Sesión práctica · formación STRAGTA

Construye un agente de oportunidades comerciales.

De noticias públicas a señales trazables y preguntas comerciales útiles. Un taller para construir, probar y programar un flujo que conserva la evidencia y deja la decisión a las personas.

Resultado Principios Recorrido Guía paso a paso Modelos Control

Lo que vas a construir

Un sistema que convierte hechos en conversaciones mejores.

El agente observa señales de entorno, pero no inventa intención de compra ni toma decisiones. Su trabajo es ordenar evidencia, proponer hipótesis y dejar claro qué debe revisar el equipo.

01 · ENTRADA

Noticias con contexto

Fichas públicas con fuente, URL, fechas, territorio, hecho comprobado y limitaciones.

02 · LECTURA

Señales y oportunidades

Una señal interpreta con prudencia. Una oportunidad agrupa señales y plantea una hipótesis validable.

03 · SALIDA

Base, libro y dashboard

La misma base estructurada alimenta un Excel para el equipo y un dashboard para priorizar.

El criterio antes que la automatización

La IA no sustituye el juicio.
Hace el trabajo revisable.

Hecho

Lo que una fuente afirma y puede comprobarse.

Inferencia

Una lectura posible del efecto en un territorio o segmento.

Hipótesis comercial

Una conversación o acción que todavía debe ser validada.

Control humano

Nadie recibe una oferta, crédito o decisión automática por este flujo.

El recorrido

Cinco movimientos. Una misma evidencia.

01Definir perfil y reglas

02Conservar las noticias

03Generar señales y oportunidades

04Actualizar el libro y dashboard

05Respaldar y pedir validación

Regla de oro

Dos fuentes pueden describir el mismo acontecimiento. Se conservan ambas, pero se agrupan por id_evento para no contar dos veces la misma señal.

Guía del taller

Construcción paso a paso.

Copia los bloques en un proyecto local de ChatGPT. El ejercicio está diseñado para trabajar únicamente con la información pública y sintética incluida.

Crea el proyecto y sus reglas

Prepara la estructura, el perfil y los límites antes de pedir cualquier búsqueda o análisis.

Ver prompt y comprobación

Prompt 1

Vamos a construir un agente de oportunidades comerciales para una cooperativa ficticia. Trabaja únicamente dentro de la carpeta actual y no busques noticias todavía.

PERFIL DEL EJEMPLO
Nombre: Cooperativa Andina de Ahorro y Crédito.
Ubicación: Nayón, Quito, Ecuador.
Segmentos: familias, comercios, viveros y empresas de servicios.
Productos: ahorro, depósitos a plazo, microcrédito y crédito productivo.
Objetivo: observar señales públicas del entorno y proponer conversaciones comerciales para revisión humana.
Zona horaria: America/Guayaquil.

Crea las carpetas 01_entrada_noticias, 02_base_de_datos, 03_dashboard, 04_reportes y 05_respaldo. Crea PERFIL.md con el perfil anterior. Crea AGENTS.md con estas reglas: distingue HECHO, INFERENCIA e HIPÓTESIS COMERCIAL; conserva entidad, URL, fecha de publicación, fecha del hecho y fecha de captura; no inventes cifras, fuentes ni intención de compra; no uses datos personales o confidenciales; no decidas créditos, inversiones ni condiciones financieras; no contactes personas ni publiques información; conserva responsable, estado, fecha objetivo, notas y resultado cuando ya existan; guarda una copia en 05_respaldo antes de modificar el libro; deduplica por URL normalizada y por acontecimiento; y registra limitaciones y fallos.

Crea FLUJO_AGENTE.md con este proceso: leer el perfil y las reglas, recibir noticias, conservar la evidencia, generar señales, proponer oportunidades, actualizar el libro y el dashboard, guardar respaldo y solicitar validación humana. No crees todavía el libro ni el dashboard. Muéstrame la lista de archivos creados y espera el siguiente paso.

Comprueba que existan las cinco carpetas y los archivos PERFIL.md, AGENTS.md y FLUJO_AGENTE.md.

Incorpora las noticias del demo

Usa las 24 fichas ya verificadas. El prompt completo se conserva literalmente, con todos sus registros, URLs, fechas y limitaciones.

Ver prompt completo y comprobación

Prompt 2 · versión verificada

Importante

Una noticia puede orientar una pregunta comercial; por sí sola no demuestra demanda, capacidad de pago ni intención de compra.

