Dentro de Global Control: un CRM operativo conceptual con despacho por IA y mapa en vivo

Un CRM para equipos que reparten trabajo entre ciudades

La mayoría de las pequeñas empresas conocen la palabra CRM a través de un embudo de ventas: contactos, oportunidades y seguimientos. Las empresas que viven de entregar, reparar o instalar necesitan otro tipo de sistema, uno que responda quién está libre, qué pedido va con retraso y cómo marcha el mes, en varias ciudades a la vez. Global Control es el concepto de VITON13 Studio para ese tipo de CRM operativo, publicado en septiembre de 2026 y presentado a través de Northstar Logistics, una empresa de reparto inventada con centros en Moscú, Dubái, Londres y Nueva York.

El encargo era un CRM premium en el que un responsable da de alta a los empleados, reparte pedidos, los sigue, consulta indicadores y gráficos, descarga informes mensuales y anuales, recibe un aviso cuando alguien inicia sesión y trabaja con un asistente que se adapta a la persona. Además tenía que ser una demo con la que pudiera jugar un desconocido, así que cada visitante puede pulsarlo todo, crear sus propios pedidos y personas, y ver cómo reacciona la empresa.

Una empresa generada para cada visitante

La demo empieza con un onboarding que pide un nombre, un rol (propietario, responsable o empleado), el nombre de la empresa, un sector, un tamaño de equipo de 8 a 30 personas, una moneda y un color de acento. A continuación, un generador con semilla construye el espacio de trabajo. En la demo por defecto eso significa 18 personas en cuatro centros, 22 clientes, unos 400 pedidos en los últimos 14 días y seis automatizaciones, con un historial más antiguo detrás para que los informes mensuales y anuales siempre tengan datos.

Las respuestas cambian el producto, no solo el nombre que aparece en pantalla. El sector cambia el vocabulario en todas partes, así que una empresa de reparto ve repartidores y entregas, mientras que una empresa de servicios ve técnicos y trabajos. El rol cambia la pantalla de inicio: dinero y crecimiento para el propietario, la cola de despacho para el responsable, la jornada de trabajo para el empleado. Después, una simulación en vivo conecta y desconecta a las personas, trae pedidos nuevos y mueve a los repartidores por sus rutas, cada centro con su propia hora local.

Tablero de despacho con motivos detrás de cada sugerencia

Los pedidos viven en un tablero con arrastrar y soltar entre estados y sobre personas, y cada tarjeta lleva un anillo que descuenta el tiempo hasta la hora prometida. Al abrir un pedido aparece un panel en el que el despacho por IA ordena al equipo por centro, carga actual, distancia, puntualidad y valoración, y explica por qué se eligió al primer candidato. Un responsable puede aceptar la sugerencia o arrastrar el pedido a otra persona.

El módulo de equipo da de alta a un empleado en cuatro pasos y termina con una credencial holográfica que se inclina bajo el cursor. Unos segundos después de la invitación, la persona nueva inicia sesión y el resto del equipo recibe un aviso, algo que en la demo está simulado. El módulo de clientes asigna a cada cuenta un índice de salud y muestra qué lo hizo subir o bajar, de modo que la cifra se puede comprobar en lugar de aceptarla a ciegas.

Mapa en vivo, informes y reglas escritas con palabras

El mapa en vivo dibuja una ciudad procedural para cada centro, con repartidores que se mueven por sus calles, y una vista global con la línea real entre el día y la noche. Los informes cubren un mes, un trimestre o un año y se descargan en tres formatos: un PDF dibujado por el propio escritor mínimo del estudio, un CSV que se abre correctamente en Excel en los dos idiomas y JSON para quien quiera las cifras en bruto.

Las automatizaciones funcionan como flujos de pasos conectados. El editor acepta una regla escrita en inglés o en ruso corriente, la convierte en un disparador, unas condiciones y unas acciones, y la reproduce sobre los últimos 14 días para mostrar con qué frecuencia se habría activado. Así, la lógica del sistema queda a la vista de un responsable que nunca abrirá un archivo de configuración.

