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Vekia es una aplicación en la nube para prever demanda, gestionar inventario y reponer existencias. Calcula propuestas de pedido, identifica riesgos de faltantes, supervisa flujos logísticos y conecta estas funciones con los sistemas transaccionales existentes del cliente. Sus aplicaciones incluyen reposición minorista y suministro de recambios. (1, 7, 8)
Puntuación global de supply chain: 5,0/10.
| Dimensión | Puntuación |
|---|---|
| Profundidad en supply chain | 5,6/10 |
| Sustancia de las decisiones y la optimización | 5,8/10 |
| Integridad del producto y la arquitectura | 4,2/10 |
| Transparencia técnica | 5,0/10 |
| Seriedad del proveedor | 4,4/10 |
Vekia aborda decisiones concretas de pedido y reconoce expresamente incertidumbre tanto en demanda como en tiempos de entrega. Sus casos de clientes informan de una automatización considerable. La cuestión técnica pendiente es hasta dónde entran esas incertidumbres en el cálculo económico entre productos y ubicaciones. La investigación pública revela formulaciones más restrictivas que la promesa actual de optimización máxima para cualquier supply chain o volumen de datos. (2, 8, 5)
La continuidad empresarial también preocupa de forma inmediata. El 28 de septiembre de 2026, el tribunal mercantil de Lille Métropole rescindió el plan de salvaguarda de Vekia y abrió un procedimiento de reorganización supervisada judicialmente, o redressement judiciaire. El periodo de observación llega hasta el 28 de marzo de 2027. Para un servicio que calcula decisiones recurrentes de reposición, la continuidad de alojamiento, soporte y mantenimiento de modelos debe formar parte de la compra junto con el rendimiento numérico. (20)
Vekia frente a Lokad
Ambos proveedores buscan sustituir cálculos repetitivos de reposición por software. Vekia ofrece una aplicación empaquetada: previsiones, ajustes de stock, propuestas priorizadas y pantallas de revisión. Su oferta Engine también presenta previsión y automatización de pedidos como complemento del ERP existente. (1, 17)
La optimización de inventario de Lokad se centra en un modelo numérico mantenido de las decisiones del cliente. Incertidumbre de demanda y suministro, consecuencias económicas y restricciones operativas entran en ese modelo; los Supply Chain Scientists desarrollan y mantienen el cálculo. El resultado buscado es un conjunto de acciones ordenadas económicamente, con el esfuerzo humano concentrado en mejorar el proceso decisorio. Es la perspectiva de diseño más amplia desarrollada en Introduction to Supply Chain.
La diferencia práctica es qué ocurre cuando una recomendación falla. Un sistema empaquetado puede invitar a anularla, cambiar un umbral o ajustar un proveedor. Un modelo mantenido debe convertir el fallo en un cálculo revisado y volver a probar sus efectos en la operación. Vekia expone configuración y explicaciones, pero pocos detalles públicos de ese segundo ciclo. Su valor depende, por tanto, en parte de cuánta corrección recurrente queda al equipo del cliente. (3, 15)
Historia tecnológica y seguimiento
La trayectoria de Vekia abarca más de una década de previsión y reposición. Su historia sitúa el origen en 2008, el paso de consultoría a software en 2010 y la transición SaaS en 2018. El posicionamiento inicial de IA se refería a predicción numérica y pedidos, mucho antes de la generación actual de agentes de modelos lingüísticos. (11)
| Periodo | Pruebas públicas | Significado |
|---|---|---|
| 2014 | La presentación de Manuel Davy en la Universidad de Lille describe decisiones diarias de stock, ventas escasas por producto y tienda, capacidades logísticas y una ventana de cálculo de pocas horas. | El problema original era operativamente específico. (12) |
| 2016 | Asys adquiere VekiaPlan y su equipo de planificación de personal. | Era el producto de planificación laboral, no la adquisición del negocio de reposición de Vekia. (13) |
| 2019–2021 | Los casos publicados de Okaidi y Engie describen trabajo de reposición y resultados comunicados. | Demuestran implantaciones reales detrás del relato de machine learning. (9, 8) |
