{"id":1408237,"date":"2026-11-10T15:17:13","date_gmt":"2026-11-10T15:17:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1408237"},"modified":"2026-11-10T15:17:13","modified_gmt":"2026-11-10T15:17:13","slug":"desde-el-panel-de-control-hasta-la-toma-de-decisiones-los-equipos-comerciales-no-necesitan-otro-informe","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/from-dashboard-to-decision-commercial-teams-dont-need-another-report\/","title":{"rendered":"Del panel de control a la toma de decisiones: los equipos comerciales no necesitan otro informe"},"content":{"rendered":"

Cuando me incorpor\u00e9 a un proyecto de gesti\u00f3n compartida de existencias en una multinacional del sector de bienes de consumo, el equipo de atenci\u00f3n al cliente carec\u00eda de visibilidad sobre las existencias de sus distribuidores. El panel de control existente mostraba d\u00f3nde se hab\u00edan producido roturas de stock en el pasado. Las roturas de stock y los excedentes de existencias solo sal\u00edan a la luz cuando un pedido ya se hab\u00eda retrasado o el producto se hab\u00eda acumulado, cuando ya era demasiado tarde para reaccionar.<\/p>\n

Mi tesis: un panel de control describe el pasado, y el beneficio comercial proviene de los modelos que predicen el problema y recomiendan medidas a tiempo para llevarlas a cabo.<\/strong><\/p>\n

El problema iba m\u00e1s all\u00e1 de la falta de visibilidad.<\/strong> El equipo de ventas ten\u00eda que responder a dos preguntas para cada distribuidor y SKU: \u00bfnecesitar\u00e1 este distribuidor m\u00e1s producto? En caso afirmativo, \u00bfcu\u00e1nto puedo enviarle? La primera pregunta requiere saber de cu\u00e1nto stock dispone a\u00fan el distribuidor y cu\u00e1nto va a vender. La segunda depende de limitaciones internas: cuotas, existencias en cada centro de distribuci\u00f3n, paletizaci\u00f3n y el plan de producci\u00f3n. Cruzar toda esta informaci\u00f3n manualmente, cada d\u00eda, para cada distribuidor y referencia, no es viable.<\/p>\n

Lo que hemos creado.<\/strong> Hemos integrado los data de ventas a distribuidores, ventas al por menor e inventario de los distribuidoresdata y hemos entrenado un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que prev\u00e9 las ventas para los pr\u00f3ximos 30 d\u00edas. A partir de esa previsi\u00f3n, calculamos la fecha probable de agotamiento de existencias para cada SKU. A continuaci\u00f3n, cruzamos esa fecha con las restricciones: cuota y existencias disponibles, paletizaci\u00f3n, plazo de transporte y pedidos ya en tr\u00e1nsito, para que las alertas no quedaran obsoletas. El resultado es un pedido recomendado para cada distribuidor y SKU, dentro de lo que es factible enviar, junto con la fecha l\u00edmite para realizarlo a tiempo. Cuando un pedido no es factible, la herramienta muestra qu\u00e9 restricci\u00f3n lo est\u00e1 bloqueando, de modo que el equipo comercial entra en la conversaci\u00f3n conociendo ya el problema.<\/p>\n

Power BI sigue estando presente, pero desempe\u00f1a una funci\u00f3n diferente. Ya no es la herramienta de an\u00e1lisis. Es la interfaz que da acceso a la inteligencia que hay detr\u00e1s, y muestra las previsiones, las alertas de riesgo y las recomendaciones para actuar con antelaci\u00f3n.<\/p>\n

El resultado.<\/strong> Hemos calculado el beneficio a partir de los ingresos brutos incrementales derivados de la prevenci\u00f3n de la falta de existencias: cuando se comunica al distribuidor una falta de existencias prevista y el pedido se realiza a tiempo, estimamos el volumen que se habr\u00eda perdido y su valor de venta. En el a\u00f1o siguiente a la implantaci\u00f3n, los ingresos incrementales estimados ascendieron a 5,09 millones de reales brasile\u00f1os.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 fue lo m\u00e1s dif\u00edcil?<\/strong> Uno de los mayores retos no fue el modelo, sino los data. Los data de inventario y ventas dependen de los distribuidores, y deb\u00edan recibirse con la frecuencia y en el formato requeridos. La frecuencia se establece por contrato, pero cumplirla requer\u00eda un seguimiento: junto con el equipo comercial, establecimos un proceso para recabar esos datos. Tambi\u00e9n aprendimos que las cuotas y el inventario var\u00edan a lo largo del d\u00eda, por lo que el an\u00e1lisis de los pedidos funciona mejor a primera hora de la ma\u00f1ana. Tras tres meses perfeccionando el proceso, establecimos una rutina semanal con cada distribuidor, utilizando la herramienta como gu\u00eda.<\/p>\n

\u00c1mbitos en los que la IA general resulta complementaria.<\/strong> La soluci\u00f3n actual funciona bien y no depende de la IA generativa, sino \u00fanicamente de modelos tradicionales de IA, como el aprendizaje autom\u00e1tico y los optimizadores. No obstante, hoy podr\u00edamos reforzar la capa de interpretaci\u00f3n e interacci\u00f3n: poner de relieve informaci\u00f3n sobre los problemas que se han producido, resumir las prioridades del d\u00eda en lenguaje natural, ampliar las recomendaciones a los canales que m\u00e1s utilizan los equipos comerciales, explicar qu\u00e9 restricci\u00f3n est\u00e1 bloqueando un pedido y redactar el mensaje para el distribuidor. Se trata de una mejora en la usabilidad y en el apoyo para interpretar y actuar en funci\u00f3n de los datos, basada en una soluci\u00f3n que ya ofrece resultados.<\/p>\n

En resumen:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

C\u00f3mo ponerlo en pr\u00e1ctica:<\/strong> Enumere las principales decisiones recurrentes de su \u00e1rea comercial que, en la actualidad, dependen de que alguien consulte un panel de control (reposici\u00f3n de existencias, cr\u00e9dito, asignaci\u00f3n de activos, promociones). Elija aquella que cuente con un responsable definido, data frecuentes y una p\u00e9rdida que pueda cuantificarse en t\u00e9rminos monetarios. Ahora que dispone de un problema bien definido que puede resolverse, podemos trabajar juntos en un modelo que anticipe u optimice esa decisi\u00f3n, en lugar de crear otro panel de control m\u00e1s sobre la misma.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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