La tecnológica vasca Grabit, especializada en el desarrollo de software de visión artificial y ‘deep learning’ para el sector minorista (retail) y la industria alimentaria, está enfocando su crecimiento en el mercado nacional y exterior, fundamentalmente de habla hispana, y a la diversificación de su catálogo con el objetivo de duplicar su cifra de negocio en este ejercicio. Grabit prevé alcanzar las 1.500 licencias operativas a corto plazo y sumar de dos a tres grandes cuentas a su cartera de clientes para finales de año, apoyándose tanto en la madurez de su sistema de gestión de frescos como en el despliegue de sus nuevas tecnologías de control y seguridad.
Según explica Alberto Gómez, CEO de Grabit, su estrategia pasa por la hiperespecialización. “Estamos muy centrados en utilizar visión artificial para supermercados, tanto para mejorar la experiencia de cliente como para reducir el hurto”, explica.
Expansión internacional 
El pilar comercial que sostiene actualmente la estructura de la empresa es su tecnología para la gestión de productos frescos, un segmento complejo para el retail debido a la alta rotación y la dificultad de identificación en caja. Grabit cuenta con una solución madura que automatiza el reconocimiento de estos productos tanto en los lineales de pesaje como en las cajas tradicionales, facilitando la tarea de los empleados y agilizando el proceso de compra. “Nuestra solución permite la prevención de pérdidas, detectando en tiempo real intentos de fraude en diversos puntos del supermercado”, afirma Gómez.
Esta división se comercializa en un modelo de alianza conjunta con el fabricante de balanzas Dibal, una estrategia que ha abierto a la tecnológica las puertas del mercado internacional. El principal motor de esta línea se encuentra en Latinoamérica, donde cuenta con una importante implantación, en gran medida, debido a su presencia en los establecimientos de la multinacional Walmart.
Nuevas soluciones
El segundo motor que prevé impulsar la facturación de Grabit es el desarrollo de una solución integral de control para el punto de venta, diseñada para incorporarse en el hardware de partners globales de referencia. 
Esta tecnología aborda de manera específica la pérdida desconocida en tres áreas críticas del supermercado: las terminales de autoservicio (cajas de autopago) para verificar que el usuario registra correctamente cada artículo, las líneas de caja tradicionales como herramienta de asistencia al cajero y los pasillos del establecimiento. En este último caso, el software es capaz de conectarse a las cámaras de videovigilancia (CCTV) ya existentes para detectar de forma autónoma conductas anómalas o la ocultación de productos.

Despliega nuevas tecnologías de control y seguridad con el fin de reducir el hurto en supermercados

Actualmente, estas soluciones de seguridad se encuentran en fase de proyecto piloto y su despliegue progresivo complementará los ingresos recurrentes de la línea de frescos. Y, aunque actualmente se encuentra en conversaciones con varios y muy grandes distribuidores, “el sector del retail se caracteriza por unos tiempos de desarrollo comercial que son bastante largos; suele llevar bastante tiempo desde que se empieza a hablar hasta que arranca el despliegue”, explica el CEO de Grabit. Sin embargo, en un mundo impulsado por la innovación tecnológica, el mercado minorista está experimentando una transformación significativa y la IA emerge como una de las fuerzas impulsoras detrás de esta revolución.
“Nosotros tenemos una ventaja competitiva sobre todo aquí en España, Portugal y Latinoamérica por tema de cercanía cultural. El resto de competidores suelen ser ingleses, israelíes o americanos”, señala el consejero delegado de la firma. A esto se suma la capacidad de su plataforma para adaptarse a entornos ya construidos. “Las empresas grandes normalmente suelen intentar vender todo el hardware y el software, toda su solución completa. Muchas veces los clientes buscan piezas más especializadas y que se puedan integrar con lo que ya tienen, y eso nos da una ventaja”, concluye Gómez.