Tus datos, en decisiones.
Un punto de venta captura cada ticket, cada corte y cada gasto — pero esos datos no sirven de nada si el dueño no puede leerlos. La plataforma de analítica de Autónoma convierte los datos que ya captura el POS en decisiones: dashboards claros para ver el negocio de un vistazo y un consultor IA — Autonomito — que responde preguntas en español citando cifras reales, mediado por una capa semántica para que no pueda inventarlas.
No es una maqueta con datos de laboratorio: la plataforma corre en Vercel y recibe en tiempo real, mediante escritura dual, cada venta del restaurante de barbacoa que opera con un POS de Autónoma desde febrero de 2026.
/ pruébalo — el dashboard y Autonomito
A la izquierda, el dashboard: ventas por hora, tickets y la tendencia de la semana. A la derecha, Autonomito. Cambia el rango de fechas y hazle preguntas: cada cifra que responde sale de los mismos datos que ves en las gráficas — esa coherencia es justamente lo que garantiza la capa semántica.
Ventas
$6,110
+12.7% vs ayer
Tickets
78
+6.8% vs ayer
Ticket promedio
$78.33
+5.3% vs ayer
Efectivo en caja
$3,240
-2.1% vs ayer
Ventas por hora — hoy
Tendencia 7 días
Autonomito
Asistente IA · en línea
Las respuestas citan datos reales del POS — el asistente no inventa métricas.
/ En el teléfono del dueño
El dueño de un negocio no revisa su operación sentado frente a una computadora: la revisa desde el teléfono, entre pendientes. Por eso la plataforma está diseñada primero para el bolsillo — el estado del día en una pantalla y el asistente a una pregunta de distancia.
/ Qué incluye
Dashboards server-side, sin queries en el cliente
Todos los datos se consultan y procesan en el servidor; al navegador solo llega el resultado listo para mostrarse. El navegador del cliente nunca toca la base de datos: menos superficie de ataque y carga más rápida.
IA con capa semántica: el asistente no puede inventar métricas
Autonomito no redacta cifras por su cuenta: cada consulta pasa por una capa semántica (Cube.js) que define qué métricas existen y cómo se calculan. Si el dato no está en la capa, el asistente no lo puede afirmar.
Multi-tenant con Row-Level Security
Cada cliente ve exclusivamente sus datos. El aislamiento se aplica en la propia base de datos (PostgreSQL con RLS), no en el código de la aplicación: aunque hubiera un error de programación, los datos de un negocio no se filtran a otro.
Suscripciones con Stripe y control de cuotas
El cobro de la suscripción se procesa con Stripe y el uso del asistente IA se administra con cuotas por cliente (Redis), de modo que los costos del servicio quedan bajo control desde el diseño.
Dashboards D3 a medida
Las gráficas se construyen a medida con D3 para contar la historia del negocio — horas pico, comparativas contra el promedio, métodos de pago — en lugar de usar plantillas genéricas.
/ Lo que este proyecto demuestra
- Arquitectura de datos seria: el aislamiento por cliente vive en la base de datos (Row-Level Security), y las consultas ocurren solo en el servidor. La confidencialidad de la información de cada negocio no depende de buenas intenciones, sino de arquitectura.
- IA responsable, con el factor humano al centro: el asistente responde en español, cita la fuente de cada cifra y está diseñado para no inventar métricas. La decisión sigue siendo del dueño; el sistema solo le acerca la evidencia.
- Producto vivo conectado a sistemas reales: no opera con datos de demostración — recibe en tiempo real las ventas de un restaurante que trabaja a diario con un POS de Autónoma desde febrero de 2026.
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