Controlling Financiero con Make y Copilot

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 40-75 minutos tendras:

✓ Informe ejecutivo de KPIs financieros listo para Comité
✓ Escenario en Make que automatiza ingesta, análisis y alertas
✓ Prompts refinables para auditoría y seguimiento mensual

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Cuenta activa de Copilot con acceso a capacidad de prompts y carga de archivos.

Obligatorio Acceso a Make (Make.com) con permisos para crear escenarios y conectar APIs o cargar archivos CSV/Excel.

Recomendado Exportación de datos financieros en CSV o API de ERP (contabilidad, facturación) con campos de fecha, cuenta, importe, centro de coste.

Recomendado Plantilla de KPI financieros definida (EBITDA, cash flow operativo, DSO, DPO, burn rate) para priorizar análisis.

Transferencia internacional de datos: Copilot 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

NavalTech Logistics S.A., sector transporte y logística — el problema real

La dirección financiera recibe reportes mensuales tardíos y no estructurados; la toma de decisiones ante desviaciones críticas llega con retraso. No existe automatización para alertas de liquidez ni recomendaciones de acción.

Con Copilot y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 40-75 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

Copilot
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: Copilot sintetiza grandes volúmenes de datos en lenguaje ejecutivo y propone acciones concretas. Su capacidad para producir salidas estructuradas facilita la orquestación en Make. Además, mejora con iteraciones y variables del negocio, generando recomendaciones accionables en pocos minutos.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
necesitas reportes ejecutivos periódicos y alertas automatizadas quieres transformar CSV/API en análisis con causas raíz y plan de acción quieres integrar análisis con acciones operativas (reclasificar partidas, enviar email, crear tickets)	cuando los datos financieros carecen completamente de estructura o están incompletos en más del 50% cuando la prioridad es modelización estadística avanzada fuera del alcance de prompts ejecutivos cuando solo necesitas visualizaciones ad-hoc sin necesidad de automatización

Paso 01

Preparar datos y definir KPIs

Recolecte y estandarice los datos financieros que usará el flujo en Make. Definir con claridad los KPIs prioritarios evita outputs genéricos y facilita las recomendaciones de Copilot.

1
Exportar movimiento contable Genere un CSV desde su ERP o contabilidad con columnas: fecha, cuenta, descripción, importe, centro_coste, moneda. Este formato permite aggregación por periodo y centro.
2
Crear una hoja de referencia de KPIs Documente fórmulas y objetivos para EBITDA, flujo operativo, DSO, DPO y variación respecto a presupuesto. Incluya umbrales de tolerancia para alertas.
3
Validar calidad de datos Revise duplicados, registros sin fecha o sin importe. Corrija o marque registros para excluir del análisis, ya que datos inválidos distorsionan las recomendaciones.

Checkpoint: CSV estandarizado disponible y una lista priorizada de KPIs con umbrales establecidos.

Paso 02

Configurar escenario en Make

Cree un escenario en Make que ingeste el CSV o llame a la API, normalice datos y llame a Copilot para análisis. Este paso garantiza que el flujo sea repetible y desencadene acciones automáticas.

1
Crear trigger de ingesta Configure un módulo para leer CSV desde almacenamiento (Google Drive, S3) o conecte la API del ERP. Establezca frecuencia (diaria, semanal, mensual) según necesidad.
2
Normalizar y transformar Use módulos de transformación en Make para mapear columnas, convertir monedas y agregar dimensiones (centro de coste, región). Añada campos calculados requeridos por Copilot.
3
Invocar Copilot con payload estructurado En el siguiente módulo, envíe a Copilot un JSON con metadatos, muestras de filas y KPIs solicitados. Mantenga el payload por debajo de límites de carga y priorice columnas clave.

Checkpoint: Escenario en Make capaz de ejecutar la ingesta, transformación y llamada a Copilot en un flujo automatizado.

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

[EMPRESA_NOMBRE]Nombre de la empresa tal como debe aparecer en el informe (ej: NavalTech Logistics S.A.)

