Un modelo de chat público no conoce vuestros SKU, reglas de asiento ni quién puede aprobar un documento. Un despliegue vertical o privado solo paga cuando el proceso ya es software.
Se pide "un GPT de sector" cuando la brecha real es que compra, stock y aprobación siguen en el chat. Un modelo puede redactar. No puede inventar una ubicación ni un periodo de asiento. Los pesos verticales ayudan cuando códigos de artículo y roles ya existen en un sistema de registro.
Alojar un modelo en vuestra red resuelve residencia de datos. No resuelve maestros ausentes. Si los operadores siguen reconciliando tres hojas, un LLM privado las reconciliará con más seguridad y los mismos errores.
Cuando las API devuelven el pedido vigente, el SOP vigente y el permiso vigente. Entonces el modelo puede redactar una respuesta, una lista o un resumen. MonkeyTech lo trata como capa opcional sobre software a medida, no como primera diapositiva.
No publicamos porcentajes de acierto ni ROI que no midamos. Si aún no hay back office, empezad por software, una app, un miniprograma WeChat o un WMS, y después hablad de modelos.
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