Casos de estudio

Problema

Necesitaban canasta básica en tiempo útil para ajustar modelos de riesgo. INEI llega con ~45 días de retraso. Paneles legacy son caros y no cubren ciudades secundarias.

Solución

Piloto Advisors: precios históricos de supermercados en Perú y Colombia, refresh cada 4 h. Export JSON/CSV con series de 30–90 días y capa clean / flagged / citable.

Problema

Cada local comparaba precios manualmente entre 3–5 proveedores. 4–6 horas/semana en WhatsApp y Excel. Querían un agente que cotice y deje trazabilidad.

Solución

Procure Starter + API Build: búsqueda en 99 retailers verificados, 13 países, alertas >5% y flujo run → approve con data-gate.

Problema

Spreads de precio por SKU entre cadenas se medían con scraping ad hoc y hojas compartidas. Sin normalización por kg/L ni reglas de calidad documentadas.

Solución

Advisors Pilot M: spreads min–max por seed comparable, inflación por línea, export semanal + API de lectura. Revisión quincenal de cobertura durante el piloto.

Problema

Mantener parsers por retailer consumía el roadmap. Cada cambio de theme VTEX o Shopify rompía flujos de búsqueda y compare.

Solución

API keys + 44 API tools (Shop / Intel / Account). El agente usa market_search, market_basket y market_intel_brief sin scraping propio.

Problema

Gerencia necesitaba aprobar compras >S/ 2,000 con evidencia de precio y stock. El equipo operaba con cotizaciones por chat sin auditoría central.

Solución

Procure Pro ($79/mes): flujo run → pending_approval → checkout, verificación de stock y delivery, infra Build Pro incluida.

Problema

Invisible para agentes de IA y herramientas de procurement que comparan góndola. Competidores ya aparecían en búsquedas automatizadas.

Solución

Listado gratuito en CLI Market: catálogo indexado con precios normalizados, sin SDK. Aparece en búsquedas de 99 retailers del ecosistema.