Asistente IA para tu ERP: pregúntale por tu stock y te dice de dónde sale cada cifra.

Qué hace en asistente de ia para tu erp.

¿Qué es un asistente de IA para el ERP?

Es un programa al que le escribes preguntas sobre tu negocio en lenguaje normal y que las contesta consultando los datos de tu ERP: stock, ventas, movimientos, envíos y proveedores. Entiende «¿cuánto diferencial de 40 A queda en Sevilla?», lo convierte en una consulta a tus datos, la ejecuta y te devuelve la cifra con la tabla de la que sale.

El nuestro forma parte del sistema de control de stock. Además de los datos del ERP, conoce la previsión de cada producto en cada sitio y la propuesta de envíos de la semana, así que puede explicar por qué propone lo que propone y recalcularlo con otra cantidad. Esa es la diferencia con un chat genérico pegado al programa: sabe de reposición y sabe de dónde salen sus números.

¿Cómo se consulta hoy el stock en una empresa con muchos sitios?

En una cadena de tiendas de material eléctrico y fontanería con ocho tiendas, la pregunta «¿cuánto cable de 2,5 queda en Sevilla y cuándo se acaba?» tiene hoy tres respuestas posibles. La pantalla de stock del ERP, que da la cifra de ahora pero no cuándo se acaba. El informe de ventas, que hay que filtrar por tienda y por producto y sacar a Excel. O llamar a la tienda. Juntar las tres lleva un cuarto de hora, y se hace varias veces al día.

Las preguntas que no estaban previstas son peores. «¿Qué tiendas tienen termos de 80 litros parados desde el verano?» o «¿cuánto hemos vendido de grifería en Bilbao este trimestre frente al anterior?» suelen acabar en una petición a la persona que sabe hacer informes, y llegan cuando ya se ha decidido. El asistente las contesta en el momento con los mismos datos que usaría ese informe.

Qué se le puede preguntar, por sector.

Las preguntas cambian con el sector, pero casi todas caben en cuatro tipos: cuánto queda y dónde, cuándo se acaba, qué ha pasado comparado con otro periodo y por qué el sistema propone lo que propone. Estas son preguntas reales del tipo que nos hacen en las demos.

• Material eléctrico y fontanería: «¿Qué tiendas se quedan sin diferencial de 40 A antes del viernes?», «¿Cuánta válvula de media pulgada tengo parada en Murcia?».
• Distribución de bebidas: «¿Qué clientes de hostelería no han pedido barril este mes y sí el pasado?», «¿Cuántos barriles van en la ruta del martes?».
• Cadenas de ropa: «¿Qué tallas de esta referencia faltan en Valencia y sobran en Zaragoza?», «¿Cuánto llevamos vendido de la colección frente al año pasado a estas alturas?».
• Repuestos: «¿Qué referencias críticas tienen menos de una semana de stock?», «¿Cuántas pastillas de esta referencia han salido por equivalencia?».
• Farmacias: «¿Qué productos de temporada de alergia se acaban esta semana en cada farmacia?», «¿Qué caduca en los próximos 60 días y dónde está?».
• Agrícola y piensos: «¿Cuánto pienso de arranque queda en cada almacén para las próximas dos semanas?», «¿Qué cooperativas han subido pedido respecto a la campaña pasada?».
• Cualquier sector: «¿Por qué mandas 15 a Bilbao?», «¿Y si mando dos menos?», «¿Qué es lo que más días ha estado a cero este mes?».

¿De dónde sale cada cifra?

Cada respuesta lleva debajo su origen: qué datos se han consultado, con qué filtros, de qué fechas y a qué hora se leyeron por última vez de tu programa. Si el asistente dice «en Sevilla quedan 6 rollos de cable de 2,5; al ritmo de las últimas cuatro semanas se acaban el jueves», el detalle enseña el stock leído del ERP, las ventas de esas cuatro semanas y la cuenta.

Esto resuelve el problema que más frena a estas herramientas: que nadie se fía de un número que no puede comprobar. Con el origen a la vista, si la cifra no coincide con lo que ves en el ERP, se ve por qué: un traspaso pendiente de recibir, un movimiento de hoy que aún no se ha leído, una devolución contada como venta. A veces el asistente descubre así un error de datos que llevaba meses en el programa.

Por qué no se inventa nada.

Un modelo de lenguaje, solo, contesta con lo que le parece probable, y eso con cifras es un peligro. En el asistente el modelo no calcula ni recuerda números: entiende la pregunta, decide qué consulta hace falta, la consulta se ejecuta sobre tus datos y el modelo redacta la respuesta con lo que devuelve. Si la consulta no devuelve nada, no hay cifra que redactar.

Por eso, cuando no tiene el dato, lo dice. «No tengo ventas de la tienda de Málaga desde el día 12: la última lectura de tu programa falló» es una respuesta válida. También lo es «no guardo el coste de compra, así que no puedo darte el margen; si lo leemos de tu ERP, sí». Lo que no hará es estimar a ojo lo que no está en los datos.

