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Inteligencia artificial para tu negocio
Facturación electrónica ante la DIAN, conciliación bancaria con visión artificial, reservas por WhatsApp y reportes contables automáticos.
Trabajamos con Claude y las herramientas de IA más avanzadas, y no lo ocultamos. Lo que nos diferencia es cómo las usamos.
Cada módulo vive en una wiki técnica con su arquitectura, sus endpoints y hasta los incidentes corregidos. Nada depende de la memoria de alguien.
Antes de escribir código definimos los módulos, los datos y el despliegue. El sistema se planea completo, no se improvisa.
La inteligencia artificial escribe rápido; el criterio, las pruebas y la responsabilidad sobre el resultado son nuestros.
Nuestro producto estrella gestiona reservas, factura ante la DIAN, concilia extractos bancarios y conversa por WhatsApp. Estas son pantallas reales del sistema en operación.
Facturas, notas crédito y documentos soporte se crean desde el CRM y se validan en línea ante la DIAN a través de Factus. Cada documento queda con su XML firmado y su CUFE.
El cliente recibe un PDF con la marca de tu empresa y un código QR que cualquiera puede verificar en el portal de la DIAN. Soporta varias empresas, cada una con sus credenciales cifradas, y exporta todos los documentos a CSV para contabilidad.
Subes el extracto en PDF o foto. Un modelo de visión lee cada página en paralelo y extrae la fecha, el concepto y el valor de cada movimiento. Luego unas reglas contables lo clasifican: consignaciones, GMF 4x1000, retefuente, comisiones, IVA, cuota de manejo.
La vista previa valida el cuadre contra el saldo del propio extracto y te deja corregir cualquier categoría con un clic antes de exportar. El resultado: un Excel con los 12 bloques mensuales del año, listo para el contador.
Medido en producción: un extracto de 12 páginas con 639 movimientos se procesa en 24 segundos.
La solicitud de reserva llega al WhatsApp de tu equipo con todos los datos. Responder "Confirmar 38" basta: el sistema actualiza la reserva y el cliente recibe su confirmación al instante.
El texto libre lo atiende un agente de IA con acceso a la agenda, el catálogo y las tareas. Y la base de datos emite eventos que disparan avisos automáticos: nueva solicitud, confirmación, solicitud de calificación al terminar el servicio. Un gatekeeper con listas blancas y negras decide quién puede hablar con el bot.
La bitácora muestra la línea de tiempo de cada jornada y el agente de escritorio sube capturas periódicas de la actividad. Desde WhatsApp, la secretaria registra avances con un mensaje: "Parte 7 09:00 17:00" guarda una sesión de trabajo y notifica el progreso a quien creó la tarea.
Cada persona recibe un solo mensaje diario por WhatsApp con sus recordatorios y tareas próximas a vencer. El envío es tolerante a fallos (un número con error no frena el lote), espacia los mensajes para no saturar y evita duplicados automáticamente.
El agente de inteligencia artificial nunca toca la base de datos a ciegas. Separamos los caminos de lectura y escritura, y cada uno tiene sus propios controles.
Las lecturas pasan por un servidor MCP que consulta PostgreSQL con un pool de conexiones asíncronas y responde en menos de 100 milisegundos. Sus 9 herramientas validan el rol de quien pregunta (cliente, proveedora o administrador) y solo devuelven lo que ese rol puede ver.
Las escrituras van por otro camino: la API de Django, con validación de datos, señales y registro de auditoría. La IA no puede escribir directo en la base de datos.
Casos reales, con código público en GitHub, donde puedes revisar cómo trabajamos.
Evaluamos los 1.104 municipios de Colombia para ubicar granjas que combinan paneles solares con ganadería. El pipeline cruza radiación de la NASA, cartografía del IGAC, subestaciones de la UPME y riesgo del IDEAM; calcula hectáreas viables, arma el P&L a 25 años con impuestos y empleo, y lo presenta en un dashboard de Streamlit con Plotly.
Ver el códigoCinco dimensiones ponderadas producen un índice de viabilidad por municipio.
Tras un ETL en pandas, segmentamos los clientes con K-Means (scikit-learn, k=3) según su frecuencia de compra. El hallazgo: la mitad de los clientes compra de forma esporádica, y al cruzar el precio facturado contra el precio de lista se identificaron los días que concentran los descuentos.
Ver el códigoDashboard en Streamlit que consulta precio actual e histórico con yfinance, calcula el balance del portafolio a partir de los movimientos registrados y señala si una acción luce cara o barata frente a su propia historia. Asocia noticias de X con acciones colombianas y mide el retorno a 1, 3 y 5 sesiones después de cada noticia.
Web de transporte ejecutivo en Medellín construida con Flask: reservas en línea con autocompletado de direcciones de Google Maps (con sesiones que optimizan el costo del API), cuatro idiomas, tres formas de indicar el punto de recogida y panel administrativo con carga de fotos por servicio.
Ver el códigoEn nuestro canal de YouTube documentamos, en español y paso a paso, cómo usamos estas herramientas en proyectos reales.
Ver el canal @BochikuaCuéntanos qué te quita tiempo: facturar, conciliar, agendar, reportar. Te respondemos con una propuesta concreta, sin compromiso.
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