Revisión de RELEX Solutions, proveedor de software de Supply Chain Planning

Por Léon Levinas-Ménard
Última actualización: Septiembre, 2025

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RELEX Solutions ofrece una plataforma SaaS unificada para la planificación minorista y de supply chain que abarca demand forecasting/sensing, reposición y asignación, planificación de surtido y espacio, fijación de precios y promociones, optimización de la fuerza laboral y—desde 2024—planificación y programación de la producción aguas arriba mediante su adquisición de Optimity. Los materiales públicos de ingeniería y de socios indican una arquitectura de microservicios desplegada en Kubernetes a través de centros de datos operados por RELEX y en la nube pública (principalmente Azure), con un núcleo de procesamiento en-memoria, IaC basado en Terraform, y un ecosistema que incluye Kafka y Snowflake. La empresa publica una Monitoring API (OAuth2/OpenAPI) para el estado de ejecución de archivos y tareas; las APIs de producto más amplias no son públicas. RELEX afirma utilizar forecasting basado en machine-learning y un Motor de Reglas de Negocio configurable, y en 2024 introdujo “Rebot”, un asistente basado en GPT-4 para el acceso conversacional a los datos de planificación. Estudios de caso describen despliegues piloto y luego en oleadas, con primeras implementaciones en aproximadamente 4–5 meses, enfatizando “configure, don’t code.” Desde su fundación en 2005 en Finlandia, RELEX ha recaudado rondas sucesivas de Summit Partners, TCV y Blackstone; las adquisiciones incluyen Galleria (2016), Zenopt (2019), Formulate (2022), Athena Retail (2022) y Optimity (2024). Las afirmaciones técnicas sobre los internos de forecasting y optimización permanecen en gran medida no divulgadas en la documentación pública.

Visión general de RELEX

A simple vista, RELEX se posiciona como una suite de “planificación minorista unificada” que abarca la planificación de tiendas/centros de distribución aguas abajo hasta la programación de la producción aguas arriba (post-Optimity), con entrega en modalidad SaaS multi-inquilino123. Los módulos productizados cubren demand forecasting, reposición, surtido/espacio, precio/promoción, fuerza laboral y planificación de la producción1452.

La descripción pública de la plataforma destaca Kubernetes/microservices, despliegue híbrido (centros de datos RELEX y Azure/GCP), computación en-memoria y IaC con Terraform; materiales de socios y ofertas de empleo corroboran Kafka/Snowflake y almacenes de datos mixtos (ClickHouse/BigQuery/PostgreSQL) para varios equipos678191011. La integración se realiza a través de archivos y REST, con una Monitoring API documentada (OAuth2) para rastrear el estado de ingesta y de las tareas de planificación; un ejemplo en GitHub ilustra su uso11213. Las afirmaciones de seguridad incluyen atestaciones ISO 27001 y SOC 2, y una política de gobernanza de IA (2025)1415.

Las características de IA se presentan a un alto nivel (forecast basado en ML; Motor de Reglas de Negocio configurable). La IA generativa se incorpora a través de Rebot, construido explícitamente sobre GPT-4/Azure OpenAI, descrito como una capa conversacional privada/segura para los datos de RELEX16171819.

Los patrones de entrega en estudios de caso muestran fases piloto y oleadas por categoría/ubicación, con múltiples ejemplos que citan aproximadamente 4–5 meses hasta la primera implementación en vivo20212223.

Historia corporativa: fundada en 2005 (linaje Aalto), subsidiaria en EE. UU. en 2016, financiamiento importante 2015–2024 (Summit, TCV, Blackstone), adquisiciones 2016–2024 (Galleria, Zenopt, Formulate, Athena Retail, Optimity)24252627282930313233453423.

RELEX Solutions vs Lokad

Enfoque para el modelado y la transparencia. RELEX enfatiza las aplicaciones configurables con un Motor de Reglas de Negocio y forecast basado en ML, pero publica detalles técnicos limitados sobre los algoritmos de forecasting, formulaciones de optimización o APIs públicas de planificación más allá de una Monitoring API11217. Lokad expone una plataforma programática construida en torno a su lenguaje específico de dominio Envision para codificar forecast probabilístico y optimización de decisiones de forma explícita, posicionándose como un flujo de trabajo de caja blanca y centrado en el código donde cada transformación es inspeccionable y auditada3536.

Mecánica de decisiones. Los materiales de RELEX destacan “configure, don’t code” (configura, no programes), con control de políticas basado en reglas y módulos de aplicación (reposición, surtido/espacio, precio/promoción, fuerza laboral, producción)11742. Lokad se centra en el forecast probabilístico (distribuciones completas de la demanda) que alimenta una optimización centrada en la decisión (por ejemplo, líneas de compra/transferencia clasificadas por ROI), unificando el forecasting y la optimización en una única cadena que apunta a objetivos financieros3536.

