Imagínese esto: una gran empresa de logística estaba bajo una gran presión para mejorar la previsión de entrega a tiempo durante la temporada alta. El equipo de operaciones de Norteamérica comenzó a alimentar datos de envíos, métricas de transportistas, informes de retrasos y notas de excepción en varias herramientas de inteligencia artificial (algunas con licencia empresarial, otras con cuentas personales) para generar predicciones más rápidas y una mejor guía de manejo.
