Existe una gran diferencia entre aprender tecnología como un tema abstracto y usarla para construir una solución que resuelva un problema real. Fue con esta idea que nació la aplicación. Inteligencia de Mercado, una herramienta web creada para apoyar estudios regionales de competencia, oportunidades y posicionamiento comercial.
El proyecto se desarrolló como una demostración práctica de conceptos trabajados en tres frentes de My Robot Barra da Tijuca: visión de negocio de My Robot Business, aplicaciones de construcción App Developer y uso responsable de los datos y la IA en el transcurso de Inteligencia artificial.
Demostración y código
El proyecto está publicado para pruebas y el repositorio queda disponible para estudio.
La idea: transformar las cuestiones empresariales en una experiencia digital
La pregunta inicial era sencilla:
¿Cómo se puede ayudar a alguien a comprender mejor una región antes de abrir, posicionar o ajustar un negocio?
En la práctica, esta cuestión implica varias otras:
- ¿Quiénes son los competidores cercanos?
- ¿Qué tipos de alternativas encuentra el cliente en la región?
- ¿La dirección elegida parece tener sentido?
- ¿El radio de operación es pequeño, amplio o saturado?
- ¿Existen barreras, oportunidades o puntos de atención?
- ¿Qué acciones comerciales se podrían priorizar?
Responder esto manualmente requiere investigación, lectura de mapas, comparación de datos y algo de pensamiento estratégico. La propuesta de la aplicación fue transformar ese proceso en un flujo guiado: el usuario ingresa el campo de actividad, una localidad de referencia, el radio de análisis y, si ya tiene una empresa existente, también puede ingresar el código postal del CNPJ y del cliente.
A partir de ahí, el sistema organiza datos públicos, consulta API externas, crea un mapa regional, identifica competidores y genera un informe con recomendaciones.
Lo que vino de My Robot Business
My Robot Business ayuda a los estudiantes a observar problemas, organizar ideas, pensar en el público, propuesta de valor, comunicación, costos y toma de decisiones. La aplicación de la inteligencia de mercado utiliza esta misma lógica: antes de desarrollar tecnología, es necesario comprender qué pregunta empresarial debe responderse.
En la práctica, el sistema traduce las habilidades del curso a una situación real:
- observación del mercado, competidores y oportunidades;
- organización de la información para reducir las conjeturas;
- planificación de acciones comerciales basada en evidencia;
- comunicación clara de recomendaciones en un informe;
- utilizar datos para respaldar las decisiones sin perder la responsabilidad.
Este es el puente con el emprendimiento: la tecnología sólo tiene sentido cuando ayuda a alguien a transformar una idea en un proyecto, probar hipótesis y decidir con mayor claridad el siguiente paso.
Qué surgió del curso App Developer
El curso App Developer trabaja sobre una idea esencial: las aplicaciones no son sólo pantallas bonitas. Una app necesita tener lógica, flujo, interfaz, datos, pruebas, correcciones y mejora continua.
Este proyecto siguió exactamente esta lógica.
Antes de escribir código, era necesario pensar en el recorrido del usuario. La primera versión era más compleja: requería un login, colocaba al CNPJ como punto central y mostraba mucha información técnica. Con el tiempo, la experiencia se perfeccionó para volverla más sencilla de usar:
- iniciar sesión ya no es obligatorio;
- el CNPJ pasó a ser opcional;
- el usuario puede analizar una empresa existente o estudiar un nuevo negocio;
- el campo principal pasó a ser la rama de actividad;
- los códigos postales de los clientes sólo aparecen cuando tienen sentido;
- el informe se volvió más directo y más fácil de imprimir.
Este proceso representa una práctica de desarrollo importante: construir, probar, escuchar el comportamiento real de la aplicación y mejorar.
En el aspecto técnico, el proyecto utiliza Next.js, React, TypeScript y la biblioteca Tailwind CSS para crear la interfaz. La aplicación también cuenta con rutas API, validaciones de formularios, componentes reutilizables, un mapa interactivo, gráficos y un informe preparado para imprimir en PDF.
En otras palabras, no es sólo una página estática. Es una aplicación web completa, con entrada de datos, procesamiento, integración con servicios externos y salida estructurada para el usuario.
Lo que surgió del curso de Inteligencia Artificial
El curso de Inteligencia Artificial My Robot trabaja conceptos como IA generativa, Python, APIs, chatbots, agentes, datos, contexto y sistemas web. La aplicación de la inteligencia de mercado utiliza esta misma mentalidad: la IA no aparece como un adorno, sino como parte de un flujo mayor.
Un punto importante es que el sistema no depende simplemente de una pregunta vaga formulada a una IA. Antes de llamar a cualquier modelo, la aplicación estructura el contexto:
- rama de actividad informada por el usuario;
- dirección de referencia o código postal;
- radio de análisis;
- tipos de competidores elegidos;
- competidores encontrados en fuentes públicas;
- barreras y oportunidades observadas;
- Códigos postales del cliente, cuando se envían;
- limitaciones de las API utilizadas.
En este contexto, la IA puede ayudar a mejorar las recomendaciones, los planes de acción, el posicionamiento y la lectura estratégica. El objetivo es generar algo más útil que una respuesta genérica.
Esta es una lección central para cualquier proyecto de IA: la calidad de la respuesta depende en gran medida de la calidad del contexto. La inteligencia artificial funciona mejor cuando se le proporcionan datos organizados, una tarea bien definida y límites claros.
