Enseña a la IA las reglas de tu negocio

El problema de la interpretación

Los datos crudos no hablan por sí solos. Una tabla llamada “ventas” puede significar cosas radicalmente distintas según la empresa:

• Empresa A (e-commerce): una venta se completa cuando el cliente paga con tarjeta. Si el pago falla, no es venta.
• Empresa B (manufactura): una venta se completa cuando el producto se entrega en la puerta del cliente. Si está en tránsito, no es venta.
• Empresa C (consultoría): una venta se completa cuando se firma el contrato. El pago llega 60 días después.

Si la IA no distingue entre estas tres definiciones, el dashboard puede mostrar una “venta” que para tu CFO no es tal.

Las preguntas que tu IA necesita responder

Antes de configurar cualquier herramienta, responde estas preguntas con tu equipo:

Pregunta	Por qué importa
¿Qué es una “venta válida” en tu empresa?	Define cuándo contar un ingreso
¿Cuándo un cliente pasa de activo a inactivo?	Calcula el churn real
¿El revenue incluye o excluye impuestos?	Afecta comparaciones mes a mes
¿Cómo calculan el churn: 30 días sin actividad o 90?	Cambia el número de clientes activos

Escenario: el mismo dato, dos interpretaciones

Imagina una empresa SaaS con 1,000 clientes. Este mes, 50 clientes cancelaron pero 80 nuevos se registraron.

• Sin contexto de negocio: la IA reporta “+30 clientes” y todo parece bien.
• Con contexto: la IA sabe que “cliente activo” requiere haber usado el producto en los últimos 30 días. De los 80 nuevos, solo 60 completaron el onboarding. De los 1,000 existentes, 200 no han iniciado sesión en 45 días.

El dashboard real muestra: 860 clientes activos, no 1,030.

Las 5 dimensiones del contexto de negocio

1. Definiciones y umbrales — qué significa cada concepto (venta, cliente activo, lead calificado)
2. Reglas de cálculo — cómo se computan las métricas (revenue, margen, churn)
3. Relaciones — cómo se conectan conceptos (un pedido pertenece a un cliente que tiene un vendedor)
4. Excepciones — casos especiales (ventas canceladas sin devolución, periodos de gracia)
5. 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: el KPI de churn coincide con lo que finanazas reporta
• IA que responde según tus reglas: preguntas como “¿cuántos clientes activos tenemos?” usan tu definición, no una genérica
• Menos tiempo corrigiendo reportes: los números son correctos desde la primera vez
• Onboarding más rápido: nuevos miembros ven los mismos números que todos, sin tener que aprender “cómo se calcula esto”