case study · arce licitaciones
Arce, en un diagrama que se puede tocar.
Cuatro vistas del sistema: el circuito completo del portal al tablero, cómo entra y se normaliza un lote del histórico, cómo una adjudicación se vuelve estadística y cómo la IA escribe el análisis sin inventar cifras. Cada caja se puede mover; cada vista tiene un recorrido explicado paso a paso.
Del portal de compras estatales a la dirección: el histórico entra por una API, se normaliza en PostgreSQL, las estadísticas se precalculan y una IA las lee para escribir el análisis. Todo en un servicio en Docker; la IA corre con Ollama o Anthropic.
Guion de dos minutos
- Arce responde una pregunta de la dirección: qué conviene venderle al Estado, a qué precio y contra quién. Para eso usa todo el histórico de compras estatales de Uruguay, no solo los llamados abiertos.
- Un scraper aparte, todavía pendiente, va a recorrer el portal y mandar los llamados por lotes a una API. El sistema ya está listo para recibirlos.
- La API valida cada llamado, guarda el crudo y lo normaliza: proveedores por RUT, artículos por código, monedas y unidades en un mismo canon.
- Sobre eso, PostgreSQL precalcula las estadísticas: qué vender, a qué precio, quién gana y quién compra. Una IA lee esas cifras y escribe el informe, sin calcular nada por su cuenta.
- La etapa anterior sigue funcionando en el mismo servicio: el monitor que filtra los llamados abiertos del rubro y los deja en una bandeja de revisión.
Hacé clic en una caja para ver qué es y con quién se conecta. Arrastrá para acomodar; «Reordenar» vuelve al orden original.