Agentes de IA para retail y comercio electrónico

Atención, devoluciones, precios y demanda — con reembolsos que no se desbocan.

Los agentes de retail resuelven solicitudes de clientes, gestionan devoluciones y apoyan el merchandising — pero las acciones que mueven dinero son objetos gobernados: un reembolso por encima de tu umbral queda pendiente de aprobación, los datos de pago permanecen bloqueados y cada decisión de promoción lleva su rastro de política.

Alineado con PCI DSS · CCPA/CPRA · GDPR · SOC 2

Action Fabric
Simulación
Reembolso de $240
riesgo: bajo · evidencia
Propuesta
Cerrar el caso #4471
riesgo: medio · evidencia
Pendiente de aprobación
Pago de $5.000
riesgo: alto · evidencia
Ejecutada
Enviar correo al cliente
riesgo: bajo · evidencia
actions ▸ simulación → propuesta → aprobación → ejecución → compensación
La presión regulatoria

La forma más rápida de perder una marca de retail es un agente que reembolsa por intuición.

La automatización de cara al cliente toca dinero, datos de pago e integridad de precios a escala de consumo. PCI DSS acota los datos de tarjeta, CCPA/CPRA y el GDPR acotan la PII del comprador, y la FTC vigila cada afirmación que hace tu motor de precios. Cortex convierte los reembolsos, los cambios de precio y las promociones en acciones gobernadas con umbrales, aprobaciones y un registro sellado.

PCI DSSCCPA / CPRAGDPRSOC 2FTC ActNIST AI RMF
Presión regulatoria
PCI DSSCCPA / CPRAGDPRSOC 2FTC ActNIST AI RMF
Objetos tipadosOrder · Product · Customer · Return · Promotion
Restringidopayment_token / card_panbloqueado
marcos ▸ codificados como política · con compuertas · sellados
Casos de uso

Cada rol de retail, del mostrador de atención a la planificación de demanda.

El catálogo incluye 12 roles de retail × 18 patrones de agente — atención, merchandising, inventario, prevención de pérdidas — cada uno conectado a tu stack de comercio y ejecutado por las mismas puertas de control.

Atención y devoluciones
  • Resuelve el estado de los pedidos, las devoluciones y las preguntas de producto fundamentándose en tus políticas — los reembolsos se ejecutan al instante por debajo del umbral y quedan pendientes de aprobación por encima de él.
  • Action Fabric
Precios y promociones
  • Redacta cambios de precio y planes de promoción verificados contra policy-as-code antes de que nada salga — pisos de margen y reglas de afirmaciones aplicados, no sugeridos.
  • Policy-as-Code
Inventario y demanda
  • Pronostica la demanda y propone reabastecimientos contra objetos Product y Order tipados, bajo topes rígidos de presupuesto a 30 días para el cómputo.
  • Gobernanza de costos
Prevención de pérdidas
  • Vigila los flujos de pedidos y devoluciones en busca de patrones anómalos y abre casos — la detección y respuesta puede pausar automáticamente un flujo del que se está abusando.
  • Agent D&R
Aislamiento de datos de pago
  • Los PAN de tarjeta y los tokens de pago están bloqueados con denegación por defecto a nivel de propiedad — los agentes de atención ayudan al cliente sin leer nunca la tarjeta.
  • Permisos de ontología
Reembolsos gobernados

El agente puede ayudar a un cliente — sin poder vaciar la caja.

Los reembolsos y las compensaciones son acciones gobernadas de primera clase con niveles de riesgo. Por debajo de tu umbral se ejecutan y se sellan al instante; por encima quedan pendientes en el tablero de aprobaciones con todo el contexto. Los datos de pago nunca entran en el circuito — la propiedad está bloqueada antes de que el agente siquiera se ejecute.

  • El umbral de reembolso enruta las compensaciones grandes a aprobación humana
  • payment_token / card_pan bloqueados con denegación por defecto (403 al leer)
  • Gasto en promociones acotado por topes rígidos de presupuesto (402 al 100%)
  • Cada reembolso, cambio de precio y promoción sellados en el ledger
Action Fabric
Simulación
Reembolso de $240
riesgo: bajo · evidencia
Propuesta
Cerrar el caso #4471
riesgo: medio · evidencia
Pendiente de aprobación
Pago de $5.000
riesgo: alto · evidencia
Ejecutada
Enviar correo al cliente
riesgo: bajo · evidencia
actions ▸ simulación → propuesta → aprobación → ejecución → compensación
Demuéstralo, no solo lo afirmes

Los veredictos que tu responsable de comercio verá de verdad.