La etiqueta «IA de demostración», explicada

El copiloto entiende 35 intenciones en inglés y ruso, tolera erratas, extrae nombres, fechas y lugares, responde con cifras vivas del espacio de trabajo y actúa mediante las mismas funciones que usa una persona, desde repartir la cola hasta exportar un informe. La paleta de comandos se abre con ⌘K, y una capa proactiva ofrece, como mucho cada 45 segundos, una solución de un clic para un pedido en riesgo.

Nada de esto es un modelo de lenguaje, y el producto lo dice en pantalla. El copiloto, el despacho por IA, las previsiones y el editor de reglas son análisis sintáctico, reglas y estadística que se ejecutan en el dispositivo. La previsión semanal, por ejemplo, usa el método de Holt con un patrón estacional semanal, una técnica estándar de la previsión de series temporales. La etiqueta importa: un comprador debe saber si un asistente razona sobre texto o sigue reglas, porque cada uno falla de una manera distinta.

Sin framework, un solo almacén, una sola fuente de cifras

Global Control está hecho con JavaScript y CSS sin framework, empaquetados con esbuild en una carpeta estática, así que funciona desde cualquier dirección. Cada vista es su propio archivo de carga diferida, 43 en total, y three.js solo se carga para el globo de la intro. Un único almacén contiene el espacio de trabajo y lo guarda en el localStorage del navegador; cada cambio pasa por un pequeño conjunto de acciones que emiten eventos, de modo que las vistas, la simulación, los avisos, las automatizaciones y el copiloto reaccionan a los mismos hechos.

Todas las cifras salen de un mismo conjunto de funciones para los indicadores, las series, la previsión y la puntuación del despacho. Por eso el panel, los informes, los archivos exportados y las respuestas del copiloto coinciden siempre, que es la propiedad en la que primero se fija un equipo de operaciones real cuando dos pantallas de un sistema no cuadran.

Los datos salen de una semilla, así que las mismas respuestas del onboarding producen siempre la misma empresa. Los pedidos detallados cubren los últimos 14 días, un generador de historial rellena los meses anteriores con patrones semanales y estacionales, y cada centro sigue su propio horario laboral local. El diseño es una sala de control oscura con un tema de día al lado, tipografías alojadas en el propio servidor y un único color de acento que elige el visitante; quien pide a su sistema menos movimiento ve los cambios al instante, sin animaciones.

Mediciones del 28 de septiembre de 2026

La interfaz tiene 2.045 textos en inglés y el mismo número en ruso, sin ninguno pendiente en ninguno de los dos idiomas. Un recorrido automatizado por 13 rutas en anchos de escritorio y de móvil, los tres roles, la interfaz en ruso, el onboarding y las acciones principales (despacho por IA, un pedido nuevo, un alta hasta la credencial, seis preguntas al copiloto, una regla escrita con palabras, exportaciones a PDF y CSV) se ejecutó con cero errores de consola, cero infracciones de la política de seguridad y cero peticiones fallidas. El informe mensual salió como un PDF válido de tres páginas.

El primer script pesa 3,3 KB comprimido, y los 43 archivos de script junto con la hoja de estilos suman 573 KB comprimidos. En la dirección pública, Lighthouse dio un rendimiento de 79 en un móvil simulado y de 97 en escritorio, con accesibilidad y buenas prácticas en 100. Lo que frena la nota en móvil es el subtítulo de la intro, que aparece a los 3,7 segundos, después de una breve precarga.

Distancia entre el concepto y un CRM de producción

Northstar Logistics, su gente, sus clientes, sus pedidos y su dinero son ficticios y se generan en el navegador del visitante. No hay cliente, ni usuarios, ni entregas reales, ni ingresos, y las invitaciones, los mensajes y los inicios de sesión son simulados. La demo demuestra cómo diseña y construye el estudio una herramienta de operaciones, no cómo rinde esa herramienta en una empresa real.

Una versión de producción necesitaría un servidor y una base de datos, cuentas con roles y permisos, notificaciones reales por correo y por mensajería, integraciones con telefonía, mapas y contabilidad, una protección de datos acorde con los países implicados y pruebas con las personas que la usarán a diario. El concepto es una imagen compartida desde la que arrancar ese proyecto, y a menudo esa es la parte más difícil de encargar software a medida.