Automatización de operaciones de retail mediante agentes de IA conectados a sistemas empresariales

La operación dependía de múltiples procesos manuales que generaban una alta carga de trabajo, tiempos prolongados de ejecución y una mayor exposición a errores humanos. Además, la información se encontraba distribuida entre diferentes sistemas, dificultando la gestión eficiente de las solicitudes.

El principal desafío consistía en implementar una solución de IA que fuera más allá de un chatbot convencional: debía comprender las solicitudes, determinar las acciones necesarias, interactuar con diferentes sistemas empresariales y ejecutar operaciones de forma controlada, manteniendo reglas de seguridad y validación.

Rootstack diseñó una arquitectura de agentes de IA orientados a tareas, con un agente principal encargado de interpretar la intención del usuario y coordinar las acciones necesarias para completar cada solicitud. Por ejemplo, ante una consulta relacionada con un pedido, el agente podía identificar al cliente, consultar el pedido, verificar su estado, consultar inventario, ejecutar una acción autorizada, registrar el resultado y comunicar el estado final al usuario.

Para conectar la inteligencia artificial con los sistemas empresariales, Rootstack implementó Model Context Protocol (MCP) y un modelo de Tool Calling. Cada capacidad disponible para los agentes se expuso como una herramienta independiente con parámetros, permisos y reglas de ejecución definidos. Entre estas herramientas se incluyeron consultas de pedidos e inventario, validación de devoluciones, actualización de información, creación de solicitudes y consulta de pagos y transacciones.

La solución incorporó n8n como capa de automatización y orquestación de workflows, permitiendo conectar APIs internas, sistemas de inventario, plataformas de pedidos, CRM, servicios de notificaciones y plataformas de terceros. Una arquitectura basada en APIs REST y microservicios desacopló los agentes de las aplicaciones internas, facilitando la incorporación de nuevas capacidades sin modificar el núcleo de la solución.

Debido a que los agentes podían ejecutar acciones sobre sistemas reales, Rootstack implementó controles de autenticación, autorización por roles, validación de parámetros, reglas de negocio y confirmaciones para operaciones sensibles. Además, se incorporó observabilidad mediante OpenTelemetry para monitorear solicitudes, herramientas utilizadas, acciones ejecutadas, tiempos de ejecución, errores e intervenciones humanas, proporcionando trazabilidad completa sobre las operaciones realizadas por la IA.