01
Texto, voz e imagen
Una nota de voz, la foto de una estantería vacía o una línea de taquigrafía acaban en lo mismo: producto y cantidad.
Una capa de inteligencia entre el cliente que escribe por WhatsApp y el sistema que lleva el negocio. Sin portales a los que entrar, sin formularios, sin un software nuevo que aprender.
Sus clientes ya saben pedir — y ya lo hacen: por WhatsApp, con la abreviatura de cada uno, en nota de voz, con la foto de una estantería vacía. Después, alguien en la trastienda traduce todo eso al ERP a mano, línea por línea, todos los días.
Esa traducción es lo que sustituye Zodair. No WhatsApp, no la tienda, no el ERP — los tres se quedan donde están. Solo la mano del medio.
es donde se dice. El canal que el cliente ya tiene abierto — no una identidad, ni un sistema donde quede nada.
es donde se comprueba. El pedido y el mensaje crudo, uno al lado del otro, para que quien autoriza vea lo que se dijo y lo que se entendió.
es donde queda. Stock, factura, contabilidad — y el catálogo del que Zodair lee. El ERP es la fuente de verdad; Zodair nunca la contradice.
El comercio B2B pasó veinte años pidiéndole al cliente que fuera él al proveedor: entra a este portal, apréndete este catálogo, rellena este formulario. La mayoría nunca lo hizo — cogían el teléfono o abrían WhatsApp, y alguien lo volvía a teclear todo.
El iB2B —B2B inteligente— le da la vuelta. Es el sistema el que se adapta a cómo se comunica el cliente, y no al revés. Esa inversión solo fue posible cuando una máquina pudo leer con fiabilidad un mensaje informal, y es sobre lo que se levanta toda la categoría.
| Portal B2B clásico | iB2B | |
|---|---|---|
| Dónde ocurre | Un portal al que hay que entrar | La conversación que el cliente ya tiene abierta |
| Qué hay que aprender | Un software nuevo por cada proveedor | Nada |
| Quién se adapta | El cliente | El sistema |
| Si el cliente lo escribe raro | Error de validación | Se entiende — y si no, se pregunta |
| Qué deja detrás | Un pedido | Un pedido, y lo aprendido sobre ese cliente |
La categoría es real y está financiada: nFuse (Bulgaria), Burnt y Whitespace (EE. UU., esta última de Y Combinator), Galo (Argentina) construyen alguna versión de esto. Rango típico: 1–5 M USD en seed, 8–15 M en Serie A. Zodair lo construye en español, para la distribución europea, y con el ERP como fuente de verdad en vez de como vertedero.
Una nota de voz, la foto de una estantería vacía o una línea de taquigrafía acaban en lo mismo: producto y cantidad.
Razona contra lo que compra este cliente y cómo lo llama este cliente — nunca contra el catálogo global. Es lo que hace legible la taquigrafía.
Una pantalla donde se enseña un producto o una equivalencia nueva. Entra en la libreta de ese cliente y a partir de ahí queda resuelto.
Cuando no sabe, pregunta en vez de improvisar. El fallo caro no es el silencio: es la sustitución que no ve nadie.
Las preguntas sobre cómo usar un producto se responden desde la documentación del fabricante, no desde lo que el modelo cree recordar.
El coste por conversación está instrumentado dentro del propio sistema, desglosado por etapa. Economía unitaria medida, no estimada.
Lo que el agente necesita saber de un producto o de un cliente vive en el ERP, en un campo propio — editable por la gente que ya trabaja ahí.
La consola interna y WhatsApp comparten el mismo cerebro, así que la respuesta es la misma por la puerta que entre la pregunta.
Un consejo largo no se lee. Cuando pasa de cierta extensión, el mensaje lleva un botón que lo lee en voz alta con la voz clonada del propio distribuidor. Se sintetiza solo si alguien lo pide: el coste sigue a las escuchas reales, y el número de pulsaciones responde si el cliente prefiere escuchar antes que leer.
