Retail · Retail de gran escala (cliente anonimizado)

Pipeline de piezas publicitarias

Pipeline de piezas publicitarias para un retail de gran escala: más de 350 tickets ejecutados con agentes de IA en dos meses, con revisión humana.

+350
tickets ejecutados por agentes de IA
100 %
de tickets completados con éxito
~25 min
por ticket, del análisis al pull request
2 meses
de construcción intensiva

Cifras registradas por la plataforma Pulso, redondeadas.

Contexto

Un cliente de retail de gran escala necesitaba producir piezas publicitarias de forma consistente a partir de plantillas y formatos. El cliente se mantiene anonimizado por no contar con autorización escrita de uso de marca.

Lo que se construyó

  • Plantillas parametrizables por formato y zona
  • Flujo de generación y previsualización de piezas
  • Acoplamiento entre plantilla y formato para evitar combinaciones inválidas

Cómo se hizo con Pulso

Equipo

Agentes de IA dentro del ciclo, con un líder técnico de TD y revisión del cliente.

Integración

Jira para el backlog y Bitbucket para el código; despliegue gestionado por Pulso.

Gates de calidad aplicados

  • Pruebas automatizadas del render de piezas
  • Análisis estático del código generado
  • Revisión humana obligatoria antes de publicar

Resultados

  • Pipeline en producción generando piezas de forma consistente
  • Homologación de plantillas y formatos que redujo errores de armado
  • Previsualización fiel a lo que se publica

Aprendizajes

  • Las primeras iteraciones requirieron afinar cómo se acoplan plantillas y formatos para evitar piezas mal armadas.
  • Un resolutor central de la lógica evitó inconsistencias entre previsualización y publicación.

Vistas de la aplicación

Vista previa ilustrativa del pipeline de piezas publicitarias: lienzo con zonas de plantilla y variantes por formato
Plantilla por zonas y variantes por formato
Vista previa ilustrativa del pipeline de piezas publicitarias: catálogo de piezas generadas listas para revisión
Catálogo de piezas generadas

Vistas previas ilustrativas de la interfaz, con datos ficticios para proteger la información del cliente.

¿Tienes un caso parecido?

Agenda un Sprint de 10 días y constrúyelo con tu equipo y agentes de IA.