Arume o Datup: Datup si tu equipo de supply chain quiere una plataforma con muchos escenarios, Arume si quieres una propuesta de envíos semanal que se prueba con tus datos antes.

¿Qué es Datup?

Datup es una plataforma de analítica de cadena de suministro que usa inteligencia artificial para prever la demanda, gestionar el inventario y sugerir compras y distribución de stock. Según su página sobre la empresa, nació en Bogotá (Colombia) en 2019 y tiene clientes en Latinoamérica y Europa, sobre todo empresas medianas y grandes de fabricación, distribución, comercio, consumo masivo y farmacia. Su web principal cita clientes en Colombia, México, Perú, Honduras, España y Ecuador.

Tiene varios productos: planificación de la demanda con previsiones por canal, producto y ubicación; gestión de inventario con puntos de pedido, cantidades y fechas de compra por referencia y ubicación, stock de seguridad dinámico y alertas de rotura o de exceso; distribución, con recomendaciones de cuánto enviar a cada tienda o centro de distribución, priorizando las ubicaciones con más venta cuando falta stock; S&OP, con un panel compartido de demanda, stock y presupuesto; una clasificación de cartera por contribución a las ventas, rotación y estabilidad de la demanda; y un asistente conversacional llamado AlaIA.

Se integra con ERP, TMS, WMS y CRM. Nombra SAP ERP, SAP Business One, Siesa, Odoo, Oracle NetSuite, IFS, Microsoft Dynamics 365, Infor y Epicor, y dice que otras plataformas se estudian caso por caso. El proceso que describe tiene tres pasos: conectar (por API, almacén de datos o ficheros), estructurar los datos y entrenar los modelos, y decidir con el equipo, validando que las recomendaciones encajan con la operación. Dice que los primeros resultados llegan en unas ocho semanas.

¿En qué se parecen y en qué no?

En lo de fondo se parecen mucho, y eso es lo que genera la duda. Los dos reciben el histórico de ventas y de stock de tu programa, prevén cada producto en cada ubicación, calculan cuánto hace falta mandar y lo explican a una persona que decide. Los dos tienen un asistente conversacional y los dos llegan a la distribución entre tiendas, almacenes o clientes.

La diferencia está en cómo se monta y en qué acompaña. Datup es un producto de catálogo, con su propia plataforma, sus pantallas y su forma de trabajar, al que se conecta tu ERP. Nosotros montamos un sistema sobre tu programa, con un usuario que solo puede leer, y las reglas de reparto de tu empresa se escriben como una regla más. Datup, por su parte, tiene la ventaja de una plataforma ya hecha, con años de producto, y de un equipo dedicado.

¿Dónde gana Datup?

Esto es lo que Datup hace mejor que nosotros, o que nosotros no hacemos:

• Escenarios y colaboración. Según su web, produce previsiones base, optimista y pesimista por producto y ubicación, y permite construir escenarios colaborativos con ventas o marketing y una previsión conjunta. Nosotros damos una banda de error y una propuesta, no un flujo de trabajo entre áreas.
• Factores externos. Dicen integrar más de 200 variables externas (clima, festivos, plazos, tipo de cambio) y combinar más de cien modelos. Son afirmaciones suyas, de las que su web no da el método. Aun así, es una capa que nosotros solo añadimos cuando un cliente demuestra que un factor mueve su venta.
• Planificación de producto nuevo y S&OP. Previsión para productos sin histórico, panel de S&OP con presupuesto y clasificación de cartera. Nosotros no hacemos S&OP.
• Una plataforma lista, con equipo dedicado. Una empresa con un equipo de planificación que quiere una herramienta de trabajo diario para analizar, comparar escenarios y debatir con ventas encuentra en Datup una plataforma pensada para eso. La web dice además que la facturación es una suscripción mensual sin límite de usuarios, que no hay permanencia mínima y que se empieza a cobrar cuando procesan tus datos.

¿Cuándo te conviene Datup?

Te conviene si eres una empresa mediana o grande con un equipo de planificación de la demanda o de supply chain, con un ERP de los que nombra (SAP, Odoo, Dynamics 365, NetSuite, Siesa…), con una cartera amplia en muchas ubicaciones, y si lo que necesitas es una herramienta de análisis en la que tu equipo trabaje a diario, con escenarios y con ventas y marketing opinando. También si tu sector es el de sus casos: farmacia, ferretería, alimentación y bebidas, consumo o comercio moderno.

Una señal clara es que el problema no es «qué mando el lunes» sino «cómo se pone de acuerdo la empresa sobre cuánto va a vender». Eso es previsión colaborativa y es el terreno de Datup. Hay un punto práctico a comprobar: la web se dirige principalmente a equipos de Latinoamérica y no detalla oficinas ni equipo en España, así que si necesitas soporte en tu zona horaria, pregúntalo en la primera conversación.

¿Cuándo encaja Arume?

