Optimización en el Proceso de Liquidaciones de la Empresa Agrícola Santa Azul S.R.L. para la Exportación de Arándanos frescos

Abstract

El presente trabajo analiza la problemática asociada al proceso manual de análisis de liquidaciones de exportación en Agrícola Santa Azul S.R.L., empresa peruana dedicada a la exportación de arándanos frescos. Actualmente, este proceso demanda un elevado tiempo operativo, presenta errores recurrentes en la digitación y limita la disponibilidad de información oportuna para la toma de decisiones comerciales durante la campaña. Estas deficiencias afectan directamente la asignación de volúmenes por mercado, la negociación con clientes internacionales y la capacidad de la empresa para reaccionar frente a la volatilidad de precios en destino. Con el fin de resolver esta situación, se desarrolló un diagnóstico integral basado en entrevistas al personal involucrado, datos estadísticos de la campaña 2024–2025 y el análisis de la cadena de valor. Asimismo, se revisaron antecedentes nacionales e internacionales sobre digitalización, Business Intelligence (BI) e inteligencia artificial aplicados al sector agroexportador. A partir de ello se evaluaron tres alternativas tecnológicas: (1) plantillas automatizadas en Excel con macros, (2) captura automática mediante OCR y (3) un sistema integral de BI con IA para automatizar el flujo completo de liquidaciones. Mediante una matriz de selección ponderada, se determinó que la alternativa más adecuada es el sistema integral de BI con IA, debido a su mayor impacto en eficiencia operativa, calidad de datos y ventaja competitiva. La solución propuesta permite reducir en más del 80 % el tiempo de procesamiento, eliminar errores manuales y proporcionar indicadores en tiempo real que fortalecen la planificación comercial. Finalmente, se presentan las implicancias organizacionales, la evaluación financiera y las recomendaciones para su implementación sostenible.

This study examines the inefficiencies in the manual process used for analyzing export liquidations at Agrícola Santa Azul S.R.L., a Peruvian company dedicated to the production and international commercialization of fresh blueberries. The current process requires extensive manual data entry, presents frequent transcription errors, and delays the availability of reliable information needed for timely commercial decisions during the export campaign. These limitations directly affect the company’s ability to allocate volumes efficiently across international markets and to respond strategically to price fluctuations. To address this issue, a comprehensive diagnosis was conducted using semi-structured interviews, statistical evidence from the 2024–2025 campaign, and an analysis of the company’s value chain. The research also reviewed national and international studies on digitalization, Business Intelligence (BI), and artificial intelligence applied to agricultural trade. Based on this framework, three technological alternatives were evaluated: (1) automated Excel templates with VBA macros, (2) automated data capture via OCR, and (3) a fully integrated BI system with AI-based analytical automation. Through a weighted selection matrix, the third alternative, an integrated BI system with AI, was identified as the most effective solution due to its superior capacity to reduce processing time, eliminate manual errors, and provide real-time indicators for commercial decision-making. The proposed system can reduce operational time by more than 80%, strengthen data accuracy, and enhance the company’s competitive positioning in international markets. The study concludes with the organizational implications, financial evaluation, and recommendations for sustainable implementation.