Michael Delgado, Co-Fundador y CEO de Canals – Serie de Entrevistas

Michael Delgado, Co-Fundador y CEO de Canals, es un ex abogado corporativo convertido en emprendedor que ha construido una carrera que combina la experiencia legal, el desarrollo de productos y la tecnología operativa. Después de comenzar en bufetes de abogados de primer nivel como Cravath, Swaine & Moore LLP, se mudó a startups, asumiendo roles de liderazgo en Willing antes de co-fundar Vested, que más tarde fue adquirida por MetLife. Luego fundó Canals en 2022, aplicando su experiencia en derecho, operaciones y productos para abordar las ineficiencias en las industrias tradicionales, en particular mediante el uso de la IA para modernizar los flujos de trabajo empresariales complejos.

Canals es una plataforma impulsada por la IA diseñada para automatizar las operaciones críticas de back-office para los distribuidores mayoristas, incluido el procesamiento de pedidos de venta, cuentas por pagar y compras. La empresa se centra en transformar las entradas no estructuradas, como correos electrónicos, PDF y documentos manuscritos, en datos estructurados y accionables que se integran directamente en los sistemas ERP existentes. Al aprender continuamente de las interacciones de los usuarios, Canals reduce la entrada de datos manual, minimiza los errores y acelera los flujos de trabajo operativos, posicionándose como una capa de ejecución práctica para las empresas en lugar de una solución de IA puramente analítica.

Usted pasó de un contexto legal en bufetes como Cravath, Swaine & Moore LLP a startups, eventualmente fundando Canals después de su experiencia en la construcción de Vested. ¿Qué descomposiciones específicas en los flujos de trabajo de distribución lo llevaron a iniciar la empresa, y cómo influyeron sus roles anteriores en esa decisión?

Mi esposa dirige un negocio de distribución, así que fue a través de ella que comencé a visitar almacenes, hablar con distribuidores y aprender sobre la industria.

A medida que pasaba más tiempo sumergido en la distribución, lo que más me llamó la atención fue un proceso llamado “entrada de pedidos de venta”. Los pedidos llegan a un distribuidor a través de una amplia variedad de canales y en una amplia gama de formatos, y cada uno debe ser revisado y introducido manualmente en un ERP. Es un trabajo que consume tiempo y que recae en equipos de representantes de ventas, personas cuyos trabajos deberían centrarse en generar ingresos y construir relaciones.

Cuanto más conversaba con los distribuidores, más claro se volvía que esta no era una ineficiencia pequeña. La entrada de pedidos de venta es un flujo de trabajo fundamental en una industria masiva que la tecnología había fracasado históricamente en servir, en parte porque el software tradicional no podía manejar la variabilidad. Había pasado años construyendo software y siguiendo el avance de la IA, así que estaba bien equipado para ver un gran mercado, un dolor real y una nueva forma de solucionarlo. Canals creció a partir de ahí.

Para los lectores que son nuevos en este espacio, ¿qué hace Canals exactamente dentro de una organización en su día a día, y cómo interactúa con sistemas existentes como la Planificación de Recursos Empresariales (ERP)?

A nivel alto, Canals toma las entradas con las que los distribuidores, contratistas y fabricantes lidian todos los días, como correos electrónicos, PDF, hojas de cálculo, incluso notas manuscritas, y las convierte en datos estructurados que pueden fluir entre sistemas y alimentar flujos de trabajo de extremo a extremo. Luego utiliza esos datos para automatizar acciones posteriores, ya sea generar un pedido de venta o presentar una factura, antes de empujar datos limpios y validados directamente a un ERP.

El ERP sigue siendo el sistema de registro, mientras que Canals actúa como la IA operativa que lo mantiene preciso y actualizado.

La distribución industrial todavía depende en gran medida de correos electrónicos, PDF y llamadas telefónicas para gestionar pedidos y facturas. ¿Por qué ha persistido este nivel de trabajo manual durante tanto tiempo, y qué ha impedido la automatización significativa hasta ahora?

