Brazos Valve Distributors suministra válvulas industriales y actuadores a refinerías, plantas químicas e instalaciones de tratamiento de agua en la Costa del Golfo de Texas. Operan con un equipo comercial de 15 personas que maneja aproximadamente 40 solicitudes de cotización por día — la mitad de PDFs de proveedores, la mitad de especificaciones de clientes por correo electrónico.
Antes de Quotery, el proceso se basaba en hojas de cálculo. Un representante de ventas abría el PDF del proveedor, transcribía manualmente las líneas a una Google Sheet, buscaba códigos de producto en un catálogo Excel compartido, aplicaba fórmulas de margen y formateaba el resultado en un PDF para el cliente. La gerencia revisaba las cotizaciones por correo electrónico. Una cotización promedio tomaba tres horas desde la solicitud hasta la entrega al cliente. Durante la temporada alta (parada de primavera), el retraso alcanzaba dos días.
El detonante En octubre de 2025, un proveedor cambió el diseño de su PDF. Las columnas se movieron, aparecieron celdas combinadas donde antes había celdas individuales, y la columna SKU pasó de la posición 3 a la posición 6. El flujo de copiar y pegar del equipo falló silenciosamente — los vendedores pegaron precios incorrectos en columnas equivocadas durante tres días antes de que alguien lo notara. Dos cotizaciones llegaron a clientes con precios incorrectos. Un cliente detectó el error y cuestionó la confiabilidad de la empresa.
Ese incidente justificó el cambio. El equipo necesitaba un sistema que no dependiera de que los diseños de documentos de proveedores permanecieran estables, y que hiciera visibles los errores de precios antes de que llegaran al cliente.
Implementación Brazos Valve comenzó a operar en noviembre de 2025. La implementación incluyó tres pasos:
- **Importación de catálogo.** Su catálogo Excel existente (4,200 SKUs) se importó en un solo lote CSV. El sistema de coincidencia por cuatro códigos (SKU, import_code, internal_code, export_code) permitió que las convenciones de nomenclatura de cada proveedor coexistieran sin renombrar nada en el catálogo maestro.
- **Configuración de usuarios.** El equipo comercial de 15 personas recibió el rol 'commercial' — creación de cotizaciones, consulta de productos, asignación de clientes. Tres empleados de almacén recibieron 'warehouse' — recepción de stock, notas de entrega, ajustes de inventario. Dos gerentes recibieron 'manager' — aprobación de cotizaciones, configuración de planes, reportes.
- **Primera importación.** El equipo subió su cartera de 12 PDFs de proveedores pendientes. El importador con IA procesó los 12 en menos de 10 minutos. El 68% de las líneas coincidieron deterministicamente (match exacto de código). El 27% se resolvió mediante coincidencia con IA contra el catálogo. El 5% (principalmente válvulas fabricadas a medida con códigos no estándar) quedó como 'no encontrado' y se asignó manualmente.
El equipo revisó los resultados en 20 minutos. Lo que antes tomaba una tarde entera tomó menos de media hora.
Lo que midieron Después de cinco meses de uso diario (noviembre 2025 — marzo 2026), Brazos Valve registró métricas específicas:
- **Tiempo de cotización: 8 minutos promedio.** Bajó de 3 horas. El importador maneja la entrada de datos; el representante maneja la revisión y fijación de precios. La clasificación 'coincidencia exacta / decisión de IA / no encontrado' permite que los representantes se concentren solo en las líneas que necesitan atención.
- **Errores de precios: cero.** Ningún precio incorrecto ha llegado a un cliente desde el cambio a Quotery. La combinación de coincidencia determinística de código (que previene errores de intercambio de SKU) y el paso de revisión (que destaca líneas sin coincidencia) detecta errores antes de que salgan las cotizaciones.
- **Volumen de cotizaciones: aumento del 40%.** El mismo equipo de 15 personas ahora procesa 55-60 cotizaciones por día en lugar de 40. No contrataron a nadie. Liberaron el tiempo que se dedicaba a la entrada de datos.
- **Retraso en temporada alta: eliminado.** La temporada de parada de primavera 2026 (febrero-marzo) procesó todas las cotizaciones el mismo día. El retraso de dos días de la primavera anterior no se repitió.
Lo que les sorprendió El equipo esperaba que el importador con IA ahorrara tiempo. No esperaban que el sistema de reserva de stock cambiara su forma de cotizar.
Antes de Quotery, cotización e inventario eran flujos separados. Un representante cotizaba una válvula y luego verificaba por separado si estaba en stock llamando al almacén. Si no había stock disponible, la cotización se enviaba de todas formas y el almacén lidiaba con las consecuencias después: envíos parciales, pedidos pendientes, llamadas de disculpa.
Con el sistema de reserva de Quotery, cada línea de cotización reserva stock en el momento de cotizar. El representante ve la disponibilidad en tiempo real en línea. Si una válvula tiene 12 unidades disponibles y la cotización necesita 20, el representante lo sabe antes de que salga la cotización: puede dividir la línea, marcar un pedido pendiente o ajustar la cantidad. El almacén ve el stock reservado por separado del stock disponible, así saben exactamente qué está comprometido.