Tecnología aplicada a la experiencia en vivo
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Tecnología aplicada a la experiencia en vivo

por Nicolás Zapata

Cómo BeFun construye ventaja competitiva con datos

El negocio de las experiencias en vivo se ha movido históricamente por intuición. Qué marca traer, a qué ciudad, cómo diseñar el recorrido y cómo leer los resultados han sido, durante años, decisiones basadas en la experiencia del equipo y en la lectura de mercado de quien estuviera a cargo. Esa forma de trabajar produjo grandes eventos, pero también riesgos difíciles de anticipar y aprendizajes que se perdían de un evento al siguiente.

En BeFun tomamos una decisión distinta. Creemos que la producción de experiencias es, en el fondo, una cadena de decisiones de alto costo y alto riesgo, y que cada una de esas decisiones puede tomarse mejor con datos, modelos y evidencia. Por eso construimos herramientas propias que acompañan las tres etapas críticas de cualquier experiencia que llevamos al mercado latinoamericano: qué producir, cómo diseñarlo y cómo operarlo.

No somos una empresa de eventos que ocasionalmente usa tecnología. Somos una empresa de tecnología que produce experiencias. Esa distinción no es de marketing: se refleja en cómo elegimos las licencias, en cómo diseñamos cada metro cuadrado de un evento y en la velocidad con la que el negocio accede a su propia información para decidir.

Este documento describe tres capacidades que sostienen esa ventaja: IP Evaluator, para decidir qué marca llevar a qué mercado; simulación de agentes, para diseñar la operación antes de construirla; y BeFunly AI, para operar y decidir con toda nuestra data disponible en tiempo real. Y cierra con una mirada al stack tecnológico que las hace posibles, la tecnología que atraviesa cada capa de la organización.

  1. IP Evaluator

Elegir la licencia correcta para cada mercado

Mapa de posicionamiento  IP × Mercado

0 25 50 75 100 0 25 50 75 100 Relevancia  → Crecimiento  ↑ EMERGENTES ESTRELLAS EN ASCENSO EN DECLIVE CONSOLIDADAS Marca A · Mercado 1 — Relevancia 72, Crecimiento 82, Volumen 95 Marca A · Mercado 1 Marca C · Mercado 1 — Relevancia 63, Crecimiento 67, Volumen 62 Marca C · Mercado 1 Marca B · Mercado 2 — Relevancia 78, Crecimiento 60, Volumen 58 Marca B · Mercado 2 Marca D · Mercado 3 — Relevancia 20, Crecimiento 73, Volumen 52 Marca D · Mercado 3 Marca A · Mercado 3 — Relevancia 30, Crecimiento 54, Volumen 42 Marca A · Mercado 3 Marca C · Mercado 2 — Relevancia 60, Crecimiento 39, Volumen 70 Marca C · Mercado 2 Marca E · Mercado 1 — Relevancia 80, Crecimiento 31, Volumen 88 Marca E · Mercado 1 Marca F · Mercado 2 — Relevancia 22, Crecimiento 24, Volumen 45 Marca F · Mercado 2 Marca D · Mercado 1 — Relevancia 15, Crecimiento 17, Volumen 38 Marca D · Mercado 1

Elegir qué propiedad intelectual llevar a qué ciudad es una de las decisiones más caras que toma nuestra industria. Una licencia equivocada en un mercado equivocado compromete la inversión completa de un evento. Tradicionalmente, esta decisión dependía del criterio del equipo comercial y de una lectura cualitativa de la afinidad entre una marca y su audiencia.

IP Evaluator convierte esa decisión en un problema medible. La herramienta combina tres famílias de señales para estimar el potencial real de cada combinación de marca y ciudad:

  • Potencia de marca. Señales digitales que reflejan el interés y el tamaño de la audiencia afín en cada territorio, capturadas desde fuentes como Google, YouTube y Meta.
  • Potencia de mercado. Variables estructurales del territorio, como PIB, población y capacidad de consumo, que dimensionan la demanda potencial.
  • Desempeño histórico. Los resultados de nuestros eventos anteriores, que aportan la evidencia de cómo se comportan audiencias reales frente a nuestras experiencias.

Todas estas variables se recolectan de forma automática vía API, sin trabajo manual, y alimentan un modelo que genera un score comparable para cada combinación marca-ciudad. Esos scores se visualizan de forma gráfica, de modo que el equipo puede comparar mercados y propiedades sobre una misma base objetiva en lugar de contrastar intuiciones.

