+20% rentabilidad en Glovo. -30% tiempos en PedidosYa. Dashboards de sentimiento en Entel. Convertimos tus datos dispersos en decisiones de negocio con impacto medible.
Miss Yera
Diagnóstico directo
Una llamada con Gera y sales con oportunidades de IA priorizadas para tu empresa. Sin compromiso.
Agenda diagnósticoQuién te recibe
Gera Flores (Miss Yera). Mujer Tech #1 en Perú. Consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Profesora en CENTRUM PUCP.
Detrás del trabajo
+13 años en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Comunidad de +200,000 personas y 90%+ de satisfacción en proyectos corporativos.
Lo operativo
Las credenciales y el valor diferencial estan en el cierre de la pagina y en /sobre-mi/.
Lo que vamos a ver
Acto 1 de 6
Primero, si un tablero es lo que te falta
Un tablero sirve cuando hay una decisión concreta que hoy se toma tarde. Si todavía no está definido qué se quiere medir, un tablero es un adorno caro.
El problema no es falta de datos. Es que están dispersos en Excel, en el ERP, en el CRM, en la cabeza de alguien que se puede ir mañana. Mientras tanto, las decisiones se toman por intuición, los problemas se detectan cuando ya es tarde y las oportunidades pasan sin que nadie las vea. Tu empresa genera datos todos los días; la pregunta es si los estás convirtiendo en decisiones o en archivos que nadie abre.
En Glovo, los modelos de pricing dinámico que construí incrementaron la rentabilidad un 20%. En PedidosYa, la predicción de tiempos de entrega mejoró un 30%. En Entel, los dashboards de sentimiento del cliente permitieron activar estrategias de retención antes de perder al cliente. En Falabella, el análisis de datos fue clave en la recuperación de S/8M en cuentas problemáticas. Cada uno de estos resultados empezó con datos que ya existían pero que no se estaban aprovechando.
Como #1 en datos en español según Favikon 2025 y con más de 200K profesionales impactados, traigo a tu empresa la misma rigurosidad analítica que generó esos resultados. Dashboards que reemplazan reuniones improductivas. Modelos que anticipan problemas. Alertas que llegan antes de que sea demasiado tarde. Y siempre con capacitación incluida para que tu equipo sea autónomo y no dependa de consultores externos para tomar decisiones basadas en datos.
Y la señal más clara de que sí te falta es esta: alguien arma el mismo reporte a mano todos los meses.
Si tu equipo dedica horas cada semana a compilar reportes en Excel, consolidar datos de múltiples fuentes, formatear tablas y enviarlos por correo, estás invirtiendo talento humano en una tarea que una máquina hace mejor, más rápido y sin errores. La transición de reportes manuales a dashboards automáticos es una de las automatizaciones con mayor ROI inmediato para cualquier empresa.
El proceso comienza con un mapeo de todos los reportes que tu equipo genera actualmente: quién los hace, con qué frecuencia, de dónde vienen los datos, quién los consume y qué decisiones se toman con ellos. Este mapeo suele revelar que muchos reportes se generan por inercia: alguien los pidió hace años y nadie los canceló, aunque ya nadie los usa. Eliminamos los innecesarios y automatizamos los que generan valor.
Cada dashboard automático se conecta directamente a tus fuentes de datos: ERP, CRM, bases de datos, Google Sheets, APIs externas. Se actualiza en tiempo real o con la frecuencia que necesites. Incluye filtros intuitivos para que cada usuario vea la información relevante para su rol. Y viene con alertas configurables que notifican por correo, Slack o WhatsApp cuando un indicador se sale del rango esperado.
Trabajamos con Power BI, Looker Studio, Tableau, Metabase y soluciones custom con Python. Si tu equipo ya domina una herramienta, construimos sobre eso. No forzamos migraciones innecesarias. El objetivo es que la transición sea lo más fluida posible y que tu equipo empiece a ver valor desde la primera semana de implementación. Cada dashboard incluye capacitación para que tu equipo lo opere con total autonomía.
Acto 2 de 6
Qué compras exactamente
Un tablero muestra lo que pasó. La parte predictiva anticipa lo que va a pasar, y son dos proyectos distintos aunque se vean parecidos.
