Carlos M. — 10+ años dirigiendo ventas, datos y operación

Pasé una década tomando decisiones de negocio con datos.
Ahora construyo el software que las hace posibles.

No empecé programando — empecé dirigiendo ventas, márgenes e inventario con datos reales. Esa misma disciplina operativa es la que hoy uso para automatizar lo repetitivo y construir sistemas que un equipo de verdad usa todos los días, no demos que se quedan en una presentación.

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+88% ventas netas +241% margen bruto ~15 apps en producción +75% menos venta perdida

Dos formas de trabajar juntos

No vendo "IA" en abstracto. Resuelvo dos tipos de problema, con el mismo cuidado de que lo que entrego siga funcionando cuando yo ya no esté mirando.

Automatización e IA agentic

Para cuando un proceso manual le está costando horas al equipo cada semana.

  • Bots que operan portales y sistemas de terceros sin intervención humana
  • Agentes que deciden y avisan — no solo generan reportes que nadie lee
  • Integraciones seguras con sistemas legacy que "ya no se pueden tocar"
  • Alertas automáticas en los canales donde el equipo ya trabaja
Ver casos de automatización

Análisis de datos, como freelance

Para cuando tienes datos pero no respuestas claras sobre tu negocio.

  • Limpieza y modelado de datos que hoy viven regados en Excel o sistemas distintos
  • Dashboards ejecutivos que responden la pregunta real, no solo muestran tablas
  • Consultas SQL y análisis ad-hoc con recomendación accionable, no solo el número
  • Agentes que responden preguntas de negocio directamente sobre tus datos
Hablemos de tus datos

Proyectos en producción

Sistemas activos hoy en operación real. Las cifras, nombres y capturas que ves abajo son recreaciones con datos ficticios — misma estructura e interfaz real, cero información de mis clientes expuesta.

01Caso insignia

Cuando el sistema de punto de venta ya no se podía tocar, construí todo un piso encima

El negocio tenía un punto de venta comprado hace años, imposible de modificar por dentro y corriendo en dos sucursales con bases de datos separadas. Empezó como un puente sencillo para cobrar y ver cortes de caja sin arriesgar el sistema original. Con el tiempo creció hasta convertirse en una plataforma con 25 módulos — cobranza consolidada de ambas sucursales a la vez, compras, logística, un equipo de agentes de IA trabajando en conjunto, un bot de Discord para el equipo, y monitoreo de cámaras de seguridad con detección automática por IA — todo integrado al mismo punto de venta que en un inicio "no se podía tocar". Ese canal de venta, apoyado en esta plataforma, pasó de cero a un crecimiento proyectado de +48% año contra año, cuadruplicando su base de clientes activos.

  • Flask
  • Integración con POS legacy (doble sucursal)
  • Agentes de IA en equipo
  • Bot de Discord
  • CCTV + detección por IA
Plataforma del negocio — módulos activos Datos de ejemplo
Cobranza (CXC)
Listas de precios
Cortes de caja
Compras / MRP
Logística
Business Intelligence
Cuentas por pagar
Usuarios y roles
Recibos con QR
Cámaras + IA
Bot de Discord
Equipo de agentes IA
+ 13 módulos más
02RPA + Dashboard + Alertas

RetailOS — automatización de un proveedor grande

Un negocio que vende a una cadena grande tenía que entrar todos los días, a mano, al portal del proveedor a descargar reportes de venta e inventario. Ahora un bot lo hace solo, un dashboard muestra los resultados, las promotoras en tienda consultan caducidades desde su celular, y si un pedido se atrasa, el equipo se entera al instante — no al final del mes.

  • Python
  • Selenium / Playwright
  • Streamlit
  • Alertas por Discord
bot_heb — python main.py

$ python main.py

--- INICIANDO BOT DE REPORTES (v21) ---

Procesando proveedor: PRINCIPAL

Iniciando sesión… OK

Clic en 'Reportes' exitoso

Navegación completada exitosamente

Se encontraron 47 filas con enlaces de descarga

Descargando reporte_ventas_hoy.xlsx…

✔ Archivo descargado y validado

↪ Notificación enviada a Discord #retail-ops

03Business Intelligence + Agente

Dashboard de ventas con agente de preguntas

Dirección ya no espera a que alguien arme un reporte para saber cómo va el mes: el dashboard compara ventas contra la meta por vendedor, cliente y producto en tiempo real, y sobre esos mismos datos hay un agente al que se le puede preguntar directamente en español.

