De 6 horas a 30 minutos. Más capacidad de cotización.

Grupo Alfera es una empresa chilena que vende productos al Estado a través de Mercado Público, la plataforma de compras públicas de Chile. Su negocio depende de encontrar oportunidades relevantes, descartar a los organismos que pagan mal y cotizar cuantas más mejor.

Ya tenían un scraper propio para hacer ese análisis previo, pero era lento. Procesaba los organismos uno detrás de otro, de forma secuencial, así que una hoja entera tardaba unas 6 horas en completarse.

Y alrededor de eso, un montón de trabajo manual que nadie debería estar haciendo: crear la hoja nueva cada mes, limpiar los duplicados a mano y acordarse de guardar copias por si algo se rompía.

El resultado era simple: cuando el análisis tarda 6 horas, llegas tarde a las oportunidades nuevas y cotizas menos de lo que podrías.

Reconstruí el sistema entero y le añadí lo que le faltaba.

El scraper pasó a estar montado con Playwright y peticiones en paralelo, apoyándose en la API oficial de Mercado Público en vez de ir organismo por organismo. Es el cambio que se lleva casi toda la mejora de tiempo.

Un análisis de riesgo de pago que puntúa a cada organismo público según su historial de órdenes de compra y reclamos, y descarta automáticamente a los que superan el umbral que fija el cliente.

Un backend con servidor propio que gestiona todo el flujo y deja los datos ordenados y listos para trabajar.

Y encima de eso, todas las mejoras de calidad de vida que pedían: la hoja de cada mes se crea sola, los duplicados se eliminan automáticamente y hay copias de seguridad diarias. Son cosas que no salen en ningún titular pero que quitan fricción todos los días.

Y un dashboard independiente con mapas interactivos y métricas en tiempo real: cuántas se han procesado, distribución por zona y estado de cada una. Todo de un vistazo.

Analizar una hoja entera pasó de 6 horas a unos 30 minutos.