El Problema: media flota parada mientras los alumnos esperan dos semanas
Autoescuelas Vendrial es una red de 7 centros en el Levante, con 34 vehiculos, 22 profesores y unos 4.200 alumnos al ano. Su cuello de botella no eran los recursos, sino cuadrarlos: cada semana, el jefe de trafico de cada centro montaba a mano en un Excel el encaje de coches, profesores y franjas horarias de cada alumno.
El resultado era una paradoja cara: coches y profesores libres a la misma hora que alumnos en lista de espera.
- Solo el 54% de las horas lectivas de la flota estaban en uso: casi la mitad de los 34 coches parados en horario de apertura.
- 9 horas a la semana por centro dedicadas a cuadrar la agenda a mano, entre Excel y WhatsApp.
- 1 de cada 5 huecos que se liberaban por una cancelacion de ultima hora se perdia: nadie tenia tiempo de rellenarlo.
- Lista de espera media de 12 dias para clase practica en hora punta, con alumnos que se iban a la competencia.
"Teniamos coches y profesores libres a la vez que alumnos esperando dos semanas. El problema no era falta de recursos, era que nadie podia cuadrar el puzzle a tiempo", cuenta el director de operaciones de la red.
La Solucion: un agente de IA que planifica las clases practicas de los 7 centros
No es un calendario compartido ni una app de reservas. Es un agente que resuelve un problema de asignacion con muchas restricciones a la vez y rehace la agenda entera cada vez que algo cambia, algo que a mano es inabordable en tiempo real.
El puzzle de recursos resuelto en segundos
El agente cruza la disponibilidad de los 34 vehiculos, los turnos de los 22 profesores y las franjas horarias de cada alumno, respetando descansos obligatorios, tipo de carne y ubicacion del centro. Lo que antes eran 9 horas de Tetris manual sale en segundos.
Relleno automatico de cancelaciones
Cuando un alumno cancela, el hueco no se pierde: el agente lo ofrece por WhatsApp a los siguientes de la lista de espera que encajan en esa franja y lo reasigna en minutos, sin que nadie levante el telefono.
Prioridad por fecha de examen
Los alumnos con examen cercano suben solos en la cola para asegurar que llegan con las clases hechas. La agenda deja de premiar a quien llama mas veces y empieza a optimizar aprobados.
El jefe de trafico revisa, no cuadra
El humano deja de rellenar casillas y pasa a revisar y aprobar la propuesta del agente. Ante cualquier baja, festivo o averia de un coche, la agenda se recalcula sola y avisa solo de lo que necesita decision.
Los Resultados: +38% de clases con los mismos coches
- Utilizacion de la flota: del 54% al 87% de las horas lectivas.
- Clases practicas impartidas al mes: de 2.850 a 3.930 (+38%), con los mismos coches y profesores.
- Tiempo de planificacion semanal por centro: de 9 horas a 40 minutos.
- Huecos por cancelacion rellenados: del 20% al 78%.
- Lista de espera en hora punta: de 12 dias a 3 dias.
La capacidad ociosa que la red dejaba sobre la mesa equivalia a unas 1.080 clases al mes sin impartir. A un margen de contribucion de unos 28 EUR por clase extra (mismo coche y profesor ya en plantilla, solo combustible), eran unos 30.000 EUR mensuales de margen perdido. De forma sostenida, el sistema capturo unos 12.400 EUR al mes entre clases recuperadas y horas de administracion liberadas: 148.800 EUR al ano.
La inversion: 15.000 EUR de implantacion (integracion con el software de gestion de la autoescuela y con WhatsApp) mas 720 EUR al mes de licencia, 23.640 EUR el primer ano. Es lo que vemos en proyectos de planificacion parecidos: el ahorro no viene de despedir a nadie, sino de que la misma flota y la misma plantilla dan mas clases.
ROI: 529% en el primer ano, con payback en 2 meses.