Bandeja
Facturas pendientes de emisión
Cruzadas automáticamente contra Dynamics, B2B y maestros · Última actualización hace 12 min
Total del mes
300 facturas
300 facturas
Listo
62%
187
Validadas, listas para emitir
Revisar
30%
89
Análisis del agente disponible
Bloqueado
8%
24
Falta información para continuar
Facturas recientes
| Factura | Cliente | Productos | Total | Estado |
|---|
Proceso end-to-end
De la orden del cliente a la factura DIAN
Ocho pasos automatizados, con decisión humana solo donde aporta valor
8
Pasos
automatizados
automatizados
~62%
Pasan directo
sin revisión
sin revisión
4
Sistemas
integrados
integrados
1
Fuente
de verdad
de verdad
01
Cliente B2B
Coloca pedido en plataforma
La clínica o spa hace su pedido normal en el portal B2B de Odellā. Sin cambios en su experiencia actual.
Sin cambios para el cliente
Tiempo: el habitual
02
Plataforma B2B → Databricks
Sincronización de pedidos
El pedido viaja a Databricks vía conector dedicado. Aterriza en Bronze, se limpia en Silver, se modela en Gold listo para validación.
Databricks Auto Loader · Delta Lake
Automático · cada hora
03
Logística → Dynamics 365 F&O
Despacho físico y remisión
El equipo de logística despacha el pedido y registra la remisión en Dynamics. Esa remisión también fluye al lakehouse vía el conector Dynamics → Databricks.
Dynamics 365 F&O · OData API
Sincronización horaria
04
Motor de reglas
Cruce determinístico de tres fuentes
Un job de PySpark cruza pedido B2B, remisión Dynamics y tabla maestra de precios y bonificados. Aplica reglas verificables: códigos de cliente, cantidades, precios vigentes, bonificaciones esperadas.
Databricks Workflows · PySpark
Automático · 2-5 segundos
05
Clasificación inicial
Las tres canastas
El motor decide para cada factura uno de tres caminos según el resultado del cruce.
ListoTodo cuadra, factura directo
RevisarDiscrepancia, agente analiza
BloqueadoFalta data crítica
Agente IA · Solo si la factura está en "Revisar"
Razonamiento sobre condiciones especiales
El agente, construido en LangGraph, ejecuta cuatro nodos en secuencia: clasifica el tipo de discrepancia, recupera contexto via herramientas (contratos firmados, historial del cliente, reglas de bonificación, estado tributario), razona con el modelo LLM, y emite una recomendación con nivel de confianza y evidencia citada.
1
clasificar_condicionIdentifica el tipo de caso
→
2
recuperar_contextoLlama herramientas + RAG
→
3
razonarLLM analiza el caso
→
4
decidirRecomendación + confianza
LangGraph · Claude/GPT · Databricks Vector Search
Automático · 5-15 segundos por caso
06
Persona de facturación
Decide en la bandeja
La persona abre el dashboard, ve las tres canastas, procesa Listos rápido, revisa los casos del agente con la evidencia citada al lado, resuelve Bloqueados con logística o comercial.
Dashboard React · Lovable
1-3 min por factura, en promedio
07
Dynamics 365 F&O
Emisión de factura
Con un click en "Aprobar y emitir", el sistema invoca la API de Dynamics para crear la factura con los datos validados. La persona mantiene control: nada se emite automáticamente sin su aprobación en el MVP.
Dynamics 365 F&O API
Inmediato
08
Carvajal · DIAN
Factura electrónica con CUFE
Dynamics envía la factura a Carvajal que la firma electrónicamente y la entrega a la DIAN. El CUFE regresa al sistema y queda visible en la bandeja para trazabilidad y conciliación posterior.
Carvajal T&S · DIAN
1-5 minutos hasta CUFE