Arume encaja cuando repones a muchos sitios (tiendas, clientes, furgonetas, almacenes) y lo que falta es una propuesta concreta cada semana: qué mandar a cada sitio, cuánto y cuándo, con el porqué de cada línea. El sistema de control de stock con IA se conecta a tu programa con un usuario de solo lectura, calcula el riesgo de quedarte sin cada producto en cada sitio y deja que una persona apruebe o cambie la lista. La previsión de demanda viene con su banda de error y se calibra: cuando dice 5 % de riesgo, tiene que pasar alrededor de un 5 % de las veces.

Y se prueba antes de contratar. La simulación con tus datos repite fechas pasadas de tu negocio con lo que se sabía ese día y compara lo que habría mandado el sistema con lo que hiciste. La web de Datup, en lo que hemos podido leer, no describe un piloto: su puerta de entrada es una demostración personalizada, que cubre también precio y retorno. Después de la simulación, uno o dos meses en modo sombra. Los datos están en la UE, hay copias diarias y, si decides irte, exportación completa.

Los avisos por WhatsApp son un añadido que se monta con nuestro socio Bedel, y el asistente responde diciendo de dónde sale cada cifra y puede explicar por qué propone 15 y no 10.

Las dos, criterio a criterio.

Lo de Datup sale de su web oficial, consultada el 4 de noviembre de 2026. Sus cifras de resultados (más de un 95 % de precisión y reducciones de error y de inventario) son suyas, sin método publicado, y no las repetimos.

• Qué es: Datup, plataforma de analítica de cadena de suministro con IA · Arume, sistema de control de stock y reposición montado sobre tu programa.
• Origen: Datup, Bogotá, 2019, clientes en Latinoamérica y Europa · Arume, estudio de desarrollo de software y diseño web con base en España y trabajo en remoto.
• Previsión: Datup, escenarios base, optimista y pesimista, factores externos, producto nuevo · Arume, previsión por producto y sitio con banda de error, calibrada y comprobada con backtest.
• Reposición y distribución: Datup, puntos de pedido, cantidades, stock de seguridad dinámico y reparto a tiendas o centros · Arume, propuesta semanal de envíos con el porqué de cada línea y aprobación de una persona.
• Asistente: Datup, AlaIA, para consultas de cadena de suministro · Arume, asistente que cita de dónde sale cada cifra, más avisos y lista del lunes por WhatsApp como añadido.
• Conexión: Datup, SAP, Odoo, Dynamics 365, NetSuite, Siesa y otros, por API, almacén de datos o ficheros · Arume, Odoo, Business Central, Sage, Holded, SAP Business One, Shopify, WooCommerce, PrestaShop, Power BI y Excel, con usuario de solo lectura.
• Prueba antes de contratar: Datup, demostración personalizada · Arume, simulación con tus datos y modo sombra.
• Colaboración entre áreas y S&OP: Datup, sí · Arume, no.

¿Qué significa «95 % de precisión» y cómo se comparan dos previsiones?

Las dos webs, la suya y la nuestra, pueden decir lo que quieran sobre precisión. Lo que importa es cómo se mide. «Precisión» sin más no es una medida: hay que decir qué error se calcula (el MAPE o el WMAPE son dos), a qué horizonte (la semana siguiente o dentro de cuatro semanas), con qué datos (los que se conocían entonces o los de después) y a qué nivel (toda la empresa o cada producto en cada sitio, que es donde el error es mucho mayor). El manual de Hyndman y Athanasopoulos recomienda evaluar con validación cruzada en series temporales, que usa en cada prueba solo datos anteriores a la fecha evaluada.

Para comparar dos herramientas con justicia, dales a las dos el mismo histórico, las mismas fechas y la misma pregunta: «qué habrías propuesto el lunes 3 de marzo con lo que se sabía ese día». Luego compara con lo que se vendió de verdad y con lo que pediste tú. Es la misma prueba que aplicamos en la simulación, y vale para cualquier proveedor, incluidos nosotros.

Lo que no hace Arume.

No tenemos S&OP, ni escenarios colaborativos con ventas y marketing, ni clasificación de cartera, ni previsión de producto nuevo sin histórico. No añadimos factores externos como clima o tipo de cambio salvo que se demuestre con tus datos que mueven tu venta. No sustituimos a tu programa de gestión: leemos de él. Y no hacemos de los números un panel de análisis para un equipo de planificación que quiere pasar el día en él; lo que damos es una propuesta que prepara quien envía.

Tampoco prometemos un porcentaje de mejora. El estudio de reposición 2026 muestra, con datos sintéticos y públicos, cuánto stock necesita cada regla para el mismo servicio: con venta de temporada y cuatro semanas de plazo, la reposición por previsión necesitó un 25 % menos de stock que la cobertura fija y un 42 % menos que el mínimo fijo para servir el 95 %. Con venta estable y plazo corto, una cobertura fija bien ajustada funcionó igual de bien. No es un resultado de clientes.