Lidero el área comercial y operativa de una empresa industrial y, en paralelo, diseño e implemento soluciones de IA y automatización para problemas reales del negocio. Acá hay cinco, de chatbots y visión por computadora a plataformas de datos y reposición.
Los pedidos llegaban por WhatsApp y se cargaban a mano al sistema, con errores y demoras. Construí un asistente conversacional con IA que entiende el pedido en lenguaje natural, lo matchea contra un catálogo de +500 productos con fichas técnicas, reconoce al cliente e incluso interpreta imágenes. Hoy deja el pedido listo de forma asistida en un panel que se actualiza solo; el próximo paso es que lo cargue directo por API contra el sistema de gestión.

Para detectar mermas y fraude en cajas (clientes que fichan productos, anulan la venta y se van sin pagar), armé un sistema de auditoría con humano en el loop: usa las cámaras de seguridad existentes para contar los productos en la caja y cruza ese conteo contra el punto de venta (ventas y anulaciones). Ante una discrepancia, manda una alerta con foto para revisión. El timestamp del POS define cuándo mirar la cámara; con enmascarado de zonas e imagen de referencia eliminé los falsos positivos.

Años de información de importaciones y costos de proveedores vivían dispersos en decenas de planillas. Extraje y consolidé todo ese histórico —importaciones y costos de proveedores de varios años hacia atrás— en un único tablero con datos en vivo y filtros por proveedor, familia, año y origen. Sobre esa base armé un centro de reposición que cruza stock y consumo para indicar qué pedir y cuándo.

Dos sistemas de códigos en conflicto (interno vs. código de barras) rompían el control de stock y los remitos. Armé un "puente" que reconcilia ambos y, sobre eso, una plataforma de reposición con depósitos diferenciados que calcula, por consumo real, qué reponer en cada local según un objetivo por producto. Convierte miles de SKUs en una lista priorizada de "qué pedir ya".

Detectar variaciones de precio entre compras exigía revisar facturas a mano. Armé un flujo que lee las facturas en PDF, extrae los datos con IA, los compara contra el histórico y alerta automáticamente cualquier cambio de precio. Como compramos en lotes grandes, cualquier variación importa.
Se detectó una variación de precio al comparar la última factura con el histórico de compras:
Conviene revisar la compra antes de confirmarla. Como se compra en lotes grandes, cualquier variación se multiplica.
— Enviado automáticamente por el flujo de control de precios
Comercial, operaciones, datos o IA aplicada — hablemos.