BPO: IA y agilidad revolucionan la digitalización de menús
Una destacada compañía de software, líder en soluciones para la industria de servicios, identificó una oportunidad crítica para evolucionar el proceso de digitalización de menús de restaurantes para sus clientes, entre ellos Teleperformance, empresa líder en servicios de tercerización de procesos de negocio (BPO) para clientes como Uber Eats.
Contexto del Cliente
La visión de nuestro cliente era desarrollar una solución innovadora que pudiera ser implementada por empresas como Teleperformance para optimizar sus procesos de digitalización. Con un enfoque visionario, buscaban superar las limitaciones de los sistemas manuales existentes y proporcionar a sus clientes la capacidad de incorporar nuevos restaurantes a las plataformas de entrega de manera más rápida y eficiente.
El desafío
El desafío era crear una solución escalable y adaptable que pudiera manejar la diversidad de formatos de menús y responder a la creciente demanda del mercado de entrega de comida a domicilio. Esta solución debía ser lo suficientemente robusta para ser utilizada por grandes procesadores de datos como Teleperformance, pero también flexible para adaptarse a las necesidades de diversos clientes en la industria de servicios alimentarios.
Se identificaron varias áreas clave de oportunidad para impulsar la eficiencia y el crecimiento del servicio:
- Automatizar el proceso manual de transcripción de menús para reducir tiempos y errores.
- Mejorar la capacidad de procesamiento para incorporar nuevos restaurantes más rápidamente.
- Implementar una solución escalable para satisfacer la creciente demanda del mercado.
- Garantizar la consistencia y precisión de los datos digitalizados.
La Solución de Centraal
- Sistema de Análisis de Imágenes:
- Desarrollamos un backend basado en Google Cloud Functions que integra modelos de machine learning (OpenCV y Sklearn) para extraer información de las imágenes de menús.
- Esta solución permitió procesar automáticamente diversos formatos de menús, independientemente de su estructura o calidad de imagen.
- Reconocimiento Óptico de Caracteres:
- Implementamos el OCR de Google Cloud AI para convertir el texto de las imágenes en datos estructurados.
- Esto permitió una digitalización precisa y rápida de la información de los menús.
- Enfoque Ágil y MVP:
- Adoptamos una metodología ágil para desarrollar y refinar rápidamente un Producto Mínimo Viable.
- Realizamos iteraciones continuas basadas en feedback del cliente para optimizar la solución.
Centraal Studio diseñó e implementó una campaña de marketing digital que nos permitió validar nuestro producto rápidamente y con una inversión controlada. ¡Su enfoque innovador nos permitió tomar decisiones informadas y avanzar con confianza!
Proceso de Implementación Colaborativa
Se adoptó un enfoque ágil para desarrollar un Producto Mínimo Viable (MVP) que abordara el problema de la digitalización de menús. Mediante talleres de metodología Lean, se identificaron los requisitos clave y se priorizaron las funcionalidades esenciales. Se estableció un product backlog con tareas accionables para el equipo de desarrollo, que incluía expertos en machine learning, arquitectos de software y un agile coach.
Resultados y Beneficios
La implementación de nuestra solución impulsó la transformación del proceso de digitalización de Teleperformance:
- Reducción del 75% en el tiempo de digitalización de menús.
- Aumento significativo en la capacidad de procesamiento de nuevos restaurantes.
- Minimización de errores humanos, mejorando la consistencia y precisión de los datos.
- Mayor adaptabilidad para responder a la creciente demanda del mercado.
- Escalabilidad mejorada, permitiendo a Teleperformance expandir rápidamente su servicio.
Implementamos una solución utilizando OpenCV para el análisis de imágenes y Sklearn para el aprendizaje automático. El backend se desarrolló con Google Cloud Functions, aprovechando su capacidad serverless. El OCR de Google Cloud AI se empleó para el reconocimiento de texto, mientras que Angular se utilizó para crear una interfaz de usuario. Todo el proceso fue gestionado con Jira, asegurando una colaboración eficiente y un desarrollo iterativo.