• El modelo de lenguaje interpreta y redacta; los números salen de consultas sobre tus datos.
• Cada consulta queda registrada y se puede abrir desde la respuesta.
• Si una pregunta tiene dos lecturas, pregunta cuál antes de consultar.
• Si el dato no existe o está desactualizado, lo dice y explica qué falta.

Lo que puede hacer y lo que no.

Puede contestar sobre stock, ventas, movimientos, envíos, previsiones y propuestas; armar listas y comparativas y dejártelas en Excel; explicar cada envío propuesto y recalcularlo con otra cantidad, otro día o otro nivel de servicio. Con eso se discute la propuesta del lunes con números en lugar de con impresiones.

No puede cambiar nada en tu ERP: ni crear pedidos, ni mover stock, ni tocar precios. Se conecta con un usuario de solo lectura. La documentación de Odoo sobre su API lo explica bien: una clave de acceso da el mismo acceso que la cuenta del usuario al que pertenece, así que la forma segura de conectarse es un usuario que solo pueda leer. Hacemos lo mismo en Business Central, Sage o SAP Business One. Lo que se aprueba en el sistema llega a tu programa por la vía acordada, con su registro, nunca desde una conversación.

Tampoco decide por ti. Si le preguntas «¿mando o no mando?», te da el riesgo y lo que cuesta cada opción, y la decisión es de quien firma el envío.

Datos, permisos y el Reglamento europeo de IA.

El asistente solo ve los datos que se acuerden en el diagnóstico, y para reponer no hacen falta datos personales: producto, sitio, fecha y cantidad. Es lo que el Reglamento General de Protección de Datos llama minimización, que los datos sean «adecuados, pertinentes y limitados a lo necesario». Los datos se guardan en servidores de la Unión Europea, con copias diarias, y si un día lo dejas te los llevas enteros y los borramos.

El Reglamento (UE) 2024/1689, el de inteligencia artificial, obliga en su artículo 50 a que los sistemas de IA que interactúan con personas se diseñen para que estas sepan que están hablando con una IA, salvo que resulte evidente. El texto fija su aplicación general a partir del 2 de agosto de 2026. El asistente se presenta como tal en la web y en WhatsApp. Cómo encaja el uso que hagas tú en tus obligaciones lo decide tu empresa con su asesor; nosotros lo construimos para que sea fácil cumplir.

Cómo se prueba y cómo se empieza.

En la demo de 30 minutos por videollamada le preguntas en directo sobre una empresa de ejemplo con ocho tiendas. Si quieres verlo con tus datos, el primer paso es el mismo que el del resto del sistema: un export de ventas y stock, el análisis gratuito y después la simulación con tu histórico. El asistente se monta sobre esos mismos datos, así que en la simulación ya puedes preguntarle por tus productos y tus tiendas.

El arranque completo, con la conexión de solo lectura a tu programa, lleva entre tres y seis semanas. En ese tiempo se acuerdan los datos que lee, los permisos de cada persona y una lista de preguntas de prueba con su respuesta correcta, que se repite cada vez que cambia algo para comprobar que sigue contestando bien.

¿Te suena alguno de estos casos?

• Si tu jefe de compras vive en los informes del ERP y cada pregunta nueva es pedir un informe nuevo a quien sabe hacerlos. Las preguntas que no estaban previstas se contestan en el momento, con la tabla delante.
• Si los encargados de tienda llaman al almacén para saber qué hay El asistente contesta por la web o por WhatsApp, con el stock de su tienda y de las de al lado, y el almacén deja de ser una centralita.
• Si dirección quiere ver una cifra y fiarse de ella Cada respuesta va con su origen y su fecha. Si dos personas preguntan lo mismo, ven lo mismo y saben por qué.
• Si las propuestas del sistema se aceptan a ciegas o se ignoran Poder preguntar el porqué de cada envío y probar otra cantidad hace que se discutan con números, que es como se mejoran.
• Si tienes los datos repartidos entre el ERP y un Excel El asistente consulta los dos, te dice de cuál ha sacado cada cifra y te avisa cuando no cuadran entre sí.
• Si te preocupa darle a una IA acceso a tu programa Lee con un usuario que solo puede leer, ve solo las tablas que se acuerden, y los datos se quedan en servidores de la Unión Europea.

Un asistente que enseña de dónde sale cada número.

Un chat general contesta con seguridad aunque no tenga el dato. Este no calcula de memoria: cada cifra sale de una consulta a tus datos que se puede abrir y revisar, con la fecha de la última lectura. El modelo de lenguaje entiende la pregunta y redacta la respuesta; los números los pone la consulta. Si la consulta no devuelve nada, la respuesta es «no lo tengo», con lo que haría falta para tenerlo.

• Cada cifra con su tabla, su filtro y su fecha.
• Sin dato no hay respuesta inventada: lo dice y explica qué falta.
• Usuario de solo lectura: no cambia nada en tu programa.
• Explica y recalcula las propuestas de envío sin tocar el pedido.