El resultado es una visión holística que no reemplaza el criterio humano, sino que lo respalda con evidencia. Lo que antes era una apuesta se transforma en una decisión informada, con el riesgo dimensionado antes de comprometer la inversión.

La recolección de señales no tiene límite geográfico: la herramienta puede evaluar combinaciones de marca y ciudad en cualquier mercado, sin restricciones para incorporar nuevos territorios. Lo que está en evolución es la precisión del modelo, que se refina a medida que incorpora el feedback de los resultados reales de nuestros eventos y suma nuevas fuentes de datos. En paralelo, estamos avanzando desde un scoring descriptivo hacia un modelo predictivo de demanda, capaz de estimar resultados esperados por evento.

  1. Simulación basada en agentes

Diseñar la operación antes de construirla

 

Una experiencia se gana o se pierde en los detalles operativos. La forma en que las personas circulan, cuánto esperan en una fila, cómo se distribuye la capacidad y dónde se forman los cuellos de botella determinan si un visitante se va encantado o frustrado. El problema es que, tradicionalmente, todo eso solo se descubre cuando el evento ya está construido y en operación, es decir, cuando corregir es caro o imposible.

En BeFun diseñamos ese comportamiento antes de levantar la primera estructura. Usamos simulación basada en agentes, una técnica que modela a cada visitante como un agente autónomo con su propio comportamiento, y observamos cómo se comporta el sistema completo cuando miles de esos agentes interactúan dentro del espacio que estamos diseñando.

Con estos modelos evaluamos, para cada evento, aspectos como los flujos de circulación, los tiempos de espera, la capacidad operativa y la distribución óptima de los espacios. Funciona como un gemelo digital del evento: podemos probar variantes de layout y cambios de diseño en un entorno virtual y ver su impacto antes de decidir.

El ciclo no termina en la simulación. Una vez que el evento opera, contrastamos los resultados reales con lo que el modelo predijo y usamos esas diferencias para calibrar. Cada evento mejora la precisión del siguiente, de modo que nuestra capacidad de anticipar la operación se vuelve más fina con el tiempo.

El valor es doble. Por un lado, protegemos la experiencia del visitante al eliminar problemas operativos en la etapa de diseño. Por otro, optimizamos la inversión, porque cada decisión sobre espacio y capacidad se toma con evidencia y no sobre supuestos.

  1. Reportería en línea y BeFunly AI

Toda la operación a la vista, y una conversación para profundizar.

 

Tener datos no basta si la operación no es visible y si acceder a ella es lento. En muchas organizaciones, saber cómo van las ventas de un evento o qué categoría de retail está rindiendo mejor exige pasar por el equipo de datos, esperar un reporte y perder el momento en que esa respuesta era útil. Esa fricción es un costo silencioso.

Nuestra respuesta empieza por la visibilidad. Construimos una capa de reportería en línea que refleja el estado de toda nuestra operación de forma permanente. Se apoya en un modelo de datos actualizado, que integra las distintas fuentes del negocio y se mantiene al día, y sobre él desarrollamos herramientas de visualización propias, hechas in house y con visibilidad para toda la compañía. El resultado es que cualquier persona, desde cualquier área, ve el desempeño del negocio en tiempo real: venta de tickets, retail, precios, add-ons y las métricas que importan para operar. La información deja de estar encerrada en un equipo y pasa a ser un activo compartido.

Sobre esa base se suma BeFunly AI, un agente de inteligencia conversacional que permite consultar toda esa data en lenguaje natural. Conoce nuestra estructura de datos por dentro, así que cualquiera puede preguntar y obtener una respuesta en segundos, sin necesidad de armar un reporte. BeFunly responde sobre prácticamente cualquier dimensión de la operación y, además, es capaz de generar forecasts, de modo que el equipo puede anticiparse en lugar de solo reaccionar.

Construido sobre un modelo de lenguaje conectado a nuestro modelo de datos, BeFunly traduce una pregunta de negocio en la consulta correcta, la ejecuta sobre la información disponible y devuelve una respuesta clara y accionable. La complejidad técnica queda oculta detrás de una conversación.

Juntas, la reportería en línea y BeFunly forman una misma capa de inteligencia operacional. Una entrega visibilidad permanente sobre lo que está pasando; el otro permite profundizar bajo demanda. El efecto combinado es que cada área se vuelve un consumidor autónomo de datos, las decisiones se toman más rápido y con evidencia, y el equipo especializado queda libre para los problemas de mayor valor. Es nuestra forma de posicionar los datos como un habilitador del negocio y no como un cuello de botella.

