fig. 01 · así se navega: el catálogo real, en producción, con dominio propiopipeline:6 capas · tests:201
01 · EL CONTEXTO
Un distribuidor mayorista de calzado atendía a sus clientes B2B (tiendas, empresas, instituciones) compartiendo por WhatsApp los PDF de catálogo del fabricante: archivos pesados, imposibles de navegar en el teléfono, sin forma de filtrar por línea, talla o uso.
02 · EL PROBLEMA EN NÚMEROS
›415 productos atrapados en PDFs de decenas de páginas.
›5 líneas de producto (moda, escolar, industrial, salud) mezcladas en documentos que el cliente final no podía explorar.
›Cada consulta de disponibilidad o modelo era una conversación manual con el vendedor.
03 · LO QUE CONSTRUIMOS
Un pipeline de digitalización que lee los PDF originales del fabricante y produce catálogos web interactivos - sin capturar nada a mano:
›Extracción con machine learning: las fotos de producto se extraen de los PDF, se les quita el fondo con redes neuronales y se anclan automáticamente a su modelo y colores correctos.
›5 catálogos interactivos navegables desde el celular, con filtros por línea y ficha por modelo.
›PDF editorial de marca generado por código, para el cliente que aún pide "el PDF" - pero bonito y siempre actualizado.
›201 pruebas automatizadas que verifican cada regeneración del catálogo antes de publicar.
›Publicado en dominio propio del cliente, hosting de costo cero.
04 · EL RESULTADO
›El catálogo completo vive en internet, en el dominio del cliente, disponible 24/7 - el vendedor comparte un enlace, no un archivo pesado.
›Cuando el fabricante cambia el catálogo, el pipeline regenera todo: las correcciones se hacen en la fuente, nunca a mano.
›19 sesiones de iteración documentadas con el cliente - cada corrección quedó en el sistema, no en la memoria de alguien.
STACK
Python (pipeline de extracción), ML de visión (remoción de fondo, anclaje foto↔producto), HTML/JS autocontenido, PDF editorial por código, pruebas automatizadas
CATÁLOGO
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