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.

El nuevo modelo introduce mejoras frente a su versión anterior, Opus 4.6, especialmente en tareas de ingeniería de software y procesos de larga duración. De acuerdo con las pruebas realizadas por la compañía, Opus 4.7 es capaz de ejecutar proyectos complejos con mayor coherencia, interpretar instrucciones con más precisión y validar sus propios resultados antes de entregarlos.

Uno de los cambios más relevantes está en su capacidad para trabajar con imágenes. El modelo ahora admite archivos de mayor resolución, lo que amplía sus usos en análisis visual detallado, lectura de diagramas o interpretación de interfaces. También presenta avances en la generación de contenido profesional, como documentos, presentaciones o interfaces digitales con mayor nivel de detalle.

En términos de uso, los desarrolladores pueden acceder a Opus 4.7 mediante la API de Claude, utilizando el identificador específico del modelo. El costo se mantiene sin cambios frente a la versión anterior: cinco dólares por millón de tokens de entrada y 25 dólares por millón de tokens de salida.

Más control, nuevas funciones y ajustes en seguridad

El lanzamiento incluye herramientas adicionales que permiten ajustar el comportamiento del modelo según la complejidad de cada tarea. Entre ellas se encuentra un nuevo nivel de “esfuerzo” que amplía las opciones para equilibrar velocidad y profundidad de análisis. Esto resulta útil en escenarios donde se requieren respuestas más elaboradas, como programación avanzada o automatización de procesos.

Otra novedad es la introducción de presupuestos de tareas en fase beta, que permiten a los desarrolladores controlar el consumo de tokens durante ejecuciones prolongadas. También se añadieron funciones específicas en Claude Code, como comandos para revisión automática de código y un modo que automatiza decisiones durante flujos de trabajo extensos.

En paralelo, la empresa incorporó nuevas medidas de seguridad. Opus 4.7 es el primer modelo que integra mecanismos derivados del llamado “Proyecto Glasswing”, una iniciativa enfocada en evaluar riesgos y beneficios de la inteligencia artificial en ciberseguridad. El sistema detecta y bloquea solicitudes que podrían implicar usos indebidos o de alto riesgo.

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Para quienes trabajan en seguridad informática, Anthropic habilitó un Programa de Verificación Cibernética. A través de este, profesionales pueden solicitar acceso al modelo para actividades como pruebas de penetración o análisis de vulnerabilidades, siempre bajo condiciones controladas.

Las pruebas internas indican que el modelo mantiene niveles similares de seguridad frente a su predecesor, con mejoras en aspectos como resistencia a ataques maliciosos y consistencia en respuestas. Sin embargo, la compañía reconoce que aún existen áreas por ajustar, especialmente en la forma en que el sistema responde a ciertos temas sensibles.

Opus 4.7 ya se encuentra disponible a nivel global. Los usuarios interesados pueden empezar a utilizarlo directamente desde las plataformas habilitadas o integrarlo en sus aplicaciones mediante la API, ajustando parámetros como el nivel de esfuerzo o el consumo de tokens según sus necesidades.