GUÍA PRÁCTICA
Cómo enseñarle a la IA las reglas de tu negocio (sin escribir SQL)
Dos empresas pueden tener una tabla llamada "ventas" y significar cosas completamente distintas. Para una, una venta se completa al recibir el pago. Para otra, cuando el producto es entregado. Si la IA no sabe cuál es tu regla, los números del dashboard serán incorrectos aunque el SQL sea perfecto.
El problema de la interpretación
Los datos crudos no hablan por sí solos. Necesitan contexto de negocio:
- ¿Qué es una "venta válida" en tu empresa?
- ¿Cuándo un cliente pasa de activo a inactivo?
- ¿El revenue incluye o excluye impuestos?
- ¿Cómo calculan el churn: 30 días sin actividad o 90?
Las 5 dimensiones del contexto de negocio
- Definiciones y umbrales — qué significa cada concepto (venta, cliente activo, lead calificado)
- Reglas de cálculo — cómo se computan las métricas (revenue, margen, churn)
- Relaciones — cómo se conectan conceptos (un pedido pertenece a un cliente que tiene un vendedor)
- Excepciones — casos especiales (ventas canceladas sin devolución, periodos de gracia)
- Indicadores de rendimiento — qué métricas usa tu equipo para decidir
Cómo funciona en la práctica
En lugar de escribir documentación técnica, respondes preguntas de negocio con opciones concretas:
- ¿Cuándo consideran que una venta está completada?
- Cuando el cliente confirma el pedido
- Cuando se recibe el pago
- Cuando el producto es enviado
- Cuando el cliente recibe el producto
Esas respuestas alimentan el contexto que usa la IA para generar dashboards, responder preguntas y calcular KPIs correctamente.
Por qué importa
- Dashboards con números que tu equipo reconoce
- IA que responde según tus reglas, no reglas genéricas
- Menos tiempo corrigiendo reportes mal interpretados
- Onboarding más rápido: nuevos miembros ven los mismos números que todos
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