Esquema visual — Ejemplo DECISIÓN 01¶
Cobertura semanal de objetivos de visitas por zona¶
Visión general¶
DECISIÓN DE NEGOCIO
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INCERTIDUMBRE A REDUCIR
↓
QUÉ HAY QUE SABER
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FASE 6 · ECOSISTEMA IA (COMÚN)
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FASE 7 · IMPLEMENTACIÓN DECISIÓN
↓
OUTPUT PARA DECISIÓN
↓
DECISIÓN HUMANA FINAL
1. Decisión de negocio (punto de partida)¶
DECISIÓN 01
¿El volumen actual y previsto de leads por zona es suficiente para cumplir los objetivos de visitas de la semana próxima?
¿Es necesario ajustar inversión publicitaria o expectativas operativas?
- Periodicidad: semanal (lunes)
- Impacto: alto
- Decisión conjunta: Dirección / Marketing / Operaciones
2. Incertidumbre que se quiere reducir¶
Hoy existe incertidumbre sobre:
- cuántos leads acabarán realmente en visita,
- en qué plazo,
- con qué fiabilidad por zona,
- y si la capacidad operativa puede absorber la demanda.
👉 El sistema busca reducir esta incertidumbre antes de decidir, no automatizar la decisión.
3. Qué hay que saber para decidir mejor¶
(aún sin tecnología)
Para tomar esta decisión con criterio, es necesario conocer:
- tasas históricas lead → visita por zona,
- tiempos y variabilidad del lag lead → visita,
- impacto de la calidad del lead,
- capacidad real de visitas disponible,
- backlog ya comprometido.
👉 Este punto define el modelo de información necesario, no la solución técnica.
4. Fase 6 — Ecosistema General de IA¶
(capa común a todas las decisiones)
En esta fase se define el ecosistema transversal que soporta todas las decisiones, independientemente de cuál se implemente primero.
El ecosistema establece capacidades, no soluciones aisladas:
Capacidades clave del ecosistema¶
- Orquestación de procesos
- Ejemplo: n8n
-
Para lanzar procesos semanales, coordinar pasos y asegurar timing.
-
Datos estructurados y analíticos
- Ejemplo: BigQuery
-
Fuente única de verdad para leads, visitas, históricos y métricas.
-
Almacenamiento de outputs y trazabilidad
- Ejemplo: Cloud Storage
-
Versionado de resultados, snapshots de decisión y auditoría.
-
Ejecución de lógica y análisis
- Ejemplo: Cloud Run / Cloud Functions
-
Cálculo de estimaciones, escenarios y coberturas.
-
Capa de IA como copiloto
-
Para interpretar resultados, explicar desviaciones y sugerir opciones.
-
Gobierno y control
- Validación humana obligatoria.
- Separación entre análisis y operación.
👉 Aquí no se implementa ninguna decisión concreta.
👉 Se asegura que todas las decisiones futuras compartan el mismo marco técnico y de gobierno.
5. Fase 7 — Implementación concreta de la DECISIÓN 01¶
En esta fase, la DECISIÓN 01 consume el ecosistema definido y se concreta.
Información utilizada¶
- leads y visitas históricas,
- objetivos por zona,
- tiempos de conversión,
- capacidad operativa actual,
- backlog de visitas.
Análisis aplicado¶
- estimación de visitas esperadas por zona,
- cálculo de cobertura del objetivo (%),
- detección de riesgo de saturación o infrautilización.
IA como asistente¶
- prepara el análisis,
- resume resultados,
- señala riesgos y escenarios alternativos.
⚠️ La IA no ejecuta acciones ni ajusta presupuestos.
⚠️ Toda recomendación requiere revisión humana.
6. Output para la decisión¶
El sistema genera un output recurrente, claro y accionable, por ejemplo:
- cobertura estimada de objetivos por zona (%),
- zonas con riesgo operativo,
- zonas con margen para escalar o contener inversión,
- explicación de los factores clave.
Formato: - semanal, - trazable, - orientado a decidir, no a analizar.
7. Decisión humana final¶
Con este output:
- Dirección decide:
- ajustar inversión,
- revisar objetivos,
- redistribuir capacidad.
- La decisión queda:
- documentada,
- trazable,
- reutilizable como aprendizaje futuro.
👉 El sistema asiste.
👉 La persona decide.
Idea clave que transmite el esquema¶
La IA no es el centro del sistema.
La decisión lo es.
La tecnología aparece solo cuando aporta contexto real para decidir mejor.