Datos públicos, API y automatización
El proyecto también muestra cómo las aplicaciones modernas a menudo nacen de la combinación de múltiples fuentes y servicios.
Entre los recursos utilizados se encuentran:
- Google Places API, para buscar competidores y ubicaciones relevantes;
- Google Maps JavaScript API, para mostrar el mapa de la región;
- LocationIQ y respaldo de geocodificación, para transformar direcciones y códigos postales en coordenadas;
- OpenRouteService, cuando esté configurado, para soporte en rutas y distancias;
- PostgreSQL con Prisma, para caché, historial y uso compartido;
- Azure Blob Storage, para carga de archivos temporales;
- Azure Static Web Apps, para publicar la solicitud;
- OpenAI API, opcionalmente, para enriquecer las recomendaciones.
El usuario no necesita ver toda esta complejidad. Para él, la experiencia debería parecer sencilla: rellenar datos, iniciar el análisis y recibir un informe.
Pero detrás de esto hay automatización: validación, normalización, consulta externa, manejo de errores, organización de datos, generación de recomendaciones y preparación de un diseño para impresión.
LGPD y cuidado de datos
Aunque se trata de un proyecto educativo, la aplicación fue diseñada prestando atención a la privacidad.
El envío de códigos postales de clientes es opcional y solo aparece cuando el usuario informa que ya tiene una empresa. La pauta es enviar únicamente códigos postales, sin nombres, números de teléfono, correos electrónicos, CPF ni ningún dato personal innecesario. Cuando una hoja de cálculo contiene otras columnas, el sistema solo debe considerar la información necesaria para el análisis regional.
Además, los archivos enviados para procesamiento temporal pueden eliminarse del almacenamiento después del análisis. Esta decisión refuerza una idea importante: la tecnología útil también debe ser responsable.
El informe: menos ruido, más interpretación
Una parte importante del proyecto fue darme cuenta de que un buen informe no es el informe con más información. Es el informe el que ayuda al usuario a decidir.
Por lo tanto, el resultado de la aplicación se ajustó para reducir las redundancias y explicar mejor cada sección. El informe presenta:
- resumen de la región analizada;
- competidores relevantes alrededor;
- barreras y oportunidades de lectura;
- recomendaciones prácticas;
- mapas y gráficos;
- Lienzo Estratégico Empresarial;
- plan de acción;
- observaciones sobre fuentes públicas y limitaciones.
Cuando el usuario no envía los códigos postales de los clientes, la aplicación no fuerza un análisis de afinidad o vecindarios de clientes. En este caso, se centra en lo que realmente existe: los competidores y las señales del mercado en torno al lugar informado.
Esta elección es importante porque evita confundir la competencia con una base de clientes. Los datos sólo deben utilizarse cuando representan lo que dicen representar.
el mayor aprendizaje
Este proyecto demuestra que el desarrollo del aprendizaje, la IA y la visión empresarial no significa memorizar herramientas. Significa entender cómo transformar una necesidad en una solución.
Por el lado de My Robot Business, fue necesario pensar en oportunidad, competencia, posicionamiento, comunicación, plan de acción y responsabilidad en la lectura de los datos.
Desde el punto de vista del desarrollo, fue necesario pensar en la interfaz, la validación, la capacidad de respuesta, el backend, la base de datos, la implementación, la impresión y el mantenimiento.
Por el lado de la inteligencia artificial, era necesario pensar en el contexto, la calidad de los datos, las indicaciones, las API, los límites, el costo y la responsabilidad.
Al final, la herramienta es un puente entre tres caminos:
- My Robot Business contribuye con lectura de mercado, posicionamiento, plan de acción y comunicación de decisiones;
- App Developer contribuye a la construcción de experiencia, lógica del sistema y entrega de una aplicación funcional;
- Inteligencia artificial aporta datos, API, contexto y recomendaciones asistidas por IA.
El resultado es una aplicación educativa, abierta al estudio, la adaptación y la mejora.
Enlaces de proyectos
- Solicitud publicada: https://inteligencia.myrobotbarra.com.br/
- Repositorio en GitHub: https://github.com/ussantos/inteligencia-de-mercado
- My Robot Business Curso: https://www.myrobotbarra.com.br/my-robot-business.html
- App Developer Curso: https://www.myrobotbarra.com.br/app-developer.html
- Curso de Inteligencia Artificial: https://www.myrobotbarra.com.br/inteligencia-artificial.html
Observación final
Este proyecto tiene un carácter educativo. No sustituye al análisis profesional, ni a la validación jurídica, contable, laboral, fiscal, técnica o de protección de datos. Cualquier organización que desee utilizar, adaptar o implementar la aplicación debe revisar el código, las configuraciones, las fuentes de datos, los costos de API y las responsabilidades involucradas.
Como ejercicio de aprendizaje, sin embargo, muestra algo poderoso: cuando se trabaja de manera práctica la visión de negocios, el desarrollo de aplicaciones y la inteligencia artificial, los estudiantes dejan de ser meros usuarios de tecnología y comienzan a comprender cómo se diseñan, construyen, prueban y publican las soluciones digitales.
Cursos que aparecen en este proyecto
Este ejemplo combina visión de negocio, desarrollo web e IA: pensar en oportunidades, construir la aplicación e interpretar datos para tomar mejores decisiones.
My Robot Business
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