| 2021 | Engine se lanza con previsión probabilística, integración ERP y una mejora declarada del 25% sobre la generación anterior. | La mejora no tiene métrica ni protocolo de prueba publicados. (11) |
| 2024 | Una tesis doctoral respaldada por Vekia estudia reposición multiescalón. | Expone algoritmos, supuestos restrictivos y trabajo de industrialización pendiente. (5) |
| 2025–2026 | Las páginas actuales destacan IA probabilística y un APS escalable; la oferta de empleo de aplicaciones nombra tres plataformas de datos. | La promesa más amplia necesita una explicación equivalente del alcance numérico y coste de infraestructura. (2, 6) |
El artículo de machine learning de 2021 ilustra la brecha entre una idea útil y una explicación exagerada. Se aleja correctamente de predecir un único futuro seguro, pero luego describe elegir el escenario más probable y el que encaja con los objetivos empresariales. Deja sin responder la cuestión decisiva: ¿se valoran acciones entre resultados posibles, incluidos fallos caros de baja probabilidad, o se eligen contra un futuro preferido? El artículo también relata un experimento promocional anónimo con ingresos un 26% mayores y stock residual un 42% menor, sin protocolo comparativo. (10)
El esfuerzo histórico de ingeniería de Vekia tiene suficiente sustancia para evaluarlo directamente. Sus carencias están en la distancia entre métodos numéricos identificables y garantías generales del producto, y en la escasa contabilidad del trabajo y los costes detrás de los beneficios publicados.
Decisiones numéricas y límites del modelo
La aplicación actual de pedidos considera costes de almacenamiento, transporte y pedido, con controles de cantidades mínimas, umbrales de stock, retrasos de reposición y frecuencia de pedido. Expone razones de las propuestas y permite cambios manuales. Son entradas operativas significativas. Su presencia no demuestra que la decisión combinada maximice beneficios bajo demanda y suministro inciertos. (3)
Qué revela la investigación publicada
La tesis de 2024 describe optimización implantada por artículo y ubicación, con demanda muestreada y costes convexos por tramos, más un MILP que combina pedidos precalculados entre artículos y periodos. Las ubicaciones siguen separadas. El modelo multiescalón propuesto utiliza, en cambio, demanda media y proveedores ilimitados y perfectamente fiables. En pruebas extraídas de un problema industrial de 905 artículos, dos subconjuntos de 40 artículos alcanzan el límite de dos horas de CPLEX. El autor desarrolla búsqueda local adaptativa; las simulaciones mejoran el equilibrio stock-faltantes y aumentan los costes totales, incluidas compras. La industrialización en producción y las entradas probabilísticas de demanda y suministro siguen como trabajo futuro en la fecha de la tesis. (5, pp. 20–22, 27–30, 40–41, 96–98)
Es tanto un problema de formulación como de solver. Buscar más rápido no recupera la incertidumbre eliminada de las entradas. Separar ubicaciones también hace competir recomendaciones locales por stock compartido después de calcularlas. Una nueva etiqueta de solver dejaría intactos ambos defectos económicos.
Afirmaciones probabilísticas actuales
Vekia anuncia expresamente previsiones probabilísticas de demanda, tiempos de entrega y stock. Reconocer la incertidumbre del proveedor es una fortaleza sustancial. La documentación pública aún no aporta calibración conjunta, modelo de dependencias ni un cálculo desarrollado que conecte esas distribuciones con opciones competidoras de pedido. (2)
La dependencia importa: una promoción puede aumentar la demanda y congestionar la reposición, y un retraso de proveedor puede afectar juntos a muchos productos. Un conjunto de previsiones plausibles por separado puede, por ello, subestimar un faltante conjunto costoso. La prueba pertinente es si las decisiones siguen siendo económicamente razonables entre esos resultados, incluidos casos donde perseguir los objetivos normales de servicio resulta demasiado caro.