[PERIODO]Rango temporal a analizar (ej: 2026-01 a 2026-03 o Marzo 2026)

[FUENTE_DATOS_CSV]Ruta o descripción del CSV enviado (ej: /drive/contabilidad/marzo_2026.csv) y confirmar que incluye columnas clave

Prompt principal — Controlling con Make y Copilot Eres un asistente ejecutivo especializado en controlling financiero. Recibirás datos estructurados y parámetros; genera un informe ejecutivo, un análisis de desviaciones, causas raíz y un plan de acción operativo para activar en Make. Datos: empresa: [EMPRESA_NOMBRE]; periodo analizado: [PERIODO]; formato de datos: [FUENTE_DATOS_CSV] (incluye columnas: fecha, cuenta, descripcion, importe, centro_coste, moneda). Objetivos: 1) Resumen ejecutivo de máximo 6 líneas con los hallazgos críticos y cifras clave en [MONEDA]; 2) Tabla de KPIs priorizados (EBITDA, flujo operativo, DSO, DPO, burn rate) mostrando valor actual, objetivo, variación absoluta y %; 3) Identificación de hasta 5 desviaciones significativas con explicación cuantitativa y probable causa raíz; 4) Recomendaciones operativas concretas y ordenadas por prioridad para corregir las desviaciones, cada una con impacto esperado, responsable sugerido y urgencia (alta/media/baja); 5) Lista de acciones automáticas sugeridas para implementar en Make, descritas paso a paso (trigger, transformaciones, condiciones, destinatarios de alertas, payloads de ejemplo); 6) Reglas de negocio para generar alertas (ej: EBITDA < [UMBRAL_ALERTA] o DSO > 75 días) y texto de notificación ejecutiva para correo y SMS; 7) Riesgos y controles a verificar antes de ejecutar acciones automáticas; 8) Requerimientos de entrada y supuestos del análisis; 9) Recomendación de próxima consulta al modelo (3 prompts de seguimiento: pedir desagregación por centro de coste, simular impacto de ajuste X, generar plan de liquidez a 90 días). Formato de salida: JSON con claves: resumen_ejecutivo, tabla_kpis, desviaciones, recomendaciones, acciones_make, reglas_alerta, riesgos_controles, supuestos, prompts_seguimiento. Usa lenguaje ejecutivo, numeración clara y evita ambigüedades. Si detectas datos incompletos, indica exactamente qué filas o campos faltan con ejemplos y sugiere correcciones. Mantén el análisis limitado al periodo [PERIODO] y expresa todos los importes en [MONEDA].

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

Paso 04

Iterar, automatizar acciones y desplegar

Valide el output, aplique iteraciones para afinamiento y configure acciones automáticas en Make (notificaciones, re-clasificación, generación de tareas). La iteración mejora la relevancia ejecutiva.

1
Validar recomendaciones con control financiero Compare las causas raíz y acciones propuestas con el equipo contable para evitar actuaciones indebidas. Documente decisiones y excepciones.
2
Configurar acciones en Make Asigne módulos en Make para enviar alertas por correo, crear tickets en gestor interno o ajustar presupuestos en el sistema, según la recomendación aprobada.

Checkpoint: Flujo automatizado activo con validaciones, alertas y generación de tareas o correos según umbrales definidos.

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. "Limita el análisis a los centros de coste [CENTROS] y recalcula solo los KPIs: EBITDA y flujo operativo. Aplica además el umbral de alerta EBITDA < [UMBRAL_ALERTA] y prioriza recomendaciones que impliquen ahorro anual > [AHORRO_MIN]. Devuelve sólo desviaciones con impacto económico superior a [MONTO_MIN]."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Reformula el informe para la audiencia: SI 'Comité de Dirección' => resumen ejecutivo de 3 líneas y 5 bullets de acción inmediata. SI 'Equipo Financiero' => incluir tablas detalladas por cuenta y reconciliación de importes con ejemplos de filas problemáticas."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reescribe el informe en tono más directo y prescriptivo, orientado a acción inmediata; cada recomendación debe incluir responsable, plazo (días) y criterio de éxito cuantificable."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Genera una versión ejecutiva en una página con: titular de situación financiera, tres riesgos clave, tres decisiones propuestas con estimación de impacto en [MONEDA], y un call-to-action claro para el Comité."

