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Full-StackEn desarrollo

SaaS multi-tenant que une WhatsApp con agentes de IA y la operación de pequeños negocios.

Rol:Founder & Full-Stack DeveloperPeriodo:2026 – ActualidadEstado:En desarrolloSitio en vivo ↗
Portada del proyecto: Omnegia

El problema y la solución

Los pequeños negocios colombianos atienden a sus clientes por WhatsApp, pero sus ventas, citas, cobros e inventario viven en cuadernos y hojas de cálculo. Omnegia une las dos cosas: un agente de IA responde por WhatsApp consultando el catálogo, agendando citas y proponiendo ventas, mientras el negocio gestiona todo desde un panel. La seguridad entre empresas se aplica en tres capas (filtro por tenant en el servidor, Row Level Security forzada en PostgreSQL y claves foráneas compuestas), y cada herramienta del agente tiene un nivel de riesgo: las acciones de dinero están bloqueadas para la IA y cada decisión queda registrada. El principio de diseño es simple: la IA propone, el código decide y el humano corrige. El núcleo funciona y está desplegado; las integraciones con WhatsApp (Meta), pagos con Wompi en producción y facturación electrónica están implementadas y pendientes de probar con cuentas reales.

Highlights

  • 478 pruebas automatizadas
  • Row Level Security
  • Agentes de IA auditables
  • En desarrollo

Qué hace

  • [01]

    Agente de WhatsApp con registro de herramientas: consulta el catálogo, agenda citas, propone ventas y genera enlaces de pago; al escalar crea un radicado y deja de responder mientras atiende una persona.

  • [02]

    Aislamiento entre empresas en tres capas: filtro por tenant, Row Level Security forzada y claves foráneas compuestas (tenant_id, id).

  • [03]

    AI Action Gateway: cada acción tiene nivel de riesgo, las de dinero están prohibidas para la IA y el tenant lo inyecta el código, no el modelo.

  • [04]

    Onboarding inteligente: la IA clasifica el negocio, un motor de reglas recomienda el plan y el pago con Wompi crea la empresa mediante un webhook verificado e idempotente.

  • [05]

    Importación de catálogos desde Excel/CSV: la IA propone el mapeo de columnas y el código lo aplica, con vista previa antes de confirmar.

  • [06]

    Calidad: 478 pruebas automatizadas en CI (GitHub Actions + Vitest) y recorridos visuales con Playwright en 52 páginas.

Probar la app

La demo se abre en una pestaña nueva.

Stack tecnológico

  • TypeScript
  • Node.js
  • Fastify
  • PostgreSQL
  • Supabase
  • React
  • Vite
  • Claude (Anthropic)
  • Vitest
  • Playwright
  • Render