Control

De mirar numeros a controlar operaciones

Control es la capa que cierra el loop. No se trata de tener dashboards. Se trata de que los dashboards generen acciones. No se trata de medir KPIs. Se trata de que cuando un KPI se desvia, alguien sepa exactamente que hacer y lo haga a tiempo.

La diferencia entre reporting y control es la diferencia entre saber que algo paso y poder evitar que pase. Reporting es reactivo: miras los numeros del mes pasado y constatas lo que ya sucedio. Control es proactivo: monitorizas los numeros en tiempo real, detectas desviaciones temprano, y ejecutas intervenciones antes de que el problema escale.

Que hace Control

Control construye un sistema de control operacional completo: desde la definicion del arbol de KPIs hasta las intervenciones automaticas, pasando por alertas inteligentes y prediccion de tendencias.

Arbol de KPIs: Los KPIs no son una lista plana. Son un arbol con relaciones causales. El margen operativo depende del revenue y los costes. El revenue depende del volumen y el precio medio. El volumen depende de los leads y la conversion. El arbol de KPIs hace explicitas estas relaciones para que cuando algo se desvia arriba, puedas identificar rapidamente donde esta la causa abajo.

Alertas inteligentes: No todas las desviaciones son iguales. Una caida del 2% en el ticket medio puede ser normal. Una caida del 15% en un dia requiere atencion inmediata. El sistema de alertas distingue entre variacion normal y desviacion significativa, considerando estacionalidad, tendencias y contexto. Las alertas llegan a la persona correcta con la informacion necesaria para actuar.

Prediccion de tendencias: Machine learning aplicado a los datos operativos para predecir tendencias antes de que se materialicen. Si el volumen de pedidos esta decreciendo gradualmente, el sistema lo detecta antes de que sea visible en los informes mensuales. Si un patron de calidad se esta degradando, la alerta salta antes de que se convierta en un problema visible para el cliente.

Intervenciones automaticas: Para las desviaciones con respuesta conocida, el sistema puede ejecutar la intervencion automaticamente. Si el stock de un producto baja del minimo, se genera la orden de compra. Si un SLA esta en riesgo, se escalda al responsable. Si un workflow se ha atascado, se reactiva con la accion predefinida. El control loop se cierra sin intervencion humana donde es posible.

IA donde aporta: No usamos IA por usar IA. La usamos donde realmente mejora la capacidad de control. Deteccion de anomalias que un humano no veria. Correlaciones entre variables que no son obvias. Predicciones basadas en patrones historicos complejos. La IA amplifica la capacidad de control del equipo, no la reemplaza.

Por que importa

Sin Control, todo lo que construyen las capas anteriores genera informacion pero no genera accion. Puedes tener Visibility perfecta y Data impecable, pero si nadie actua cuando los numeros dicen que hay un problema, la informacion es inutil.

Control es donde la organizacion pasa de operar por inercia a operar por diseño. Donde las decisiones se toman con datos en lugar de con intuiciones. Donde los problemas se previenen en lugar de repararse.

Implementacion tipica

Control se implementa sobre los datos y dashboards que ya existen en las capas inferiores. El primer paso es diseñar el arbol de KPIs con la direccion, estableciendo las relaciones causales y los umbrales de alerta. En 2-3 semanas el sistema de control basico esta operativo: arbol de KPIs, alertas y dashboards de control.

Las capacidades predictivas y las intervenciones automaticas se añaden progresivamente a medida que el sistema acumula datos historicos suficientes para entrenar los modelos. El control loop se va cerrando cada vez mas: primero alerta, luego sugiere, finalmente ejecuta donde la confianza es alta.