ERP interno

Un ERP interno para la contabilidad y la administración: conciliación bancaria, los registros de compras y ventas del SII y centros de costo.

Rol
Único ingeniero
Cliente
Una gran exportadora forestal en Chile
Año
2025
Estado
En uso diario
Tecnologías
React, TypeScript, Vite, Tailwind CSS, shadcn/ui, Django 5.2, Django REST Framework, PostgreSQL, Celery, Redis, Polars, Pandera, RapidFuzz, CatBoost, scikit-learn, MinIO, Docker Compose, Caddy, Pytest, Playwright, GitHub Actions
Diagrama del ERP. A la izquierda, lo que entra: cartolas en CSV descargadas a mano, con la API del banco prevista; los registros de compras y ventas del SII, cada semana, a mano o con macros; y gastos sin centro de costo. Dentro del ERP, tres pasos: conciliar el banco con un motor de cruce de reglas deterministas, cruzar con el SII y asignar centros de costo, primero con reglas fijas y después con un modelo CatBoost ejecutado localmente. Los tres trabajan sobre los libros, y el modelo aprende de su historial.

El negocio

Un ERP para la contabilidad y la administración de una gran exportadora forestal en Chile, construido en 2025 para reemplazar Excel y el papel.

En cifras

  • 12 → 4 personas a cargo del trabajo administrativo de la oficina, antes del ERP y después
  • 3 meses para que el equipo pasara de doce personas a cuatro

Qué hace

  1. Conciliar el banco.

    Las cartolas se descargan del banco como archivos CSV y se importan, y un motor de cruce escrito para el ERP las concilia con los libros mediante reglas deterministas. El ERP se diseñó para recibirlas en cambio desde la API del banco, si el cliente le paga al banco ese acceso.

  2. Cruzar con el SII.

    Cada semana se descargan los datos de la empresa en el Registro de Compras y Ventas (RCV) del SII, a mano o con macros, y se cruzan con sus libros de compras y ventas.

  3. Asignar centros de costo.

    Cada gasto recibe un centro de costo. Al principio lo hacían reglas fijas; cuando hubo historial suficiente, un modelo CatBoost entrenado con ese historial y ejecutado localmente se hizo cargo de la clasificación.

IA en este proyecto

Sí. Los centros de costo se asignaron con reglas fijas hasta que hubo historial suficiente; después, un modelo CatBoost, entrenado con ese historial y ejecutado localmente, se hizo cargo de clasificar los gastos.

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