Suite PYMES — la gestión adentro de la tienda
Producto propio
Comercio de consumo con reparto propio
2026
El problema
Un comercio de consumo con reparto propio decide todos los días qué reponer, a quién comprarle y cuánto cobrar el envío. Las plataformas de comercio electrónico resuelven la vidriera; el resto queda afuera.
Stock, costos de proveedor, liquidación de repartidores y rentabilidad real terminan en una planilla que alguien actualiza cuando puede, y en cuentas mentales que casi siempre están infladas.
Qué se construyó
Un sistema donde la venta y la gestión son la misma cosa. El pedido entra por la tienda, descuenta stock de forma atómica, se cobra con MercadoPago, emite factura electrónica automáticamente al marcarse pagado, se asigna a un repartidor y termina en un tablero contable.
Alrededor, el stack de atención: WhatsApp integrado a una bandeja unificada y un agente de IA que responde consultas con el catálogo y los precios vigentes.
Los detalles que hacen la diferencia
El margen que mentía a medias
Cuando el cliente pagaba el envío, ese importe sumaba como ingreso pero el pago al repartidor no se descontaba como costo. El problema quedó documentado con números, se plantearon las dos alternativas contables posibles con su efecto sobre el porcentaje, se consultó con un contador y solo entonces cambió la fórmula. El margen informado bajó, y pasó a ser el real.
El envío bonificado que no borra el costo
Cuando el carrito supera el mínimo, el cliente ve «envío gratis», pero el sistema guarda igual lo que ese reparto cuesta: para pagarle al repartidor, y para que el tablero muestre cuánto salió bonificarlo.
El día del negocio, no el del servidor
Los reportes agrupan las ventas por la zona horaria del comercio, que se deduce automáticamente del pin que el dueño marca en el mapa. Un pedido de las 22:00 se cuenta en su día, no en el día siguiente del reloj del servidor.
Ayuda que no envejece
En vez de un manual con capturas que quedan viejas al primer cambio, tours interactivos que señalan la pantalla real y recuerdan dónde quedó cada usuario.
Un presupuesto de IA que no se pasa
El sistema reserva el gasto antes de llamar al modelo, nunca después. Si no alcanza, no gasta un solo token y deriva la conversación a una persona.
Cómo se verificó
La verificación fue una auditoría propia en siete fases sobre 92 criterios de aceptación: inventario documental, contraste entre lo documentado y lo que hace el código, vigencia de cada dependencia, plan de pruebas, ejecución automatizada punta a punta con Playwright, revisión de seguridad y corrección verificada.
Aparecieron fallas que no se ven en una demostración: un colaborador podía fabricarse una cuenta de administrador; el campo del color de marca permitía inyectar código en todas las páginas públicas; era posible manipular el catálogo para que el agente de IA cotizara precios falsos; y bajo pedidos simultáneos el tope de gasto de IA se superaba en un 150%. Cada corrección quedó con su prueba de regresión.
Nada se marca «funciona» sin evidencia ejecutada. Lo que no se probó se entrega como no verificado, nunca como aprobado.
- Next.js 16
- TypeScript
- PostgreSQL
- Prisma
- Tailwind CSS
- Docker
- MercadoPago
- ARCA/AFIP
- Google Maps
- n8n
- Chatwoot
- Playwright
La pregunta difícil primero: ¿el mes pasado el negocio ganó plata, o parece que ganó?
Si la respuesta incomoda, hay una conversación de quince minutos que vale la pena. Se muestra el sistema funcionando sobre un negocio de demostración, y se relevan las cosas como se hacen hoy.