La mayoría de empresas tienen dashboards. Muy pocas tienen dashboards que realmente se usen para tomar decisiones. He visto organizaciones con decenas de reportes en Power BI que nadie consulta porque están llenos de métricas irrelevantes, tienen datos desactualizados o simplemente no responden las preguntas que el equipo directivo necesita resolver cada semana.
Un dashboard con IA no es simplemente una visualización bonita de datos ni una herramienta de inteligencia de negocios tradicional. Es una herramienta que integra modelos predictivos, alertas automáticas y recomendaciones de acción en una interfaz que cualquier gerente entiende en 30 segundos. En Glovo, los dashboards de pricing dinámico permitían al equipo comercial ajustar estrategias en tiempo real con base en predicciones de demanda por zona y momento. En PedidosYa, los dashboards logísticos operacionales mostraban no solo qué estaba pasando, sino qué iba a pasar en las próximas horas para anticipar la asignación de recursos.
En Entel, los dashboards de sentimiento del cliente integraban análisis de texto con IA para detectar señales de insatisfacción antes de que el cliente se fuera. Eso permitió activar estrategias de retención proactivas en lugar de reactivas. En Falabella, los dashboards de gestión de cuentas fueron fundamentales para que el equipo de 30 personas priorizara correctamente y lograra recuperar S/8M en cuentas problemáticas.
Cada dashboard que diseñamos sigue tres principios: primero, responde preguntas concretas de negocio (no muestra datos por mostrar). Segundo, se actualiza automáticamente con datos en tiempo real o near-real-time. Tercero, incluye capacitación completa para que tu equipo pueda mantenerlo, modificarlo y evolucionarlo sin depender de nosotros. Un dashboard que necesita soporte externo para cambiar un filtro es un dashboard mal diseñado.
Ese es el tablero. Lo que sigue es lo que se puede poner encima cuando el tablero ya funciona.
Desde dashboards ejecutivos hasta modelos predictivos avanzados. Cada solución se diseña para generar acción, no solo información. Trabajamos con tus datos reales y validamos con tu equipo de negocio antes de pasar a producción.
Toda la información que necesitas para tomar decisiones, en una sola pantalla. Actualización automática en tiempo real, filtros intuitivos, diseño orientado a la acción. Reemplaza reportes de 50 páginas que nadie lee por vistas que cualquier gerente entiende en 30 segundos.
Predicción de demanda, churn de clientes, pricing óptimo, mantenimiento de equipos, riesgo crediticio. Modelos entrenados con tus datos históricos y validados con tu equipo de negocio. No black boxes: modelos que tu equipo entiende y confía.
Notificaciones automáticas cuando un KPI se desvía del rango esperado. No esperes a la reunión del lunes para enterarte de un problema del miércoles. Alertas por correo, Slack o WhatsApp con contexto y recomendación de acción.
Tu equipo aprende a leer, interpretar, mantener y evolucionar los dashboards y modelos. Capacitación incluida para que no dependas de nosotros para agregar una métrica o ajustar un filtro. Conoce nuestros programas.
Y aquí está la diferencia entre mirar hacia atrás y anticipar, con lo que hace falta para lo segundo.
La diferencia entre una empresa que reacciona y una que lidera está en su capacidad de anticipar. El análisis predictivo con inteligencia artificial permite a tu organización dejar de apagar incendios para empezar a prevenirlos. No se trata de bolas de cristal: se trata de modelos matemáticos entrenados con tus datos históricos que identifican patrones invisibles al ojo humano.
En mi experiencia liderando equipos de datos en empresas como Glovo, PedidosYa, Falabella y Entel, los modelos predictivos que generaron mayor impacto fueron siempre los que se construyeron en colaboración estrecha con el equipo de negocio. Un modelo de predicción de demanda que el gerente comercial no entiende es un modelo que nadie va a usar. Por eso cada modelo que desarrollamos es transparente, explicable y validado con las personas que van a tomar decisiones con él.
Los casos de uso más comunes donde el análisis predictivo genera ROI inmediato incluyen: predicción de demanda para optimizar inventarios y logística, modelos de churn para retener clientes antes de que se vayan, pricing dinámico para maximizar rentabilidad por segmento, mantenimiento predictivo para reducir paradas no programadas, detección de fraude para proteger ingresos y riesgo crediticio para optimizar la cartera de créditos.
