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Experiencia en proyectos empresariales

Haga que sus datos hableny respondan directamente a sus preguntas de negocio.

Owners and managers use AI to see production, operations, and sales as a whole, connecting ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, inventory, and finance databases and APIs, with OpenClaw, Dify, n8n, and dedicated Agent Skill practice.

Escanee un código WeChat en el móvil para vincular el asistente de IA, sin plugins extra. Los directivos preguntan por voz y controlan el panorama completo.

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Descubra lo que podemos hacer
  • Vincular con WeChat
  • Sin plugin extra
  • Base de datos en modo de solo lectura
9:41● ● ▰
‹EEstratega de negocio · Sage···

〽 Voz 8 sRevisa los datos de gestión de este mes. ¿Qué problemas hay?

Jefe
A

Análisis de solo lectura de los datos de ERP, MES y finanzas: el margen bruto de la región este cayó un 3,2 %; el 68 % se debe al aumento del coste de materias primas en 3 SKU.

〽 Voz 5 s¿Cómo lo resolvemos? Dame un plan ejecutable.

Jefe
A

Sugerencia: renegociar la compra de 3 SKU y actualizar hoy las cotizaciones de ventas. Se prevé una recuperación de 2,1 puntos porcentuales en el margen bruto.

Reenviado a: responsable de compras y responsable de ventasLista de ejecución de ajuste de precios para 3 SKUResponsable · Fecha límite · Indicador de aceptación
Ve

Se han actualizado todas las nuevas cotizaciones y se ha avisado a los clientes clave. El margen bruto de los nuevos pedidos de esta semana subió un 2,3 %.

Vincular con WeChat

Escanee en WeChat para vincular. No hace falta ningún plugin extra.

Antes, obtener una respuesta empresarial exigía:

01

exportar datos, crear tablas y comunicarse repetidamentepreguntar directamente a los datos

02

esperar días a que el equipo analizaraobtener indicios en minutos

03

desarrollar primero un sistema completovalidar primero el valor con un Skill

Por qué no crear otro sistema de informes

Lo verdaderamente escaso es que los responsables obtengan respuestas en cualquier momento y las conviertan en acción.

AI is good at reading data and finding patterns; what an enterprise needs to lock in is its own metrics, decision rules, actions, and safety boundaries.

01
Situación actual de la empresa

Esperar a que otros preparen informes

Cuando el responsable hace una pregunta, el equipo debe buscar datos entre departamentos, conciliar criterios, modificar hojas de cálculo y explicarlos varias veces; unos días después, el problema de negocio ya ha cambiado.

Mi enfoque

El responsable pregunta directamente

Basta una pregunta en WeChat desde el móvil para que la IA consulte inmediatamente los datos autorizados. No hace falta escribir SQL ni traducir primero la necesidad para el equipo técnico.

02
Situación actual de la empresa

Temor a que la IA actúe por error

Las bases de datos de producción, pedidos y finanzas no sirven para experimentar: una sola instrucción de escritura o eliminación puede afectar al negocio real.

Mi enfoque

Bloquear el modo de solo lectura desde la conexión

Utilice cuentas de solo lectura, listas blancas de consultas, privilegios mínimos y registros de auditoría. El Agent puede ver los datos autorizados, pero no crear, modificar ni eliminar.

03
Situación actual de la empresa

Hay análisis, pero falta ejecución

Tras las conclusiones del informe, todavía hay que convocar reuniones, dividir tareas y perseguir avances; los resultados de la ejecución no vuelven a la misma cadena de análisis.

Mi enfoque

De detectar el problema a recibir feedback de ejecución

La IA propone un plan ejecutable que el responsable reenvía con un clic a las personas a cargo; cuando el equipo responde en WeChat, se verifica automáticamente si los indicadores realmente mejoraron.

04
Situación actual de la empresa

Externalizar un gran sistema lleva demasiado tiempo

Los requisitos se discuten una y otra vez, y la interfaz y los permisos se desarrollan desde cero: la inversión es alta y el lanzamiento lento. Cuando el sistema está listo, el problema original puede haber cambiado.

Mi enfoque

Start with one specialized Skill

Reutilice la IA y los sistemas empresariales existentes, y formalice solo las métricas, reglas de negocio y flujos de ejecución. Es más rápido y económico que desarrollar un sistema desde cero.

AI Agent field practice

De «esperar informes» a «preguntar a los datos».

Conecta ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, inventario y finanzas mediante bases y API de solo lectura. Tras vincularse en WeChat, la dirección pregunta directamente a los datos de la empresa.

01

Preguntar en WeChat

Vincule con un escaneo de WeChat, sin instalar plugins. Dirección pregunta por voz o texto, sin SQL.

02

Lectura de datos autorizados

Conecta fuentes de datos autorizadas como ERP, MES, CRM, WMS, OMS, TMS, inventario, finanzas, informes y archivos; las bases de datos funcionan en modo de solo lectura por defecto, con permisos claros y auditables.

03

Análisis y validación cruzada

Detecta anomalías desde distintas dimensiones, investiga causas y conecta los cambios de datos con acciones empresariales.

04

Información para decidir

Integra los cambios clave de producción, operaciones y ventas, y ofrece conclusiones, evidencias y próximos pasos.

Arquitectura adaptada a cada necesidad

La implantación es solo el punto de partida; los Skills dedicados hacen que la IA encaje en el negocio.

General AI is good at fetching and analyzing data, but it does not natively understand each company's metrics, rules, and ways of working. General-purpose AI coding is still hard for non-programmers; I turn those specialist needs into repeatable Skills, faster and lighter than building a system from scratch.

