Cotizaciones técnicas sin cálculos improvisados

Cotizar no era llenar un formulario. Cada propuesta exigía reunir información de la empresa, sus contactos, las condiciones comerciales acordadas, las líneas del pedido, las alternativas que se ofrecían y los cálculos técnicos que definían el precio final.

Esa información vivía en lugares distintos: correos, planillas con fórmulas heredadas y la memoria de quien más tiempo llevaba cotizando. Armar una cotización era, en la práctica, volver a construirla desde cero cada vez, con el riesgo de que un valor mal copiado o una regla aplicada a medias cambiara el resultado sin que nadie lo notara.

La empresa es técnica: lo que cotiza no es un listado de productos con precio fijo, sino propuestas donde cada línea puede tener alternativas y donde el precio sale de fórmulas que combinan parámetros técnicos con condiciones comerciales.

Con el tiempo, esas reglas se habían repartido entre hojas de cálculo, criterios de cada persona y acuerdos que nunca quedaron escritos. Dos personas podían cotizar lo mismo y llegar a números distintos, y revisar una propuesta implicaba rehacer el cálculo a mano para poder confiar en ella.

Diseñamos un flujo de cotización con pasos explícitos: empresa → contacto → condiciones → líneas y alternativas → cálculo → documento. Cada paso guarda datos estructurados, así que la cotización deja de ser un archivo y pasa a ser un registro que se puede consultar, comparar y auditar.

Las fórmulas viven en el sistema, con parámetros controlados, y el cálculo es determinístico: la misma entrada produce siempre el mismo resultado. La inteligencia artificial entra en un único lugar: interpretar pedidos escritos en texto libre y convertirlos en una estructura que el sistema entiende. Si el modelo no responde o su respuesta no pasa la validación, un camino determinístico toma el relevo y la persona completa lo que falta.

El desafío fue trazar una línea clara entre dos tipos de trabajo. Un modelo de lenguaje es bueno leyendo un pedido escrito en texto libre, con unidades mezcladas y referencias implícitas, y proponiendo una estructura. Es malo, en cambio, para calcular: puede acertar casi siempre, y «casi siempre» no sirve cuando el número termina en una propuesta firmada.

Los cálculos sensibles no dependen de una respuesta probabilística de IA.

Con ese principio, la IA quedó confinada a la interpretación: sugiere, estructura y marca lo que no entendió. Todo lo que define un precio pasa por fórmulas versionadas, validadas y con pruebas. Si el modelo falla o no está disponible, el flujo sigue con una interpretación determinística más conservadora, sin bloquear a quien cotiza.

Backend en Laravel con una API autenticada con Sanctum; frontend en React con TypeScript. La base de datos puede ser SQLite o MySQL según la instalación: el dominio se modeló sin depender de particularidades del motor, así que el mismo código corre en una instalación liviana o en una con más carga.

Decisiones que marcaron el diseño:

• Motor de fórmulas determinístico. Las fórmulas se guardan con sus parámetros y se evalúan en el backend, nunca en el navegador ni en el modelo de IA.
• OpenAI para interpretación estructurada. El modelo recibe texto libre y devuelve una estructura validada contra un esquema; lo que no valida pasa al fallback determinístico.
• Auditoría en el dominio. Cada cambio en una cotización, condición o fórmula queda registrado con autor y momento.
• Permisos por rol sobre qué se puede ver, editar y aprobar.
• PDF generado desde los datos, no desde una plantilla editada a mano, para que el documento refleje lo calculado.