Conectamos un asistente conversacional a catálogo, stock, precios, pedidos y promos de cualquier cadena o retailer — vía MCP. Tools con permisos, auditoría y adopción en el puesto. No es un chatbot decorativo.
Misma arquitectura, adaptada a cada stack (ERP, e‑commerce, APIs, portales). Sin atarnos a un solo retailer.
El modelo no adivina el stock: llama tools versionadas (SKU, sucursal, precio vigente, estado de pedido).
Ops, pricing, SAC o experiencia cliente. Guardrails, roles y logs desde el día uno.
Copiar/pegar de un portal no escala. Un bot genérico inventa. Hace falta una capa que hable con los sistemas del comercio.
Proceso elgodox: pensado para repetirse en varias cuentas, no un one-off.
ERP, WMS, e‑commerce, pricing, CRM, portales B2B. Auth, rate limits, datos sensibles. Qué es solo lectura vs. acciones.
Contratos claros: catalog.search, inventory.get, pricing.quote, orders.status, promos.active.
Server stdio/HTTP, conectores a APIs o flujos controlados, errores, timeouts y caché segura donde aporta.
UI o integración al cliente de IA que ya usan. Perfiles ops / atención / solo lectura. Confirmación humana antes de escribir.
Usuarios reales, métricas de adopción, prompts de trabajo y documentación para que el equipo no dependa de nosotros para todo.
El mismo patrón se vende y se replica: nuevas cadenas, nuevos banners, nuevas tools.
Estado de pedido, sucursal con stock, precio con promo — en segundos, con dato del sistema.
Consultas multi-sucursal, quiebres, comparativas. Menos Excel, más decisión.
Cotizar con reglas vigentes, explicar vigencia y exclusiones. Menos errores de mostrador.
Core MCP + pack de conectores. Cada retailer nuevo baja el costo marginal. Roadmap: WhatsApp, voz, intranet.
No es un curso de prompts. No es un bot que scrapea sin control. No prometemos magia sin acceso a datos reales.
IA EN EL FLUJO REAL DEL PUESTO
Contanos qué sistemas hoy responden stock, precio o pedido. En 30 minutos vemos encaje y plan de piloto.