Dónde trabajamos
Usamos el mismo método de analítica de datos en todos los sectores, pero cada uno hace preguntas distintas. Estos son los cuatro en los que podemos ayudar rápido, porque ya entendemos las decisiones que se toman en ellos. Si el tuyo no está aquí, haríamos más preguntas primero.
Nuestro asistente de IA te pregunta por tu proyecto y te puede armar un plan gratis.
Servicios financieros Por aquí empezamos
Firmas pequeñas: asesores independientes, prestamistas, agencias de seguros, despachos contables y traders independientes. Los números semanales (reportes para clientes, embudo de ventas, exposición, renovaciones) suelen vivir en hojas de cálculo que alguien rehace a mano cada mes, aunque tiene cosas mejores que hacer.
Primeros proyectos típicos: un paquete de reportes para clientes que se arma solo y te devuelve los dos días al mes que hoy se te van en armarlo; un tablero que muestra juntos el embudo de ventas y las renovaciones; una conciliación que deja de ser manual.
En este sector los datos suelen estar limpios y las obligaciones de reporte son reales, así que lo que duele es la repetición y las fechas límite, más que los números desordenados. Los sistemas suelen ser un CRM, un portal del custodio o de la aseguradora que exporta según su propio calendario, y una herramienta de gestión del despacho que no se comunica con ninguno de los dos.
Empezamos preguntando qué reporte tiene una fecha límite. Una fecha límite es lo que hace que la automatización se pague sola de inmediato.
Ofrecemos herramientas de analítica, automatización e investigación. No ofrecemos asesoría de inversión, señales ni gestión de portafolios.
Por eso también nuestra investigación de trading vive en el Quant Lab como método y educación, nunca como recomendaciones.
Para las firmas con obligaciones regulatorias, trabajamos dentro de tus sistemas y bajo tus reglas, con un acuerdo de confidencialidad firmado antes de compartir cualquier dato.
Manufactura
Los números que importan son la producción, la calidad y los tiempos muertos. Aquí una pequeña mejora en el pronóstico se paga sola en poco tiempo, porque el costo de equivocarse se ve en horas de máquina y en fletes urgentes.
Primeros proyectos típicos: pronóstico de demanda para las principales líneas de producto, expresado como un rango; un programa de producción que respeta las restricciones con las que trabaja la planta; una sola pantalla que muestra si esta semana va bien mientras todavía hay tiempo de cambiarla.
Lo difícil aquí es que los datos útiles suelen estar en las máquinas y en la cabeza de las personas, fuera de cualquier sistema del negocio, y los tiempos estándar del ERP dejaron de coincidir con la realidad hace años.
Nuestra primera pregunta es para qué está optimizado hoy tu programa de producción: producción, entregas a tiempo o mantener ocupada una máquina en particular. Esas metas tiran en direcciones distintas, y la mayoría de los talleres nunca ha tenido que decir cuál gana.
Logística
Las decisiones son de demanda, rutas e inventario, y aquí el costo de equivocarse es inusualmente fácil de medir, porque un faltante, un camión medio vacío y un día extra de inventario tienen cada uno su precio.
Primeros proyectos típicos: puntos de reorden calculados con cuánto varían los tiempos de entrega de tus proveedores; un tablero que muestra qué se va a agotar antes de la próxima ventana de entrega; la asignación entre ubicaciones cuando no alcanza para todos.
En logística, la dificultad es la variabilidad de los tiempos de entrega. Un tiempo de entrega promedio esconde las dos semanas del año que causan los faltantes, y un inventario de seguridad calculado con ese promedio falla por los dos lados: casi todo el año te sobra, y justo en esas semanas no te alcanza.
Lo primero que te preguntaríamos es qué tan tarde llegan tus proveedores cuando llegan tarde. Hablamos del peor caso, no del promedio, porque un punto de reorden debería construirse a partir de esa distribución.
Servicios profesionales
Utilización, embudo de ventas y margen por cliente, normalmente repartidos en tres herramientas que se compraron cada una para resolver un solo problema. Muchas veces, la única forma de responder «¿qué clientes son rentables?» es que alguien pase una mañana en una hoja de cálculo.
Primeros proyectos típicos: la utilización y las horas que no se facturan, visibles cada mes sin armarlas a mano; una vista de rentabilidad por cliente que sigue funcionando aunque alguien esté de vacaciones; paquetes de reportes mensuales que se arman solos.
Aquí el problema es más de definiciones que técnico. Dos personas de la misma firma muchas veces entienden cosas distintas por «utilización», así que el número se discute cuando debería usarse.
Empezamos por el cliente que sospechas que no es rentable. La sospecha casi siempre es correcta, y seguirla deja ver exactamente qué costos hoy no ves. Eso lleva más rápido a una respuesta útil que definir primero cada métrica.
Lo que no está en la lista
El comercio minorista, la salud, la construcción y otros tipos de despachos profesionales tienen el mismo tipo de problema, y los mismos métodos sirven. No los incluimos porque una página que dice abarcar once industrias no dice nada útil sobre ninguna.
El trabajo en sí se describe en las páginas de soluciones: tableros, automatizaciones, pronósticos, optimización e integración de datos.
Cuéntanos la decisión que quieres tomar
Bastan unos pocos mensajes. Si no somos las personas indicadas, te lo diremos.
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