El problema es que el software tradicional depende de reglas rígidas y plantillas estándar. Eso funciona en entornos donde las entradas son consistentes, pero la construcción y la distribución no son así. Los documentos llegan en una amplia variedad de formatos, y hay docenas de diferentes nombres, términos abreviados y jerga de campo que todos describen el mismo producto. En un momento dado, el número de casos de borde se vuelve inmanejable. No se puede definir realistamente reglas para cada variación, así que el proceso se vuelve a la interpretación manual.

La voluntad de introducir más eficiencia siempre ha existido, pero hasta ahora la tecnología no podía seguir el ritmo, lo que hacía que los enfoques anteriores fueran difíciles de implementar y imposibles de escalar.

Un desafío fundamental aquí es convertir entradas no estructuradas en acciones estructuradas. ¿Cómo interpreta su plataforma correos electrónicos, archivos adjuntos y documentos, y los convierte en datos y flujos de trabajo utilizables?

Es un desafío que requiere dos pasos para resolver.

El primero es el análisis. Canals identifica los documentos relevantes en la bandeja de entrada del usuario, extrae los artículos y campos clave, y extrae los datos.

El segundo es la coincidencia. Aquí es donde se resuelve el dato extraído dentro del sistema. En algunos casos, eso significa asignar artículos a los SKUs correctos, manejar variaciones en la forma en que se describen los productos y normalizar unidades. En otros, significa reconciliar documentos, como coincidir una factura con un pedido de compra y recibo, alinear artículos y identificar discrepancias.

El resultado es datos estructurados y contextualizados que pueden impulsar un flujo de trabajo de extremo a extremo.

Ha apoyado flujos de trabajo relacionados con más de $2.1 mil millones en pagables. A esa escala, ¿qué patrones surgen alrededor de ineficiencias, retrasos o errores que la mayoría de las empresas ni siquiera se dan cuenta que tienen?

Hay algunas ganancias de eficiencia obvias. En el lado de las cuentas por pagar, por ejemplo, nuestros clientes automatizan el 96% del procesamiento de facturas en promedio, lo que elimina una cantidad significativa de trabajo manual.

Lo que es más interesante, sin embargo, es cómo se manifiesta más allá de los ahorros de costos. En la entrada de pedidos, específicamente, la velocidad impacta directamente los ingresos.

En la construcción, el tiempo es fundamental y mantener el cronograma es la prioridad. Si un contratista solicita cotizaciones de varios distribuidores y uno responde en diez minutos mientras que los demás tardan horas, el trabajo generalmente se otorga al que respondió primero, incluso si no es el precio más bajo. Obtener el material a tiempo es más importante que ahorrar unos dólares.

Esta dinámica tiene un impacto directo en los ingresos. La automatización de la entrada de pedidos de venta aumenta la frecuencia con la que un distribuidor es el primero en responder, lo que aumenta la frecuencia con la que gana negocios. Para uno de nuestros clientes, eso se tradujo en que el 57% de sus transacciones se convirtieron en pedidos, en comparación con un promedio anterior más cercano al 20%.

Los sistemas heredados como las plataformas de ERP a menudo son rígidos y difíciles de modernizar. ¿Cómo aborda la integración sin obligar a las empresas a desechar su infraestructura existente?

Los ERPs están profundamente arraigados en la forma en que una empresa opera, así que la verdadera restricción no es solo la integración, sino con qué rapidez y limpieza se puede integrar sin agregar sobrecarga. Si la implementación es lenta o requiere una participación intensiva de IT interna, se convierte en un bloqueador disruptivo.

Nuestro enfoque siempre ha sido invertir en hacer que nuestra implementación sea rápida y sin fricciones. Tenemos decenas de integraciones preconstruidas y un gran equipo de ingenieros para apoyar las implementaciones personalizadas, y priorizamos que los clientes se pongan en marcha rápidamente sin crear una carga de mantenimiento continua.

Estamos viendo un cambio hacia sistemas más autónomos en various industrias. ¿Hasta dónde puede llegar realistamente la automatización en los flujos de trabajo de distribución antes de que la supervisión humana se vuelva crítica nuevamente?