  1. El stack tecnológico

Tecnología en cada capa de la organización

Es fácil mirar las tres capacidades anteriores como iniciativas puntuales del equipo de datos. La realidad es más profunda: la tecnología no vive en un área ni en un proyecto, atraviesa toda la compañía. Cada equipo, desde creatividad hasta finanzas, operan sobre software hecho para su oficio, y todos se apoyan en una misma base compartida.

En la capa más visible están las herramientas propias de cada unidad de negocio. Operaciones y Criatividade diseñan y modelan los espacios con software técnico de diseño y simulación, el mismo entorno donde vive el modelado de agentes que describimos antes. Marketing produce contenido y experiencias digitales. Retail corre sus operaciones de punto de venta e inventario. Finanzas gestiona pagos, ERP y reportería. Cada área está digitalizada en su propio lenguaje, con las plataformas adecuadas para su trabajo.

Debajo de todo eso hay una columna vertebral compartida que conecta a la organización completa. Ahí conviven la capa de inteligencia artificial y productividad con la que construimos y operamos día a día, apoyada en modelos como Claude; el warehouse en la nube sobre BigQuery y las herramientas de analítica que alimentan la reportería y a BeFunly; los canales de comunicación y documentación, con Slack como eje del trabajo diario; la gestión del conocimiento; y el entorno de desarrollo, versionado en GitHub. Esta base es la que evita que las herramientas queden en silos: todo confluye en la misma infraestructura y en el mismo modelo de datos.

Ese es el punto de fondo. La tecnología en BeFun no es un departamento ni una moda, es parte del ADN operativo. No se trata de que un equipo use herramientas modernas, sino de que la organización entera funciona sobre ellas. Y esa madurez transversal es, precisamente, lo que hace posibles las capacidades anteriores: sin una base sólida y conectada, ni el IP Evaluator, ni la simulación, ni BeFunly tendrían dónde apoyarse.

El siguiente esquema mapea ese stack, capa por capa: las herramientas específicas de cada unidad de negocio y la base común sobre la que se sostiene toda la compañía.

Business Units Unique tools per team
Operations & Creativity
Design & simulation
Adobe Creative Cloud
AutoCAD
SketchUp
Revit
Lumion
AnyLogic
Marketing
Content & web
Higgsfield
Blender
WordPress
YouTube
Vimeo
SearchBrand
Retail
POS & inventory
Loyverse
Prestige
Gophoto
Magic Memories
Finance
Payments, ERP & reporting
Mercado Pago
Gael
Think-cell
Shared Backbone Foundation used across the company
AI & Productivity
Build & operate
Claude
ChatGPT
Gemini
Data & BI
Warehouse, analytics & reporting
BigQuery
Power BI
Python
Excel
Communication & Docs
Day-to-day comms
Slack
Microsoft Teams
Microsoft 365
Knowledge & Files
Where work is stored
Notion
Miro
Dropbox
SharePoint
Development
Code & tooling
GitHub
VS Code
Cursor

Una ventaja que se construye, no se compra

Las tres capacidades descritas no son piezas aisladas, y tampoco flotan solas: se sostienen sobre el stack tecnológico que atraviesa la compañía. Juntas cubren el ciclo completo de una experiencia. IP Evaluator define qué producir y dónde. La simulación de agentes define cómo diseñarlo. BeFunly AI sostiene cómo operarlo y decidir en el día a día. Selección inteligente, diseño validado y operación aumentada por inteligencia artificial, todo sobre una misma base tecnológica y de evidencia.

Lo interesante de esta ventaja es que es difícil de replicar. No se trata solo de tecnología, que cualquiera podría adquirir, sino de la combinación entre esas capacidades técnicas y algo que solo se construye con el tiempo: los resultados reales de nuestros eventos. Cada experiencia que producimos alimenta los modelos, calibra las simulaciones y enriquece la data sobre la que decide BeFunly. Mientras más operamos, más precisos nos volvemos. Esa es la definición de una ventaja compuesta.

Seguimos cerrando el ciclo entre predicción, diseño y operación, y expandiendo estas capacidades a más mercados de la región. El objetivo es simple de enunciar y exigente de sostener: que cada decisión importante en el negocio de las experiencias esté respaldada por evidencia.

En una industria movida por la intuición, esa es la diferencia que elegimos construir. BeFun es una empresa de tecnología que produce experiencias, y esa es exactamente nuestra ventaja competitiva.