La página de demanda describe previsiones y stocks de seguridad continuamente ajustados, con contextos de producto y operación configurables. No publica una evaluación reproducible de previsión por SKU con horizonte, tratamiento de ventas perdidas y base comparativa. La terminología probabilística informa, pero calidad de distribuciones y valor de acciones siguen siendo preguntas empíricas distintas. (4)
Resultados de clientes y responsabilidad económica
Dos casos identificados dan a la oferta un contexto operativo concreto:
| Cliente | Alcance y resultados publicados | Qué queda sin medir |
|---|---|---|
| Engie Home Services | Una previsión de recambios a 12 semanas informa reposición con restricciones de proveedores, costes de transporte y precios de piezas. Vekia comunica un 10% menos de valor de stock, un 5% más de disponibilidad y el 95% de pedidos automatizados. | Periodo de medición, efecto sobre margen, coste de implementación y trabajo continuo total. (8) |
| Okaidi | El caso describe 15–20 millones de posiciones de stock procesadas cada noche, incorporando ciclo de producto, promociones, clima, condiciones de almacén y parámetros del usuario. Los resultados declarados son un 2% menos de stock y un 2% más de ingresos. | Tiempo de cálculo, diseño comparativo, beneficio neto y mantenimiento. (9) |
La carga de Okaidi prueba procesamiento a gran escala. Contar posiciones de stock dice poco del acoplamiento entre decisiones: millones de cálculos independientes y un cálculo coordinado de red tienen exigencias computacionales muy distintas. El crecimiento de ingresos también necesita márgenes y costes de cumplimiento antes de convertirse en retorno económico.
Las páginas funcionales actuales anuncian el 99% de pedidos automatizados y hasta un 2% de EBIT adicional, sin identificar cohorte, intervalo de medición ni perímetro de costes. El porcentaje de automatización se refiere a pedidos, no a precisión de previsión. La afirmación de EBIT no aclara si es crecimiento relativo o puntos porcentuales de ingresos. (15)
Estas carencias dejan una responsabilidad asimétrica. El proveedor publica beneficios atractivos mientras parámetros, datos, integraciones y ejecución operativa del cliente siguen determinando materialmente el rendimiento. Ningún método público de aceptación especifica una base de retorno neto, atribuye deterioros o compromete a Vekia a revisar el cálculo cuando los retornos decepcionan. La responsabilidad económica exige esa obligación continua, no solo un hito de implementación exitoso. (7, 15)
Productividad operativa y mantenimiento de configuración
Vekia automatiza más que producir informes. Recalcular propuestas e introducirlas en un sistema existente puede eliminar trabajo administrativo recurrente. El relato de Engie también describe un equipo central que pasa de recibir pedidos a tomar decisiones sobre propuestas del software. Es un cambio útil de productividad, aunque no mide el trabajo que queda al revisarlas. (8, 17)
La propia plataforma describe automatización parcial y validación o ajuste con un clic. El denominador pertinente es, por tanto, toda la carga operativa: pedidos rutinarios, excepciones, expediciones urgentes, reparación de datos y mantenimiento. Una elevada proporción de pedidos generados automáticamente puede convivir con una minoría costosa de excepciones. (1)
La configuración añade otra carga. El módulo de faltantes permite umbrales de alerta por producto; la torre de control usa eventos y umbrales fijados por equipos del cliente. Cada ajuste necesita responsable, motivo y regla de retirada cuando cambian proveedores, productos o economía. De lo contrario, la automatización aparente acumula un sistema manual de planificación oculto en la configuración. (15, 16)
Un cálculo útil de coste total incluiría suscripción, integración, cargos de alojamiento y horas recurrentes de mantenimiento de ajustes. También contaría el retraso entre descubrir una mala recomendación e implantar una corrección probada. La oferta pública de Vekia no cuantifica esa carga ni describe cambios versionados, simulación retrospectiva y reversión de la política decisoria del cliente. (3, 7)
Es la cuestión de productividad de mejora desarrollada en Holimization. Mejorar la formulación debe ser lo bastante barato para repetirlo. Un planificador que modifica un pedido corrige la transacción de hoy; capturar y probar la razón puede mejorar miles de decisiones posteriores.