Crea la base, el libro y el dashboard

El prompt completo conserva la especificación ya verificada para la base, el generador, el libro y el dashboard.

Ver prompt completo y entregables

Prompt 3 · versión verificada

El resultado deja juntos el libro y el HTML dentro de 03_dashboard, generados desde la misma base estructurada.

Prueba una segunda ejecución

La repetición correcta no duplica fichas, no borra notas humanas y deja un registro de cada ejecución.

Ver prompt de ejecución

Prompt 4

Ejecuta el agente. Lee AGENTS.md, PERFIL.md, 01_entrada_noticias/noticias.json, 02_base_de_datos/base_agente_001.json, 02_base_de_datos/generar_agente_001.py y los archivos existentes en 03_dashboard. Detecta duplicados por URL normalizada y acontecimiento, conserva las oportunidades y campos manuales existentes y guarda un respaldo antes de modificar los archivos.

Actualiza base_agente_001.json y ejecuta generar_agente_001.py para regenerar agente_001.xlsx e index.html con las mismas reglas. Mantén juntos el libro y el HTML en 03_dashboard. Conserva el generador y elimina únicamente archivos auxiliares innecesarios. Verifica que cada oportunidad visible muestre tema, noticias enlazadas, hecho, oportunidad comercial, prioridad y puntaje.

Registra en 04_reportes/pruebas.md la fecha y hora America/Guayaquil, noticias nuevas, duplicados, oportunidades creadas o actualizadas, archivos modificados y limitaciones. Si no hay novedades, registra “sin novedades” y no inventes cambios. No busques nuevas fuentes durante esta prueba ni contactes personas.

Programa solo después de validar

Primero ejecuta el flujo de manera manual. Después, una rutina de lunes a viernes puede buscar como máximo cinco novedades y mantener dos días de solapamiento.

Condiciones para programar

Prioriza fuentes oficiales con fecha y enlace verificables.
Respalda antes de modificar y conserva los campos manuales.
Si no hay novedades, registra exactamente “sin novedades”.
En un proyecto local, el equipo debe estar encendido, la aplicación abierta y la carpeta disponible a la hora elegida.

Elegir el vehículo según el trayecto

No hace falta el mismo modelo para todo.

La recomendación del taller separa rapidez, construcción, revisión y rescate. La disponibilidad concreta depende de tu espacio de trabajo.

GPT-5.6 Luna

Preparar y normalizar noticias; repetir una ejecución ya probada.

Bajo · rápido

GPT-5.6 Terra

Construir la base, el libro y el dashboard sencillo.

Medio · equilibrio

GPT-5.6 Sol

Resolver un fallo o revisar una parte compleja del flujo.

Medio · revisión

GPT-6 Astra

Revisión profunda o una versión de producción más compleja.

Bajo o medio · profundo

Consulta la documentación oficial de modelos de OpenAI para comprobar disponibilidad y capacidades actuales antes del taller.

Lectura responsable

La oportunidad es una hipótesis, no una orden.

Elemento	Qué significa	Qué no significa
Noticia	Una fuente afirma un hecho comprobable.	Que ese hecho afecte a cada cliente.
Señal	Una lectura posible del efecto para territorio o segmento.	Una prueba de demanda o capacidad de pago.
Oportunidad	Una hipótesis con una acción de validación.	Una decisión de crédito, inversión o contacto automático.

Antes de utilizar información real

Revisa privacidad, retención, conectores y reglas de tu organización. Un proyecto local organiza archivos en tu equipo, pero no convierte automáticamente el procesamiento del modelo en procesamiento local. Mantén la aprobación humana antes de cualquier decisión financiera o contacto.

Checklist de cierre

Antes de dar el flujo por bueno.

Comprueba los conteos

24 noticias, máximo ocho señales y entre tres y cinco oportunidades. Cada salida debe conservar sus enlaces y limitaciones.

Comprueba la repetición

Una nueva corrida no debe crear duplicados ni borrar notas humanas. Debe registrar qué cambió —o “sin novedades”.

Comprueba los entregables

El libro y el HTML abren correctamente y se regeneran desde la misma base estructurada.

Comprueba el control

Las fuentes, fechas, inferencias y pendientes siguen visibles para una revisión humana informada.