Agentes especializados en retail
ret-AI conecta los datos y procesos de tu negocio para detectar oportunidades, investigar sus causas y comparar qué hacer después. Tu equipo revisa las decisiones y sigue lo que ocurre al ejecutarlas.
Empezamos con un problema concreto y un alcance de piloto acordado contigo.
¿Por qué una tienda está vendiendo menos que las demás?
¿Qué productos se quedan en una ubicación mientras hacen falta en otra?
¿Esta promoción está dejando más ganancia o solo más ventas?
Responder exige cruzar información, revisar supuestos y coordinar personas. ret-AI está diseñado para acompañar ese trabajo: desde la primera señal hasta el seguimiento de la acción.
ret-AI es una plataforma de agentes de inteligencia artificial especializados en retail. Su función es ayudar a los equipos a consultar sus datos, investigar problemas de ventas e inventario y gestionar acciones con evidencia, responsables y aprobación humana.
Cada agente se enfoca en un área del negocio. Todos trabajan sobre un contexto compartido: productos, tiendas, reglas, objetivos y decisiones anteriores.
Ventas, artículos, inventario por talla y operación: mira cómo una pregunta se convierte en una investigación y una propuesta para tu equipo.
Una cadena ficticia de moda y calzado en Colombia necesita investigar su disponibilidad. El equipo pregunta: «¿Dónde estamos perdiendo ventas de calzado por falta de tallas?».
El ejemplo muestra la lectura de ventas, inventario por talla, reservas y movimientos de la cadena para investigar el problema. ret-AI presenta una propuesta de redistribución, muestra el costo y el margen del escenario y la compara con una alternativa de descuento.
La propuesta se presenta para aprobación del equipo. Las cifras y las acciones del video son ilustrativas; las fuentes y capacidades del piloto se acuerdan según la operación del retailer.
Caso ilustrativo: un morral acumula inventario en unas tiendas y mantiene mejor salida en otras.
ORILLA tiene 240 unidades de un morral y vendió 56 en 28 días. Son 120 días de cobertura agregada con ese ritmo. Hace falta investigar el detalle.
240 ÷ (56 ÷ 28) = 120 · Cobertura histórica, no un pronóstico.
Investiga productos con baja rotación, riesgos de quiebre y diferencias de cobertura entre tiendas. Revisa qué información hace falta antes de proponer una acción.
Explorar inventario y disponibilidad →02Descompón cambios en ventas por tienda, producto o canal. Contrasta explicaciones con datos y concentra la revisión en las variaciones relevantes.
Explorar análisis comercial →03Analiza cómo una acción comercial se relaciona con unidades, descuentos y margen. Compara alternativas bajo las reglas del negocio.
Explorar precios y promociones →04Conecta hallazgos con tareas, responsables y seguimiento. Mantén el contexto de la decisión junto a su ejecución.
Explorar operaciones →05Agrupa comentarios de productos y servicio para investigar problemas que se repiten y llevarlos al equipo responsable.
Explorar voz del cliente →Definimos contigo qué agentes, fuentes y acciones entran en la primera implementación.
Comienza con una pregunta y profundiza en la evidencia:
Norte tiene 120 unidades y vendió 7: 480 días de cobertura con ese promedio. Centro tiene 20 y vendió 28: 20 días. Es una señal para investigar; hace falta revisar contexto, variantes y entradas previstas.
| Ubicación | Stock | Venta / 28 días | Cobertura histórica |
|---|---|---|---|
| Norte | 120 | 7 | 480 días |
| Centro | 20 | 28 | 20 días |
| Otras cuatro tiendas | 100 | 21 | 133,3 días |
| Total | 240 | 56 | 120 días |
Cobertura = inventario disponible ÷ (venta del periodo ÷ días). Describe el ritmo histórico; no es un pronóstico.
Las respuestas deben mostrar el periodo analizado, los datos utilizados y las limitaciones que afectan la conclusión. Cuando falta información, el siguiente paso es identificarla y pedirla.
Investigar este casoDemostración con datos sintéticos. Esta vista responde las preguntas del ejemplo; responder con tus datos requiere habilitar las fuentes y herramientas del piloto.
En el piloto acordamos las señales, la frecuencia de revisión y las condiciones para abrir un caso. Por ejemplo: inventario por encima de una cobertura definida, productos sin venta o diferencias de desempeño que requieren investigación.
Cada oportunidad debe llegar con contexto suficiente para decidir si vale la pena revisarla.
Explorar el monitoreo →El punto de partida depende de tus fuentes: archivos, bases de datos, sistemas de venta, inventario o herramientas de análisis. Revisamos qué información existe, con qué frecuencia se actualiza y cómo puede utilizarse en el caso elegido.
Tu ERP, POS y herramientas de BI mantienen su función. ret-AI incorpora una forma de consultar, investigar y coordinar decisiones sobre la información habilitada.
Esas decisiones forman parte del diseño del piloto. La trazabilidad debe permitir revisar la evidencia, la propuesta aprobada y el estado de ejecución.
Moda, calzado, deporte y accesorios. Varias tiendas. Productos con tallas o colores. Inventario repartido. Temporadas, promociones y equipos que necesitan coordinarse.
Si el problema cambia según el producto, la ubicación o el momento, necesitamos analizar ese contexto antes de recomendar una acción.
Elegimos un problema, revisamos la información disponible y definimos cómo evaluar el piloto. El alcance incluye qué investigar, qué puede ejecutarse y qué resultado conviene seguir.
Cuéntanos qué está pasando, cuántas tiendas tienes y dónde vive la información.
Utiliza datos, instrucciones y herramientas para desarrollar una tarea del negocio. En ret-AI, el enfoque es investigar oportunidades y acompañar decisiones sobre ventas, inventario y operación.
El piloto parte de un caso acotado. Definimos los datos mínimos y el acceso necesario para resolverlo.
El nivel de automatización se acuerda por proceso. Las decisiones que requieran revisión deben conservar su aprobación antes de ejecutarse.
Definimos una línea base, métricas y un periodo de observación. Separaremos la ejecución de las acciones del resultado económico observado.
