Reportes ejecutivos automatizados — del cierre al deck.
El reporte mensual al directorio cuesta una semana de un analista consolidando data de varios sistemas, validando, formateando, y armando la narrativa. Para fines de mes, los hallazgos ya tienen 30 días. Un workflow corre a diario o cuando lo gatilles y entrega el reporte sin intervención — más alertas si algo se desvía antes.
Rangos referenciales para reportería ejecutiva mensual con 3–8 fuentes. Dependen de la calidad de los datos en origen y de cuán claras estén las definiciones de KPI entre áreas.
El problema
Cada área del negocio vive en su propio sistema: finanzas en el ERP, marketing en Google Analytics y Ads, operaciones en planillas, comercial en el CRM. La consolidación al mes la hace un humano cruzando todo a mano — y los formatos, los nombres de KPIs y los cierres no coinciden.
Se descubren desviaciones grandes solo en la reunión mensual, cuando ya no hay cómo accionar. Y el analista pasa días en consolidación, no en análisis.
Qué hace el agente
1. Conecta las fuentes. ERP (Defontana, Manager, SAP, Nubox, Bsale), contabilidad, Google Analytics, Google Ads, Meta Ads, CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce), bancos. Lectura programada con cache para no martillar APIs.
2. Unifica el modelo. Un diccionario de KPIs por área (definidos en discovery) traduce los campos de cada sistema a los nombres del negocio. Lo que decía 'Net_Revenue_USD' en el ERP llega como 'Ingresos netos' en el reporte.
3. Detecta anomalías. Compara contra baseline esperado (mes anterior, mismo mes año anterior, presupuesto). Lo que se desvía más del umbral entra a la narrativa con la explicación que el analista hubiera escrito.
4. Genera el reporte. PDF, deck o dashboard, con la marca y el formato que tu directorio espera. La narrativa no inventa conclusiones — destaca lo que se desvía y nombra el dato que la sostiene.
5. Avisa antes del fin de mes. Si un KPI pasa el umbral entre cierres, alerta a quien corresponda en Slack o email. La acción gerencial no espera al reporte mensual.
Cuándo tiene sentido
Volumen y dolor real. El analista gasta más de 2 días al mes en consolidación. Bajo eso, el ROI del build no compensa.
Más de una fuente. Si todo está en un solo sistema, basta con un dashboard de ese sistema. El valor es cruzar fuentes que hoy no se hablan.
Definiciones de KPI consistentes. Si cada área llama distinto a 'ingreso recurrente', primero hay que alinear definiciones. Si no, el reporte miente con elegancia.
Data quality razonable. Garbage in, garbage out. Si los datos en origen están sucios, el reporte automatizado los muestra bonito — pero siguen sucios.
Qué necesitamos de tu lado
Tres a seis reportes históricos para inferir estructura y narrativa esperada. Diccionario de KPIs y sus definiciones (o lo destilamos en discovery). Acceso read-only a todas las fuentes. Ejemplos de hallazgos o alertas que quisieras ver destacados.
Preguntas que te haremos en discovery
- ¿Cuántas fuentes cruza hoy el reporte y cuántos días gasta el analista?
- ¿Periodicidad: semanal, mensual, trimestral, mixto?
- ¿Audiencia principal: directorio, gerencia, áreas?
- ¿Qué decisiones se toman con el reporte hoy?
- ¿Tienen definición escrita de los KPIs o cada área lo interpreta distinto?
- ¿Hay un data warehouse en uso o las consultas son directas a cada fuente?
- ¿Output esperado: PDF, deck, dashboard, email con resumen, mezcla?
Preguntas frecuentes
¿Reemplaza al analista?
No. Lo libera de la consolidación para que haga lo que importa: analizar, recomendar, perseguir las anomalías que el sistema marca. El reporte es input al análisis, no análisis ya hecho.
¿La narrativa la escribe el LLM?
Sí, pero estructurada. El LLM redacta basado en datos verificados — no inventa. Si no hay dato detrás, la frase no se escribe. Cada conclusión es trazable a su fuente.
¿Qué pasa si una fuente cambia su API?
Hay alertas de fallo de pipeline. Si un conector cae, el reporte se genera con un disclaimer ('faltan datos de Google Ads del 15 al 20') y el equipo Cantiere lo arregla en horas.
¿Sirve para reportar a un cliente externo?
Sí, con mayor cuidado. Un reporte interno tolera detalle; uno externo necesita formato más controlado. En discovery lo definimos.