IA sin contexto
Un asistente sin reglas puede inventar precios, disponibilidad, descuentos o promesas que el negocio no autorizó.
La metodología de Aloria evita el enfoque de “chatbot mágico”. Primero ordena reglas, catálogo, datos, canales y decisiones humanas; después conecta IA, WhatsApp, CRM y dashboards con límites claros.
Estas son las fricciones que normalmente aparecen antes de invertir en un sistema AI Commerce.
Un asistente sin reglas puede inventar precios, disponibilidad, descuentos o promesas que el negocio no autorizó.
Si catálogo, políticas y excepciones viven dispersas, la IA termina copiando el desorden.
Responder más rápido no basta si no sabes qué canal, producto o flujo genera oportunidades reales.
Revisamos giro, canal principal, volumen de conversaciones, catálogo, pedidos, equipo y principal fricción.
Definimos qué debe pasar desde la primera pregunta hasta WhatsApp, CRM, dashboard o escalamiento humano.
Documentamos respuestas permitidas, límites, fuentes de verdad, datos mínimos y decisiones que no debe tomar la IA.
Lanzamos, medimos conversaciones reales, ajustamos prompts, catálogo, dashboards y campañas cada mes.
Reglas para precios, descuentos, disponibilidad, quejas, pagos y escalamiento humano.
Pedidos, cotizaciones, citas y seguimientos que llegan con contexto suficiente para cerrar mejor.
Captura mínima necesaria, API keys fuera del frontend y permisos definidos por el alcance.
Revisión de conversaciones, prompts, campañas, dashboard y oportunidades perdidas.
La metodología normalmente se implementa dentro de Aloria AI Commerce o Growth OS. El setup depende de catálogo, canales, integraciones y reglas; la mensualidad cubre operación, medición y mejora continua.
AI Commerce requiere mantenimiento, actualización de catálogo, revisión de prompts, medición, dashboards, soporte, campañas y mejoras mensuales. La IA no se deja sola: se opera y se ajusta con datos reales.
Ver cotizadorNo. Se diseña con reglas, contexto, límites y puntos de escalamiento humano. El negocio conserva control sobre precios, pagos, quejas, disponibilidad crítica y decisiones sensibles.
El diagnóstico inicial puede basarse en reglas comerciales para ordenar la conversación. En implementación real puede conectarse a IA, CRM, catálogo y datos del negocio vía backend.
Sólo los necesarios para diseñar el flujo: reglas, catálogo, políticas, canales, métricas y ejemplos de conversación. Los accesos técnicos se gestionan por backend o cuentas del cliente.