Cliente: Startup Fintech de rápido crecimiento en Nueva York especializada en comercio transfronterizo.

Desafío: La empresa enfrentaba una alta tasa de fallos en las transacciones debido a una integración deficiente con las APIs bancarias internacionales, lo que complicaba su Solución de Pago de Despacho Aduanero y generaba desconfianza en los usuarios.

Solución: Smartbrain proporcionó un equipo aumentado de tres desarrolladores Python senior expertos en Django y seguridad financiera. El equipo reescribió el módulo de conectividad bancaria, implementando un sistema de reintentos inteligentes y validación de datos en tiempo real. Trabajaron en sprints de dos semanas, integrándose perfectamente con el equipo interno del cliente mediante Slack y Jira.

Resultado: La nueva arquitectura redujo los fallos de transacción en un 99.5% y disminuyó el tiempo de procesamiento de pagos de horas a segundos, permitiendo a la startup escalar su base de usuarios sin incidentes técnicos.

Cliente: Operador logístico Tier-1 con sede en Chicago y operaciones en 50 países.

Desafío: El cliente necesitaba modernizar su sistema legacy que gestionaba la Solución de Pago de Despacho Aduanero, ya que los procesos manuales estaban causando retrasos significativos en la liberación de carga en puertos clave.

Solución: Desplegamos dos ingenieros Python especializados en automatización y RPA (Robotic Process Automation). Desarrollaron scripts personalizados para extraer datos de facturas y formularios aduaneros automáticamente, inyectándolos en el sistema de pagos gubernamental sin intervención humana. La solución se construyó sobre una arquitectura de microservicios escalable.

Resultado: Se logró una reducción del 40% en los tiempos de despacho de aduanas y se eliminaron por completo las multas por errores de digitación manual, ahorrando a la empresa millones anuales en costes operativos.

Cliente: Plataforma de E-commerce B2B líder en el sector de autopartes.

Desafío: La plataforma carecía de un cálculo preciso de impuestos en el checkout, lo que obligaba a absorber costos imprevistos relacionados con la Solución de Pago de Despacho Aduanero al momento de la entrega.

Solución: Un equipo dedicado de Smartbrain, compuesto por un arquitecto de software y dos desarrolladores Python, creó un motor de cálculo de aranceles en tiempo real basado en Machine Learning. Este motor se integró vía API con las bases de datos aduaneras mundiales para predecir costos exactos antes de finalizar la compra.

Resultado: La precisión en los costos estimados mejoró drásticamente, resultando en un aumento del 25% en el margen de beneficio neto por envío internacional y una mejora sustancial en la satisfacción del cliente final.