Plataforma de Catálogos
Ogilvy × Cencosud
Convierte los datos de productos del cliente en el documento listo para diseño. Aprende de cada campaña.
94%+: precisión medida
Cómo funciona
- Cargar la biblia: Perfil, campaña y el Excel del cliente.
- Generar: El motor limpia, normaliza y aplica lo aprendido.
- Revisar: El filtro Con avisos deja solo lo que pide un ojo.
- Exportar: El Excel queda en Historial y la plataforma aprende.
El proyecto
Contexto
Para cada campaña, Cencosud entrega una «biblia»: un Excel con el detalle crudo de los productos, con descuentos y dinámicas escritos dentro del texto. Ogilvy la convierte en la «matriz», la tabla con la que se arma el catálogo en diseño, y lo que dice cada celda es lo que se imprime. Hacerlo a mano tomaba unas 2 horas por catálogo.
Idea
Dejar que unas reglas claras hagan el trabajo repetitivo y que una persona decida lo dudoso. El motor no usa IA para armar la matriz: ningún modelo escribe un precio ni un descuento, y cada resultado se puede rastrear hasta la regla o la corrección que lo produjo. La IA entra después, como agente de QA, y una persona aplica cada cambio.
Mi rol
La diseñé, la construí y la mantengo yo. Yo definí qué hace el motor, qué le toca a una persona y qué le toca al agente de QA. Qué cuenta como correcto lo marcan las matrices que una persona ya aprobó, y las campañas y los datos son de Cencosud.
El reto: ¿Cómo llevar la biblia a diseño sin teclearla de nuevo?
- Unas 2 horas por catálogo para pasar los datos del cliente al documento de diseño
- Descuentos y dinámicas como «pague 2 lleve 3» escritos dentro del texto de cada producto
- Marcas, tildes y unidades escritas distinto en cada campaña
- Columnas que el cliente reordena de una campaña a otra
- Un error en una celda llega impreso: lo que dice la celda es lo que se imprime
Una biblia, una revisión, una matriz
El motor arma la matriz, una persona revisa lo que no es seguro y el equipo trabaja con acceso por roles y un registro de lo que pasa.
La matriz
- De la biblia a la matriz: Lee el Excel del cliente, separa descuentos y dinámicas del texto, normaliza marcas, tildes y unidades, y arma la nomenclatura de cada producto.
- Un perfil por tipo de pieza: Seis perfiles: general, electro y textil, para cada una de las dos cadenas. Cada uno trae sus columnas y sus reglas, y el perfil que se elige manda sobre lo que el motor detecta.
- Una memoria que aprende: Guarda lo que una persona corrigió y lo reutiliza en la campaña siguiente. Propone al diccionario las palabras que se corrigieron, y nada entra sin que una persona lo apruebe.
La revisión
- Avisos en vez de adivinar: Marca lo dudoso: una marca, una palabra, un descuento, una dinámica, un precio o un dato que falta. El filtro «Con avisos» deja solo lo que pide un ojo.
- Una tabla que se corrige a mano: Se edita en la tabla, con zoom y pantalla completa. El Excel sale con el formato de las matrices aprobadas y con las columnas de cada perfil.
- Un agente de QA que revisa por rondas: Una IA, fuera de la plataforma, revisa la matriz y una persona aplica cada cambio a mano. La matriz se da por buena cuando el agente da el visto bueno.
El equipo
- Acceso por roles: Administrador, Catálogos y Consulta. Cada ingreso, subida y exportación queda en el registro de actividad.
- Reportes e Historial: Cuántas matrices se generaron y exportaron, cuánto resolvió la memoria y qué avisos aparecen más. Cada matriz queda con quién la hizo y de qué biblia salió.
- En vivo: Una matriz se publica en un libro con hojas y el equipo ve los cambios en segundos, cada uno con su valor anterior. La conexión con la herramienta de diseño estaba en construcción al 5 de octubre de 2026.
Cómo llega una biblia a la matriz
El motor es de reglas y diccionarios editables, sin IA en el camino crítico. Una persona revisa, el agente de QA verifica por rondas y lo que se corrige alimenta la memoria de la próxima campaña.
