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Fundada por el Dr. Fatih Nayebi, autor de "Foundations of Agentic AI for Retail", OODARIS está construyendo la próxima generación de IA que no solo predice: actúa, optimiza y transforma las operaciones retail de forma autónoma.
Crear un mundo donde cada decisión retail esté optimizada por IA, eliminando desperdicios, maximizando valor y entregando experiencias perfectas a cada cliente.
Empoderar a los retailers con agentes de IA autónomos que transforman las operaciones, convirtiendo datos en decisiones y predicciones en ganancias, automática y continuamente.
Apenas estamos comenzando nuestro viaje para revolucionar el retail. Únase a nosotros mientras construimos el futuro del comercio autónomo, un agente de IA a la vez.
Fundador y CEO
Autor de "Foundations of Agentic AI for Retail" y pionero en sistemas retail autónomos. Con amplia experiencia en investigación e implementación de IA, el Dr. Nayebi lidera el desarrollo de soluciones de IA retail de próxima generación.
Habiendo trabajado anteriormente con organizaciones retail líderes a nivel global, aporta una comprensión profunda de los desafíos y oportunidades del retail a la plataforma innovadora de OODARIS AI.
El futuro del retail no es solo predictivo, es autónomo. Estamos construyendo IA que no solo te dice qué hacer, sino que lo hace por ti, mejor de lo que cualquier humano podría hacerlo.
Científico de Datos Principal
Máster en Analítica, McGill University. Construyendo ML de producción, optimización y sistemas de decisión para retail.
Me uní a OODARIS para construir sistemas de decisión que convierten datos retail desordenados en acciones confiables, desde el pronóstico hasta la optimización.
Gerente de Producto de IA
Arnav lidera la visión de producto y la estrategia de plataforma en OODARIS, donde está construyendo sistemas de IA agéntica de próxima generación para las operaciones retail.
La gran tecnología no reemplaza el juicio. Lo escala.
Científico de Datos
Científico de datos que diseña sistemas de IA escalables y listos para producción para la toma de decisiones basada en datos
Experiencia en pronóstico de demanda y aprendizaje automático aplicados a operaciones retail a gran escala
Mantente curioso, sigue aprendiendo—el crecimiento comienza en el momento en que decides que nunca terminas.
Ingeniero de IA
Ph.D. en Ingeniería Industrial y Matemáticas Aplicadas.
Enfocado en construir sistemas de IA que combinan simulación, investigación operativa y aprendizaje automático en soluciones prácticas impulsadas por agentes.
Me uní a Oodaris para diseñar IA agéntica que planifica, decide y se adapta en entornos retail reales.
Ingeniero Full Stack
Desarrollador full stack especializado en aplicaciones impulsadas por IA. Experto en construir aplicaciones web escalables con integración de IA y foco en la experiencia de usuario.
Experiencia en arquitectura MVC y patrones de diseño modernos para código limpio y mantenible.
La IA es una herramienta para amplificar la creatividad y la eficiencia humanas, no un reemplazo.
La investigación fundamental del Dr. Nayebi en IA autónoma para el comercio minorista impulsa nuestra plataforma. Explora los marcos académicos y metodologías prácticas que hacen posible OODARIS.
Mientras otros construyen herramientas que ayudan a los humanos a tomar decisiones, nosotros construimos IA que toma decisiones de forma autónoma.
No somos una empresa de IA genérica tratando de servir al retail. Somos expertos en retail que resultan ser de clase mundial en IA.
No vendemos promesas: compartimos pilotos gobernados. Nuestro despliegue insignia en calzado documentó 2–8pp de mejora de margen y 25–35% de optimización de inventario con OODARIS.
Nuestro fundador literalmente escribió el libro sobre el tema.
Nuestros agentes IA tienen objetivos, planifican y actúan como tus mejores planners, pero con más de 1240 microdecisiones adicionales.
Desde el día uno, hemos construido para retailers con miles de millones en ingresos.
Pilotos de 30 days con KPIs garantizados o reembolso.
Únase a los retailers que pilotan agentes gobernados con 2–8pp de mejora de margen y retorno en 4–8 mo.