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ANVAR TECH · IA & Automatización
Evaluar mi proceso

Casos reales

Lo que ya construimos, con el antes, el después y cómo se midió

Mostramos solo resultados que podemos respaldar. Cada caso indica qué tipo de proyecto es y hasta dónde llega cada cifra: hoy la mayoría son proyectos propios, y cuando un cliente autorice publicar su caso aparecerá como tal.

  • Proyecto propio
  • Cliente confidencial
  • Demostración tecnológica
  • Piloto

C-01 Proyecto propio En operación diaria

Automatización documental

Ocho documentos oficiales desde un solo ingreso de datos

Prevención de pérdidas en un local de una cadena de retail.

  1. Entrada Datos del procedimiento y foto o PDF de la boleta
  2. Proceso Un formulario con validaciones y lectura local de la boleta
  3. Revisión Los datos dudosos quedan marcados para una persona
  4. Salida Ocho documentos en Word y PDF, más uno para imprimir

Problema

Cada procedimiento obligaba a llenar a mano ocho formatos oficiales en Word, repitiendo los mismos datos en cada uno y arriesgando errores de transcripción.

Antes

45 minutos por procedimiento, llenando ocho documentos a mano.

Después

4 minutos: los datos se ingresan una vez y se generan los ocho documentos en Word y PDF, más un archivo único listo para imprimir.

−91% de tiempo por procedimiento

  • 45 → 4 min por procedimiento
  • 8 documentos generados desde un solo ingreso
  • 10 de 10 productos leídos en la boleta de prueba Una sola boleta real: prueba puntual, no una tasa de precisión.

Qué se construyó

  • Un formulario único que alimenta los ocho documentos
  • Lectura de boletas por foto o PDF, sin conexión a internet
  • Datos dudosos marcados en amarillo para revisión humana
  • Validaciones que impiden generar documentos incompletos
  • Historial editable, respaldos y registro de accesos cifrado
  • Instalador para Windows

Cómo se midió

Tiempo total por procedimiento, antes y después de usar la herramienta.

Alcance de la cifra. La lectura de boletas se probó con una boleta real de diez productos: los diez y la suma coincidieron con el total impreso. Es una prueba puntual, no una tasa de precisión general; por eso todo dato dudoso queda marcado para revisión humana antes de generar los documentos.

Detalles técnicos
  • Python
  • Plantillas Word (docxtpl)
  • Conversión a PDF
  • Reconocimiento de texto local de Windows
  • Instalador propio

Leer el caso completo: contexto, proceso y cómo se midió

¿Un proceso parecido en tu empresa? Lo más cercano es Automatización Express.

Tengo un proceso parecido al caso C-01

C-02 Proyecto propio En producción

Proceso comercial

Un servicio que cotiza, cobra y registra sin intervención manual

Servicio técnico de computadores de ANVAR TECH, con venta en línea.

  1. Consulta El cliente describe su problema
  2. Recomendación El sistema sugiere el servicio que corresponde
  3. Pago Pago en línea y comprobante por correo
  4. Registro La venta queda en el CRM y llega el aviso

Problema

Explicar el servicio, cotizar, cobrar y registrar cada venta se hacía a mano, por WhatsApp y en una planilla que no siempre se actualizaba.

Antes

Cotización por WhatsApp, cobro por transferencia y registro manual en planilla.

Después

El cliente describe su problema, un recomendador le sugiere el servicio, paga en línea y recibe su comprobante. La venta queda registrada sola.

24/7 cotización, cobro y registro funcionando

  • 24/7 cotiza y cobra
  • 1 fuente única de precios
  • 0 registros manuales por venta

Qué se construyó

  • Recomendador que sugiere el servicio según el problema descrito
  • Pago en línea con comprobante automático por correo
  • Registro de cada venta en el CRM sin intervención
  • Catálogo sincronizado con WhatsApp Business
  • Panel privado de ventas

Cómo se midió

Resultado operativo, no de tiempo: cada venta pagada queda registrada y notificada sin pasos manuales.

Detalles técnicos
  • Sitio y funciones serverless (Vercel)
  • Modelo de lenguaje de Anthropic
  • Pagos Flow
  • Correos Resend
  • Google Sheets como CRM
  • Catálogo de Meta

¿Un proceso parecido en tu empresa? Lo más cercano es Piloto en producción.

Tengo un proceso parecido al caso C-02

C-03 Cliente confidencial Entregado

Ingeniería y AutoCAD

Un plano de planta iterado por instrucciones, sobre el archivo real

Layout de una planta de proceso para una organización cliente.

  1. Instrucción El cambio se pide en español
  2. Modificación Se aplica sobre el archivo .dwg real
  3. Control Revisión de superposiciones y cotas
  4. Salida Plano actualizado y cuadro de equipos en Excel

Problema

Cada cambio de criterio obligaba a redibujar, volver a acotar y rehacer el cuadro de equipos a mano.

Antes

Cada revisión del plano implicaba redibujar, reacotar y actualizar el cuadro de equipos.