Resultado

Que vas a obtener

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

Ejemplo de output — NavalTech Logistics S.A., sector transporte y logística

Estructura del output

El prompt produce un JSON con claves cerradas: resumen_ejecutivo (texto breve), tabla_kpis (lista de objetos KPI), desviaciones (lista con cuantificación y causa), recomendaciones (lista priorizada), acciones_make (pasos operativos para Make), reglas_alerta, riesgos_controles, supuestos y prompts_seguimiento. Cada sección debe ser concisa y accionable.

Senales de un buen output

Resumen ejecutivo con cifras exactas y referencias al periodo
Tabla de KPIs con valores, objetivos y % de variación
Desviaciones identificadas con cálculo y causa probable
Acciones Make descritas paso a paso y listas para implementar

Senal de que el output es bueno: El informe incluye cifras verificables, una causa raíz por desviación y pasos concretos para automatizar en Make.

Costes

Inversion y retorno

60$ Copilot Business / mes

3-12 min por ejecución (depende de tamaño del payload) Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: Automatizar el controlling reduce tiempos de preparación de informes y acelera la toma de decisiones ante desviaciones, lo que puede minimizar costes por inacción y mejorar la liquidez. Una implementación básica suele rentabilizarse en meses por ahorro en horas de analista y reducción de riesgos financieros.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
Respuesta genérica sin cifras	Payload enviado a Copilot no incluía suficientes muestras de datos o KPIs definidos	Reenviar prompt incluyendo un extracto de 10-20 filas representativas y la lista de KPIs con fórmulas.
Errores en la conversión de moneda	Falta el campo moneda o no se especificó la moneda de salida	En Make, convierta importes a [MONEDA] antes de enviar y añada la columna 'moneda' al CSV; en el prompt indique explícitamente la moneda de salida.
Make falla al ejecutar el módulo de Copilot	Límite de tamaño del payload excedido o formato JSON inválido	Reducir muestra enviada, usar resumen estadístico y adjuntar solo muestras de filas; validar JSON con un validador antes de enviar.
Recomendaciones imposibles de automatizar	Falta información sobre sistemas destino o permisos insuficientes	Proporcione en el prompt las APIs o endpoints objetivo y las credenciales/alcance; pedir acciones alternativas que no requieran permisos elevados.
Alertas excesivas (falsos positivos)	Umbrales muy ajustados o datos con ruido	Ajuste umbrales, añada condiciones de persistencia (ej: anomalía sostenida 2 periodos) y filtre datos atípicos antes de evaluarlos.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con Copilot en modo avanzado

En modo agente, Copilot puede mantener estado, ejecutar tareas encadenadas y gestionar flujos iterativos con acceso a archivos y APIs. Use este modo para supervisar pipelines largos, validar múltiples escenarios y ejecutar acciones condicionadas desde Make con seguimiento de resultados.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Definir el alcance del agente: KPIs a vigilar, umbrales y permisos de ejecución
2
Conectar en Make el agente para recibir payloads periódicos y mantener logs de ejecución
3
Permitir al agente proponer y ejecutar acciones autorizadas (solo después de validación) como envío de correos o creación de tareas
4
Configurar reportes de seguimiento automáticos y puntos de control humano para decisiones críticas

Actúa como agente ejecutivo para controlling financiero de [EMPRESA_NOMBRE]. Mantén estado de los últimos tres informes, compara KPIs period a period, y cuando detectes desviaciones que superen [UMBRAL_ALERTA] o riesgos de liquidez, propone hasta 3 acciones automáticas y prepara el payload para Make. Para cada acción, genera: trigger recomendado, módulo Make necesario, transformación de datos, condición para ejecución, destinatarios y texto de notificación. Espera confirmación humana si el impacto estimado excede [MONTO_MAX_CONFIRMACION]. Mantén un registro de decisiones y resultados en formato JSON para auditoría.

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Úsalo cuando quieras supervisión continua, ejecuciones condicionadas automáticas y trazabilidad de decisiones que requieren seguimiento y auditabilidad.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

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

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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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