Cuando Haleon surgió de GlaxoSmithKline en julio de 2022 como una empresa independiente de salud del consumidor —Eno, Iodex, Otrivin, Crocin, Sensodyne, Centrum— heredó fricciones operativas que nunca habían sido su responsabilidad resolver. El equipo de la directora de Digital y Tecnología, Amy Landucci, identificó tres: los representantes de ventas adivinando cuál de las muchas variantes de SKU vender en cada tienda, los cambios de envases que tardaban semanas en llegar al mercado y las consultas de los consumidores que tardaban hasta una ventana de servicio de diez días en resolverse.
La primera solución abordó el caos combinatorio de las ventas de campo. «Un representante de ventas que visita 300 tiendas con 10 productos en 10 SKU cada uno tendría que hacer 300.000 combinaciones para averiguar qué producto se vendería más rápido», dijo Landucci. Ahora la analítica predictiva agrupa las tiendas por ubicación, tamaño de mercado, nivel socioeconómico y afluencia de público, de modo que los representantes reciben un surtido recomendado en lugar de depender de la intuición, lo que protege los márgenes y evita la acumulación de inventario en la planta o en la tienda.
La segunda y la tercera solución se ejecutaron a través del Centro de Capacidades Globales de Haleon en Bangalore. El envasado está regulado país por país —una corrección en la declaración de propiedades para el dolor de cabeza no puede lanzarse hasta que el envase lo indique—, así que el equipo creó un bot con aprendizaje automático y OCR para generar propuestas de envasado para todas las variantes de producto, reduciendo la creación de nuevas licitaciones de siete semanas a unos cinco minutos en promedio. Para las consultas de los consumidores, un motor de NLP lee las preguntas entrantes y propone respuestas en varios idiomas a partir de la base de datos existente, desplegado junto con la resolución manual, con un equipo humano como «control y equilibrio».
La creación de licitaciones de envasado cayó de siete semanas a unos cinco minutos mediante un bot de IA y RPA; el NLP asumió un SLA de resolución de consultas de diez días con supervisión humana.
Una empresa recién escindida no puede permitirse procesos a medida en todas partes: Haleon eligió las fricciones con métricas duras de tiempo de ciclo —licitaciones, consultas, emparejamiento de SKU.
La simplificación precedió a la automatización: el equipo documentó y simplificó cada proceso, y luego ajustó la tecnología al caso de uso con interconexiones entre tecnología y negocio.
Mantener a las personas en el circuito durante el despliegue del NLP respondió al verdadero obstáculo —la confianza interna— usando al equipo manual como control y equilibrio.
El GCC de Bangalore aportó capacidad de ingeniería a escala de empresa consolidada a una startup de salud del consumidor de la hornada de 2022 sin reconstruirla desde cero.
Las empresas surgidas de una escisión heredan problemas empresariales sin la infraestructura empresarial: elija las tres fricciones con tiempos de ciclo medibles y automatícelas primero.
A principios de 2023, Landucci informó que el bot de envasado promediaba una creación de licitaciones de cinco minutos y que el asistente de NLP procesaba consultas en vivo bajo revisión humana, con respuestas más rápidas en varios idiomas. La empresa enmarcó el trabajo como una labor de concienciación y formación tecnológica en los equipos de negocio «para crear valor» —la fase de cimientos de una reconstrucción digital más larga, según el estudio de caso de ETCIO.
CONSULTA LAS PRUEBAS
Las fuentes
- Haleon reboots digital post demerger from GlaxoSmithKline ETCIO · cio.economictimes.indiatimes.com ·