La mayoría de los sistemas de IA aprenden dentro de una caja negra: se nota que algo ha cambiado, pero no qué, ni cómo deshacerlo. Aquí el conocimiento entra por puertas que se pueden abrir, y todo lo que el agente ha aprendido de un cliente se puede leer, corregir y borrar.
Una pantalla donde una persona le enseña al agente: «cuando esta clienta dice X, se refiere al producto Y». Lo enseñado entra en la libreta de ese cliente y funciona en el mensaje siguiente. Sin reentrenar nada, sin esperar a una versión.
Fichas técnicas, PDF, catálogos. Es lo que permite que el agente asesore sobre el uso de un producto desde la documentación real, y no desde lo que el modelo cree recordar. Convive con el campo del ERP: el ERP para lo estructurado, la bahía para lo que llega en documento.
Cada regla que el agente ha aprendido está listada, por cliente, y se edita o se quita en el momento — sin código y sin abrir una incidencia. Una regla mal enseñada la deshace quien la enseñó. El aprendizaje es auditable: se puede ver qué sabe y por qué.
Ésta es la diferencia entre un sistema que mejora y uno que solo cambia. Lo que hay en la libreta de un cliente es un activo del negocio —legible, portable y reversible—, no un peso enterrado dentro de un modelo.
Zodair no le pide a una empresa que se mude. Se acopla a lo que ya hay mediante adaptadores pequeños y bien educados: un módulo para el ERP, un plugin para la tienda. Cada uno resuelve cuatro cosas y solo cuatro — dónde se escribe el texto, dónde lo edita un humano, cómo lo lee Zodair y cómo se entera Zodair de que ha cambiado.
Añade una pestaña «Zodair AI» a la ficha del artículo y a la del contacto, con el campo donde se escribe lo que el agente tiene que saber: para qué sirve este producto, cómo se usa, qué le va bien a esta clienta, qué no le funcionó.
Le da ojos a Zodair dentro de la tienda. Avisa al agente cuando entra un pedido que el agente no procesó, le deja pedir lo que se haya perdido, y enseña en la ficha del pedido si Zodair lo vio y cuándo.
Lo que viaja entre sistemas es el contrato, no el código. Odoo fue el adaptador número uno, WooCommerce el dos. El tercero se escribe implementando cuatro verbos — no rehaciendo la capa.
Patupelo es un distribuidor de cosmética profesional en España, y el cliente cero de Zodair. Edi es el primer agente construido sobre la plataforma: toma pedidos y asesora a los clientes por WhatsApp, aprendiendo la taquigrafía de cada salón con el que habla. Lleva toda la fase de testing corriendo contra el negocio real — catálogo real, pedidos reales, dinero real.
Edi es el primer agente, no la plataforma. El mismo motor, la misma libreta y los mismos adaptadores sirven a un segundo agente para otra tarea — o a la misma tarea para un distribuidor de cualquier otra cosa. El agente es una instancia; la capa de debajo es el producto.
Escribe, y lo enseñamos funcionando.
Zodair construye la capa — el razonamiento contra la libreta de cada cliente, los adaptadores, el ciclo de pedido. Los modelos de base vienen de quienes mejor los hacen.
El motor de interpretación. Lee el mensaje informal y lo parte en producto y cantidad — y sabe cuándo abstenerse.
Transcribe las notas de voz que manda el cliente, y lee los consejos largos con la voz clonada del distribuidor. Hoy en producción.
Transcripción de voz corriendo sobre hardware propio: el audio no sale de la máquina.
Algoritmo —en construcción— para tratar las imágenes y permitirle muestras al cliente final respecto del uso de un producto, para que pueda elegir visualmente.
El canal donde el cliente ya sabe pedir. El alta es embebida, por la vía de proveedor tecnológico de Meta: minutos en lugar de trámites, y el número queda siempre a nombre del negocio.