Componentes de software y seguridad
La oferta full-stack de noviembre de 2025 de Vekia enumera expresamente sus tecnologías de aplicación. Una contratación DevOps anterior documenta los mecanismos de despliegue. (6, 14)
| Capa | Componentes publicados | Fecha de la prueba |
|---|---|---|
| Interfaz | TypeScript y Angular | Oferta de aplicación de noviembre de 2025 |
| Backend | Java, Spring, Hibernate y Scala | Oferta de aplicación de noviembre de 2025 |
| Sistemas de datos | PostgreSQL, MongoDB y Snowflake | Oferta de aplicación de noviembre de 2025 |
| Despliegue de aplicación | Microservicios y Azure SaaS | Oferta de aplicación de noviembre de 2025 |
| Infraestructura y entrega | Linux, Azure, Ansible, Bash, Terraform, Docker, Jenkins, Maven, Nexus y Kubernetes | Oferta DevOps de febrero de 2021; no se especifica la permanencia actual de cada herramienta |
Tres plataformas de datos distintas imponen mantenimiento real: evolución de esquemas, identidades y acceso, copias de seguridad, sincronización y diagnóstico de incidentes. Sus funciones individuales no se explican públicamente. La preocupación es coste arquitectónico y coordinación, especialmente si un pedido depende de un estado coherente entre servicios. Enumerar infraestructura de moda no resuelve esa carga.
La página de integración describe conexiones a ERP, almacén, transporte y sistemas relacionados, cuya duración depende de complejidad y número de sistemas. Vekia y el equipo técnico del cliente realizan juntos la integración. No ofrece un contrato transaccional público que explique prevención de duplicados, conciliación de pedidos rechazados o qué sistema es responsable de una recomendación modificada. Esos detalles determinan si la ejecución desatendida sigue siendo fiable cuando falla una conexión. (7)
La divulgación de seguridad se limita a alojamiento europeo Azure, cifrado, copias y garantías generales de protección de datos. No se especifican aislamiento entre clientes, privilegios de conectores, controles de cambios en producción ni recuperación probada. Esos mecanismos limitarían el daño de una cuenta o dependencia comprometida. La reputación de la nube no sustituye el diseño de la aplicación. (2)
Continuidad empresarial
La secuencia oficial es clara: se abrió salvaguarda el 4 de septiembre de 2023; se aprobó un plan de ocho años el 4 de septiembre de 2024; se rescindió al abrir reorganización el 28 de septiembre de 2026. El aviso más reciente fija la cesación de pagos en el 4 de septiembre de 2026. Es reorganización, no una sentencia de liquidación. (18, 19, 20)
La consecuencia comercial es un riesgo de dependencia mayor. Un servicio de reposición necesita más que acceso continuo a una pantalla: canalizaciones actualizadas, soporte operativo, algoritmos mantenidos y configuración recuperable. Las promesas públicas de integración no demuestran que el cliente pueda exportar y operar por sí mismo el proceso configurado de decisión. Las fortalezas técnicas conviven, por tanto, con una exposición de continuidad sin resolver. (7, 20)
Puntuación de supply chain
Profundidad en supply chain
| Criterio | Puntuación |
|---|---|
| Enfoque económico | 6/10 |
| Resultado concreto de las decisiones | 7/10 |
| Claridad conceptual sobre supply chain | 6/10 |
| Independencia de doctrinas obsoletas | 5/10 |
| Resistencia al teatro de KPI | 4/10 |
Media: 5,6/10.
Enfoque económico — 6/10. Los costes de pedido y logística entran directamente en la propuesta. Las explicaciones públicas dejan incompleta su conciliación con objetivos de servicio y pérdidas inciertas. (3)
Resultado concreto de las decisiones — 7/10. La salida llega a cantidades de reposición y flujos conectados al ERP. La debilidad restante es la escasa especificación pública de controles de ejecución y pruebas financieras de aceptación. (3, 7)
Claridad conceptual sobre supply chain — 6/10. El énfasis en futuros inciertos es acertado. Elegir un escenario preferido perdería gran parte de la ventaja si resultados improbables tienen consecuencias económicas desproporcionadas. (10)
Independencia de doctrinas obsoletas — 5/10. El producto supera la previsión determinista, pero niveles de seguridad y alertas configurables siguen siendo centrales. Su justificación económica y mantenimiento continuo se exponen insuficientemente. (4, 16)
Resistencia al teatro de KPI — 4/10. Los casos identificados se evalúan mejor que beneficios anónimos, pero la promesa de EBIT y las mejoras destacadas carecen de definiciones para calcular retornos netos. (8, 9, 15)
Sustancia de las decisiones y la optimización
| Criterio | Puntuación |
|---|---|
| Profundidad del modelado probabilístico | 5/10 |
| Sustancia distintiva de optimización o ML | 7/10 |
| Tratamiento de restricciones reales | 6/10 |
| Automatización de decisiones y productividad laboral | 6/10 |
| Resiliencia ante la complejidad operativa real | 5/10 |
Media: 5,8/10.
