Inspiració
Detectar on la cooperativa pot créixer amb més impacte. Volíem decisions d’expansió basades en dades, no en intuïcions, combinant potencial de socis, cobertura territorial i proximitat.
Què fa
Prioritza municipis i barris per obrir oficina i quan activar una oficina mòbil. Calcula escenaris de cobertura, temps de desplaçament i oportunitat, i genera un mapa de calor i un rànquing accionable.
Com l’hem construït
Vam integrar dades demogràfiques i socioeconòmiques, normalitzar topònims i crear un model amb IA i teoria de grafs (accessibilitat i centralitat). Un dashboard mostra recomanacions i justificació de cada proposta.
Reptes trobats
Qualitat i formats de dades heterogenis, normalització de variants lingüístiques de províncies/municipis, tractament de decimals locals, evitar biaixos geogràfics i fer el model explicable per a negoci.
Fites que ens enorgulleixen
Un pipeline reproductible, recomanacions consistents a Girona, Lleida i Tarragona, i una metodologia que combina oficina fixa i mòbil per accelerar presència i captació.
Què hem après
Que l’explainability i la validació amb territori són clau; que petites decisions de neteja de dades canvien molt el resultat; i que l’alineament amb objectius de negoci guia el model millor que afegir complexitat.
Què ve després per a “AI’ll find it”
Incorporar dades en temps real, simulador d’escenaris (oportunitat vs. servei), rutes òptimes per a l’oficina mòbil, integració amb CRM per mesurar conversió, i proves pilot escalables a més províncies.
Log in or sign up for Devpost to join the conversation.