YPF usa inteligencia artificial para ofrecer precios más bajos en horas nocturnas

Horacio Marín, presidente y CEO de YPF, inauguró oficialmente hoy la Sala Real Time Intelligence Center (RTIC) dedicada a su negocio de combustibles, que promete, a través del uso de la inteligencia artificial, transformar la forma en que la empresa opera, toma decisiones y se relaciona con el mercado de los combustibles, su principal fuente de ingresos.

La sala funciona en la sede de la petrolera en Puerto Madero como una torre de control que permite monitorear y gestionar en tiempo real cada eslabón de la cadena de valor de los combustibles: desde la salida de los camiones en las refinerías, pasando por el abastecimiento de las estaciones de servicio, hasta la venta final al consumidor, incluida la comercialización de productos en las tiendas Full. Lo que antes era una operación segmentada y con reportes diferidos, hoy se consolida en una visión integral y dinámica del negocio.

La nueva tecnología le permitirá a la petrolera implementar un sistema de precios dinámicos en tiempo real, conocido como micro pricing, en su red de 1.680 estaciones distribuidas en todo el país. De esa manera, se dispondrán precios más bajos de las naftas y gasoil en horarios nocturnos, cuando baja la demanda, para estimular una mayor eficiencia en el flujo de vehículos en las estaciones de servicio.

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El corazón digital de YPF

Ahora YPF puede ver en vivo las ventas de sus 1.680 estaciones de servicio y 1.090 tiendas Full en todo el país, tanto del canal minorista como del mayorista. Pero la novedad no es solo la inmediatez, sino también la profundidad del análisis. La información ya no se limita a volúmenes por estación: hoy es posible identificar qué manguera de qué surtidor vende más, y en qué horarios, o el detalle de las 22 mil hamburguesas, 90 mil cafés y 15 mil alfajores que la petrolera vende al día en todo el país.

La inteligencia desplegada en esta sala va más allá del monitoreo. Cada variable está cruzada con datos históricos, comparativos contra el mes anterior, el mismo período del año pasado, y también frente a los objetivos presupuestados. Y todo, al alcance de un clic.

Uno de los objetivos centrales de la aplicación de la tecnología es la mejora de la experiencia del cliente con servicios especializados. Algunas de las ideas, por ejemplo, son bajar el promedio del tiempo de carga de combustible de los actuales 10 minutos en promedio a 7, o colocar heladeras junto a los surtidores para vender productos sin necesidad de ingresar a la tienda.

Otras cuestiones centrales que se mejorará con la IA es la logística de más de 2.000 camiones cisterna que YPF despliega a lo largo y ancho del país, de manera de evitar los quiebres de stock en la red estaciones de servicio.

Cómo se usan las cámaras inteligentes

Uno de los desarrollos más innovadores que permite la sala RTIC es el cálculo del market share de YPF en tiempo real, que se ubica en torno al 55%, algo que hasta hace poco solo se conocía con semanas de atraso.

Para recabar mayor información, la petrolera nacional implementó un sistema de cámaras con inteligencia artificial en estaciones clave del país que -aseguran- no graban ni almacenan video, sino que procesan la imagen en vivo y solo transmiten los datos relevantes.

El sistema —basado en modelos de computer vision y algoritmos tipo YOLO (“You Only Look Once”)— cuenta y clasifica los vehículos que circulan por avenidas, rutas y accesos. Así, la compañía puede estimar el volumen total del mercado de combustibles —diferenciando autos, motos y camiones— y comparar su propia participación contra ese dato en tiempo real. “Hoy podemos saber cuánto es nuestro market share diario en Argentina a las 10 de la mañana”, explicó un directivo durante una visita a la sala RTIC de la cual participó +e.

Optimización operativa y predictiva

La sala también alberga un sofisticado sistema de planificación de abastecimiento basado en machine learning, desarrollado en Python y otras herramientas de inteligencia artificial. Este sistema predice las ventas mensuales con tal precisión que, en las comparaciones entre las proyecciones del modelo y las ventas reales, las diferencias son mínimas. El algoritmo tiene en cuenta feriados, comportamiento de consumo por zonas y miles de variables más, que harían inviable el mismo análisis con intervención humana.

Además, el modelo puede simular más de mil millones de combinaciones de variables para ayudar en decisiones críticas, como fijación de precios y estrategias comerciales. Incluye aspectos como la experiencia del cliente, el comportamiento de la competencia, eficiencia operativa y demanda proyectada.

La Sala Real Time Intelligence no es solo un centro de datos. Permite tomar decisiones basadas en datos actuales y precisos, y ajustarlas al instante. También redefine procesos internos, antes basados en la intuición o en cifras desfasadas, ahora orientados por evidencia concreta y en tiempo real.