Cada modelo predictivo incluye monitoreo continuo de precisión, alertas de drift (cuando el modelo empieza a perder precisión) y documentación técnica para que tu equipo de datos pueda reentrenarlo y ajustarlo. La consultoría inicial define qué modelos tienen mayor potencial de impacto en tu operación específica.
Acto 3 de 6
Cómo se implementa
La mayor parte del trabajo no está en el gráfico: está en ponerse de acuerdo en qué significa cada métrica antes de dibujarla.
De datos dispersos a inteligencia accionable. Primer dashboard en producción en 2-3 semanas.
Este proceso ha sido probado en empresas de delivery, retail, telecomunicaciones, energía y consumo masivo. Se adapta a la complejidad de tus datos y al nivel de madurez analítica de tu equipo.
Mapeamos todas tus fuentes de datos: ERP, CRM, Excel, bases de datos, APIs externas. Evaluamos calidad, completitud y potencial analítico. Identificamos quick wins con los datos que ya tienes. Entregable: diagnóstico de datos con oportunidades priorizadas.
Diseñamos la estructura de datos, seleccionamos las herramientas óptimas y construimos los primeros modelos. Tu equipo de negocio valida que las métricas y predicciones tengan sentido operativo antes de avanzar.
Construimos dashboards y modelos de forma iterativa. Cada sprint incluye revisión con usuarios finales para ajustar visualizaciones, filtros y lógica de negocio. Ves progreso cada semana.
Despliegue en producción con datos en tiempo real. Capacitación completa para usuarios finales y administradores. Documentación técnica y funcional. Tu equipo opera de forma autónoma desde el día uno.
Acto 4 de 6
Lo que ya pasó
Casos donde el tablero cambió una decisión concreta, que es la única forma de medir si sirvió.
Resultados de proyectos donde lideré directamente la parte analítica y trabajé con los equipos de negocio para convertir datos en acciones concretas y resultados medibles:
Modelos de pricing dinámico que optimizan precios por zona, momento y demanda. Dashboards de performance en tiempo real para que el equipo comercial ajuste estrategias con datos, no con intuición.
Modelos predictivos de delivery time y dashboards logísticos operacionales para optimización de rutas y asignación de recursos en tiempo real.
Análisis de sentimiento del cliente en tiempo real para activar estrategias de retención antes de que el cliente se vaya. De reactivo a proactivo.
En Falabella, el análisis de datos fue clave para que el equipo de 30 personas priorizara correctamente la gestión de cuentas y lograra recuperar S/8M en cuentas problemáticas. Los dashboards operacionales permitieron visibilidad en tiempo real sobre el estado de cada cuenta y las acciones pendientes.
En REP (Red de Energía del Perú) trabajamos en la construcción de una cultura de capacitación basada en datos, donde los programas de formación del equipo técnico se diseñan y priorizan con base en métricas de desempeño real, no en suposiciones. Los dashboards de performance permitieron identificar brechas de conocimiento específicas por rol y diseñar programas de entrenamiento dirigidos.
En cada caso, la diferencia no fue la herramienta de visualización elegida. Fue la capacidad de traducir datos en preguntas de negocio relevantes y construir visualizaciones que generan acción, no solo información. Ese es el estándar que aplicamos en cada proyecto de analytics.
Pausa estratégica
Agenda un diagnóstico gratuito de 30 minutos. Te decimos exactamente qué puedes implementar y qué impacto esperar, sin compromiso.
Acto 5 de 6
Lo que se pregunta antes de decidir
Las que salen siempre, incluida la que decide todo: quién actualiza esto cuando yo no esté.
Antes de escribirme
Te sirve si
No te sirve si
La que mejor se adapte a tu equipo y presupuesto. Trabajamos con Power BI, Looker Studio, Tableau, Metabase y soluciones custom con Python. Si tu equipo ya domina una herramienta, construimos sobre eso. No forzamos migraciones innecesarias. El objetivo es que tu equipo sea autónomo para mantener y evolucionar los dashboards.
Sí. De hecho, la mayoría de empresas están en esa situación. Parte fundamental de nuestro proceso es la limpieza, consolidación y estructuración de datos. Muchas empresas descubren durante este proceso que tienen datos valiosos que no estaban aprovechando. La auditoría inicial identifica exactamente qué datos tienes, dónde están y qué calidad tienen.
