemos migrar los últimos clientes que quedaban planificados.
Dentro de lo que falta lanzar esta semana, estamos trabajando en:
Puntos de interés: para marcar zonas relevantes en el mapa, como faenas, patios, clientes, puntos de carga, zonas restringidas o lugares frecuentes de operación.
Reportes sobre el mapa: estamos revisando cómo mostrar mejor la información para que sea útil, visual y accionable para los usuarios.
Aplicación móvil: seguimos corrigiendo bugs y mejorando la experiencia, porque para muchos clientes la operación ocurre en terreno y no solamente desde un computador, ya que comprendemos que una gran parte de usuarios la ocupa.
Alertas: estamos trabajando en una nueva forma de gestionarlas, buscando que sean más económicas, más flexibles y que nos permitan tener mayor control sobre estas y los costos operacionales.
Un aprendizaje importante en esta etapa ha sido que construir una plataforma no es solamente agregar funcionalidades, deben ser pensadas para no hacer un "Frankenstein" de producto. También es pensar en costos, escalabilidad, soporte, experiencia de usuario y mantenimiento futuro. Nuestra idea es desplegarnos en terreno para levantar insight para la plaforma.
Crecimiento: pilotos pagados, ferias y prospección más inteligente
En crecimiento, ya tenemos armado el pipeline comercial dentro de nuestro backoffice y estamos trabajando con varios negocios importantes en etapa de piloto, los mas grandes desde que comencé UGPS! así que se vienen varias cositas este año. Algo relevante es que han sido pilotos pagados, lo que cambia bastante la calidad de la conversación: hay mayor compromiso, más seriedad en el proceso y personas realmente interesadas en resolver un problema concreto, ya que en la mayoría de los casos se requiere un inversión importante en hardware para implementar el proyecto, entonces es necesario asegurarse que es lo que buscan nuestros clientes.
Esta semana también estoy preparando los contactos para Exponor, la feria mas importante para la industria minera en LATAM. Algo que me parece importante destacar es que, incluso en un mundo cada vez más digital, asistir a ferias sigue siendo valioso. Nos permite mostrar el producto, hacernos conocidos, posicionarnos como una alternativa y, sobre todo, conversar directamente con usuarios finales para entender mejor sus necesidades.
Al evaluar en qué ferias participar, estoy considerando varios factores: cantidad de visitantes, duración del evento, tipo de público, costo de participación y potencial real de generar conversaciones comerciales relevantes. No se trata solo de estar presente, sino de elegir bien dónde invertir tiempo y recursos, ya que siempre son escasos.
Para preparar Exponor estoy probando Hermes, una herramienta que estamos usando internamente para automatizar parte del proceso de investigación comercial. Escaneamos la lista completa de empresas expositoras y las estamos investigando una por una. A partir del nombre de cada empresa, Hermes busca información pública en internet, identifica perfiles de LinkedIn de las compañías y, en muchos casos, también encuentra contactos y correos para poder iniciar conversaciones.
La idea es contactar durante esta semana a las personas más relevantes, invitarlas a visitarnos en el stand y coordinar reuniones que nos permitan establecer nuevas conexiones en minería. Este proceso nos ayuda a llegar mejor preparados, con más contexto y con una estrategia más clara para aprovechar la feria.
También hemos reducido gastos en marketing, especialmente en Google Ads. Hasta ahora no hemos visto una caída importante en la cantidad de leads, lo que nos permite cuestionar mejor qué canales realmente están generando valor. Seguimos recibiendo oportunidades comerciales y el siguiente desafío es automatizar mejor el flujo de inbound, especialmente para clientes SMB, de manera que podamos responder más rápido, calificar mejor y escalar el proceso comercial sin depender tanto de gestión manual.
IA: acelerar el desarrollo antes de llevarla al producto
Quiero dedicar un apartado especial a la inteligencia artificial, porque creo que ha sido uno de los cambios más relevantes en nuestra forma de trabajar.
Si bien todavía no hemos incorporado IA como una funcionalidad final para que los clientes puedan interactuar directamente con ella dentro de Atlas, sí la hemos integrado en nuestro trabajo diario, especialmente en el área de producto y desarrollo.
Hoy estamos usando herramientas como Codex y Claude Code, para acelerar la construcción del producto, revisar código, resolver problemas técnicos y avanzar con mayor velocidad en funcionalidades que antes nos habrían tomado mucho más tiempo.
En nuestro caso, su mayor valor inicial ha estado en mejorar la forma en que construimos: nos ayuda a avanzar más rápido, probar ideas, corregir errores y entregar mejores resultados en menos tiempo. Por ahora el foco está en usarla internamente para construir una plataforma más completa, estable y útil.
El aprendizaje de esta semana: antes de acelerar con IA, muchas empresas en LATAM necesitan construir la carretera donde esa IA pueda avanzar.