Tarea 5b: Informe de auditoría web con ChatGPT Business

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 45-60 minutos tendras:

✓ Informe ejecutivo en formato cliente listo para presentar
✓ Lista priorizada de acciones con impacto y esfuerzo estimado
✓ Anexos técnicos y checklist para el equipo de desarrollo

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Acceso a métricas web recientes: Google Analytics / GA4, Search Console, datos de Lighthouse o SpeedCurve.

Obligatorio URL principal del sitio y credenciales de acceso (si se requiere revisar entornos restringidos).

Recomendado Exportaciones CSV de eventos clave: conversiones, embudos y principales páginas por tráfico.

Recomendado Informes de uptime, scan de seguridad o listados de tickets técnicos recientes.

Transferencia internacional de datos: ChatGPT procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.

El caso

ModaXpress SL, sector comercio minorista online — el problema real

ModaXpress observa caída de conversión en móvil y quejas del equipo de ventas por inconsistencias en la información de producto. La dirección necesita un informe profesional para justificar inversión en mejoras UX y rendimiento.

Con ChatGPT y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 45-60 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

ChatGPT
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: ChatGPT sintetiza datos heterogéneos en lenguaje ejecutivo y genera listas prioritarias accionables. Su capacidad para estructurar entregables y producir resúmenes adaptados al público directivo facilita la toma de decisiones rápidas y justificadas.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Cuando necesitas un informe cliente-profesional a partir de datos y auditorías técnicas Al preparar una propuesta de inversión en rendimiento o experiencia de usuario Cuando hay que priorizar acciones por ROI estimado y coste de implementación	Cuando no dispones de datos básicos del sitio (tráfico, métricas de rendimiento) Para diagnósticos que requieren pruebas manuales en entornos cerrados sin acceso Para reemplazar auditorías de seguridad profundas que requieren herramientas especializadas y certificación

Paso 01

Recopilar datos clave

Reúne todas las fuentes de datos que sustentarán el informe: analítica, rendimiento, accesibilidad y seguridad. Sin datos fiables el informe será especulativo.

1
Exportar métricas de analítica Genera exportaciones CSV de sesiones, conversiones y embudos para el período [PERIODO]. Incluye segmentación por dispositivo y origen de tráfico.
2
Ejecutar pruebas de rendimiento Obten informes de Lighthouse o SpeedCurve para las principales URLs ([URL] y páginas de producto). Guarda resultados JSON/HTML para anexos.
3
Recopilar errores y tickets Compila los tickets técnicos recientes y las incidencias reproducibles en staging/producción. Estos sirven para la sección de riesgos y dependencias.

Checkpoint: Tienes archivos CSV/JSON/HTML con métricas de tráfico, rendimiento y un listado de tickets/incidencias listo para adjuntar.

Paso 02

Definir objetivo y audiencia del informe

Clarifica qué espera el público objetivo (Comité de Dirección, cliente, equipo técnico) y el objetivo del informe. Esto condicionará el tono y la profundidad.

1
Establecer objetivo principal Describe claramente si el objetivo es justificar inversión, documentar problemas o priorizar quick wins. Ej: 'Reducir tasa de abandono móvil un 15% en 6 meses'.
2
Identificar audiencia Asigna destinatarios: Comité de Dirección (resumen ejecutivo), Product Owner (acciones priorizadas), Equipo de Desarrollo (tareas técnicas).
3
Determinar alcance Define si la auditoría cubre todo el dominio, secciones específicas o solo la experiencia móvil para concentrar el análisis.

Checkpoint: Documento corto que especifica objetivo, audiencia y alcance que se incluirá en la portada del informe.

Paso 03

Ejecutar el prompt principal

Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo.

1
Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
2
Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
3
Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.

Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales

[NOMBRE_EMPRESA]Nombre legal o comercial de la empresa cliente (ej: ModaXpress SL)

[URL]URL principal del sitio a auditar (ej: https://www.modaxpress.com)

[PERIODO]Rango de fechas del análisis (ej: 01-01-2026 a 30-04-2026)

Prompt principal — Informe de auditoría web Eres un consultor senior en auditoría web y redactarás un informe completo, profesional y listo para presentar al cliente basado en los datos adjuntos. Cliente: [NOMBRE_EMPRESA]. URL analizada: [URL]. Periodo de análisis: [PERIODO]. Objetivo del informe: resumir hallazgos técnicos, de negocio y UX, priorizar recomendaciones y generar un plan de implementación con estimaciones de esfuerzo e impacto. Estructura obligatoria: 1) Portada con objetivo, audiencia y resumen ejecutivo (máx. 250 palabras); 2) Metodología y fuentes de datos (lista de archivos y tests utilizados); 3) Resultados clave cuantitativos (métricas principales: tráfico, conversiones, Core Web Vitals, tiempo de carga, errores 4xx/5xx); 4) Hallazgos por área: rendimiento, SEO técnico, arquitectura de la información, experiencia móvil, accesibilidad y seguridad; para cada hallazgo incluir: descripción, evidencia (métrica o captura), gravedad (Alta/Media/Baja) y propietario recomendado; 5) Recomendaciones priorizadas: tabla con acción, responsable, impacto estimado (alto/medio/bajo), esfuerzo estimado (horas o sprints), y prioridad (Alta, Media, Baja) usando criterio impacto/esfuerzo; 6) Plan de implementación por fases (Quick Wins: 0-4 semanas, Medio plazo: 1-3 meses, Largo plazo: 3-6 meses) con hitos y riesgos; 7) Estimación de beneficios comerciales (impacto en conversión o ingresos con supuestos); 8) Anexos: datos brutos, resultados Lighthouse, lista de tickets relevantes. Entregable: 1) Informe técnico y ejecutivo en texto listo para exportar a PDF; 2) Resumen ejecutivo de una página separado; 3) Lista de tareas técnicas con acceptance criteria y estimación en horas. Prioriza claridad para público directivo y precisión para equipo técnico. Si falta algún dato crítico, solicita exactamente qué valores o archivos necesitas indicando formato y ejemplo. Usa lenguaje ejecutivo, evita ambigüedades y proporciona tablas y bullet points para las secciones de recomendaciones y plan de implementación.

Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.

Paso 04

Iterar y optimizar el informe

Refina el documento para ajustar tono, incluir datos adicionales o convertir recomendaciones en tickets ejecutables. Usa prompts de iteración para mejorar precisión o nivel de detalle.

1
Solicitar priorización por ROI Pide al modelo que calcule prioridad en función de impacto estimado y esfuerzo (matriz Impacto/Esfuerzo o RICE).
2
Convertir recomendaciones en tickets Pide desgloses técnicos con acceptance criteria y tiempo estimado para que el equipo de desarrollo cree tickets en su gestor.

Checkpoint: Tienes versión final del informe, una versión ejecutiva (1 página) y una lista de tasks/tickets detallados para desarrollo.

Iteracion

Prompts para refinar el output

Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

Hacer el output más específico

cuando el output es demasiado genérico. "Toma el informe anterior y hazlo más específico usando los siguientes datos adicionales: [INCLUIR_CSV_ANALYTICS], [PRINCIPALES_PAGINAS], [MECANISMOS_DE_CONVERSION]. Añade métricas concretas y ejemplos numéricos en cada hallazgo y recalcula prioridades si cambia la evidencia."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Reescribe el informe manteniendo la misma estructura pero ajusta el nivel de detalle a 'resumen ejecutivo' o 'detalle técnico'. Si eliges 'resumen ejecutivo' reduce cada sección a 2-3 bullet points; si eliges 'detalle técnico' añade checklist técnico y comandos/tests reproducibles."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reescribe el informe con un tono más formal y conciso para Comité de Dirección, manteniendo todas las recomendaciones técnicas en anexos separados. Elimina tecnicismos en el cuerpo principal y conserva un anexo técnico con terminología precisa."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Genera una versión ejecutiva de una página que incluya: 1) Problema principal; 2) 3 hallazgos críticos con evidencia numérica; 3) 3 recomendaciones prioritarias con coste estimado y beneficio proyectado; 4) Llamada a la acción clara para la aprobación de inversión."

Resultado

Que vas a obtener

Este es el tipo de output que genera ChatGPT con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

Ejemplo de output — ModaXpress SL, sector comercio minorista online

Estructura del output

El output debe entregarse como: 1) Portada y resumen ejecutivo; 2) Metodología y fuentes; 3) Hallazgos por área con evidencia y gravedad; 4) Recomendaciones priorizadas y plan de implementación; 5) Estimación de impacto y anexos con datos brutos. Cada sección debe poder separarse para distintos destinatarios.