Posicionamiento de la IA. Rebot de RELEX utiliza GPT-4 para acceso conversacional a los datos de planificación1819. La postura de IA/ML de Lokad está integrada en su pila de forecasting/optimization (por ejemplo, deep learning, differentiable programming) en lugar de una capa de asistencia de chat; su énfasis es que la “IA” debe permanecer auditada dentro del DSL y los dashboards3536.

Arquitectura. Ambos son cloud-first. RELEX documenta Kubernetes/microservices y multi-cloud (notablemente Azure) con procesamiento en-memoria y un ecosistema Kafka/Snowflake6781910. Lokad ejecuta una pila multi-inquilino en Azure con un motor de ejecución personalizado (“Thunks”) y almacenamiento basado en eventos, minimizando las dependencias de terceros y exponiendo su lógica a través de Envision en lugar de interfaces gráficas de usuario específicas del producto36.

Apertura y APIs. RELEX publica una Monitoring API; las APIs centrales de planificación/optimización no están documentadas públicamente1213. La “apertura” de Lokad se manifiesta a través del propio DSL (las soluciones se entregan como código que el cliente puede leer, versionar y extender) en lugar de amplios endpoints REST36.

Posición organizacional. RELEX se expandió mediante una financiación de riesgo sustancial y adquisiciones para ampliar su suite2628302. Lokad reporta un crecimiento orgánico, sin adquisiciones, y se centra en una única plataforma integrada35.

Conclusión: RELEX = suite estilo APS con configuración prioritaria, con runtime moderno, divulgación algorítmica limitada y una capa de chat basada en GPT-4; Lokad = plataforma de optimización probabilística de caja blanca y DSL-first donde el modelo es código explícito. La elección depende de si un equipo prefiere una suite productizada configurable o un entorno de optimización programable.

Cronología y capital de la empresa

  • Fundación e identidad. 2005, Finlandia—orígenes en la Universidad Aalto (Kärkkäinen, Småros, Falck)24. Entidad en EE. UU. incorporada en abril de 201625.
  • Financiamiento. Minoritario de Summit Partners (2015) y seguimiento (2017)2627; TCV $200M (2019)2829; Blackstone Growth €500M a una valoración de €5B (2022)30; Blackstone y TCV incrementan participaciones al salir Summit (2024)31.
  • Adquisiciones. Galleria RTS (~2016)27; Zenopt (2019)3233; Formulate (2022)4; Athena Retail (2022)534; Optimity (2024)23.

Alcance del producto y documentación

  • Mapa de soluciones. Planificación/sensing de la demanda; reposición/asignación; surtido y espacio; precio y promociones; optimización de la fuerza laboral; planificación/programación de la producción (mediante Optimity)1452.
  • Seguridad y gobernanza. Afirmaciones de ISO 27001, SOC 2 (ISAE 3000); política de gobernanza de IA publicada en 20251415.
  • Integración. Soporte para ingesta de archivos + REST; Monitoring API (OAuth2) expone el estado de tareas/archivos para visibilidad operativa; código de cliente de muestra en GitHub11213.

Arquitectura y stack

  • Runtime. Microservices en Kubernetes (AKS); despliegue híbrido/multi-cloud que incluye centros de datos RELEX y Azure, y algunos en GCP; IaC con Terraform6781.
  • Datos/procesamiento. Computación en-memoria (según afirma el proveedor); alianzas con Kafka + Snowflake; las publicaciones hacen referencia a ClickHouse/BigQuery/PostgreSQL para necesidades específicas de cada equipo191011.
  • Observabilidad. Recolección sin servidor en Elastic para la telemetría de Microsoft 365 (caso de un socio)37.

Componentes de IA, ML y optimización

  • Forecasting/ML. RELEX indica un demand forecasting basado en ML sin revelar familias de modelos, características o benchmarks16.
  • Rules/optimización. Motor de Reglas de Negocio para “configure-don’t-code” (configura, no programes); detalles internos del lenguaje de reglas/solucionador no son públicos17.
  • Gen-AI. Rebot es un asistente basado en GPT-4 superpuesto sobre los datos de RELEX; la arquitectura (RAG, controles de acceso, auditoría) no se detalla públicamente1819.

Evaluación. El runtime moderno y la madurez en la entrega están bien evidenciados; la transparencia algorítmica sigue siendo baja en los materiales públicos (no se ofrecen especificaciones detalladas de modelos/solucionadores ni evaluaciones reproducibles).

Despliegue y lanzamiento

  • Patrones. Fases piloto → despliegue escalonado (“oleadas”) es común; múltiples casos citan ~4–5 meses hasta la primera implementación en vivo20212223.
  • Visibilidad operativa. La Monitoring API permite la automatización y comprobaciones de estado alrededor de los pipelines de ingesta y planificación1213.