OpenClawDifyn8nCustom Skill
Two approaches
Desarrollo de sistemas tradicional
Plazos largos · Coste elevado
Agent Skill
Validación de valor más rápida

Para necesidades de análisis y procesos bien delimitadas, un Skill suele ser más ágil y rápido que desarrollar un sistema desde cero.

Distintas industrias, el mismo ciclo cerrado

De una pregunta del responsable al resultado tras la ejecución.

No se trata solo de analizar un informe. La IA debe detectar qué ocurre, explicar por qué, proponer acciones y verificar el resultado cuando el equipo informe. El nombre de cada Agent también puede adaptarse a la empresa y al caso de uso.

Empresa manufactureraControl de producción y entregas

En la reunión matinal, localice primero los pedidos retrasados y luego el proceso que los bloquea

Situación actual

Los pedidos, la planificación, el trabajo en curso y las entregas de compras están repartidos entre ERP, MES y hojas de cálculo. El director de producción dedica primero dos horas al día a consolidarlos, y el responsable sigue viendo los datos de ayer.

«¿Qué pedidos se retrasarán esta semana? ¿El bloqueo está en materiales, equipos o personal?»
Qué hace la IA

La IA contrasta plazos de entrega, avance de procesos, faltantes de material y paradas de equipos, y enumera los pedidos de alto riesgo, sus causas y los clientes afectados.

Cómo se ejecuta

El responsable envía la lista de materiales urgentes y planificación a compras y al taller; tras el feedback por WeChat, la IA actualiza la fecha de entrega estimada y sigue vigilando las anomalías.

Empresa de comercio exteriorVigilante del margen exportador

No mire solo las ventas: proteja a tiempo el margen de cada pedido

Situación actual

Al cotizar hay margen, pero al enviar cambian el tipo de cambio, el flete marítimo, las materias primas y los plazos de cobro. El equipo comercial está ocupado con los pedidos y finanzas descubre las pérdidas al cierre del mes.

«¿Qué pedidos aún no enviados ya tienen un margen bruto inferior al 12 %? ¿Por qué?»
Qué hace la IA

La IA lee datos de CRM, ERP, logística y finanzas, recalcula el margen en tiempo real por pedido e identifica cambios en el transporte, el tipo de cambio o el coste de compra.

Cómo se ejecuta

El responsable asigna al equipo comercial la renegociación del flete, el ajuste de cotizaciones y el cobro de pagos; cuando los resultados vuelven por WeChat, el margen se verifica automáticamente.

Empresa de comercio electrónicoGestor de rentabilidad e-commerce

Antes de que la publicidad siga consumiendo presupuesto, detecte cómo las devoluciones y el inventario reducen el margen

Situación actual

La tienda, la publicidad, OMS, WMS y finanzas manejan cada uno sus propias cifras. El GMV crece, pero el total oculta SKU con muchas devoluciones, bajo margen o riesgo inminente de rotura de stock.

«¿Qué SKU parecían venderse bien ayer, pero en realidad generan más pérdidas cuanto más se venden?»
Qué hace la IA

La IA combina gasto publicitario, comisiones de plataforma, devoluciones, precios de compra e inventario para encontrar los SKU deficitarios y distinguir problemas de campañas, precios o productos.

Cómo se ejecuta

El equipo de operaciones recibe una lista para detener campañas, ajustar precios y reponer existencias; después, la IA compara si mejoran la tasa de devoluciones, el margen y la rotación de inventario.

Retail y cadenasCoordinador de inventario de tiendas

Cuando hay roturas y exceso de inventario a la vez, encuentre directamente las tiendas que deben transferir existencias

Situación actual

La sede ve el inventario total, pero cada tienda sufre por separado roturas o exceso de stock. Cuando el responsable regional pregunta en los grupos de WeChat, ya ha pasado el momento de transferir.

«¿Qué productos más vendidos se agotarán en tres días? ¿Qué tiendas pueden transferir existencias cercanas?»
Qué hace la IA

La IA combina ventas por tienda, inventario disponible, compras en tránsito y plazos de entrega para generar riesgos de rotura y recomendaciones de transferencia entre tiendas.

Cómo se ejecuta

El responsable regional envía la orden de transferencia a los encargados de tienda y al almacén; tras la confirmación de recepción, la IA revisa los cambios en la tasa de rotura y el inventario de baja rotación.

Otros tres módulos de capacidad

De la ingeniería de producto a los algoritmos especializados.

Each module has its own page with field scenes, cases, project outputs, and evidence.

02

Proyecto personal gratuito

Slip Loomer

Un asistente de IA integral para VS Code y Cursor y una demostración pública de capacidades de producto e ingeniería de Agents.

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03

Experiencia en proyectos de algoritmos biomédicos

Algoritmos biomédicos

On high-dimensional, sparse, and complex relational data, I have practiced analysis, feature engineering, and deep learning.

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04

Experiencia en proyectos de previsión de ventas e inventario

Algoritmos de previsión de ventas e inventario

Transformamos datos de ventas, precios, campañas y ciclos en modelos predictivos evaluables para apoyar el abastecimiento y la planificación empresarial.

Ver página detallada

How the project was done

Valide la eficacia antes de ampliar la inversión.

01

Definir el problema

Objetivos de negocio, usuarios, procesos actuales y resultados esperados.

02

Revisar los datos

Confirmar la calidad de los datos, los límites de acceso y la viabilidad técnica.

03

Validar gradualmente

Validar el rendimiento del Agent o modelo con un producto mínimo viable.

04

Iterate and refine

Improve from real feedback and write clear usage notes.

Explore otras capacidades

Slip LoomerAlgoritmos biomédicosAlgoritmos de previsión de ventas e inventario