- Biblia (Excel del cliente): Columnas halladas por su nombre, no por su posición
- Motor (Python · reglas y diccionarios): Descuentos, dinámicas, marcas, tildes, unidades y nomenclatura
- Memoria (SQLite): Se consulta en cada fila y se alimenta con lo que una persona corrige
- Revisión (Tabla con avisos): Una persona corrige; el agente de QA verifica por rondas
- Matriz (Excel · En vivo): Lista para diseño, con su registro en el Historial
Hecho con cuidado
- Una prueba de regresión compara cada celda contra las matrices que una persona ya aprobó y se corre cuando cambia una regla. Mide contra ese trabajo humano, no contra una verdad absoluta, y la cifra pública es el peor caso, no el promedio.
- Las celdas que el equipo llena a mano con un marcador porque no hay dato que acertar se reportan aparte, para que el número no se vea mejor de lo que es.
- El motor arma la matriz con reglas, sin IA: ningún modelo escribe un precio ni un descuento. La memoria guarda solo lo que una persona corrigió, no la matriz entera.
- Nada del agente de QA entra a la matriz sin pasar por una persona: cada cambio se aplica a mano.
- Acceso con tres roles y registro de actividad. Quien crea una cuenta da un enlace de un solo uso para que la persona elija su contraseña, así nadie tiene que pasar contraseñas por chat.
- Un modo de prueba que hace cumplir el servidor: lo que se genera en prueba no entra a la memoria ni cuenta en los reportes.
Dirección humana
Qué debía hacer el motor, qué no debía hacer la IA y qué se descarta fue decisión mía, con lo que el equipo reportaba al usarla.
- Qué no hace la IA: El motor es determinista: reglas, diccionarios y memoria. La IA entra solo como agente de QA, fuera del camino crítico.
- Qué aprende la memoria: Una vez la memoria aprendió los errores del propio motor y los repitió. Ahora guarda solo lo que una persona corrigió.
- Qué se probó y se descartó: Un tablero de errores recurrentes se construyó y se quitó el mismo día. La memoria se reconstruyó una vez desde matrices aprobadas, porque había aprendido pares mal alineados.
- Qué se mide y cómo se dice: La cifra pública es el peor caso y lleva su fecha. Cuando una campaña resultó estar en 86 %, la afirmación pública se corrigió; al mejorar sus reglas, el piso subió.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la Plataforma de Catálogos?
Una plataforma interna de Ogilvy que convierte la biblia que entrega Cencosud, un Excel con el detalle crudo de cada campaña, en la matriz lista para diseño. Tiene un motor de reglas, una memoria que aprende de lo que se corrige y una revisión con avisos.
¿Usa IA?
El motor no: arma la matriz con reglas y diccionarios, así que ningún modelo escribe un precio ni un descuento. La IA entra como agente de QA, que revisa la matriz por rondas fuera de la plataforma. Una persona aplica a mano cada cambio.
¿Qué tan precisa es?
La precisión se mide celda a celda contra la matriz que una persona ya aprobó. En la corrida del 3 de octubre de 2026, el peor caso fue 94,8 % sobre 12 campañas y 837 productos. La cifra cambia cada vez que se agrega una campaña o se cambia una regla, por eso va con su fecha.
¿Cuánto tiempo ahorra?
Convertir los datos de productos en el documento listo para diseño tomaba unas 2 horas por catálogo. La plataforma lo hace en minutos. Después una persona revisa los avisos.
¿Quién la usa y quién la hizo?
La usa el equipo de Catálogos de Ogilvy para las campañas de Cencosud. La hizo Jaime Orozco, que en Ogilvy tiene el cargo de Data Entry Representative y, en la práctica, construye las soluciones de IA del equipo.
¿Se puede probar?
No. Es una herramienta interna de Ogilvy para un cliente. Las pantallas del caso son capturas reales de la versión 1.10.0, con personas y actividad de ejemplo.
Créditos
- Jaime Orozco: Diseño, construcción, pruebas y mantenimiento (Ogilvy × Cencosud)
Con qué está hecho
Tecnologías: Python, Reglas + memoria, Agente de QA.