Presentamos Tendr, una solución de gestión de propuestas impulsada por inteligencia artificial creada como contribución al desafío Xano AI-Powered Backend Challenge. Tendr nace para resolver un problema claro en el sector de la construcción y servicios: las solicitudes de presupuesto recibidas como correos electrónicos sin estructura obligan a los contratistas a extraer requisitos manualmente, estimar costes, redactar propuestas, gestionar revisiones y hacer seguimiento de resultados. Este flujo es lento, inconsistente y difícil de escalar o auditar.
La propuesta de Tendr combina automatización basada en IA con una arquitectura backend escalable y lista para producción sobre Xano. En lugar de tratar la IA como una caja negra, el diseño de Tendr estructura todo el flujo desde la ingestión de RFQ hasta la entrega de la propuesta con modelos de datos claros, APIs seguras y trazabilidad auditada del ciclo de vida.
Funciones principales implementadas: autenticación segura y gestión de cuentas B2B; parsing de correos RFQ con IA para extraer datos estructurados de proyecto; seguimiento de RFQ en un pipeline definido Received y Parsed y Pricing y Drafted y Sent y Won o Lost; generación y gestión de propuestas con reglas de precio centralizadas; vistas de timeline, analítica e histórico soportado por una base de datos normalizada. El frontend es deliberadamente ligero, ya que el foco del proyecto es demostrar cómo Xano puede convertir lógica generada por IA en un sistema mantenible y escalable, no solo en un prototipo.
Para mostrar el flujo de trabajo asistido por IA empecé utilizando los asistentes de Xano para generar una base inicial del backend con un prompt orientado a diseño escalable y normalización de datos. El resultado inicial incluyó un esquema de base de datos, APIs CRUD para RFQs, propuestas y reglas de precio, y pilas de funciones básicas para el manejo de peticiones. Sin embargo ese punto de partida necesitaba refinamiento humano para ser apto para producción.
Refinamientos clave realizados sobre el backend generado por IA: diseño y normalización de la base de datos para separar RFQs propuestas reglas_de_precio timeline_event y event_log así como relaciones explícitas entre usuarios cuentas RFQs y propuestas; estructura de API y seguridad con autenticación por tokens usando el sistema de auth de Xano y verificación de propiedad en todos los endpoints orientados a usuario; refactorización de la lógica en pilas modulares y reutilizables que separan validación de entrada persistencia procesamiento IA y formateo de respuesta; e incorporación de señales de producción como roles de cuenta reglas de precio editables desde backend eventos de timeline para cada transición de estado logs de eventos para observabilidad y manejo de errores y validación estructurada.
Estas mejoras convirtieron una base generada por IA en una infraestructura backend fiable donde la trazabilidad y la capacidad de auditoría facilitan la incorporación de futuras automatizaciones y reporting sin rehacer la lógica central.
En Q2BSTUDIO aplicamos este mismo enfoque en nuestros proyectos de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida: combinamos capacidades de inteligencia artificial con buenas prácticas de arquitectura para entregar soluciones productivas y seguras. Si busca desarrollar una aplicación empresarial escalable puede conocer nuestras propuestas de desarrollo en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma. Para proyectos donde la IA es el núcleo del producto ofrecemos servicios especializados en inteligencia artificial e IA para empresas incluyendo diseño de agentes IA y estrategias de adopción segura.
Además de inteligencia artificial ofrecemos un portfolio completo que incluye ciberseguridad y pentesting para proteger entornos productivos, servicios cloud aws y azure para despliegues escalables y resilientes, y servicios de inteligencia de negocio con Power BI para transformar datos en decisiones operativas. Nuestra experiencia abarca desde la automatización de procesos hasta la integración de reglas de negocio centralizadas y pipelines de despliegue que facilitan actualizaciones sin interrupciones del servicio.
Lecciones aprendidas del proyecto Tendr y de nuestra práctica en Q2BSTUDIO: la IA acelera la fase inicial de desarrollo backend, pero la intervención humana es imprescindible para asegurar escalabilidad mantenibilidad y seguridad. Plataformas como Xano pueden acturar como catalizadores que permiten iterar rápido sobre esquemas y flujos de trabajo, mientras que la arquitectura y las buenas prácticas convierten esas iteraciones en productos robustos.
Si su organización necesita soluciones de software a medida que integren agentes IA, análisis con Power BI, servicios cloud o refuerzo de ciberseguridad, en Q2BSTUDIO diseñamos y entregamos productos completos que integran estas disciplinas para maximizar retorno y reducir riesgos. Trabajamos tanto en la capa técnica como en la adopción empresarial, asegurando que la automatización y la inteligencia de negocio se traduzcan en propuestas ganadoras y operaciones escalables.
En resumen Tendr es un ejemplo práctico de cómo combinar IA y arquitectura backend para transformar correos RFQ en propuestas ganadoras. Este enfoque replicable y adaptable es el mismo que aplicamos en nuestros desarrollos a medida para ayudar a las empresas a aprovechar la inteligencia artificial sin sacrificar control ni seguridad.