Respuestas literales del runtime — las acciones que mueven dinero fallan en modo cerrado.

runtime · veredictos
Reembolso de $49por debajo del umbral · sellado200 sealed
Reembolso de $2,500por encima del umbral · queda pendienteHOLD · approval
Lectura de PAN de tarjetapropiedad con denegación por defecto403 denied
Sobregasto en promocionesproyectado > tope de 30 días402 budget
cierre seguro ▸ ponlo a prueba y deniega, dejando constancia
  1. 01

    Modela el dominio

    Asigna el trabajo a objetos tipados de la ontología — Order, Product, Customer, Return, Promotion — con campos restringidos como payment_token / card_pan bloqueados a nivel de propiedad.

  2. 02

    Codifica las reglas

    Traduce las obligaciones anteriores a Policy-as-Code y aprobaciones de Action Fabric: las compuertas cierran de forma segura y devuelven un código preciso, no una suposición.

  3. 03

    Demuestra el resultado

    Cada ejecución queda en un Trust Ledger encadenado por hash con recibos firmados y procedencia de 10 saltos: un registro que puedes entregar al regulador.

100%Reembolsos registrados — ejecutados, retenidos o bloqueados
8 gatesEn cada ejecución de cara al cliente
10-hopProcedencia en cada decisión
5 modesDial de autonomía por agente y por acción
Seguridad y cumplimiento

La escala de consumo necesita controles que no parpadeen.

El aislamiento de pagos, los umbrales de reembolso, el DLP en cada conversación con clientes y la detección y respuesta se comparten entre atención, merchandising y analítica — mapeados una sola vez a las obligaciones de PCI DSS y CPRA. Alineado con, sin afirmar nunca una certificación que no tienes.

PCI DSS · alcanceCCPA / CPRAGDPR · consumidorSOC 2 · auditoríaFTC · afirmacionesNIST AI RMF · Manage
Preguntas frecuentes

Agentes de IA para retail y comercio electrónico: preguntas respondidas.

¿Puede un agente de IA emitir reembolsos por su cuenta?

Solo dentro del umbral que definas. Los reembolsos son acciones gobernadas con niveles de riesgo — por debajo del umbral se ejecutan y se sellan al instante; por encima quedan pendientes en un tablero de aprobaciones con todo el contexto del pedido. En cualquier caso, el ledger registra el resultado.

¿Cómo mantiene Cortex a los agentes lejos de los datos de pago?

Los PAN de tarjeta y los tokens de pago se bloquean con denegación por defecto a nivel de propiedad de la ontología, de modo que un agente de atención lee el Order y el Return, pero una lectura de datos de pago devuelve un 403 — antes de que se invoque ningún modelo.

¿Pueden los agentes cambiar precios o lanzar promociones?

Pueden redactarlos — cada cambio de precio y cada promoción se verifican contra policy-as-code (pisos de margen, reglas de afirmaciones, topes de gasto) y pasan a aprobación cuando cruzan un umbral. La simulación muestra qué haría una política antes de que la publiques.

¿Qué agentes de retail hay en la biblioteca?

Doce roles de retail — merchandiser, category manager, analista de precios, planificador de inventario, responsable de comercio electrónico, operaciones de tienda, prevención de pérdidas y más —, cada uno en 18 patrones de agente, conectados a sistemas como Shopify, Salesforce Commerce Cloud, SAP Retail, NetSuite y Square.

Más sectores

Un runtime gobernado, todas las verticales reguladas.

Los controles son los mismos; cambian las obligaciones que satisfacen. Explora otra vertical o mira el conjunto completo.

Automatiza la tienda — y mantén las manos sobre la caja.

Conoce los reembolsos gobernados, los datos de pago bloqueados y los precios verificados por política sobre tu propio stack de comercio.

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