Hace unas semanas participé en el curso intensivo de 5 días AI Agents impartido por Kaggle y Google, una experiencia que me llevó de conceptos básicos a arquitecturas multiagente, uso de herramientas y evaluación de calidad. Como resultado final desarrollé SuplaiCerdas, un prototipo de agentes IA pensado para automatizar la evaluación de costos y riesgos de materiales en proyectos de fabricación y proteger los margenes comprometidos en licitaciones.

Resumen del proyecto en pocas palabras: un sistema empresarial de agentes IA que monitoriza precios de componentes entre proveedores para empresas de fabricación IoT, detectando incrementos de precio antes de que afecten los costes de producción y poniendo alerta sobre componentes de alto riesgo.

El problema de fondo - el reto en manufactura: en proyectos de fabricación las empresas ofertan precios en fase de licitación con meses de antelación respecto al inicio de producción. Si un componente crítico, como un microcontrolador, aumenta su precio significativamente, el presupuesto inicial se ve comprometido y se pierden margenes. SuplaiCerdas surge para mitigar ese riesgo mediante monitorización automatizada y recomendaciones de adquisición.

Lecciones aplicadas del curso: completé tres notebooks clave que influyeron en la arquitectura y las herramientas del prototipo. Del día 1B extraje el patrón de flujo de trabajo secuencial para componer agentes especializados en pipeline: PriceCheckAgent, ComparisonAgent y RecommendationAgent. Del día 2A aprendí a convertir funciones Python en herramientas personalizadas para agentes usando kits de desarrollo, creando funciones como check_component_prices y calculate_price_change. Del día 4B entendí la importancia de la evaluación sistemática por la naturaleza no determinista de los agentes, diseñando pruebas que validan recuperación de datos, detección de picos y ejecución completa del flujo.

Arquitectura de SuplaiCerdas: el sistema consta de tres agentes principales. PriceCheckAgent se encarga de recopilar precios consultando una base de datos simulada de tres proveedores. ComparisonAgent actúa como analista de riesgos calculando variaciones porcentuales frente a datos históricos y clasificando riesgo como ALTO si el aumento es mayor de 10 por ciento, MEDIO entre 5 y 10 por ciento y BAJO por debajo de 5 por ciento. RecommendationAgent sintetiza la información y emite recomendaciones de compra mediante razonamiento LLM para ofrecer instrucciones accionables al equipo de adquisiciones.

Ejemplo de salida: Supplier_A_Electronics 5.80 USD, Supplier_B_Components 6.00 USD, Supplier_C_Global 5.70 USD. El agente de comparación devolvería algo como Supplier A 5.45 por ciento aumento MEDIO, Supplier B 3.45 por ciento aumento BAJO, Supplier C 0.88 por ciento aumento BAJO. La recomendación final prioriza Supplier_C_Global por precio y estabilidad.

Pruebas realizadas: comprobación de que la herramienta recupera datos de los tres proveedores, detección de un pico del 17.24 por ciento como riesgo ALTO y ejecución completa del flujo sin errores. El flujo de uso actual incluye ejecutar los tests automáticos y luego iniciar la monitorización introduciendo el código del componente a rastrear para recibir una evaluación automatizada y recomendaciones.

Siguientes pasos y escalabilidad: integrar APIs reales de proveedores para datos en tiempo real, soportar conversión de monedas USD EUR IDR, programar comprobaciones diarias con alertas automáticas y enriquecer el motor de recomendaciones con restricciones contractuales y demandas de producción. Estas mejoras convertirán el prototipo en una herramienta lista para entornos productivos.

Qué aportamos desde Q2BSTUDIO: como empresa de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y soluciones de inteligencia de negocio. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en ia para empresas con desarrollo de producto para crear agentes IA que automatizan procesos críticos de la cadena de suministro. Si necesita una implementación a medida podemos ayudar desde la integración con proveedores hasta la arquitectura cloud y la protección con pruebas de seguridad y pentesting, además de dashboards analíticos con Power BI para seguimiento continuo.

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Conclusión: el curso de AI Agents fue la chispa para llevar teoría a práctica con SuplaiCerdas. La aplicación demuestra cómo agentes especializados pueden proteger margenes en proyectos de fabricación y servir como base para productos empresariales escalables. Gracias por leer, estamos disponibles para colaborar en proyectos que integren agentes IA, automatización y analítica avanzada.