La mayoría de la "IA para retail" termina en un dashboard. Un gráfico te dice que un producto se vende rápido; el trabajo lo seguís haciendo vos. El apalancamiento está en cerrar el ciclo — convertir el pronóstico en la próxima acción, con un gate humano. Así construimos la capa de IA de Develshops, nuestra plataforma de ERP retail + ecommerce.
Pronóstico sobre ventas reales, no corazonadas
El modelo proyecta las ventas de cada producto a 30 días según su velocidad real y las cruza contra el stock actual para calcular los días de cobertura — en rojo cuando el stock alcanza para menos de una semana. Sin adivinación generativa: es estadística sobre tus propias transacciones.
El pronóstico se vuelve una acción en borrador
Por debajo del umbral de cobertura, el sistema arma la orden de compra sugerida al proveedor habitual. Aprobás y crea la OC — un clic, no un formulario recargado a mano. Los perecederos reciben el mismo trato: los lotes próximos a vencer muestran una rebaja sugerida que, al aprobar, se aplica al precio.
Una bandeja, no un piloto automático
Todo lo que la IA propone — reposiciones, rebajas, precios — cae en una bandeja de sugerencias. Revisás, aprobás o rechazás. Aprobar es lo que ejecuta la acción; nada se aplica en silencio. El motor es configurable (API hosteada, Claude local u Ollama) y se enciende por tienda.
La predicción es una feature. La predicción conectada a una acción aprobada es una operación.