Reseña de Getron, proveedor de software de supply chain impulsado por AI

Por Léon Levinas-Ménard

Última actualización: abril, 2025

Getron, fundada en 2003 y posicionándose como “your Data & AI partner,” ofrece un conjunto de herramientas de software integradas destinadas a optimizar la gestión de inventario y supply chain. La plataforma abarca servicios prescriptivos, predictivos y diagnósticos—including transacciones automáticas de stock, forecast de precios y costos, y gestión de pedidos—todo entregado a través de una solución SaaS/PaaS nativa en la nube, basada en Microsoft Azure. Prometiendo una implementación rápida (tan rápido como dos semanas) y un ROI rápido, la solución de Getron se construye alrededor de una estructura de datos propietaria (GDS) y una Interfaz de Customización Masiva sin código diseñada para simplificar la configuración de reglas e integración con ERP. Sin embargo, una revisión crítica de los detalles disponibles públicamente revela que, aunque Getron promociona la toma de decisiones impulsada por AI y su explicabilidad (xAI), sus divulgaciones técnicas permanecen vagas respecto a los algoritmos subyacentes y métodos de optimización que sustentan sus afirmaciones.

Antecedentes e Historia de la Empresa

Según su perfil de LinkedIn, Getron fue fundada en 2003 y se identifica a sí misma como un “Data & AI partner” de múltiples industrias que atiende a los sectores de comercio minorista, salud, manufactura, energía y automotriz¹. Aunque algunas búsquedas en línea sugieren posibles pistas de adquisiciones, la evidencia disponible públicamente no confirma ningún evento de adquisición significativo en la historia de la empresa.

Descripción General del Producto y Funcionalidad

Getron comercializa un conjunto integrado de Servicios de AI para abordar diversos desafíos en la gestión de inventario y supply chain:

Getron PST (Transacciones de Stock Prescriptivas): Diseñada para generar y ejecutar automáticamente órdenes de trabajo para el movimiento de stock entre almacenes, proveedores y tiendas, con una tecnología “xAI‑powered” que explica las decisiones subyacentes².
Getron ARE (Entidades con Recomendación de Acción): Se centra en la optimización de markdown, estrategias de compra repetida y recomendaciones de eliminación de productos.
Getron PBD (Diagnósticos Predictivos de Negocio): Proporciona diagnósticos predictivos basados en múltiples KPI y perspectivas impulsadas por paneles de control.
Getron PSP (Planificación Prescriptiva de Supply Chain): Proporciona planificación a largo plazo de supply chain con forecast de demanda y análisis de escenarios.
Getron PRIX (Costos y Precios Prescriptivos): Realiza forecast de costos, demanda y precios simultáneamente, incorporando la elasticidad de precios y efectos estacionales.
Getron OMP (Gestión y Planificación de Pedidos): Optimiza los flujos de trabajo de pedidos e integra con los sistemas ERP de los clientes.

Tecnología y Arquitectura

Getron enfatiza un modelo de entrega flexible y nativo en la nube basado en los principios de SaaS/PaaS. Toda la solución se aloja en Microsoft Azure, prometiendo un despliegue rápido y una reducción de las inversiones en hardware³⁴. Una afirmación tecnológica clave es el uso de una “Getron Data Structure (GDS)” propietaria que transforma los datos sin procesar para un procesamiento eficiente, supuestamente reduciendo la necesidad de equipos de ciencia de datos especializados. Además, la Interfaz de Customización Masiva (MCI) se comercializa como una plataforma sin código que permite a los clientes establecer reglas de negocio personalizadas e integrarse sin problemas con sistemas ERP de terceros, aunque se han revelado pocos detalles técnicos de implementación⁵.

