Monitor de Precios de Materias Primas

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 30-45 minutos tendras:

✓ Reglas de ajuste automático aplicadas a la lista de productos
✓ Simulador de impacto en margen por variación de precios
✓ Alertas configuradas para canales operativos y de dirección

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Acceso a feeds o archivos con cotizaciones de petróleo y polímeros (API, CSV o proveedor de datos).

Obligatorio Tabla de costes y estructura de precio actual de masterbatch con fórmula de coste o CSV exportable.

Recomendado Conexión a ERP o base de datos para leer tarifas vigentes y actualizar precios mediante API o proceso automatizado.

Recomendado Canales de notificación (Slack, Teams, correo) y lista de responsables comerciales y financieros.

Transferencia internacional de datos: IA procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.

El caso

PoliPack Solutions SA, sector masterbatch y compuestos plásticos — el problema real

PoliPack necesita ajustar tarifas en función del precio del petróleo y de polímeros. El proceso manual provoca retrasos, errores y pérdida de margen cuando el mercado cambia intradía.

Con IA y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 30-45 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

IA
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: La IA sintetiza múltiples fuentes y aplica reglas complejas de manera consistente, detectando patrones de variación y proponiendo ajustes óptimos. Además puede simular escenarios y generar avisos accionables para la dirección.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Los costes de materias primas cambian con frecuencia y afectan el margen Se dispone de feeds o datos periódicos de precios de petróleo y polímeros La empresa necesita auditar y justificar cambios de precio ante clientes	Los precios son estables y los contratos con clientes impiden cambios de tarifa Solo hay datos históricos esporádicos sin conexión automatizable No existe capacidad operativa para aplicar cambios aunque se detecten

Paso 01

Recolectar y normalizar fuentes de precio

Identifique y consolide las fuentes de datos de materias primas. Es esencial disponer de un feed fiable de petróleo y de los polímeros relevantes y convertirlos a una estructura uniforme.

1
Catalogar proveedores de datos Liste las APIs, endpoints o archivos CSV de proveedores como PlastiData, EnergiFeed o su distribuidor; anote frecuencia, formato y latencia.
2
Definir esquema unificado Cree un esquema con campos mínimos: fecha, código de materia prima, precio unidad, moneda y fuente. Esto permite combinar múltiples feeds sin inconsistencias.
3
Validación y limpieza Implemente reglas para eliminar outliers temporales y rellenar valores faltantes mediante interpolación o la última cotización válida.

Checkpoint: Existe un dataset normalizado con precios de petróleo y polímeros actualizado automáticamente o con proceso ETL documentado.

Paso 02

Modelar coste y reglas de pricing

Defina la fórmula de coste del masterbatch y las reglas comerciales que determinan cuándo y cómo ajustar tarifas. Esto asegura decisiones replicables y alineadas con estrategia.

1
Mapear estructura de coste Desglose coste por componente: polímero base, aditivos, energía y logística. Asocie cada componente con la materia prima del feed correspondiente.
2
Establecer reglas de ajuste Defina reglas como 'si variación del polímero X > 3% en 7 días → ajustar precio +% proporcional, mínimo 0.5%'. Incluya excepciones por contratos vigentes.
3
Definir objetivos financieros Fije umbrales de margen objetivo y límites máximos de ajuste por ciclo para proteger relación con clientes clave.

Checkpoint: Documento de coste y reglas operativas disponible; tabla de parametrización lista para ser incorporada al monitor.

Paso 03

Ejecutar el prompt principal

Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo.

1
Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
2
Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
3
Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.

Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales

[COMPANY_NAME]Nombre legal de la empresa que solicita el ajuste, por ejemplo PoliPack Solutions SA

[RAW_PRICE_FEED_URL]URL o localización del feed de precios de materias primas (API o archivo CSV accesible)

[MARGIN_TARGET]Objetivo de margen operativo en porcentaje, por ejemplo 18

Prompt principal — Monitor de Precios de Materias Primas Eres un asistente especializado en pricing de materias primas para masterbatch. Tu tarea es analizar feeds de precios y la estructura de costes para proponer ajustes de tarifa accionables. Entrada: 1) Nombre de la empresa: [COMPANY_NAME]. 2) URL o ubicación del feed principal de precios crudos: [RAW_PRICE_FEED_URL] (formato JSON/CSV, frecuencia). 3) Tabla de coste y productos: archivo CSV o esquema con columnas producto_id, descripcion, consumo_por_unidad, coste_fijo_por_unidad, tarifa_actual, moneda. 4) Reglas comerciales en JSON o texto: [PRICING_RULES_JSON] (ejemplos: umbrales %, ventanas de tiempo, exclusiones por contrato). 5) Objetivo de margen operativo: [MARGIN_TARGET] (ejemplo 18%). 6) Canal de notificación preferido: [NOTIFICATION_CHANNEL]. Tareas que debes entregar en formato estructurado: A) Resumen ejecutivo en 5 líneas que incluya el estado actual de precios y riesgo principal. B) Tabla con cada producto y la recomendación concreta de ajuste de tarifa (porcentaje, razón y fórmula de cálculo) y el nuevo precio resultante. C) Simulación de impacto: cambio de margen absoluto y relativo por producto y agregada, comparando escenario actual vs. tras ajuste. D) Lista de reglas aplicadas con trazabilidad de datos (fuente, timestamp, cálculo intermedio) y excepciones por contrato. E) Pseudocódigo o snippet de ejemplo para aplicar el ajuste vía API al ERP, incluyendo control de versiones y registro de cambio. F) Mensaje listo para notificación al equipo comercial y otro alternativo para Comité de Dirección (versión ejecutiva). G) Riesgos detectados y recomendaciones operativas (controles, límites, frecuencia de ejecución). Requisitos de formato: entrega en JSON con claves: summary, adjustments (lista), simulation, rules_audit, api_snippet, comms_messages, risks. Prioriza claridad ejecutiva, cifras redondeadas a 2 decimales y explicaciones breves en cada item. Si faltan datos, indica exactamente qué archivos o valores faltan y proporciona ejemplos de formato CSV con 3 filas de muestra. No asumas políticas comerciales internas sin confirmación; pregunta si hay contratos con cláusulas de precio fijo o acuerdos de exclusividad.

Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.

Paso 04

Iterar y validar con stakeholders

Valide las recomendaciones con finanzas, ventas y operaciones. Ajuste parámetros y reglas en función de feedback y monitorice resultados piloto antes de producción completa.

1
Revisión con Comité de Pricing Presente simulaciones de impacto y casos extremos; obtenga aprobación para umbrales que afecten cuentas clave.
2
Prueba piloto y medición Ejecute el ajuste automático en una cartera de prueba (por ejemplo clientes regionales) y mida diferencias reales de margen y cumplimiento.

Checkpoint: Reglas afinadas y aprobadas; plan de despliegue y monitoreo continuo establecido.

Iteracion

Prompts para refinar el output

Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

Hacer el output más específico

cuando el output es demasiado genérico. "Amplía cada recomendación de ajuste con el detalle de impacto por cliente clave y por región. Incluye ejemplos concretos de tres clientes ficticios y cómo cambiaría su tarifa y margen. Mantén formato JSON."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Genera una versión resumida y otra detallada de las recomendaciones. La versión resumida debe ocupar máximo 300 caracteres para cada producto; la detallada debe incluir cálculos paso a paso y supuestos."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reformula el apartado de notificación para que sea apropiado para el Comité de Dirección: tono ejecutivo, foco en impacto en margen y riesgo, máximo 5 viñetas."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Presenta un resumen ejecutivo en una sola página con: problema, recomendación principal, impacto en margen total, riesgo residual y decisión recomendada (Aprobar / Revisar condiciones / Mantener)."

Resultado

Que vas a obtener

Este es el tipo de output que genera IA con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

Ejemplo de output — PoliPack Solutions SA, sector masterbatch y compuestos plásticos

Estructura del output

El output será un JSON con claves: summary (resumen ejecutivo), adjustments (lista de productos y ajustes), simulation (impacto en margen), rules_audit (trazabilidad), api_snippet (implementación), comms_messages (mensajes para equipos) y risks (riesgos y controles). Cada sección debe incluir cifras y justificación breve.

