Durante el AWS Summit Bogotá 2026, Juliana Muñoz, integrante del equipo de Summa, habló con ENTER sobre la solución de inteligencia artificial que llevó a la compañía a ganar AI University de AWS. En la conversación explicó cómo surgió el proyecto, cuál fue el acompañamiento de Amazon Web Services (AWS) durante su desarrollo y por qué la herramienta ya está transformando uno de los procesos más complejos dentro de la organización: el análisis de las propuestas de los proveedores.
Hay procesos que pasan desapercibidos para la mayoría de las personas, pero de ellos dependen contratos millonarios y decisiones estratégicas dentro de las empresas.
Uno de ellos es la evaluación de ofertas de proveedores. Cada licitación implica revisar decenas de propuestas que incluyen precios, especificaciones técnicas, cronogramas, anexos y documentos de respaldo. Analizar toda esa información puede tomar días.
Ese fue el reto que Summa decidió resolver con inteligencia artificial.
La compañía, que presta servicios tecnológicos y digitales al Grupo Empresarial Argos, desarrolló una solución capaz de leer automáticamente cientos de documentos, comparar la información y entregar a los negociadores un análisis estructurado para apoyar la toma de decisiones. El proyecto terminó convirtiéndose en el ganador del hackathon de AI University de AWS, un programa que reunió a más de 200 empresas de América Latina para desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a problemas reales del negocio.
El problema estaba dentro del proceso de negociación
La idea nació al observar cuánto tiempo invertían los negociadores revisando la documentación enviada por los proveedores.
“Estamos hablando de documentos que podían tener más de 200 páginas. Un solo proveedor podía entregar hasta 118 archivos“, contó Juliana Muñoz durante la entrevista concedida a ENTER.
Cada propuesta debía revisarse manualmente.
Después era necesario comparar precios, tiempos de entrega, especificaciones técnicas y condiciones comerciales para consolidar toda esa información en hojas de cálculo antes de emitir una recomendación.
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Era un trabajo repetitivo, exigente y con un alto riesgo de pasar por alto información relevante.
Por eso, el equipo decidió integrar inteligencia artificial directamente en Snetwork, la plataforma de abastecimiento desarrollada por Summa para gestionar las negociaciones entre compradores y proveedores.
La nueva funcionalidad incorpora reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer automáticamente los documentos y modelos de inteligencia artificial que interpretan el contenido, organizan la información y generan comparativos entre todas las ofertas presentadas. Además, produce un resumen ejecutivo y una recomendación basada en los criterios definidos por el negociador.
La decisión final continúa siendo humana.
La inteligencia artificial actúa como un asistente que reduce el trabajo operativo para que los equipos puedan concentrarse en el análisis estratégico.
AWS acompañó el desarrollo del proyecto
La solución comenzó a construirse durante AI University, un programa de Amazon Web Services diseñado para formar talento especializado en inteligencia artificial dentro de las organizaciones.
Durante once semanas, el equipo de Summa recibió capacitación, mentoría y acompañamiento técnico para desarrollar un producto mínimo viable con posibilidades reales de implementación.
Ese respaldo también permitió utilizar servicios de AWS como Amazon Textract, encargado del reconocimiento de texto en documentos; Amazon Bedrock, desde donde se ejecutan modelos de lenguaje como Claude; además de servicios como Lambda, Step Functions, EventBridge, S3 y Amazon RDS para automatizar el procesamiento de la información.
Para Muñoz, uno de los mayores aprendizajes fue comprobar que la inteligencia artificial genera mejores resultados cuando parte de un problema concreto del negocio y no de la tecnología en sí.
Los resultados comenzaron a verse desde las primeras pruebas
La empresa asegura que la herramienta ya está reduciendo significativamente los tiempos de análisis.
“Logramos reducir entre 40 y 48 horas que dedicaba un negociador por proceso. Lo reducimos más del 40 %“, afirmó Muñoz.
Además del ahorro de tiempo, la solución mejora la trazabilidad de la información, facilita comparaciones entre proveedores y reduce la posibilidad de omitir datos importantes durante el proceso de evaluación.
Actualmente el desarrollo se encuentra en una etapa de validación con un grupo de usuarios antes de ampliar su implementación a una mayor cantidad de procesos y clientes.
El objetivo no es reemplazar personas
La automatización suele abrir el debate sobre el futuro del empleo.
En Summa, sin embargo, la apuesta ha sido distinta.
“Lo que estamos liberando en tiempo lo estamos aprovechando para que las personas hagan otras cosas, se capaciten y nos ayuden a transformar otros procesos. En ningún caso hemos hablado de reducir personal“, aseguró Juliana Muñoz.
La compañía considera que el verdadero valor de la inteligencia artificial está en eliminar tareas repetitivas para que los equipos puedan dedicar más tiempo al análisis, la estrategia y la relación con los clientes.
El reconocimiento obtenido en AI University representa un paso dentro de una estrategia más amplia. Summa ya trabaja en nuevos casos de uso para extender el aprendizaje adquirido durante el programa a otras áreas de la organización y seguir incorporando inteligencia artificial allí donde pueda generar mayor eficiencia y mejores decisiones de negocio.