Profundidad del modelado probabilístico — 5/10. Demanda y entrega inciertas se reconocen expresamente. La distribución conjunta, su calibración y su uso para elegir acciones ajustadas al riesgo siguen insuficientemente documentados. (2, 4)
Sustancia distintiva de optimización o ML — 7/10. Los algoritmos publicados revelan desarrollo sustancial e intentos fallidos, con una brecha clara entre investigación y despliegue. (5)
Tratamiento de restricciones reales — 6/10. Restricciones prácticas de pedido y condiciones de proveedores reciben tratamiento directo. Sus interacciones entre ubicaciones, productos competidores y suministro incierto necesitan más documentación. (3, 8)
Automatización de decisiones y productividad laboral — 6/10. Las pruebas de clientes apoyan eliminar trabajo repetitivo de pedido. No se mide todo el trabajo operativo restante, incluidas excepciones y cambios de configuración. (8, 1)
Resiliencia ante la complejidad operativa real — 5/10. La tesis identifica defectos del pedido local y desarrolla una formulación más amplia con comparaciones simuladas. Hay pocos detalles públicos sobre implantar esas correcciones en clientes y mantener sus pruebas de regresión. (5, 16)
Integridad del producto y la arquitectura
| Criterio | Puntuación |
|---|---|
| Coherencia arquitectónica | 5/10 |
| Claridad de los límites del sistema | 6/10 |
| Seriedad en seguridad | 2/10 |
| Parsimonia del software y coste de propiedad | 3/10 |
| Compatibilidad con operaciones programáticas y asistidas por agentes | 5/10 |
Media: 4,2/10.
Coherencia arquitectónica — 5/10. Una aplicación centrada en reposición tiene un núcleo funcional reconocible. Las tecnologías de datos publicadas introducen coordinación sin explicar responsabilidades o límites de coherencia de sus sistemas separados. (1, 6)
Claridad de los límites del sistema — 6/10. Vekia se sitúa junto al software transaccional del cliente. La autoridad sobre cambios de pedido, reintentos y fallos es menos clara que el diagrama de integración. (7, 17)
Seriedad en seguridad — 2/10. Alojamiento, cifrado y copias revelan poco de límites de privilegios, aislamiento de clientes o recuperación segura tras una intrusión. (2)
Parsimonia del software y coste de propiedad — 3/10. La aplicación e infraestructura divulgadas requieren mucho mantenimiento especializado. No se explica cómo plataformas de datos solapadas justifican su coste ni se mide la configuración recurrente del cliente. (6, 14, 16)
Compatibilidad con operaciones programáticas y asistidas por agentes — 5/10. Integración ERP y cálculo automático permiten operación programática. Son escasas las interfaces inspeccionables para probar, revisar y desplegar con seguridad la política de decisión del cliente. (7, 17)
Transparencia técnica
| Criterio | Puntuación |
|---|---|
| Documentación técnica pública | 7/10 |
| Inspección sin mediación del proveedor | 5/10 |
| Portabilidad y visibilidad de la dependencia | 3/10 |
| Transparencia del método de implementación | 5/10 |
| Densidad de pruebas tras las afirmaciones técnicas | 5/10 |
Media: 5,0/10.
