El reto
Un distribuidor de suministro industrial recibe de sus clientes de obra acuerdos marco: hojas de Excel con largos listados de artículos, casi siempre sin precio. Para cotizar, el equipo comercial tenía que identificar cada línea, buscar qué proveedor la ofrecía más barata por unidad y proponer un precio de venta.
Era un trabajo manual y lento que se repetía con cada cliente y cada revisión anual, aunque muchos artículos aparecen una y otra vez.
La solución
Construimos un sistema que lee el Excel del cliente respetando su orden y empareja cada línea con un catálogo maestro de artículos. Primero busca coincidencias seguras, por nombres ya conocidos o por código de barras. Lo que no resuelve así lo decide un modelo de IA, que compara candidatos y comprueba las medidas.
Para cada artículo trae el coste por unidad del proveedor más barato y el precio que ese cliente pagó la última vez. El comercial recibe su mismo fichero con una hoja de revisión: lo seguro viene resuelto, lo dudoso marcado, y él solo pone o confirma precios.
Al cerrar, el sistema devuelve el listado en el formato y el orden del cliente y guarda lo aprendido para el siguiente.
Tecnologías
- Python
- PostgreSQL
- Claude (Anthropic)
- n8n
- Excel
- APIs de proveedores
El resultado
En las pruebas con listados reales, el sistema resuelve solo los artículos que ya conoce y deja al comercial lo que de verdad necesita su criterio: los artículos nuevos y los precios. El precio de venta lo decide siempre una persona.
Como cada listado alimenta el catálogo, el trabajo manual baja de un ciclo a otro, sobre todo con los clientes que repiten.