Cómo A2go reduce a la mitad el tiempo de entrega de aplicaciones de IA con Databricks
A2go es una empresa brasileña especializada en IA para cadenas de suministro, fundada en 2018, que desarrolla aplicaciones de IA agéntica para empresas que gestionan operaciones complejas e intensivas en datos. Al estandarizar su modelo de entrega sobre Databricks Data Intelligence Platform y Databricks Apps, A2go redujo el tiempo de entrega de aplicaciones en un 50% y creó un modelo repetible para desplegar IA a escala empresarial. Para un gran productor de carne, esto se tradujo en ciclos de pronóstico comprimidos de 28 horas a menos de una hora y simulaciones de precios sobre más de 60,000 SKUs completadas en minutos en lugar de días.
Herramientas y tecnologías
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Desafío
La pila tecnológica fragmentada de A2go — sin una capa unificada de procesamiento de datos ni capacidades de Spark — hacía que entregar aplicaciones de IA a clientes empresariales fuera lento y costoso, ya que cada proyecto requería infraestructura personalizada y equipos grandes, limitando su velocidad de escalabilidad.
Solución
A2go estandarizó su operación en Databricks Data Intelligence Platform, usando Unity Catalog, una arquitectura lakehouse medallón, Lakeflow Jobs y Databricks Apps para construir un modelo de entrega de IA unificado y repetible — reduciendo el tiempo de entrega de aplicaciones un 50% y permitiendo al mismo equipo reducido atender a más clientes empresariales con mayor velocidad.
Historia completa
A2go es una empresa de IA para cadenas de suministro especializada en construir aplicaciones de IA agéntica para empresas con alta complejidad operativa y grandes volúmenes de datos. Sus clientes incluyen grandes productores de alimentos que gestionan decenas de miles de SKUs en decenas de instalaciones productivas, donde los datos de sistemas de gestión de almacenes, plataformas ERP, bases de datos CRM, patrones climáticos y condiciones del mercado en tiempo real deben sintetizarse continuamente para impulsar decisiones de precios y logística.
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