Caso · IA + logística + software
El reto no era crear un chatbot. Era convertir documentación de pedidos en información operativa, saber cuándo una mercancía está realmente disponible y ayudar a planificar recogidas, entregas y montaje con menos pasos manuales.
Contexto
En logística de mobiliario, una entrega puede depender de proveedor, tienda, almacén, dirección final, tipo de servicio, disponibilidad y montaje. Cuando esos datos llegan en documentos con formatos distintos, el problema aparece antes de planificar la ruta: primero hay que convertir documentos en datos fiables.
La solución se planteó como una plataforma de trabajo para tiendas de muebles y decoración, no como una automatización aislada.
Arquitectura
El sistema recibe la información de origen sin exigir un formato único.
La IA propone campos estructurados a partir del contenido recibido.
Una persona valida los datos antes de convertirlos en información operativa.
Solo los trabajos con información suficiente pasan al siguiente estado.
Decisiones clave
La IA propone; la revisión humana confirma. Esa separación reduce el riesgo de convertir una interpretación incorrecta en una orden operativa.
La planificación depende de que existan dirección, tipo de servicio y mercancía en condiciones de ser planificada.
La secuencia física forma parte de la lógica del sistema: la recogida debe preceder a la entrega final.
El cliente puede consultar estado y aportar documentación sin convertir cada cambio en una llamada o mensaje.
Qué demuestra
Este caso muestra una aplicación donde el modelo no es el producto completo. La utilidad aparece al combinar interpretación documental, validación, reglas de disponibilidad, estados de operación y una interfaz que permite a distintas personas trabajar sobre la misma información.
Relacionado
Contexto, documentos y decisiones.
AutomatizaciónEstados, reglas e integraciones.
Software a medidaProcesos propios convertidos en sistema.
