Workshop para identificar datos y procesos para un primer caso de analítica predictiva

Curiosidad: ¿qué problema concreto quieres anticipar?

Antes de entrar en modelos o herramientas, plantea una pregunta empresarial clara: ¿qué quieres predecir que hoy te genera costos, retrasos o incertidumbre? Ejemplos frecuentes en empresas chilenas: previsión de demanda semanal, probabilidad de abandono de clientes, fallas en equipos críticos, o la urgencia de ciertos pedidos. La pregunta guía el workshop y evita soluciones genéricas de inteligencia artificial para empresas.

Objetivo del workshop

En 4 horas (o en dos sesiones de 2 horas) el objetivo es:

• Mapear procesos y tareas relacionados con la pregunta seleccionada.
• Identificar fuentes de datos disponibles y su calidad.
• Definir criterios para elegir el primer caso de analítica predictiva.
• Generar un plan de pilotaje con entregables claros y responsabilidades.

Participantes clave

• Dueño del proceso o gerente responsable (decisor).
• Operaciones o supervisor del día a día.
• Analista o encargado de datos (si existe).
• TI o responsable de sistemas internos.
• Un facilitador externo con experiencia en aplicar inteligencia artificial en empresas (ayuda a orientar expectativas y viabilidad).

Agenda práctica del workshop (4 horas)

Sala de trabajo 1: Contexto y resultado esperado — 45 min

• Presentación del problema: métricas actuales y por qué importa.
• Definir qué sería un resultado útil (por ejemplo, "predecir la probabilidad de atraso 72 horas antes").

Sala de trabajo 2: Mapeo de procesos y puntos de decisión — 60 min

• Diagramar paso a paso el proceso relacionado (entradas, salidas, decisiones).
• Identificar dónde una predicción podría cambiar una acción o decisión.

Sala de trabajo 3: Inventario de datos — 60 min

• Listar fuentes: planillas, CRM, ERP, logs, WhatsApp, documentos o sensores.
• Evaluar accesibilidad y calidad: frecuencia, formatos, históricos disponibles.
• Priorizar fuentes fáciles de extraer (CSV, API, base de datos).

Sala de trabajo 4: Criterios para elegir el primer caso — 30 min

Proponer y acordar criterios prácticos para seleccionar el caso piloto. Ejemplos:

• Impacto en decisiones diarias o en costos operativos.
• Disponibilidad de datos suficientes y accesibles.
• Capacidad de medir resultados sencillos durante el piloto.
• Riesgo bajo en caso de error (pruebas en paralelo, sin afectar clientes críticos).
• Compromiso del responsable para implementar cambios durante el piloto.

Al cierre: plan de pilotaje y entregables — 25 min

• Definir alcance del piloto (1 objetivo de predicción).
• Entregables: dataset inicial, métricas de evaluación, prototype de scoring y plan de integración mínima.
• Responsables, plazos y recursos necesarios (acceso a datos, soporte TI, usuarios de prueba).

Ejemplo concreto: predecir cancelaciones de reservas

Situación: una empresa con sistema de reservas pierde tiempo confirmando citas y reprogramando cupos. Pregunta del workshop: ¿podemos predecir qué reservas tienen alta probabilidad de cancelación en las próximas 48 horas?

Qué se mapea en el workshop: proceso de reservas, cuándo se confirma, canales de contacto (WhatsApp, correo, portal), qué datos quedan en el CRM o planilla y quién toma la decisión de reprogramar.

Fuentes de datos típicas: historial de reservas, mensajes de WhatsApp (meta-datos), registros de confirmación y cancelación, datos demográficos de clientes. Criterio para piloto: datos suficientes en los últimos 6 meses y posibilidad de enviar confirmaciones automáticas a quienes tengan alto riesgo de cancelar.

Qué esperar después del workshop

• Un documento de alcance del piloto con la pregunta de predicción, fuentes de datos y métricas de éxito.
• Un dataset inicial preparado para pruebas (sin necesidad de modelos complejos inmediatamente).
• Lista de integraciones mínimas: CRM, notificaciones (WhatsApp/email) y panel de control.
• Estimación de esfuerzo para un piloto (horas de desarrollo, acceso a datos, pruebas).

Decisiones de tecnología: ¿IA o automatización tradicional?

El workshop ayuda a evaluar si es necesario usar modelos de aprendizaje automático o si una regla simple o integración basta. Por ejemplo, automatizar recordatorios por WhatsApp puede resolver parte del problema sin analítica predictiva; en otros casos, un score predictivo mejora la priorización de acciones.

Rol de un socio tecnológico

Un socio tecnológico acompaña desde la detección hasta el piloto: facilita el workshop, valida la calidad de datos, propone la arquitectura mínima y desarrolla el piloto (integraciones, modelo y panel). Si quieres explorar estas etapas, en Corextec trabajamos con empresas para convertir oportunidades de inteligencia artificial en soluciones reales y sostenibles.

Revisa cómo podemos desarrollar soluciones a medida o contáctanos para coordinar un workshop:

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Recomendaciones prácticas antes del workshop

• Reúne ejemplos reales: planillas, extractos de CRM, captura de pantalla de procesos y 2 personas que operen el proceso.
• No busques un dataset perfecto; el objetivo es validar viabilidad.
• Define una métrica simple para evaluar el piloto (por ejemplo: reducción de reprogramaciones, tasa de aciertos del score, tiempo ahorrado por tarea).

Conclusión

Un workshop bien planteado transforma la idea abstracta de analítica predictiva en un piloto concreto: enfoque en una pregunta útil, revisión honesta de los datos y un plan de acción que mida resultados. Si quieres organizar un workshop en tu empresa para identificar el primer caso de analítica predictiva, podemos facilitar la sesión y apoyar el piloto hasta su integración operativa.