IA Agéntica Privada
El Desafío
Analizar los informes de ventas de los comerciales que llegaban por email.
Nuestro cliente, una empresa referente en el sector de recambios, dispone de una red de comerciales que reportaban su trabajo realizado por email. En este email se hace referencia a los clientes visitados, pedidos realizados, abonos y se reseñaba cualquier otro tipo de información de utilidad.
El proceso genera muchos emails que el responsable del área comercial leía y validaba pero no tenía una herramienta para analizar, almacenar y consultar esa información.
Además necesitaba realizar reportes semanales que le consumía horas de trabajo y era complicado de generar.
La Solución
Un Sistema local y privado para el análisis de la información comercial apoyado en Inteligencia Artificial y un chatbot privado para la consulta de datos.
Diseñamos e implementamos una solución de IA a medida, operando directamente en un servidor local del cliente equipado con una GPU para máximo rendimiento. El sistema, desarrollado en un contenedor Docker, se apoya en el sistema de automatización n8n, una IA agéntica privada local en el entorno de Ollama, una base de datos vectorial (pgvector) y un chatbot privado basado en Python y FastAPI con acceso externo con la API de Telegram.
1. Lectura de datos:
El sistema ingiere todos los emails y reportes de los comerciales mediante un sistema local de automatización (n8n) que se apolla en una IA local para la correcta lectura de información y para la creación de los datos "embebidos" que se guardarán en la base de datos vectorial (pgvector).
2. Motor local de IA con Ollama:
El tipo de información almacenada en la base de datos, necesita de una IA local privada que permita procesar datos confidenciales sin miedo a filtraciones o a que esa información se utilice para entrenar modelos externos. Al combinar modelos locales más recientes como Gemma 4 o Qwen 3.6 con una infraestructura propia, obtenemos lo mejor de ambos mundos: la capacidad cognitiva de la IA y la seguridad total de un entorno cerrado y controlado.
Ollama es el motor que permite ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) de forma local,
3. Memoria Vectorial con pgvector:
La información procesada se almacena en una base de datos vectorial. Para que la IA sea útil en ventas, necesita contexto histórico. No basta con saber qué pasó hoy; debe responder a preguntas complejas buscando similitudes conceptuales en la base de datos, identificando patrones que una búsqueda tradicional pasaría por alto.
4. Consulta de datos:
Con la implementación de un chatbot privado basado en Python y FastAPI podemos hacer consultas a la Base de Datos empleando la IA como intermediaria. En este caso hemos implementado un chatbot privado de Telegram que permite hacer consultas de datos usando lenguaje natural de manera sencilla y desde cualquier sitio.
5. Reportes:
El sistema también aporta un sistema automatizado de reportes semanales. Estos reportes se generan con los datos almacenados en la base de datos y con la ayuda de la IA local que permite entre otras cosas, analizar tendencias y sugerir mejoras.
Beneficios
Control total de la información, ahorro de tiempo en la generación de informes, facilidad de consulta de datos y posibilidad de analisis de tendencias y mejoras.
Eliminación del 100% del tiempo de generación de reportes semanales
La implementación de este sistema de IA transformó por completo la operativa del responsable comercial.
Ahora puede dedicarse a otras tareas con mayor valor.
Mejora de la consulta de información
Ahora la información se guarda en una base de datos, y se puede consultar en cualquier momento.
Seguridad y privacidad total.
Soberanía total de datos e independecia de cualquier aplicación externa. Mayor agilidad, menor coste operativo a largo plazo y protección del activo más valioso: sus datos
Analisis de tendencias
Aprovechando el poder de la IA y el almacenamiento de los datos, se pueden analizar patrones y tendencias que de otra manera serían muy complicadas de detectar.
Este proyecto es un ejemplo de que la soberanía de datos, y la Inteligencia Artificial aplicada puede resolver problemas operativos complejos, generar un ahorro de horas de trabajo repetitivo y ofrecer una visión global del estado de un departamento vital en cualquier empresa.