Presentación al Board: KPIs

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 30-45 minutos tendras:

✓ Diapositiva ejecutiva con resumen y mensajes clave
✓ Sección por KPI con variación, causa probable y acción recomendada
✓ Guion de presentación (notas del orador) y lista de visualizaciones

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Acceso a los datos del cierre financiero mensual en formato CSV/Excel o base de datos con permisos de lectura.

Obligatorio Instancia on‑premises del modelo IA o acceso a la alternativa cloud con un pipeline de anonimización configurado.

Recomendado Plantilla de plantilla de presentación corporativa (PowerPoint) y métricas históricas de al menos 6 meses.

Recomendado Persona de datos o controller asignado que pueda validar supuestos y asegurar la calidad del dato.

Transferencia internacional de datos: IA 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

Grupo IberiaLogística, sector logística y distribución — el problema real

El Board exige un cierre mensual claro y accionable, pero los informes actuales son extensos, tardan en generar y no enfatizan las variaciones críticas ni las acciones. La dirección tarda en identificar riesgos operativos y financieros reales a tiempo.

Con IA y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 30-45 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

IA
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: La IA procesa grandes volúmenes de datos y resume diferencias y tendencias que pasan desapercibidas en informes largos. Aplicada con reglas empresariales y control de datos permite obtener insights rápidos y consistentes para la toma de decisiones del Board.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Necesita un resumen ejecutivo mensual estandarizado y reproducible Quiere acelerar la preparación del Board manteniendo control de datos sensibles Busca priorizar acciones por impacto financiero y operativo	Cuando el cierre requiere análisis forense detallado que demanda investigación humana prolongada Si no dispone de datos limpios o consistentes para el periodo objetivo Si necesita modelización predictiva compleja o escenarios de estrés macroeconómico

Paso 01

Preparar y validar los datos del cierre

Reúna los ficheros del cierre mensual y valide integridad y consistencia. Este paso asegura que la IA trabaje sobre datos fiables y evita conclusiones erróneas.

1
Centralizar fuentes Consolide CSV, Excel o extracciones SQL en una carpeta controlada o en una tabla temporal. Nombre los archivos con fecha y versión para trazabilidad.
2
Validar KPIs básicos Compruebe que ingresos, costes, margen bruto, EBITDA y flujo coinciden con los registros del ERP. Corrija discrepancias antes de alimentar la IA.
3
Documentar supuestos Registre cambios contables, provisiones o eventos no recurrentes que afecten la comparativa mensual. La IA incorporará estas notas para evitar malinterpretaciones.

Checkpoint: Ficheros consolidados y validados; lista de supuestos documentada y accesible para el siguiente paso.

Paso 02

Configurar la ruta IA (on‑premises o cloud anonimizada)

Decida la ruta de ejecución: modelo local (máximo control) o cloud con anonimización (agilidad). Configure accesos y prueba la conexión con un subconjunto de datos.

1
Ruta on‑premises Despliegue el modelo en la infraestructura propia, asegure recursos CPU/GPU y permisos de acceso, y cargue los datos validados en el entorno seguro.
2
Ruta cloud con anonimización Implemente un pipeline que anonimice identificadores (clientes, contratos) y envíe solo métricas agregadas al servicio cloud. Registre hash y mapeo local para trazabilidad.
3
Prueba de extremo a extremo Ejecute un caso de prueba con datos de ejemplo para validar tiempo de respuesta, formato de salida y que no se filtra información sensible.

Checkpoint: Modelo accesible según la ruta elegida, pipeline de anonimización operando si corresponde, prueba de E2E validada.

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 [MES], [EMPRESA] y [DIVISION] 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 o en la API y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.

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

[MES]Mes del cierre que se reporta, formato 'YYYY-MM' o nombre del mes (ej: '2026-06' o 'junio 2026')

[EMPRESA]Nombre de la empresa o grupo (ej: Grupo IberiaLogística)

[DIVISION]División o área concreta (ej: Transporte Nacional, Comercial B2B, Finanzas Corporativas)

Prompt principal — Presentación al Board: KPIs Eres un asistente ejecutivo especializado en preparar presentaciones para el Board. Genera una presentación ejecutiva del cierre financiero del mes indicado con las siguientes instrucciones estrictas. Contexto: [EMPRESA], División: [DIVISION], Mes: [MES]. Datos fuente: asume que dispone de las métricas estándar de cierre (Ingresos, Costes, Margen Bruto, EBITDA, Cash Flow, Variación vs presupuesto y vs periodo anterior). Producción: entrega un output estructurado y listo para convertir en PowerPoint, con las secciones exactas y el nivel ejecutivo requerido por un CEO y CFO. Formato de salida: JSON con claves: title, executive_summary (máx. 6 frases), slides (array). Cada slide debe incluir: slide_title, bullet_points (5-8 bullets claros), visual_suggestion (tipo de gráfico y ejes), data_highlight (la cifra o variación clave), speaker_notes (3-5 frases con mensaje oral), risk_statement (1 frase) y recommended_action (1-2 acciones concretas con responsable y plazo: e.g., CFO / 30 días). Estructura mínima: 1) Portada con título y mensajes clave; 2) Executive summary (1 slide); 3) KPIs principales: una slide por KPI prioritario (Ingresos, EBITDA, Cash Flow, Margen); 4) Variaciones significativas y causas (con prioridad por impacto financiero); 5) Acciones recomendadas y decisiones requeridas; 6) Riesgos y seguimiento. Reglas de redacción: tono ejecutivo, frases cortas, sin jerga técnica innecesaria, prioriza impacto económico y decisiones. Incluye además: a) una tabla breve con supuestos y eventos no recurrentes; b) lista de 3 preguntas esperadas del Board con respuestas en 1-2 frases; c) una sección técnica breve que explique si los datos han sido anonimizados para la ruta cloud y la trazabilidad para reconstruir el informe en on‑premises. Si detectas variaciones mayores a ±5% respecto al presupuesto o a periodo anterior, marca como 'ALTA PRIORIDAD' y propone una acción inmediata. Devuelve además un resumen de 3 mensajes clave para el CEO y 3 bullets de seguimiento para el comité financiero. Entrega todo en castellano, en un JSON limpio listo para transformarse a diapositivas.

