Cómo la IA de Shelettin automatiza el inventario de tu restaurante (todos los días)

La palabra "IA" se usa mucho en SaaS, casi siempre para vender. La mayoría de las veces es solo un chatbot que responde preguntas con texto, sin tocar nada. La IA de Shelettin es distinta: es operativa. Eso significa que ejecuta tareas reales sobre tu inventario, escandallos, merma y compras.

En este artículo te muestro qué automatiza en el día a día de un restaurante, qué tareas dejás de hacer vos, y cómo está construido por dentro (sin tecnicismos pesados).

Qué significa "IA operativa"

Hay dos tipos de IA en software hoy:

Shelettin tiene un agente IA construido sobre Claude Sonnet 4.6 (el modelo más capaz de Anthropic para razonamiento operativo) que tiene acceso a 9+ herramientas reales en tu sistema. Cuando le pedís algo, planifica qué herramientas usar y las ejecuta secuencialmente.

Las 9 herramientas que el agente puede ejecutar

Día típico: lo que la IA hace por vos

Vamos a un día normal en un restaurante usando Shelettin. Acá lo que la IA automatiza, hora por hora.

08:30 — Llega la mercadería del proveedor

El bodeguero saca foto a la factura del proveedor. La sube al sistema con un click.

Lo que pasa solo:

• OCR procesa la factura y extrae los items (papas 25kg, aceite 5L, etc.)
• El sistema detecta los insumos en tu inventario por nombre
• Compara precios con compras anteriores y alerta si subieron >10%
• Suma al stock automáticamente
• Genera un movimiento de stock con el motivo "Recepción mercadería · [Proveedor]"

09:00 — El agente detecta stock bajo durante el chequeo matutino

Una misión automática programada para correr todos los días a las 9 AM ejecuta este flujo:

1. leer_stock() → filtra los que están bajo stockMinimo
2. Si hay críticos → sugerir_reposicion()
3. Calcular cantidad sugerida según consumo promedio últimos 30 días
4. Crear acción pendiente: "¿Pedir 15kg de harina a Distribuidora X por $18.000?"
5. Te llega WhatsApp + notificación en el dashboard

Vos solo aprobás o rechazás. Si aprobás, el sistema genera la orden de compra y la envía por email al proveedor con el RUT y dirección de tu restaurante prellenados.

13:00 — Servicio del mediodía

Durante el turno, el chef se da cuenta que se le quemó un risotto. Abre la app móvil, dice por voz:

Registrá 350 gramos de merma de arroz arborio, motivo: error de cocción

El agente:

• Identifica el insumo "Arroz arborio" (búsqueda fuzzy, tolera errores ortográficos)
• Valida que tengas 350g en stock
• Descuenta del inventario
• Crea registro con motivo ERROR_PREPARACION
• Le responde: "Listo Chef, registré 350g de arroz arborio como merma por error de cocción. Pérdida: $1.260. Stock actualizado a 2.1kg."

15:30 — Producción del turno tarde

El cocinero termina el turno y dice:

Hicimos 18 porciones de pizza margarita y 12 de risotto

El agente:

• Busca los escandallos por nombre
• Calcula consumo según escandallos × porciones
• Descuenta cada ingrediente del stock automáticamente
• Genera registro de producción del turno
• Si algún ingrediente queda bajo stock mínimo después del descuento, dispara alerta para reposición

18:00 — Detección automática de varianza

Otra misión continua (corre cada 6 horas) compara stock teórico vs real:

1. leer_varianza(periodo='ultimas_24h')
2. Si alguna varianza > 5% del valor → alertar
3. Identificar el insumo y calcular cuánto se perdió en CLP
4. Crear acción pendiente: "Investigar: 4kg de papas sin trazabilidad ($4.000)"

Vos no tenés que recordar revisar varianza nunca. El sistema te alerta solo cuando algo no cuadra.

