Especialización en Analítica y Ciencia de Datos · 2026

Agente de IA para asistencia de compras basadas con criterios nutricionales

El presente trabajo describe el desarrollo de un sistema de recomendación de compras basado en un agente inteligente orientado al segmento de supermercados de gran superficie en Colombia. La motivación de este trabajo es permitir que un usuario exprese sus necesidades de compra en lenguaje natural, incluyendo restricciones como presupuesto y criterios nutricionales y reciba como respuesta una canasta de productos personalizada y ajustada a dichas restricciones. La construcción del sistema se abordó en tres fases. En la primera, se diseñó e implementó un proceso de extracción automatizada del catálogo de productos de una plataforma de comercio electrónico basada en VTEX, recuperando cerca de 20.000 referencias con atributos de nombre, marca, precio y clasificación taxonómica; los principales obstáculos en esta fase fueron la cobertura parcial del atributo de contenido por presentación (~61%), la heterogeneidad en el registro de especificaciones entre categorías y la gestión del límite de tasa en las solicitudes a la API. En la segunda fase, ante la ausencia de información nutricional estandarizada en la plataforma, se construyó un esquema de enriquecimiento con valores sintéticos por subcategoría: calorías, proteínas, carbohidratos, grasas, fibra y sodio, y se aplicó un filtrado temático que delimitó el dataset al segmento de alimentos, resultando en aproximadamente 15.800 productos válidos. En la tercera fase, sobre este dataset, se implementó un agente orquestado en tres módulos secuenciales: extracción estructurada de la intención del usuario mediante un modelo de lenguaje de gran escala (GPT-4o mini), filtrado del catálogo con muestreo estratificado por subcategoría, y generación de la canasta con criterio nutricional por producto. La evaluación sobre 8 casos de prueba representativos evidenció que el sistema respeta el presupuesto declarado, garantiza diversidad de subcategorías en cada canasta y gestiona adecuadamente las consultas con restricciones complejas

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