Inspiration

Las PYMEs necesitan visibilidad financiera y flujo de caja sin montar un ERP completo. Construimos un Agente de IA que responde preguntas, muestra KPIs y ayuda a cobrar más rápido.

What it does

  • KPIs: ventas 30d, margen, cuentas por cobrar y morosidad.
  • Forecast de caja: proyección a N días.
  • Anomalías: detección simple (z-score) en series de ventas.
  • Acciones: recordatorios de cobro.
  • Chat: Agente en Bedrock (Amazon Nova Lite) para insights financieros.

How I built it

  • Backend serverless: AWS SAM + Lambda (Python 3.12), API Gateway (HTTP), DynamoDB (tabla finance).
  • Autenticación: Amazon Cognito Hosted UI (Implicit), JWT Authorizer en API Gateway.
  • IA: Amazon Bedrock Agents (modelo Amazon Nova Lite), endpoint /agent/chat.
  • Frontend: Angular standalone (Vite). Interceptor JWT + rutas /dashboard y /agent.
  • CI/CD: GitHub Actions (validate/build/deploy de SAM).
  • Infra como código: CloudFormation (plantilla SAM en /infra/template.yaml).

Challenges I ran into

  • Ajuste de Cognito (dominio, callbacks, flujo Implicit vs Code/PKCE).
  • Variable reservada AWS_REGION en Lambda (resuelto quitándola de envs).
  • Tiempos de despliegue/rollback bajo reloj de hackathon.

Accomplishments that I'm proud of

  • Despliegue 100% automatizado del backend.
  • Agente funcional en Bedrock con endpoints reales.
  • Arquitectura extensible para action groups y conexión a ERP.

What I learned

  • Buenas prácticas de SAM + JWT Authorizer + DynamoDB.
  • Flujo Hosted UI de Cognito y manejo de tokens en SPA.
  • Tradeoffs de modelos Bedrock para agentes conversacionales.

What's next for Untitled

  • Exponer los endpoints del backend como Action Group del agente.
  • UI final con gráficos y tablero de cobranzas.
  • Semillas de datos automáticas en el pipeline.
  • Conectores a ERP y pasarelas de pago.

Built With

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