23:00 — Cierre del día y reporte automático

Cuando se cierra el último turno, el agente envía a tu email un reporte HTML con:

• Total vendido y food cost real del día
• Producción por plato (cuántas porciones se hicieron)
• Merma registrada con motivos y costo
• Alertas activas pendientes
• Insumos que llegaron a stock crítico
• Comparativa contra el mismo día de la semana anterior

Misiones autónomas: lo que define a la IA operativa

Una misión es una tarea recurrente que la IA ejecuta sola. Vos configurás:

• Objetivo: qué tiene que monitorear (ej: "vigilancia de stock")
• Cuándo: cron (todos los días 9 AM), continuo (cada N minutos), o evento (cuando pase X)
• Qué hacer: avisar, crear alerta, sugerir compra, enviar email, todo lo anterior

Ejemplos reales de misiones que podés activar

Comandos por chat: cosas que podés decirle hoy

Estos son ejemplos reales de comandos que el agente entiende y ejecuta sin que tengas que hacer nada más:

Operación diaria

• "Registrá 200g de merma de tomate por deterioro"
• "Hicimos 15 porciones de pasta y 8 de ensalada césar"
• "¿Qué tengo bajo stock?"
• "Sumá 25kg de harina al inventario, los recibí hoy"
• "Qué insumos vencen esta semana"

Análisis y reportes

• "Cuál fue el food cost real de mayo"
• "Mostrame los 5 platos menos rentables"
• "Compará mi consumo de harina este mes vs el anterior"
• "Mandame por email el reporte de merma de la semana"
• "Cuánto perdí en merma de ajo en los últimos 3 meses"

Setup y creación

• "Creá el escandallo de Pizza Margarita: 200g de masa, 80g de salsa, 100g de mozzarella, 5g de albahaca, rinde 1 porción, precio venta $7.500"
• "Registrá un proveedor nuevo: Distribuidora Aldo, RUT 12345678-9, mail aldo@dist.cl"
• "Agregá 'Pimienta negra' al inventario, en gramos, precio compra $25.000/kg"

Cómo no se equivoca con cálculos

Esto es importante porque los LLMs pueden alucinar con matemática. Shelettin lo resolvió con una arquitectura clara:

Cuando el agente registra una merma de 350g de arroz arborio:

1. El agente entiende el comando y extrae: { insumoNombre: "arroz arborio", cantidad: 350, unidad: "g", causa: "ERROR_PREPARACION" }
2. Llama a registrar_merma(...) con esos parámetros
3. El sistema busca el insumo en BD, calcula la pérdida en CLP (sistema hace la matemática), descuenta el stock, crea el registro
4. El sistema devuelve: { ok: true, perdida: 1260, stockDespues: 2100 }
5. El agente convierte esa respuesta a lenguaje natural: "Listo, registré 350g. Pérdida: $1.260. Stock: 2.1kg."

Resultado: vos hablás en lenguaje natural, el agente entiende, el sistema garantiza que los números sean exactos.

Qué no va a hacer la IA (intencional)

La IA tiene límites explícitos por diseño:

• No inventa datos: si no le diste un precio, te pregunta. No estima
• No crea registros sin instrucción: nunca "agrega" insumos por su cuenta
• No ejecuta compras sin aprobación: solo propone órdenes, vos confirmás
• No elimina cosas sin doble confirmación: si decís "borrá los escandallos", te pide que listes cuáles y confirmes
• No supone cantidades: si dijiste "un poco de aceite", te pide los gramos exactos

Comparación: con IA vs sin IA

Tiempo ahorrado promedio: 6-10 horas a la semana de tareas operativas que la IA hace sola. Eso es lo que llamamos "menos oficina, más cocina".

Cómo empezar a usar la IA

1. Setup inicial (1 hora): cargar inventario, definir escandallos básicos, configurar proveedores. Acá la IA te ayuda haciendo OCR a tu lista de insumos si la subís en PDF o Excel
2. Activar misiones críticas: vigilante de stock + cazador de mermas + reporte semanal. Default funciona bien, podés afinar después
3. Empezar a usar el chat: al inicio para registrar merma y producción. Esos dos comandos solos te ahorran la mitad del tiempo operativo
4. Después de 2 semanas: activar misiones avanzadas (varianza, alertas de precio, sugerencias de compra). Para entonces ya tenés historial suficiente para que sean precisas

Resumen

• La IA de Shelettin ejecuta acciones reales, no solo conversa
• Tiene 9+ herramientas que tocan tu DB: stock, merma, compras, reportes
• Misiones automáticas corren solas: vigilancia, alertas, reportes diarios/semanales
• Separación clara: IA decide, sistema calcula (no hay errores de matemática)
• Human in the loop en acciones críticas (compras, eliminaciones)
• Ahorra 6-10 horas/semana de tareas operativas
• Construida sobre Claude Sonnet 4.6 con tool use real