Orchestrator IA
Agentes IA. Calculan, alertan y proponen. Tú decides.
Un orquestador coordina un equipo de agentes IA especializados en demanda, producción, inventario, distribución, personal y más. Cada decisión es trazable — ninguna es final hasta que tu equipo la aprueba.
¿Qué deciden los agentes por su cuenta?
Nada. Leen, calculan y avisan; un orquestador los ejecuta en una sola pasada sobre demanda, producción, inventario, reparto y personal, y lo que sale es una propuesta con su razonamiento al lado. Aprobarla, editarla o rechazarla es un acto de una persona, y cada uno de esos actos queda registrado.
BakeWise calcula, alerta y propone. No decide. Tu equipo sigue al mando. Cada decisión IA es trazable y reversible.
¿Quién hace qué en una sola pasada?
Un agente por dominio, cada uno con un nivel de autonomía declarado. Los marcados como «Auto» escriben datos derivados; los marcados como «Alerta» abren un aviso; los marcados como «Propone» dejan una propuesta en la cola de aprobación. Ninguno ejecuta una decisión de negocio hasta que alguien la firma.
| Agente | Autonomía | Alcance |
|---|---|---|
| Data agent | Auto | Ingesta, limpieza y enriquecimiento de datos operativos. |
| Forecast agent | Propone | Predicción de demanda con Prophet + clima + eventos locales. |
| Insights agent | Alerta | Detecta anomalías y oportunidades operativas. |
| Network plan agent | Propone | Planificación cross-tenant para redes Grupo. |
| Notification agent | Auto | Priorización y enrutado de alertas por impacto. |
| Agente de precios | Propone | Detecta compresión de margen y recomienda mover precio; solo auto-aplica donde la ley lo permite. |
| Procurement agent | Propone | Órdenes de compra sugeridas y negociación con proveedores. |
| Production agent | Propone | Plan de producción diario por obrador y secuencia de horneado. |
| Agente centinela | Alerta | Pasada final de integridad fiscal por CIF: huecos de numeración, enrutado de régimen, registros de desperdicio. |
| Transfer agent | Propone | Transferencias entre tiendas en redes multi-ubicación. |
| Validation agent | Auto | Verifica coherencia de planes antes de ejecutar. |
| Workflow agent | Auto | Orquesta tareas multi-paso entre agentes. |
| Workforce agent | Propone | Sugiere turnos, detecta gaps de competencias. |
¿Qué cuesta esto hoy?
- La IA hace cosas raras y nadie sabe por quéTu ERP recomendó doblar el pedido de harina. Nadie sabe si el modelo se equivocó o si detectó algo. No hay trazabilidad. O confías a ciegas, o lo ignoras siempre.
- No sabes qué hará mañana el modeloEl proveedor dice que aprende. ¿Aprende qué? ¿Con qué datos? ¿En qué cambiará mañana? Sin observabilidad, cada cambio de comportamiento es una sorpresa.
- No puedes anular una decisión IA sin pelear con el sistemaSabes que la predicción está mal para el sábado — hay un evento local que el modelo no conoce. Intentas sobrescribir y el sistema te pregunta tres veces.
Antes / Después
¿Y qué cambia un lunes cualquiera?
IA caja negra vs. IA trazable.
| Hoy | Con BakeWise |
|---|---|
| El modelo recomienda doblar harina — no sabes por qué. | Cada propuesta lleva el por qué y las variables que pesó. |
| Un cambio de comportamiento te pilla por sorpresa. | Drift monitoring te avisa cuando el modelo cambia. |
| Para anular una decisión, peleas con el sistema. | Anular una decisión es un clic — y se registra para re-entrenar. |
¿Qué números podéis comprobar?
13
Agentes especializados
0
APIs de modelo de terceros
3
Idiomas con paridad
150ms
Respuesta típica
¿Qué hay debajo?
- Controles de autonomíaTú decides qué agentes pueden actuar en auto, cuáles alertan y cuáles proponen. Por agente, por tenant.
- Explainability endpointConsulta por qué un agente recomendó X: variables, pesos, confianza. Desde Cadena.
- Override trazableAnula cualquier decisión con un clic. Se registra motivo y vuelve al modelo como feedback.
- Feedback learning loopCada override alimenta el reentrenamiento nocturno. Drift monitoring detecta desvíos en ≤48h. Desde Cadena.
- Una cola para lo que te está esperandoVolúmenes de producción, compras, precios y cuadrantes llegan a una única cola de trabajo en vez de a cuatro tarjetas de panel. Cada fila dice qué acción es, con qué evidencia, cuánto lleva esperando y qué pasa si cambias de opinión.
- Cada ejecución tiene direcciónEl histórico de orquestación es una página filtrable por tienda, y cada ejecución se abre en su propio enlace: qué agentes corrieron, qué decidieron, qué se aprobó y qué costó. Mandas el enlace, no la captura.
¿Qué más se pregunta antes de decidir?
¿Puede la IA "alucinar" una decisión operativa?
No, porque ninguna decisión es final sin override humano en los agentes que lo requieren. El agente propone o alerta; tu equipo aprueba. Los agentes en modo auto (data, validation, notification, workflow) operan sobre pipelines deterministas, no sobre generación libre.
¿Dónde se entrenan y alojan los modelos?
En la UE. Hosting europeo. Tus datos no salen de la UE para entrenamiento. No usamos tus datos para entrenar modelos de otros clientes — cada tenant tiene su modelo.
¿Cada cuánto aprende el modelo?
Reentrenamiento nightly del forecast agent. Drift monitoring continuo en Cadena+ detecta cambios de distribución en ≤48h y dispara reentrenamientos adicionales si hace falta.
¿Puedo anular una decisión a posteriori?
Sí. Cada decisión es reversible. Los overrides se registran con motivo y vuelven al modelo como feedback. En Cadena+, el feedback learning loop usa los overrides para ajustar el modelo.
¿Cómo detectáis sesgo o degradación del modelo?
Drift monitoring (Cadena+) monitorea la distribución de inputs y outputs. Alerta si se desvía del baseline. Revisión manual trimestral para agentes en modo auto.