La propuesta aterrizada tras la sesión. Cuatro módulos sobre una sola base, leyendo SAP sin tocarlo, en sprints de dos semanas. Cada uno con su alcance definido y un entregable usable.
Sprints de dos semanas, cada uno con un entregable concreto. No es todo de golpe: seguimos el flujo de la operación —plan, producción, venta— y construimos en paralelo a que su equipo documente su información. Un principio: el software amplifica lo que ya existe, así que primero replicamos la lógica actual y luego la mejoramos.
Todo vive sobre una base de datos central. Las fuentes de verdad son SAP y los otros sistemas; cada módulo se conecta a esa misma base. No replicamos SAP: lo leemos y lo dejamos como fuente de verdad.
Excel deja de ser fuente de decisiones: queda como herramienta de análisis, no como el lugar donde vive el dato que importa. Ese dato se captura en la base desde su origen —con pantallas donde el equipo lo registra, o con herramientas MCP que lo suben a la tabla correcta—, en vez de calcularse a mano en una hoja.
Y entregamos su software MCP-enabled: cualquier agente de IA —Claude Code, Claude cowork o ChatGPT— puede usar la plataforma con los permisos que ustedes definan. El equipo deja de navegar pantallas para pedir las cosas desde un chat.
SAP se lee primero; se escribe cuando el modelo ya está validado. Los primeros dos meses entregan valor leyendo SAP. En el tercero cerramos el círculo: habilitamos la escritura selectiva —p. ej. las sugerencias de stock que Paola aprueba pasan a SAP como orden—. Es disciplina, no limitación técnica: escribimos cuando ya hay confianza en el dato.
Cada módulo va detallado: qué entregamos, qué necesitamos de su lado y hasta dónde llega. Confírmennos si refleja lo que buscan o díganos qué ajustar. Todos se conectan a la misma base —el requisito común.
El cimiento: lectura de SAP y la base única donde se concentra y ordena la información de la operación.
El ciclo completo: cuánto se espera vender, cuánto se puede producir según la capacidad real, y cómo se reparte entre sucursales. La lógica de producción se codifica con datos reales, sin juicio humano.
Información al momento para decidir, sin pasar por IT y sin depender de nadie para sacar un reporte. Replicamos primero la lógica que ya usan y luego la mejoramos.
Lee los CVs en PDF que ya llegan, los perfila y recomienda con razonamiento: por qué sí, por qué no, por qué otro candidato. El análisis se hace contra los parámetros que ustedes definan.
Software MCP-enabled. No construimos una app más: dejamos la plataforma lista para que los agentes de IA —Claude Code, cowork o ChatGPT— la operen con los permisos que ustedes definan: consultar datos, generar reportes o ejecutar tareas desde un chat, sin navegar pantallas.
Lo construimos para la próxima forma de trabajar: una plataforma que se adapta conforme avanza la IA y queda lista para los agentes y herramientas que vengan. No envejece —crece con cada nueva capacidad de IA—.
Acompañamiento y transferencia. Lo que Paulette pidió: no dejarlos solos. Acompañamiento a Luis, Paola y gerentes para operar y extender el sistema, con sesiones de trabajo 1:1 durante el proyecto y un playbook interno de operación. Va incluido en los sprints, no es un módulo aparte.
Fue la preocupación central de la sesión y la respondemos de frente, con sustento: usamos cuentas comerciales, nunca de consumidor.
Las certificaciones del proveedor de IA se verifican y se entregan desde su Trust Center (trust.anthropic.com):
Tres meses en seis sprints de dos semanas. Desde el segundo mes la aplicación ya está operando; el tercero es despliegue de crecimiento —escala, el connector MCP y la escritura selectiva a SAP—. El acompañamiento corre en paralelo todo el tiempo.
◇ Mes 2 — la aplicación ya operando: base, dashboards y el ciclo de producción en piloto. ✦ Mes 3 — crecimiento: escala, el connector MCP y la escritura selectiva a SAP.
Conexión de lectura a SAP, montaje de la base y carga del histórico de ventas, inventario y maestros. Entregable: base viva y consultable.
Replicamos los dashboards y la lógica de Excel actual; en paralelo arranca el análisis del histórico. Entregable: dashboard en uso por Paola y gerentes.
Modelo de demanda validado en sucursales piloto y, en paralelo, la app de RH. Entregable: pronóstico piloto validado y evaluación de CVs operando.
El pronóstico se vuelve plan de producción según la capacidad real y de ahí asignación de stock. Entregable: ciclo venta → producción → stock operando, validado en piloto.
Construimos su propio servidor MCP: sus herramientas, con permisos, para que cualquier agente de IA —Claude Code, cowork u otro— opere sobre su plataforma con seguridad. Es ingeniería real y su diferenciador: el sistema deja de ser pantallas y se vuelve operable por IA. Entregable: software MCP-enabled, con sus tools y permisos.
Extendemos el ciclo más allá del piloto con la métrica de merma viva, y habilitamos la escritura selectiva a SAP: las sugerencias que Paola aprueba pasan a SAP como orden. Cierra con el acompañamiento al equipo. Entregable: ciclo en producción a escala, escritura a SAP activa y equipo operando con respaldo.
Esta propuesta cubre los módulos internos para la operación del equipo. Conectar el POS y ver la información en vivo de cada una de las sucursales es el siguiente paso natural, una vez que la operación interna esté corriendo. Lo dejamos planteado, fuera del alcance de esta etapa.
El desarrollo se cobra por sprint, y cada sprint deja un entregable concreto —no es tiempo abierto, es una pieza que reciben—. Seis sprints: los cuatro módulos, el connector MCP propio, la escala y la escritura a SAP.
Dos sprints al mes, a $45,000 + IVA cada uno. Seis sprints en total —tres meses— por $270,000 + IVA. Se factura por sprint conforme se entrega.
Mantener el sistema vivo: infraestructura, soporte y mejoras menores. Usuarios ilimitados, sin cobro por asiento. Mes a mes, sin amarre.
Cada renglón es un entregable que reciben — el precio es por lo que se construye, no por tiempo estimado. El acompañamiento va incluido durante los seis sprints.
Incluye: infraestructura, soporte y ajustes o mejoras menores sobre lo ya entregado. No incluye: módulos o capacidades nuevas —esos se cotizan como sprints, al mismo precio conocido—. Así no hay sorpresas: lo chico está cubierto, lo nuevo es un sprint.
Es un costo de consumo, separado del desarrollo, y lo optimizamos por diseño: modelos simples para lo simple, potentes solo para lo complejo. El módulo de producción, una vez derivada su lógica, casi no consume IA.
Cuatro elementos destraban el arranque. Se pueden trabajar en paralelo a la formalización; no son bloqueantes para confirmar el proyecto.
Revisen el alcance de cada módulo y confírmennos si refleja lo que buscan o díganos qué ajustar. Con esa selección armamos el paquete con la inversión cerrada. Cualquier ajuste a este documento es bienvenido, está hecho para definirse con ustedes.
