Las organizaciones generan cada vez más datos, reportes e indicadores. Sin embargo, tener un dashboard lleno de KPIs no significa necesariamente tener el control del negocio.

En esta sesión mostraré, a partir de experiencias reales trabajando con información empresarial, cómo pasar de reportes que simplemente muestran resultados a indicadores que ayudan a detectar problemas, formular mejores preguntas y tomar decisiones.

Partiremos de un escenario práctico: una organización tiene información de ventas, metas, productividad y clientes. A simple vista, un KPI muestra que el cumplimiento está por debajo de lo esperado. Pero saber que estamos en 82% no responde las preguntas más importantes: ¿qué está provocando la caída?, ¿dónde debemos mirar?, ¿desde cuándo ocurre? y ¿qué decisión deberíamos tomar?

Utilizando la analítica de nuestra información construiremos el camino desde el dato hasta el KPI y, a partir de allí, veremos cómo la Inteligencia Artificial puede apoyar el análisis mediante preguntas sobre la información, identificación de patrones y generación de explicaciones que posteriormente deben ser validadas por la persona que toma la decisión.

El objetivo no será construir un dashboard con muchos indicadores, sino demostrar que un buen sistema de KPIs debe ayudarnos a detectar señales, hacer mejores preguntas y convertir información en acciones.

¿Qué se llevará la persona que asiste?

Un enfoque para utilizar Power BI e Inteligencia Artificial como apoyo para explorar las causas detrás de un KPI.

Una estructura de preguntas que permita pasar de “¿qué ocurrió?” a “¿por qué ocurrió y qué debemos revisar?”.
Ejemplo práctico

Durante la sesión trabajaremos con un escenario empresarial donde un indicador muestra un 82% de cumplimiento de la meta.

A primera vista parece suficiente para identificar un problema. Sin embargo, iremos explorando los datos por producto, período, vendedor o unidad de negocio hasta descubrir qué variables están explicando realmente el resultado.

A partir de allí utilizaremos IA como apoyo para formular preguntas, resumir hallazgos y explorar posibles explicaciones, mostrando también por qué una respuesta generada por IA debe contrastarse siempre con los datos y el contexto del negocio.

El ejercicio permitirá recorrer un proceso completo:

Dato → KPI → señal → pregunta → análisis → decisión.

La idea central es sencilla: medir es importante, pero el verdadero valor aparece cuando sabemos qué preguntar y qué hacer con lo que el indicador nos está diciendo.

Nivel: Introductorio / Intermedio

He trabajado construyendo y capacitando en KPIs para la toma de decisiones e indicadores de alto impacto en salud, banca, educación y retail. Esta experiencia me mostró que "llevar el control de todo" no significa medir todo, sino saber elegir qué medir para tomar mejores decisiones a tiempo.