# TURIA DATA - Especificaciones Técnicas y Documentación Completa

> Laboratorio de Datos, Benchmarks de Inteligencia Artificial y Transferencia Tecnológica para PYMEs.
> Desarrollado por: Ismael Torres.

## 1. Visión General del Laboratorio
TURIA DATA es un espacio de investigación aplicada especializado en la integración de analítica predictiva avanzada en sistemas prácticos y de bajo mantenimiento. El objetivo principal es conectar datos históricos de ventas con variables de entorno (clima local, tendencias de búsqueda) para generar herramientas automáticas que permitan a las PYMEs anticipar variaciones de mercado sin requerir grandes presupuestos.

Las simulaciones y ensayos se ejecutan mediante conjuntos de datos de ventas y estacionalidad generados por agentes de IA o proporcionados por empresas colaboradoras.

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## 2. Líneas de Trabajo y Arquitectura Tecnológica

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### 2.1 Motores Predictivos con IA para el Retail
- **Descripción:** Algoritmos experimentales diseñados para modelar el comportamiento del mercado y predecir variaciones en la demanda. Cruzan métricas internas de facturación con variables externas (meteorología local, tendencias en Google Trends, patrones de estacionalidad).
- **Stack Tecnológico:** Python, TensorFlow, Prophet.
- **Estado:** Prototipo Activo.

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### 2.2 Desarrollo Dual-Web (Human & AI-Agent Ready)
- **Descripción:** Arquitecturas web híbridas estructuradas con una doble capa de procesamiento:
  1. Interfaz visual optimizada para interacción de usuarios humanos.
  2. Estructura semántica nativa optimizada para la navegación, extracción de datos e interacción fluida de agentes de IA y LLMs.
- **Stack Tecnológico:** Vite, JSON-LD, Semantic Markup.
- **Estado:** Prototipo Activo.

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### 2.3 CRM Inteligente y Ecosistemas Agénticos
- **Descripción:** Automatización de la relación con el cliente mediante agentes autónomos de IA. Los agentes interactúan con los usuarios y los sistemas internos de la organización para actualizar y consultar el CRM utilizando lenguaje natural.
- **Stack Tecnológico:** LangChain, Vector DBs, WhatsApp API.
- **Estado:** Simulación.

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### 2.4 Desarrollo de Agentes de IA a Medida
- **Descripción:** Diseño y entrenamiento de agentes inteligentes capacitados para resolver tareas analíticas complejas, razonar, ejecutar herramientas de software externas y colaborar entre sí en arquitectura multi-agente.
- **Stack Tecnológico:** GPT-4o, Claude 3.5, AutoGen.
- **Estado:** Concepto Validado.

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## 3. Ecosistema de Integración TURIA

El Núcleo Predictivo TURIA actúa como motor central procesando tres fuentes de entrada primarias para alimentar tres canales de salida operativos:

### Fuentes de Entrada (Inputs)
- **Histórico ERP:** Datos de ventas, facturación y rotación de stock.
- **Google Trends:** Tendencias y volumen de búsqueda de productos por ubicación geográfica.
- **Clima Local:** Predicciones y datos meteorológicos en tiempo real.

### Canales de Salida (Outputs)
- **Gestión de Stock:** Optimización de inventario y reposición automatizada.
- **Escaparate Físico:** Alertas para el cambio de productos expuestos en tienda.
- **Tienda Online / Web:** Modificación dinámica de categorías, banners y publicidad PPC.

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## 4. Caso de Estudio: Testeo de Prototipo "Motor Predictivo TURIA" en Alma Gaia

### Contexto de Pruebas
- **Colaborador:** Alma Gaia.
- **Entorno Geográfico:** Jaén y Cazorla.
- **Canal Analizado:** Comercio Físico + E-commerce.

### Mecanismos de Evaluación e Impacto
1. **Colocación de productos en tienda física:** Envío de alertas automáticas al personal del punto de venta en Jaén y Cazorla sugerido cambios en la exposición del escaparate (ej. alternar entre calzado Gore-Tex o ligero) con 72 horas de antelación respecto a la demanda proyectada.
2. **Optimización predictiva del e-commerce:** Adaptación automatizada de la portada, banners y categorías prioritarias de la tienda online 72 horas antes del incremento en la demanda.
3. **Previsión del cambio de estacionalidad:** Algoritmo propio para modelar la transición del interés de compra entre categorías opuestas (ej. paso estacional de sandalias a botas de trekking) para planificar los cambios de catálogo.
4. **Redirección de pujas publicitarias:** Ajuste dinámico de pujas en campañas de pago por clic (PPC) basado en el tiempo meteorológico local del usuario, derivando presupuesto a productos de lluvia o sol según el pronóstico.
5. **Prevención de roturas de stock:** Cruce de datos históricos del ERP con Google Trends para reponer tallas críticas antes de picos de demanda en fines de semana soleados.

### Resultados de Impacto
- **Optimización Digital:** Incremento constante de conversión en e-commerce dentro de áreas geográficas con campañas climáticas activas.
- **Eficiencia de Marketing:** Reducción del desperdicio en inversión publicitaria mediante la pausa automática de anuncios no relevantes según el clima local.
- **Disponibilidad de Inventario:** Eliminación de roturas de stock estacionales gracias al aprovisionamiento anticipado.

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## 5. Programa de Colaboración
El laboratorio ofrece el diseño y publicación gratuita de propuestas de arquitectura de datos e IA a empresas seleccionadas que presenten retos en predicción de ventas, automatización o analítica predictiva.