Integración puntual
Dos sistemas, un flujo de datos, con monitoreo y reintentos.
El ERP no sabe lo que pasa en la tienda, el CRM no ve la facturación y alguien del equipo hace de puente copiando datos a mano. Eso se conecta.
2–6 semanas por integración según complejidad · 10 años conectando sistemas empresariales · 0 integraciones sin monitoreo: si falla, alguien se entera
Construido sobre
Noventa segundos: quiénes somos, cómo trabajamos y qué recibís al final.
Llega un correo, un pedido o una alerta. El agente consulta los sistemas, decide con reglas tuyas, pide confirmación cuando hace falta y ejecuta. Elegí un caso y mirá el recorrido.
Ejemplo: un cliente pregunta qué cubre su seguro. El sistema le responde con la página exacta del contrato y abre el caso.
contexto
producto = auto_premium
84 págs → 612 fragmentos
Pidió confirmación · humano
registro · 5 pasos · quién y cuándo
Deslizar para ver el recorrido →
01
Que un pedido descuente existencias, genere la factura y notifique sin que nadie toque nada.
02
Para que comercial vea el estado real de la cuenta sin pedirle un reporte a contabilidad.
03
Cuando el sistema viejo funciona pero no expone nada, y reemplazarlo no es opción.
04
Que lo que entra por web, WhatsApp o correo llegue estructurado a donde tiene que llegar.
05
Cuando los clientes o aliados necesitan consumir esa información de forma controlada y documentada.
06
Exponer los sistemas como herramientas estandarizadas para que cualquier agente de IA los use sin integraciones frágiles y a medida.
01
La parte difícil
Conectar dos sistemas en el camino feliz es trabajo de días. Lo que decide si la integración sobrevive es todo lo demás: qué pasa cuando el otro sistema está caído, cuando devuelve un dato con formato inesperado, cuando el mismo evento llega dos veces, cuando hay que reprocesar un día entero sin duplicar registros.
Por eso todo lo que construimos lleva idempotencia, reintentos con espera creciente, cola para lo que no se puede procesar y monitoreo con alertas. Una integración que falla en silencio es peor que no tenerla, porque el negocio sigue operando con datos incompletos sin saberlo.
Dos sistemas, un flujo de datos, con monitoreo y reintentos.
Tres o cuatro sistemas sincronizados con reglas de negocio entre ellos.
Interfaz documentada para terceros, con autenticación, límites de uso y versionado.
Los sistemas expuestos como herramientas para agentes de IA.
Aplicada donde hay volumen y reglas estables, no donde hay expectativa.
El sistema alrededor del modelo, no solo el modelo.
Orquestación con LangGraph, estado durable y supervisión humana en los pasos con consecuencia.
iOS y Android, con la inferencia del lado correcto.
En resumen
Conectar dos sistemas en el camino feliz es trabajo de días; lo que decide si la integración sobrevive es qué pasa cuando el otro sistema está caído o el mismo evento llega dos veces.
Por eso Quarl construye con idempotencia, reintentos con espera creciente, cola para lo que no se pudo procesar y monitoreo con alertas.
Una integración que se rompe sin avisar deja al negocio operando con datos incompletos durante días.
Los servidores Model Context Protocol exponen los sistemas como herramientas estandarizadas, de forma que cualquier agente de IA los consuma sin integraciones frágiles a medida.
Un sistema de IA vale lo que valen las fuentes que tiene detrás. Estos son los conectores estándar; cualquier cosa con API o base de datos se conecta igual, y lo que no tiene API se resuelve por archivo.
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Construimos y operamos el asistente de una plataforma de lealtad con más de dos millones de usuarios activos en diez países.
Hicimos el pipeline completo: ingesta y normalización de documentos, fragmentación, generación de embeddings, almacén vectorial sobre Azure AI Search y Pinecone, y recuperación con generación fundamentada sobre LangChain.
Lo sostuvimos con más del 99% de disponibilidad durante tres años.
Sistemas RAG →Hay salidas y dependen del caso: intercambio de archivos programado, lectura directa de la base de datos cuando el proveedor lo permite, o una capa intermedia que expone lo que el sistema viejo no expone. Lo que no recomendamos es automatizar la interfaz gráfica: funciona hasta que el proveedor cambia una pantalla y se rompe todo sin aviso. Si el sistema es completamente cerrado, lo decimos en la primera llamada.
La integración lo asume desde el diseño: reintentos con espera creciente, cola para lo que no se pudo procesar, y alerta cuando algo lleva demasiado tiempo pendiente. Cuando el sistema vuelve, se procesa lo acumulado sin duplicar registros. Ese comportamiento es lo que separa una integración de producción de un script que funcionó una vez.
Es que procesar el mismo evento dos veces produzca el mismo resultado que procesarlo una. Importa porque en sistemas distribuidos los eventos se duplican: un reintento, un webhook que llega dos veces, una reconexión. Sin idempotencia eso significa facturas dobles o inventario descontado dos veces. Es de las cosas que nunca se ven en la demo y siempre aparecen en producción.
Model Context Protocol es un estándar para exponer sistemas y datos como herramientas que un modelo de lenguaje puede usar. En vez de programar una integración a medida por cada agente nuevo, los sistemas se exponen una vez y cualquier agente los consume. Cuando hay varios agentes en el horizonte, empezar por acá ahorra bastante trabajo repetido.
La infraestructura suele ser baja: entre 80.000 y 300.000 COP mensuales para volúmenes típicos. El costo real aparece cuando el sistema del otro lado cambia su API, y eso pasa. Por eso documentamos las dependencias externas y dejamos el monitoreo configurado, para que el cambio se detecte el mismo día y no tres semanas después.
Sí, y es un encargo más frecuente de lo que parece. Documentación OpenAPI generada desde el código, con ejemplos y ambiente de pruebas, más versionado si hace falta. Cuando la API la consumen terceros, esto reduce mucho la carga de soporte.
Sí: facturación electrónica, pasarelas de pago locales, plataformas de envío y ERPs usados en el país. Cuando aparece un sistema que no conocemos, lo primero que revisamos es qué expone y qué tan estable es su interfaz, y eso lo evaluamos antes de cotizar para no prometer sobre supuestos.
Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.
Sin logos prestados y sin testimonios escritos por nosotros.
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