¿Alguien está trabajando ya en dashboards conversacionales con IA generativa para sustituir los cuadros de mando tradicionales? Me interesa conocer enfoques donde el usuario pueda preguntar en lenguaje natural y la IA genere automáticamente métricas, insights y visualizaciones dinámicas en tiempo real. Y, sobre todo, ¿dónde recomendáis encontrar información técnica, arquitecturas, ejemplos reales o frameworks para implementar este tipo de soluciones?

En el camino de aprender analítica, es muy común sentir que nos perdemos en la técnica. A veces intentamos que Power BI resuelva problemas que deberían gestionarse mucho antes, y es ahí donde el sistema se vuelve un poco difícil de mantener. Para quienes están explorando cómo construir sus propios sistemas, les comparto el flujo que a mí me ayuda a mantener el orden y la tranquilidad. No es la única forma, pero es un camino que nos da mucha seguridad al trabajar: Fase 1: La base (Ingeniería de Datos) Aquí es donde preparamos el terreno para que los datos nos den confianza. - El origen (RAW): Documentar de dónde viene todo es el primer paso. Si guardamos reglas claras (como usar un file_sha256), nos aseguramos de que el sistema sea auditable. Es como llevar una buena bitácora de viaje. - La preparación (STG): Aquí convertimos el dato "crudo" en "usable". Limpiamos y organizamos, pero sin intentar resolver todo el negocio todavía. Vamos paso a paso. - La confianza (DQ): Antes de seguir, revisamos que todo cuadre. Si los inventarios tienen discrepancias, el sistema nos avisa. Tener este control previo nos da mucha paz mental. Fase 2: La mirada (Ingeniería de Decisiones) Aquí es donde todo el trabajo técnico cobra sentido y ayuda al negocio. - El diseño (DW): Aquí usamos el modelo estrella. Es una forma de organizar la información que el negocio entiende de forma natural (sucursales, productos, tiempos). Es nuestro mapa. - La claridad (Gold): Aquí definimos las métricas oficiales. Al tener un consenso, todos hablamos el mismo idioma y evitamos confusiones. El objetivo final de este flujo no es hacer una arquitectura compleja, sino que cuando abramos nuestro dashboard, podamos dejar de preguntarnos si el dato está bien y empezar a enfocarnos en qué decisión podemos tomar para mejorar. ¿En qué parte del proceso sienten que se les complica más mantener el orden? ¿Hay algún paso que les gustaría explorar con más calma?

Hoy estoy dedicando la mañana a pensar... y paseando me va mejor. Hay días que toca tomar distancia, mirar a vista de pájaro y ver cómo mejorar. Se me han ocurrido un montón de ideas para aportar valor y mejorar esta comunidad. Es un momento ideal para que compartas qué echas en falta en esta comunidad, que sobra y qué podemos mejorar. Te leo con atención.

Siempre analizamos lo que vendemos: cuánto, cuándo y a qué ritmo. Pero casi nunca miramos lo que no se vende… y, sobre todo, por qué. ¿Cuántos productos tenemos que apenas rotan? ¿Cuánto stock está parado sin generar valor? ¿Cuántas decisiones seguimos tomando basándonos solo en lo que funciona, ignorando lo que claramente no lo hace? Creo que ahí hay una oportunidad enorme. Analizar lo que no se vende no solo sirve para detectar problemas, sino para mejorar la rentabilidad, optimizar el stock y tomar decisiones más inteligentes: eliminar, ajustar, promocionar o incluso replantear la oferta. Más adelante compartiré un dashboard centrado en este enfoque para abrir debate y ver cómo lo estáis trabajando cada uno. ¿Alguien está incorporando este tipo de análisis en sus cuadros de mando? ¿Qué métricas o visuales utilizáis para identificar productos “muertos” o de baja rotación? Porque quizá el verdadero valor de un dashboard no está solo en explicar lo que pasa… sino en revelar lo que estamos pasando por alto.

Pregunta para la comunidad. Imagina que tienes que explicar a alguien qué hace bueno a un cuadro de mando. No hablo de gráficos bonitos. Hablo de algo que realmente sirva para decidir. ¿Cuál de estas tres cosas dirías que es más importante? 1️⃣ Buen modelo de datos 2️⃣ Métricas bien definidas 3️⃣ Preguntas de negocio bien planteadas Mi experiencia después de muchos proyectos es que la mayoría de dashboards fallan por la ¿¿¿??? lugo te la cuento 🙃. Tengo curiosidad por ver qué piensa la comunidad. 👉 ¿Cuál elegirías y por qué? PD: En la mentoría que estoy lanzando ahora trabajamos justo esto: empezar por las decisiones antes de abrir Power BI.