Modelo de Despliegue e Implementación

Los materiales de marketing destacan la capacidad de Getron para alcanzar un “go live in 2 weeks” con un ROI que se obtiene en tan solo 2 meses. La solución completa se entrega a través de un modelo basado en la nube que elimina las instalaciones on‑premises y aprovecha las características de seguridad y rendimiento de Azure. Este enfoque de implementación rápida contrasta con las implementaciones empresariales tradicionales, más lentas, aunque las promesas vienen acompañadas de la advertencia de una evidencia técnica disponible públicamente limitada que respalde tales plazos acelerados⁴.

Análisis de los Componentes de AI, ML y Optimización

Getron afirma que su plataforma aprovecha la inteligencia artificial para generar órdenes de trabajo accionables, forecast avanzado de demanda y optimizar los niveles de inventario utilizando enfoques de multi‑modelo. Se destaca el uso de “explainable AI (xAI)” como un medio para proporcionar transparencia en la lógica de decisión. Sin embargo, un examen más detallado revela varios puntos escépticos:

Metodologías Vagas: A pesar de las frecuentes referencias a AI/ML, se proporciona poca información detallada sobre los algoritmos específicos, arquitecturas de modelos o técnicas de optimización en uso.
Requisitos de Datos vs. Afirmaciones: Existe un conflicto aparente entre las afirmaciones de operación efectiva con datos históricos mínimos y las recomendaciones que sugieren el uso de al menos dos años de datos para capturar la estacionalidad.
Enfoque de Optimización: Aunque el sistema supuestamente aborda la optimización de inventario, estrategias de markdown y recomendaciones de costos/precios, no queda claro si estos se basan en algoritmos dinámicos y sofisticados de ML o simplemente en métodos heurísticos y estadísticos.

Ofertas de Empleo y Stack Tecnológico

La información de la página de carreras de Getron enfatiza una cultura laboral ágil y remota con un equipo diverso, pero proporciona escasos detalles sobre el stack tecnológico subyacente. Pistas indirectas de fuentes de terceros sugieren el uso de tecnologías web estándar (HTML5, Apache Server, etc.), pero no se revelan detalles específicos sobre los lenguajes de programación del backend o bibliotecas de AI/ML⁶.

Getron vs Lokad

Se observa un contraste claro al comparar la oferta de Getron con la plataforma de supply chain cuantitativa bien documentada de Lokad. Mientras que Getron promociona un conjunto integrado, de rápida implementación, basado en una estructura de datos propietaria y una interfaz de configuración sin código, sus divulgaciones técnicas permanecen limitadas y sus fundamentos de AI/ML en gran medida sin verificación. En contraste, Lokad—fundada en 2008—ha seguido una evolución rigurosa y basada en la investigación en la optimización de supply chain. La plataforma de Lokad aprovecha un lenguaje específico de dominio personalizado (Envision) para construir apps de optimización hechas a la medida y emplea forecast probabilístico avanzado, técnicas de deep learning e incluso programación diferenciable para impulsar decisiones en tiempo real y de alta precisión⁷. Donde Getron enfatiza un ROI rápido y la simplicidad, Lokad invierte en construir un enfoque completamente transparente, modular y matemáticamente fundamentado para la automatización de decisiones en supply chain, aunque a costa de exigir una mayor experiencia técnica a sus usuarios.

Conclusión

Getron presenta una visión atractiva con su conjunto integrado de servicios impulsados por AI dirigidos a transformar la gestión de inventario y supply chain, prometiendo un despliegue rápido y mejores resultados operativos. Sin embargo, la reseña revela importantes lagunas en la transparencia técnica respecto a sus metodologías de AI/ML y optimización. En comparación con plataformas tecnológicamente maduras como Lokad—que demuestran un compromiso profundo y respaldado por la investigación con la optimización Supply Chain Quantitativa—el enfoque de Getron puede ofrecer facilidad de implementación, pero carece de detalles verificables. Las empresas que consideren Getron deberían sopesar los beneficios de una implementación ágil frente a la necesidad de una base tecnológica robusta y claramente articulada, y podrían beneficiarse de una validación técnica independiente adicional antes de su adopción a gran escala.