Senales de un buen output

Resumen ejecutivo claro con métricas clave
Recomendaciones con prioridad y estimación de esfuerzo
Evidencia cuantitativa (métricas, resultados Lighthouse, CSVs) adjunta o referenciada
Tareas técnicas con acceptance criteria y estimación de horas

Senal de que el output es bueno: El informe contiene un resumen ejecutivo accionable y una tabla priorizada de recomendaciones con impacto y esfuerzo estimado.

Costes

Inversion y retorno

30$ ChatGPT Business / mes

45 minutos por ejecución (preparación + iteraciones) Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: Un informe bien estructurado acorta la toma de decisiones y reduce el tiempo de implementación al priorizar acciones de alto impacto. Justificando la inversión, una mejora del 10–15% en conversión móvil puede cubrir el coste de la herramienta y el proyecto en semanas.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
El modelo pide datos que ya proporcionaste	Variables o archivos no fueron incluidos literalmente en el prompt o fueron nombrados distinto	Verifica nombres de archivos y vuelve a enviar el prompt incluyendo una lista exacta de archivos y sus nombres; usa la misma nomenclatura entre herramientas.
Recomendaciones demasiado técnicas sin versión ejecutiva	No se especificó audiencia ni objetivo en el prompt	Reenvía el prompt indicando explícitamente la audiencia: 'Comité de Dirección' y solicita una versión ejecutiva separada.
Prioridades inconsistentes con las métricas	Falta de datos cuantitativos para calcular impacto/esfuerzo	Proporciona exportaciones CSV de conversiones y tiempos de carga por página y pide recalcular prioridades con esos datos.
Output demasiado largo o repetitivo	Indicaciones de formato no fueron claras	Solicita un resumen ejecutivo de 200–250 palabras y especifica límites por sección (ej: 'Hallazgos: máx. 5 bullets cada uno').
Faltan anexos técnicos o resultados de Lighthouse	No se adjuntaron los archivos JSON/HTML o no se indicó su inclusión	Adjunta los archivos relevantes y vuelve a solicitar al modelo que incluya un anexo con los resultados y enlaces a los archivos.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con ChatGPT en modo avanzado

En modo agente/avanzado, configura ChatGPT para acceder y consultar múltiples fuentes (archivos subidos, APIs internas o herramientas de auditoría) y ejecutar pasos secuenciales. Esto permite automatizar la recolección de datos, ejecutar pruebas y consolidar resultados en el mismo flujo.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Conectar fuentes: subir CSVs de analítica, JSON de Lighthouse y dar acceso a Search Console si está disponible
2
Ejecutar tests automáticos: lanzar Lighthouse/SpeedCurve/accTest para páginas seleccionadas
3
Consolidar resultados: agrupar métricas y generar tablas de comparación y tendencias
4
Generar entregables: producir informe ejecutivo, plan de implementación y tickets técnicos

Actúa como agente de auditoría web. Paso 1: confirma recepción de los siguientes archivos: [CSV_ANALYTICS], [JSON_LIGHTHOUSE], [LIST_TICKETS]. Paso 2: ejecuta un análisis comparativo de rendimiento y conversión para [URL] en [PERIODO], identificando las 5 páginas con mayor potencial de mejora. Paso 3: genera un informe ejecutivo y un paquete técnico: tabla de priorización (impacto/esfuerzo), 3 quick wins con instrucciones técnicas paso a paso y un anexo con los resultados de Lighthouse. Si falta cualquier archivo, solicita exactamente el nombre y formato. Entrega todo en texto estructurado y tablas compatibles con exportación a CSV.

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Valioso cuando hay múltiples fuentes de datos que integrar automáticamente (CSV, JSON, APIs) y se requiere un flujo repetible para auditorías periódicas o informes programados.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

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Para sacarle mas partido: Después de obtener la versión final, conviértela en un tablero de seguimiento (ej: en Asana o Jira) con las tareas priorizadas y métricas de éxito para medir el impacto tras 4–8 semanas.

Alternativa segura

Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

Modelos recomendados

Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.

Plataformas de despliegue

Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.

Infraestructura minima

Para un modelo de 70B parametros en produccion:

GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

RAM: 128GB minimo.

Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.

Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.

Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

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