Documentación técnica pública — 7/10. La tesis hace los métodos históricos inusualmente inspeccionables; la documentación actual del producto es mucho menos precisa. (5)
Inspección sin mediación del proveedor — 5/10. Funciones y componentes publicados permiten una evaluación externa significativa. No puede reproducirse el cálculo actual completo a partir de esas revelaciones. (3, 6)
Portabilidad y visibilidad de la dependencia — 3/10. Conectar sistemas existentes reduce sustituciones, pero exportar datos no transfiere modelos configurados, conocimiento operativo ni proceso de ejecución. Su portabilidad no se especifica. (7)
Transparencia del método de implementación — 5/10. Responsabilidades de integración y ajustes operativos son visibles. Validación de datos, aceptación del modelo, migración de configuración y revisión continua reciben mucha menos explicación. (7, 16)
Densidad de pruebas tras las afirmaciones técnicas — 5/10. Implantaciones identificadas establecen contextos reales. Faltan suficientes datos de base, costes y trabajo en los resultados como para impedir un cálculo convincente del valor económico atribuible. (8, 9)
Seriedad del proveedor
| Criterio | Puntuación |
|---|---|
| Seriedad técnica de la comunicación pública | 4/10 |
| Integridad de la hoja de ruta tecnológica | 4/10 |
| Claridad conceptual | 6/10 |
| Responsabilidad económica | 3/10 |
| Defendibilidad en un mundo de software agéntico | 5/10 |
Media: 4,4/10.
Seriedad técnica de la comunicación pública — 4/10. Conceptos probabilísticos concretos conviven con escala ilimitada y optimización máxima. Las definiciones de evaluación ausentes debilitan la comunicación pública. (2, 11)
Integridad de la hoja de ruta tecnológica — 4/10. El foco histórico en reposición y las generaciones identificables respaldan continuidad de propósito. La reorganización financiera crea ahora un riesgo material para ingeniería y mantenimiento sostenidos. (12, 11, 20)
Claridad conceptual — 6/10. El producto aborda directamente economía de inventario y decisiones repetitivas. La explicación de cómo futuros probables se vuelven acciones económicamente preferidas sigue incompleta. (10, 17)
Responsabilidad económica — 3/10. Los beneficios publicados no vienen con criterios públicos de aceptación de retorno neto ni obligación definida de corrección cuando el proceso falla. La configuración continua hace importante esa omisión. (15, 16)
Defendibilidad en un mundo de software agéntico — 5/10. La experiencia de reposición y las cargas automatizadas en producción conservan valor. No se demuestra una reducción comparable del esfuerzo de diagnosticar fallos y mejorar continuamente el proceso decisorio. (9, 1)
Fuentes
[1] Plataforma y flujo de reposición
Fuente. Sin fecha; página actual. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[2] Tecnología probabilística y alojamiento
Fuente. 2025-03-14 (actualizada). Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[3] Propuestas de pedido y restricciones configurables
Fuente. Sin fecha; página actual. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[4] Previsión de demanda y stock
Fuente. Sin fecha; página actual. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[5] Enfoque de optimización del control de inventario multiescalón para aplicaciones industriales
Fuente. 2024-09-20. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[6] Empleo full-stack: tecnologías de la aplicación en producción
Fuente. 2025-11-21. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[7] Integración con sistemas transaccionales
Fuente. Sin fecha; página actual. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[8] Caso de reposición de Engie Home Services
Fuente. 2020-03-28 (actualizada 2021-03-26). Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[9] Caso de reposición de Okaidi
Fuente. 2019-01-15 (actualizada 2020-04-03). Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[10] Machine learning y análisis predictivo
Fuente. 2021-05-05. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[11] Historia de la empresa y lanzamiento de Engine en abril de 2021
Fuente. 2024-10-10 (actualizada). Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[12] Presentación de Manuel Davy: internet del futuro
Fuente. 2014-07-03. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[13] Adquisición de VekiaPlan por Asys
Fuente. 2016-01-25. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[14] Responsabilidades DevOps e infraestructura
Fuente. 2021-02-08 (actualizada 2021-04-21). Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[15] Gestión de faltantes y umbrales de alerta
Fuente. Sin fecha; página actual. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[16] Torre de control logístico y alertas configurables
Fuente. Sin fecha; página actual. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[17] Oferta empaquetada Vekia Engine
Fuente. Página de la época de 2021. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[18] BODACC: apertura de salvaguarda
Fuente. 2023-09-13. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[19] BODACC: plan de salvaguarda de ocho años
Fuente. 2024-09-13. Consultada el 4 de noviembre de 2026.
[20] BODACC: rescisión del plan de salvaguarda y apertura de reorganización
Fuente. 2026-10-07. Consultada el 4 de noviembre de 2026.