Discrepancias y desconocidos

  • Año de fundación ocasionalmente reportado incorrectamente como 2006 en fuentes terciarias; fuentes primarias indican 200524.
  • Fecha de adquisición de Galleria se basa en la corroboración de notas de inversores27.
  • “Nunca tuvo una implementación fallida” y superlativos similares: afirmaciones de marketing sin verificación (sin auditorías independientes).
  • Detalles internos de la DB en memoria, solucionadores de optimización centrales y APIs públicas más amplias: no están documentados en fuentes públicas11217.

Conclusión

RELEX presenta una suite SaaS contemporánea basada en Kubernetes que se ha expandido funcionalmente mediante adquisiciones e inversión, con señales creíbles de escalabilidad operativa (nube híbrida, IaC, ecosistema de socios) y madurez en la entrega (de piloto a oleadas, monitoring API). Sin embargo, los detalles algorítmicos fundamentales para forecast y optimización permanecen opacos públicamente; las afirmaciones deben tratarse como plausibles pero no verificadas en ausencia de documentos técnicos, benchmarks, artefactos de código o APIs de planificación públicas. Para las organizaciones que priorizan un APS configurable y orientado a módulos con empaquetado empresarial—y que se sienten cómodas con una transparencia algorítmica limitada—RELEX resulta adecuado. Para equipos que buscan un modelado explícito y programable con matemáticas auditables y control a nivel de código sobre decisiones probabilísticas, el enfoque centrado en DSL de Lokad representa un camino materialmente diferente.

Fuentes

  1. RELEX — Tecnología de Plataforma (consultado 2025-09-02) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. RELEX PR — Adquiere Optimity (2024-01-03) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. DC Velocity — RELEX Solutions adquiere Optimity (2024-01-03) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. RELEX PR — Adquiere Formulate (2022-05-12) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. RELEX PR — Adquiere Athena Retail (2022-05-24) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. RELEX Careers Blog — Ingenieros Cloud Olli y Sid… (2021-09-21) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Polar Squad — Migración gestionada de Kubernetes (2024-11-07) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Microsoft / Pulse by Devoteam — Cómo SRE y Azure permiten una respuesta rápida… (2023) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. Snowflake — Listado de socios: RELEX ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Confluent — Página de socios: RELEX Solutions ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. RELEX Careers Blog — La vida tecnológica en RELEX: Backend (2019-09-05) ↩︎ ↩︎

  12. RELEX — Monitoring API (ejemplo OpenAPI) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. GitHub — relex/monitoring-api-demo ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. RELEX — Seguridad y Cumplimiento (ISO 27001, SOC 2) ↩︎ ↩︎

  15. RELEX — Política de Gobernanza de IA (2025-04) ↩︎ ↩︎

  16. RELEX — Acerca de (afirmación de ML forecast) ↩︎ ↩︎

  17. RELEX — El Motor de Reglas de Negocio: cómo la configurabilidad ofrece… ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. RELEX — Presentando Rebot (asistente GPT-4) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. DC Velocity — RELEX presenta el asistente de IA generativa Rebot (2024-04-25) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. Caso RELEX — Puestos: calidad y frescura ↩︎ ↩︎

  21. Caso RELEX — Musti Group ↩︎ ↩︎

  22. Caso RELEX — Bubbies (EE. UU.) ↩︎ ↩︎

  23. Caso RELEX — OXXO (2024) ↩︎ ↩︎

  24. Universidad Aalto — Alumni del Año 2023 (Småros, Falck, Kärkkäinen) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  25. Registro de Empresas de Georgia — RELEX SOLUTIONS INC ↩︎ ↩︎

  26. RELEX PR — Inversión de Summit Partners (2015-09-09) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  27. Summit Partners — Financiamiento adicional para RELEX (2017-09-12) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  28. RELEX PR — TCV realiza una inversión de $200M (2019-02-06) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  29. TechCrunch — La plataforma tecnológica de retail Relex recauda $200M de TCV (2019-02-06) ↩︎ ↩︎

  30. RELEX PR — Financiamiento liderado por Blackstone de €500M a una valoración de €5B (2022-02-17) ↩︎ ↩︎ ↩︎

  31. Blackstone — Blackstone y TCV aumentan su inversión en RELEX (2024-12-10) ↩︎ ↩︎

  32. RELEX PR — Adquiere Zenopt (2019-06-27) ↩︎ ↩︎

  33. CB Insights — Perfil de la empresa Zenopt (adquirida) ↩︎ ↩︎

  34. Athena Retail — RELEX adquiere Athena Retail (2022-05-24) ↩︎ ↩︎

  35. Lokad — Acerca de (antecedentes de la empresa, visión general de la plataforma) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  36. Lokad — ¿Por qué no Python? (razonamiento de la arquitectura/DSL, postura de caja blanca) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  37. Elastic Solutions — Arquitectura serverless de input para integrar los logs de Microsoft 365 en Elastic para RELEX Solutions (2023-07) ↩︎