Después

Los cambios se piden en español y se aplican directamente sobre el archivo .dwg; el cuadro de equipos se exporta a Excel.

8 versiones del plano en 5 días

  • 8 versiones en 5 días
  • .dwg trabajo sobre el archivo real
  • Excel cuadro de equipos exportado

Qué se construyó

  • Conexión entre AutoCAD y un modelo de IA
  • Muros, equipos, cotas y capas por instrucción
  • Revisión de superposiciones y cotas entre versiones
  • Exportación del cuadro de equipos a Excel

Cómo se midió

Número de versiones del plano entregadas entre la primera y la revisión final.

Alcance de la cifra. La cifra mide el ritmo de iteración, no un ahorro: no se midió cuánto habría tomado hacer las mismas revisiones a mano.

Detalles técnicos
  • AutoCAD / Civil 3D
  • Conexión mediante MCP
  • Modelo de lenguaje
  • Exportación a Excel

Cómo funciona la automatización en AutoCAD, paso a paso

¿Un proceso parecido en tu empresa? Lo más cercano es Implementación.

Tengo un proceso parecido al caso C-03

C-04 Demostración tecnológica Prototipo académico

Inteligencia de datos

Pronóstico de stock con un modelo entrenado sobre el histórico

Prototipo desarrollado en un contexto académico, con datos de movimientos de bodega.

  1. Histórico Movimientos de bodega
  2. Modelo Red neuronal entrenada con esos datos
  3. Informe Pronóstico dentro de una aplicación de escritorio

Problema

Decidir cuánto pedir y cuándo sin depender del criterio de quien esté a cargo ese día.

Antes

Reposición según criterio personal, sin un pronóstico que lo respalde.

Después

Un modelo que aprende del histórico de movimientos, dentro de una aplicación de escritorio con informes.

Prototipo funcional, no está en operación en una empresa

Qué se construyó

  • Modelo de red neuronal entrenado con el histórico
  • Aplicación de escritorio con interfaz e informes
  • Modelo de clases documentado

Cómo se midió

Validado en contexto académico. No tiene medición de impacto en una operación real.

Detalles técnicos
  • Python
  • Red neuronal propia
  • Aplicación de escritorio

¿Un proceso parecido en tu empresa? Lo más cercano es ANVAR Intelligence.

Tengo un proceso parecido al caso C-04

C-05 Piloto Piloto privado desde el 30-09-2026

Atención automática

Un asistente de WhatsApp que responde con datos reales y deriva cuando no sabe

Atención de consultas de ANVAR TECH por WhatsApp, con un número de prueba y personas invitadas.

  1. Consulta El cliente escribe por WhatsApp, en texto o audio
  2. Respuesta El asistente contesta con la información vigente del negocio
  3. Derivación Si pide una persona, negocia o reclama, se avisa al dueño y el asistente se pausa
  4. Informe Conversaciones, derivaciones, tiempos y costo del periodo

Problema

Las mismas preguntas llegaban por WhatsApp a cualquier hora: qué servicios hay, cuánto cuestan, cuánto se demoran. Responder a mano interrumpe y, si nadie responde, el cliente se va.

Antes

Cada consulta esperaba a que alguien la viera y la contestara a mano.

Después

El asistente responde con los precios y plazos vigentes del sitio, registra el contacto y avisa por WhatsApp y correo cuando alguien pide una persona, quiere negociar o reclama.

31 de 32 conversaciones de prueba resueltas correctamente

  • 31 de 32 conversaciones de prueba correctas Escenarios propios: precios, derivaciones, casos confidenciales, audios, inglés e intentos de sacarle las instrucciones.
  • 0 precios o plazos inventados En las pruebas y en las primeras conversaciones reales del piloto, una muestra todavía chica.
  • 9,5 s mediana de respuesta Primeras 10 respuestas reales del piloto; con consultas de precio sube a 14–18 s.

Qué se construyó

  • Respuestas con la información y los precios vigentes del sitio, nunca inventados
  • Derivación inmediata a una persona por WhatsApp y correo
  • Registro de cada contacto interesado
  • Pausa automática cuando la persona toma la conversación
  • Informe con conversaciones, derivaciones, tiempos y costo

Cómo se midió

Conversaciones de prueba revisadas una por una y primeras conversaciones reales del piloto.

Alcance de la cifra. Es un piloto privado con un número de prueba: la muestra real todavía es chica. Pasa a producción solo si mantiene 0 datos inventados, al menos 90% de respuestas correctas y todas las derivaciones correctas.

Detalles técnicos
  • API oficial de WhatsApp Business (Meta)
  • Modelo de lenguaje de Anthropic
  • Funciones serverless (Vercel)
  • Redis para el historial
  • Correos Resend

¿Un proceso parecido en tu empresa? Lo más cercano es Asistente de WhatsApp con IA.

Tengo un proceso parecido al caso C-05

¿Tienes un proceso parecido?

Cuéntanos en qué consiste y te decimos si vale la pena automatizarlo.

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