Hay muchas cosas que la IA no puede hacer. No tomará decisiones comerciales complejas, no gestionará relaciones con clientes ni operará en el campo. Lo que puede hacer es eliminar mucho del trabajo administrativo repetitivo que subyace a esos procesos.

En la mayoría de los flujos de trabajo industriales, el modelo correcto es el de humano en el bucle donde la IA maneja la mayor parte del trabajo mientras deja a las personas en control de las excepciones. Cuando algo es directo, se puede automatizar. Cuando algo es ambiguo, de alto valor o conlleva un riesgo real, ahí es donde el juicio humano es crítico.

El objetivo no es la autonomía del 100%. Es automatizar las partes tediosas, manuales y rutinarias del flujo de trabajo para que las personas puedan centrarse en decisiones y excepciones de alto valor.

Uno de los riesgos con la automatización es perder el conocimiento institucional de los operadores experimentados. ¿Cómo garantiza Canals que la experiencia se capture y se refleje en el sistema en lugar de reemplazarla?

Una de las ventajas clave de la IA sobre el software tradicional es que puede aprender con el tiempo.

Cuando un operador experimentado revisa algo, corrige algo o maneja una excepción, el sistema puede capturar esas decisiones y aplicarlas inteligentemente en el futuro. A medida que aumenta el uso, comienza a reflejar confiablemente esos patrones en lugar de depender de un conjunto fijo de reglas.

Eso significa que el conocimiento institucional ya no está ligado a una sola persona. En lugar de vivir con los individuos, se hornea en los sistemas utilizados para ejecutar el negocio, así que se aplica de manera más consistente en toda la organización. Cuando los empleados experimentados dejan, su experiencia permanece capturada dentro de Canals. Cuando los nuevos empleados comienzan, están trabajando dentro de un sistema que ya refleja cómo opera el negocio, lo que les ayuda a acelerar más rápido y a ejecutar de manera más consistente.

El auge en la construcción de centros de datos está ejerciendo una presión real sobre las cadenas de suministro. ¿Cómo está cambiando esa demanda las expectativas alrededor de la velocidad, la precisión y la coordinación para los distribuidores?

La carrera por construir centros de datos se está acelerando con $700 mil millones invertidos en construcción, lo que ejerce una presión inmensa sobre los contratistas y distribuidores para mantener el ritmo.

Lo que cambia esa demanda es la tolerancia al retraso. Los flujos de trabajo que eran manejables a volúmenes más bajos, como el procesamiento manual de pedidos y la reconciliación de documentos, comienzan a descomponerse a escala. A medida que los proyectos se vuelven más grandes y se mueven más rápido, las brechas entre la cotización, la compra y el cumplimiento se vuelven más visibles y más costosas en ambos lados de la transacción. La falta de información precisa y actualizada socava la coordinación y puede resultar en retrasos inesperados y paradas de trabajo repentinas.

Los equipos que pueden operar con velocidad y visibilidad en tiempo real tienen una ventaja clara. En ese punto, la automatización no solo se trata de eficiencia, se convierte en un requisito para mantener el ritmo y la complejidad de la demanda.

Mirando hacia adelante, ¿cómo ve la IA reconfigurando los flujos de trabajo de compras y cadena de suministro en los próximos cinco años, particularmente a medida que los sistemas pasan de herramientas asistentes a tomadores de decisiones más agentes?

Es difícil decirlo con cualquier grado de certeza, pero lo que se vuelve más evidente es cómo se está aplicando la IA, de manera estrecha, en flujos de trabajo específicos donde hay mucha repetición y un camino claro hacia la confiabilidad. En la compras y la cadena de suministro, eso se manifiesta en procesos de ejecución pesados. Estos flujos de trabajo están ligados a dólares reales y relaciones reales, así que la barra para la autonomía es alta. El cambio a corto plazo será menos sobre la toma de decisiones impulsada por agentes y más sobre expandir lo que se puede manejar de manera confiable, con las personas involucradas estrechamente donde importa.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Canals.