  • Streamlit
  • SAP Business One (solo lectura)
  • Agente de lenguaje natural
Tablero Comercial Datos de ejemplo
Avance
Canal
Vendedores
Clientes
Productos
Resumen General
Acumulado Año en Curso $18.4M ↑ 22.1% vs año anterior
Proyección Cierre Mes $2.9M 108% del objetivo
Ticket Promedio $9,850 ↑ 4.2% YTD
Clientes Activos 312 últimos 90 días
Tendencia mensual — Actual vs. Objetivo (ilustrativa)
"¿Cómo vamos vs. la meta este mes?" Vas en $2.9M, 108% de tu objetivo mensual de $2.7M. El mejor canal es Autoservicio.
04Sincronización + agente de consultas

De SAP a la nube, con un agente para preguntarle

Los datos de ventas y facturación vivían encerrados en el sistema administrativo (SAP). Ahora se sincronizan automáticamente hacia la nube, y sobre esa copia hay un agente — con su propio modelo de lenguaje corriendo localmente, no un servicio externo — al que se le pueden hacer preguntas de negocio directamente, sin pedirle a nadie que corra una consulta.

  • Python / FastAPI
  • Google BigQuery
  • Modelo de lenguaje local
  • Sincronización automática
sap_sync_agent — cron diario

[03:00] Iniciando sincronización SAP → BigQuery

[03:00] Extrayendo facturas del día anterior…

[03:02] ✔ 1,284 registros sincronizados

[03:02] ↪ Índices actualizados en BigQuery

$ agente "¿cuáles 5 productos cayeron más esta semana?"

Calculando sobre 1.2M de filas…

✔ Respuesta lista en 2.1s

05Prevención de quiebres de inventario

Panel de resurtido: -75% de venta perdida

Para negocios que venden producto fresco a un cliente grande, quedarse sin inventario en el anaquel cuesta ventas todos los días. Construí un sistema que detecta el quiebre en tiempo real y cuantifica cuánto se está dejando de vender por producto y por tienda. Desde su adopción, la venta perdida mensual estimada bajó más de 75%.

  • Python
  • Panel ejecutivo
  • Detección de quiebres en tiempo real
Panel de Resurtido Datos de ejemplo
ProductoDías de vida en anaquelVenta prom. diariaSugerido
Producto A0.6 días142 u.310 u.
Producto B1.8 días88 u.150 u.
Producto C4.2 días35 u.
3 productos en riesgo de quiebre en las próximas 24h
06Planeación de inventario

MRP de Compras

Reemplaza el Excel con el que se planeaban las compras: ahora hay reglas claras de reabastecimiento, historial de cada decisión y trazabilidad, en vez de una hoja de cálculo que solo una persona sabía mantener.

  • Flask / Python
  • PostgreSQL
  • Reglas de reabasto
MRP Compras Datos de ejemplo
ProductoStock actualPunto reordenSugerido
SKU-2210340500820Reabastecer
SKU-11871,240900OK
SKU-3305210350600Revisar
Próxima corrida de MRP: en 4 horas · 3 reglas activas

Y también construí…

Pedidos e inventario en tiempo real

Un panel que junta el estatus de cada pedido con el inventario disponible, para que logística sepa si va a poder cumplir sin cruzar tres reportes distintos.

Planeación de rutas de despacho

Organiza qué camión lleva qué pedido y en qué orden, para ver de un vistazo qué ruta va retrasada antes de que el cliente tenga que llamar.

Control de calidad y quejas

Concentra y clasifica las quejas de tienda por sucursal y lote, con el monto que representan, en vez de enterarse por un correo suelto.

Orquestador de reportes automáticos

Genera y envía un reporte distinto por línea de negocio, en su horario, con bitácora de qué se mandó y cuándo — sin que nadie lo arme a mano.

Carlos M.

Carlos M.

Más de 10 años liderando inteligencia comercial y datos antes de pasarme de tiempo completo a construir el software que antes solo pedía como reporte. Hoy diseño, construyo y opero software y agentes de IA para operaciones reales de retail y mayoreo — desde bots que automatizan portales hasta plataformas completas que crecen junto con el negocio. También trabajo como freelance en análisis de datos: limpiar, modelar y convertir información dispersa en respuestas que un equipo directivo puede usar de inmediato.

Trabajo directo con las operaciones del negocio — no entrego un prototipo y desaparezco; doy seguimiento a lo que construyo mientras siga en producción.

+88%ventas netas en 6 años
+241%margen bruto en el mismo periodo
~15apps propias en producción
+75%menos venta perdida por quiebres de inventario
Escríbeme Disponible para proyectos de automatización y análisis de datos freelance.

Stack y forma de construir

Backend

Python · Flask · arquitectura modular por capas · integración de solo lectura con SAP Business One

Datos

PostgreSQL para lo transaccional propio · integraciones cuidadosas con bases de datos de sistemas legacy que ya existen en el negocio

Agentes / IA

Bots que operan portales de terceros, agentes de lenguaje natural sobre datos reales, y alertas automáticas que avisan antes de que el problema crezca

Operación

Despliegue y monitoreo en los propios servidores del negocio, con reportería automática a los canales donde el equipo ya trabaja

¿Tienes una operación que necesita un agente, no un formulario más?

Cuéntame qué proceso te quita horas cada semana. Si se puede automatizar bien, lo construyo.

hola@lialabs.mx