Senales de un buen output

Las recomendaciones incluyen fórmulas y referencias a la fuente de precio
Los ajustes propuestos están cuantificados con impacto en margen por producto
El api_snippet es funcional y muestra control de versiones y validaciones
Las comunicaciones están redactadas para operaciones y para dirección con tono distinto

Senal de que el output es bueno: El JSON incluye adjustments por producto con nueva tarifa y columna de impacto en margen comprobable

Costes

Inversion y retorno

50$ Plan Profesional / mes

5-15 minutos Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: El sistema reduce el tiempo de ajuste de precios y errores humanos, preservando margen en escenarios volátiles. El ahorro en pérdida de margen y en horas operativas recupera la inversión en semanas en empresas con volúmenes medios.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
El modelo devuelve ajustes sin referencia a la fuente de precio	El prompt no incluyó el RAW_PRICE_FEED_URL o los datos no estaban accesibles	Proporcionar el feed correcto en [RAW_PRICE_FEED_URL] y reiterar el formato; pedir al modelo que reprocese los cálculos con la fuente disponible
Las cifras de impacto en margen parecen irreales o extremadamente altas	Fallo en el mapeo entre consumo_por_unidad y coste unitario o diferencia de moneda	Verificar el CSV de costes y la columna de consumo; confirmar moneda y aplicar conversión antes de recalcular
El api_snippet no es ejecutable en el ERP	El snippet es pseudocódigo y no coincide con la API del ERP cliente	Solicita la especificación de la API del ERP y pide al modelo adaptar el snippet a esos endpoints y autenticación
El modelo aplica ajustes a clientes con contratos de precio fijo	No se proporcionó la lista de exclusiones por contrato en PRICING_RULES_JSON	Actualizar PRICING_RULES_JSON con las cláusulas contractuales y reejecutar el prompt, indicando que esas cuentas deben quedar excluidas
Alertas duplicadas o spam de notificación	El sistema no dispone de lógica de deduplicación ni control de frecuencia	Agregar un control de frecuencia y deduplicación en el flujo de notificación: ventana mínima, regla de supresión y registro de último aviso

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con IA en modo avanzado

En modo agente, la IA actúa como orquestador: conecta a feeds, aplica reglas, ejecuta simulaciones y genera cambios en sistemas mediante integraciones. Es útil para automatizar toma de decisiones repetitivas y completar tareas que requieren múltiples pasos y verificación.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Conectar y validar feeds de precios automáticamente cada X minutos
2
Aplicar reglas de pricing y generar recomendaciones internamente
3
Ejecutar simulaciones de impacto y comparar con objetivos de margen
4
Publicar ajustes aprobados al ERP y notificar a responsables con registro de auditoría

Actúa como agente integrado con permisos de lectura y escritura. 1) Conéctate al feed en [RAW_PRICE_FEED_URL] y al CSV de costes proporcionado. 2) Ejecuta las reglas de pricing definidas en [PRICING_RULES_JSON] y genera un informe JSON con adjustments y simulation. 3) Simula el impacto y, si el ajuste propuesto cumple con [MARGIN_TARGET] y no viola exclusiones, publica el cambio a la API del ERP usando las credenciales seguras proporcionadas por el sistema y registra la transacción. 4) Envía una notificación consolidada a [NOTIFICATION_CHANNEL] con resumen ejecutivo y enlace a auditoría. Si hay discrepancias o faltan datos, detén la publicación y solicita manual confirmation a los responsables listados. Proporciona logs con timestamps y hashes de cambio.

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Valioso cuando se requiere automatizar la ejecución diaria o intradía de ajustes, con trazabilidad y capacidad de publicar cambios en el ERP sin intervención manual.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

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Para sacarle mas partido: Después de desplegar, monitorice una semana en modo 'solo sugerencia' para comparar recomendaciones vs. impactos reales; ajuste factores de sensibilidad y umbrales antes de habilitar publicación automática.

Alternativa segura

Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

Modelos recomendados

Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.

Plataformas de despliegue

Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.

Infraestructura minima

Para un modelo de 70B parametros en produccion:

GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

RAM: 128GB minimo.

Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.

Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.

Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

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