El reto
Un proveedor B2B y servicio técnico oficial de equipos para automatizar comercios trabaja con un modelo de ventas entrantes. Su tarea diaria más costosa en tiempo es la facturación: crear un pedido de cliente en el ERP. Justo detrás viene elegir el equipo adecuado para cada cliente, algo que depende del conocimiento tácito del personal con experiencia.
Los problemas eran concretos:
- Facturar es lento y repetitivo. Cada factura lleva de 10 a 15 minutos, y cada comercial lo hace todos los días: buscar la ficha de la empresa, copiar el NIF, localizar los artículos en el catálogo, poner precios, generar el documento para imprimir
- Contratar y formar cuesta. El conocimiento para elegir equipos está en la cabeza del personal sénior. Los comerciales nuevos hacen las preguntas en otro orden o se saltan pasos, y los clientes lo notan
- La lógica de selección se puede explicar, pero es difusa. Se basa en reglas prácticas y experiencia, y no está recogida en ningún sitio reutilizable
- Los distribuidores esperan a una persona para un presupuesto sencillo. Los revendedores que ya conocen el modelo solo necesitan precio y disponibilidad, pero aun así hacen cola para hablar con un comercial
- Los cambios normativos provocan oleadas de solicitudes casi idénticas, y el trabajo de selección y facturación de cada una se hace a mano
El enfoque
El proyecto va por fases para que el valor llegue pronto.
Fase 1: automatizar la facturación. El agente recibe dos tipos de entrada limpia: la descripción en texto libre de un comercial en Telegram o un pedido de la web con códigos de artículo y precios ya puestos. Identifica los artículos en el catálogo del ERP con búsqueda aproximada, aplica los precios correctos, recupera o pide los datos del cliente, crea el pedido y genera la factura en PDF. Un comercial la revisa y la envía. Hay una persona supervisando cada pedido.
Fase 2: recomendación de equipos. Una base de conocimiento con las pautas de selección de cada categoría guía un diálogo adaptativo. El asistente decide qué preguntas aclaratorias hacer, contrasta sus recomendaciones con el catálogo en vivo y aplica prioridades del negocio, como el stock disponible y el margen, antes de pasar una especificación cerrada a la fase 1.
Fase 3: bot de autoservicio para distribuidores. Un bot en Telegram y en la web que devuelve precio y disponibilidad de un modelo conocido y envía por su cuenta un presupuesto listo. Sin comercial de por medio: los distribuidores reciben respuesta en minutos, a cualquier hora.
Arquitectura
- Agente de IA: construido sobre un framework de agentes open source y autoalojado que funciona con cualquier LLM. Su comportamiento está acotado: nunca registra nada en el ERP sin la confirmación de un comercial
- Integración con el ERP: la empresa gestiona sus ventas en un ERP comercial. El agente crea los pedidos de cliente y obtiene la factura para imprimir a través de la API HTTP del ERP
- Mensajería: la API de bots de Telegram es la interfaz principal tanto para los comerciales (modos de facturación y recomendación) como para los distribuidores, con canales de email y widget web previstos
- Base de conocimiento: reglas prácticas de selección por categoría, formalizadas como ayuda para encontrar coincidencias aproximadas y no como un árbol de decisión rígido
- Datos: catálogo, stock y contrapartes del ERP; archivos diarios de stock y precios de los distribuidores; la web como fuente de verdad de los precios
Resultados
El diseño elimina primero el trabajo diario más repetitivo (la facturación) y después añade la recomendación de equipos y el autoservicio para distribuidores. Los pedidos en el ERP siguen pasando por un comercial; los presupuestos para distribuidores no necesitan a nadie.