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

Paso 04

Iterar y refinar para el Board

Revise el borrador, ajuste foco y tono, y genere la versión final lista para el Board. Use los prompts de iteración para afinar detalle y prioridades.

1
Validar con Controller Compare cifras clave con el controller y ajuste notas de supuestos. Correcciones menores deben incorporarse antes de la versión final.
2
Generar arte final Exporte las diapositivas a PowerPoint con la plantilla corporativa y prepare una versión PDF para distribución previa al Board.

Checkpoint: Presentación final validada, notas del orador listas y versión distribuible preparada.

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. "Reescribe las secciones de KPIs y Variaciones usando los datos adjuntos. Prioriza las tres variaciones con mayor impacto financiero y añade cálculo del impacto en EBITDA en euros. Mantén formato slide y añade responsable propuesto para cada acción."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Genera dos versiones: 1) Resumen ejecutivo de una página (máx. 6 bullets) y 2) Documento ampliado con análisis por KPI y anexos de datos. Mantén consistencia en mensajes clave."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Convierte el contenido al tono solicitado: 'conciso y directo para Board' o 'detallado para Comité Financiero'. Reduce o amplía las notas del orador según el objetivo."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Proporciona una versión de una slide con 3 mensajes clave para el CEO, 3 decisiones requeridas y una recomendación prioritaria con responsable y plazo."

Resultado

Que vas a obtener

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

Ejemplo de output — Grupo IberiaLogística, sector logística y distribución

Estructura del output

El prompt produce un JSON con: portada, executive_summary y una lista de slides. Cada slide contiene título, bullets, sugerencia de visual (tipo de gráfico y ejes), cifra clave, notas del orador, riesgo y acción recomendada con responsable y plazo. Adicionalmente incluye supuestos, preguntas esperadas y una sección de trazabilidad/anonimización.

Senales de un buen output

El output identifica explícitamente las 3 variaciones de mayor impacto
Incluye acciones con responsable y plazo para cada riesgo crítico
Provee notas del orador claras para cada slide
Contiene una sección de trazabilidad y estado de anonimización

Senal de que el output es bueno: Existen acciones priorizadas para las variaciones >±5% con responsable y plazo

Costes

Inversion y retorno

300$ IA4PDG Enterprise / mes

15-30 min por ejecución Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: El tiempo ahorrado en preparación y la mayor calidad de decisión reducen ciclos de revisión y permiten actuar antes en riesgos financieros, acelerando la toma de decisiones y potencialmente evitando pérdidas. Un único ajuste oportuno en gastos operativos puede cubrir el coste mensual si evita una desviación material.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
El modelo devuelve cifras inconsistentes	Datos no consolidados o versiones múltiples del fichero de cierre	Verifique la versión del fichero fuente, use el archivo consolidado y vuelva a ejecutar; documente la versión de datos en la respuesta.
Salidas con información personal identificable (PII)	Pipeline de anonimización no aplicado en ruta cloud	Active el proceso de anonimización antes de enviar datos al servicio cloud; reenviar sólo métricas agregadas.
Respuesta incompleta o truncada	Límite de tokens o timeout en la ejecución	Divida la petición en bloques (resumen ejecutivo primero, slides por KPI después) o incremente el límite de tokens si es posible.
Tono inapropiado para el Board	Prompt inicial no especifica tono ejecutivo	Use el prompt de iteración 'Adaptar el tono' solicitando 'conciso y directo para Board' y regenere la salida.
Divergencia entre gráfico sugerido y datos	Falta de metadatos sobre dimensión temporal o granularidad	Proporcione la granularidad temporal y las series esperadas; solicite gráfico alternativo en el prompt de iteración.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con IA en modo avanzado

El modo agente permite orquestar múltiples tareas: extraer datos, ejecutar verificaciones y generar la presentación en varios pasos automatizados. Es útil para pipelines repetibles que integran validación, anonimización y generación de entregables.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Conectar al origen de datos y extraer el cierre mensual
2
Ejecutar validaciones automáticas (consistencia, totales, supuestos)
3
Anonimizar o transformar los datos según la ruta seleccionada
4
Generar la presentación y enviar versión preliminar al controller para aprobación

Actúa como agente de orquestación. 1) Conecta y extrae los datos del cierre de [EMPRESA] para [MES] y [DIVISION]. 2) Ejecuta validaciones: totales coincidentes, variaciones mayores al 1% y checks de integridad. 3) Si la ruta es cloud, anonimiza identificadores (hash) manteniendo mapeo local cifrado. 4) Llama al motor IA para generar la presentación con el prompt ejecutivo provisto y guarda el JSON resultante en la ubicación especificada. Reporta paso a paso con logs y marca cualquier discrepancia para intervención humana.

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Es especialmente valioso cuando el proceso debe repetirse cada mes y se requiere trazabilidad, validación automática y reducción de intervención manual.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

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

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Para sacarle mas partido: Establezca una revisión de 15 minutos con el controller antes de enviar al Board para validar supuestos críticos y aprobar la versión final; automatice esa validación en el agente si es posible.

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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