Editor
El trabajo empresarial combina comprender situaciones, relacionar datos y coordinar acciones dentro de los sistemas de gestión.
En Tesselia Labs hemos conectado un asistente de IA con Odoo mediante MCP, Model Context Protocol. Queríamos comprobar si una petición en lenguaje natural podía convertirse en un proceso de negocio controlado:
El profesional RP estará ausente el próximo martes por la tarde. Cancela sus visitas, avisa por SMS a las personas afectadas y propón cómo reorganizar la agenda. Mantén los nuevos horarios pendientes de aprobación.
La prueba de concepto
La demostración trabaja con cuatro visitas. El asistente identifica al profesional y la franja afectada, consulta la agenda y prepara una única operación de cancelación.
Antes de actuar muestra una previsualización: cuatro visitas se cancelarían, cuatro SMS quedarían preparados y sus recordatorios se anularían. El empleado debe confirmar la operación. Solo entonces Odoo aplica la cancelación y deja las comunicaciones encoladas.
Después, el asistente busca el siguiente hueco compatible para cada visita y presenta una propuesta. Los nuevos horarios quedan pendientes de la decisión del empleado.
Usuario
El profesional RP estará ausente el próximo martes por la tarde. Cancela sus visitas y envía un SMS de cancelación a todos sus pacientes.
Asistente
He encontrado cuatro visitas afectadas. Se cancelarían las cuatro, se anularían sus recordatorios y se prepararían cuatro SMS con este texto:
“Clínica Kroton: por un imprevisto de RP, hemos tenido que cancelar su visita del martes por la tarde. Contactaremos con usted para ofrecerle una nueva cita. Disculpe las molestias.”
La operación está pendiente de ejecución. ¿Confirmas la cancelación y el envío de los SMS?
Usuario
Propón un plan para reorganizar su agenda durante los próximos días, priorizando las visitas más urgentes. Mantén la agenda actual hasta que revisemos la propuesta.
Asistente
He preparado una propuesta y he mantenido la agenda intacta. En esta prueba se atienden primero las citas originales más próximas:
- Visita
5178: miércoles 16 a las 17:00.- Visita
5179: miércoles 16 a las 19:10.- Visita
5180: viernes 18 a las 10:50.- Visita
5181: viernes 18 a las 12:20.Los horarios mantienen el mismo profesional, tipo y duración, y están libres de solapamientos. La reprogramación queda pendiente de tu aprobación.
Del lenguaje natural a una operación controlada
El empleado conversa con el asistente. El asistente utiliza las herramientas publicadas mediante MCP y Odoo valida las reglas, consulta los registros y ejecuta las acciones.
flowchart LR
A([Empleado]) --> B[Asistente de IA]
B --> C[MCP
Herramientas]
C --> D[(Odoo
Datos · reglas · acciones)]
classDef person fill:#38bdf8,stroke:#7dd3fc,color:#0b1220,stroke-width:2px
classDef assistant fill:#7c3aed,stroke:#c4b5fd,color:#ffffff,stroke-width:2px
classDef mcp fill:#2563eb,stroke:#93c5fd,color:#ffffff,stroke-width:2px
classDef erp fill:#ff2e7a,stroke:#fb7185,color:#ffffff,stroke-width:2px
class A person
class B assistant
class C mcp
class D erp
MCP actúa como un contrato entre la IA y el ERP. El acceso del asistente se limita a capacidades concretas para buscar profesionales, consultar visitas, preparar una cancelación o proponer nuevos huecos.
El lenguaje natural expresa la intención. Las herramientas la convierten en operaciones limitadas, verificables y auditables.
Qué aporta al negocio
Gestionar el negocio de forma más ágil y eficaz
Una sola petición puede coordinar tareas que normalmente obligan a recorrer varias pantallas: localizar registros afectados, comprobar condiciones, preparar comunicaciones y gestionar excepciones. El equipo dedica menos tiempo a encadenar pasos manuales y más a resolver los casos que requieren atención.
Analizar la situación y convertir datos en decisiones
La IA puede reunir información de distintas áreas del ERP, medir el impacto de una incidencia y presentar un resumen accionable. Además de devolver registros, explica qué ocurrirá, identifica casos pendientes y permite valorar alternativas antes de actuar.
Planificar y anticipar las siguientes acciones
El asistente puede explorar disponibilidad, ordenar tareas y proponer un plan compatible con las restricciones del negocio. En esta PoC reorganiza una agenda; el mismo patrón puede ayudar a planificar recursos, entregas, intervenciones, cobros o cargas de trabajo.
El ERP se convierte así en una fuente de capacidades que la IA puede coordinar cuando una situación afecta a varios registros y procesos al mismo tiempo.
Tres aspectos que hay que tener en cuenta
1. Proteger la información desde el diseño
En nuestro caso, los datos identificativos de los pacientes permanecen dentro de Odoo. El modelo trabaja con referencias, estados, fechas y duraciones. El ERP resuelve internamente el nombre y el teléfono al preparar cada comunicación.
La protección se garantiza mediante límites técnicos en las salidas, permisos, errores y registros de auditoría de cada herramienta.
2. Mantener las reglas de negocio en el ERP
Los criterios médicos deben proceder de profesionales autorizados y de reglas validadas en el ERP. En la PoC se utiliza una regla sencilla: atender primero las citas originales más próximas.
Si existieran prioridades clínicas, deberían definirlas profesionales autorizados y calcularse en Odoo. La herramienta expondría el resultado al asistente, pero la regla seguiría perteneciendo al negocio.
3. Controlar las acciones sensibles
Antes de cambiar datos, el sistema muestra qué ocurrirá y solicita confirmación. La operación se vuelve a validar al ejecutarse, utiliza idempotencia para evitar duplicados y mantiene juntas la cancelación y la preparación de los SMS.
La propuesta de nuevos horarios es independiente: el asistente analiza y planifica mientras mantiene los cambios pendientes de aprobación. Esta separación permite aumentar la autonomía de forma gradual y acorde al riesgo.
De la PoC a otros procesos
La demostración mantiene el mismo profesional, tipo y duración, y busca el siguiente hueco libre. Su alcance se concentra en la agenda y permite comprobar con claridad el flujo y sus controles.
El mismo enfoque puede trasladarse a cierres temporales de centros, cambios de horario, campañas de documentación pendiente, retrasos en entregas, incidencias de servicio o tareas con riesgo de incumplir un plazo.
La evolución consiste en publicar mejores herramientas: específicas, con reglas claras, resultados auditables y límites adecuados.
Conclusiones
- La IA puede gestionar procesos, analizar situaciones y proponer planes, además de consultar datos.
- El ERP mantiene el control sobre datos, permisos, reglas y ejecución.
- La autonomía necesita límites visibles: previsualización, confirmación, validación e idempotencia.
Esta PoC muestra una forma práctica de incorporar asistentes de IA al negocio: conectar una conversación con capacidades seguras del ERP y mantener una frontera clara entre comprender, proponer y ejecutar.