Ese es el objetivo principal de cada implementación. Incluimos capacitación completa para que tu equipo pueda agregar métricas, modificar filtros, crear nuevas vistas y ajustar modelos sin depender de nosotros. Documentación técnica y funcional incluida. Si en algún momento necesitan soporte puntual, estamos disponibles.
Depende del caso de uso y la calidad de datos disponibles. Nuestros modelos de pricing en Glovo alcanzaron precisión suficiente para impactar +20% en rentabilidad. En predicción de delivery time en PedidosYa, logramos precisión del 85%+. Siempre validamos con tu equipo de negocio antes de pasar a producción y definimos umbrales mínimos de precisión aceptable.
Un dashboard ejecutivo puede estar listo en 2-3 semanas. Para modelos predictivos completos, hablamos de 6-8 semanas incluyendo validación con el equipo de negocio. Entregamos de forma iterativa: ves valor desde la primera semana. El cronograma detallado se define en la fase de auditoría de datos.
Sí. Es lo habitual. La mayoría de empresas tienen datos dispersos en ERP, CRM, Excel, bases de datos propias, APIs de terceros y Google Sheets. Parte fundamental de nuestro trabajo es consolidar todas esas fuentes en una arquitectura de datos unificada que alimente los dashboards y modelos de forma automática. No necesitas migrar nada: nos conectamos a lo que ya tienes.
Y estas son las que más se repiten, en versión corta.
Un reporte te dice qué pasó. Los insights te dicen qué hacer con eso. La analítica corporativa que sirve no termina en el gráfico: termina en una frase que alguien pueda llevar a una reunión y decidir. Por eso los dashboards que armo destacan el cambio y no solo el dato.
El dashboard te muestra lo que ya pasó, ordenado. El análisis predictivo estima lo que va a pasar. Se complementan: el tablero es donde el resultado del modelo se vuelve utilizable para quien decide.
Histórico. Un modelo aprende de lo que ocurrió, así que sin registro de lo que pasó antes no hay con qué entrenarlo. Si no lo tienes, el primer proyecto es empezar a registrar, y eso también es avanzar.
Si tus datos viven en Excel o en una base de la empresa, Power BI. Si viven en Google Sheets o vienes del mundo de marketing digital, Looker Studio, que además es gratuito. Los conceptos de fondo son los mismos, así que aprender uno no es tiempo perdido.
Menos de los que uno quiere poner. Si nadie hace nada distinto cuando un indicador se pone rojo, ese indicador no era clave: era información. Un tablero con seis números que se miran vale más que uno con treinta que se ignoran.
Acto 6 de 6
El siguiente paso
Si ya tienes un reporte que alguien arma a mano todos los meses, ese es el punto de partida. Treinta minutos alcanzan para saberlo.
El análisis predictivo y los dashboards son más poderosos cuando se integran con estos servicios para maximizar el impacto en tu operación.
Predictive maintenance uses sensor and operational data to predict equipment failure before it happens, so parts are ordered and work is scheduled before a line stops. It is worth it first where unplanned downtime is the biggest operational pain, because the payback is concrete and fast to measure.
A cash flow forecast with AI learns from payment behavior, seasonality and pipeline, and updates as new data arrives, while a spreadsheet repeats last year plus a manual guess. The result is a forward looking view treasury can plan against, not a static snapshot.
Si tu caso era otro, el resto de lo que hago.
Apéndice
En inglés
Lo esencial de esta página en inglés, al final para no cortar la lectura en español.
Predictive maintenance is usually the first predictive analytics case that earns trust, because the payback is concrete: unplanned downtime avoided and spare parts ordered before a line stops, not after. Working with manufacturing operations like Goodyear and Mondelez taught me that the model is the easy part; the value comes from wiring its alerts into the maintenance plan so the team acts on them.
On the finance side, a cash flow forecast built with AI gives treasury a forward view that a static spreadsheet never will, because it learns from payment behavior, seasonality and pipeline instead of last year plus a guess. The same engine supports predictive analytics in healthcare, retail and logistics; what changes is the target variable, not the method.
For the detailed guides, read the pillars on predictive maintenance and cash flow forecasting with AI.
To scope a predictive analytics case for your operation, book a call or review the predictive analytics and dashboards page.
Analytics services, same content.
Data analytics services only move the business when they end in a decision, not a report. The trap many companies fall into is buying more dashboards while the actual gap is upstream:
Fixing that foundation is usually worth more than the next visualization tool.
The approach I use builds from the decision back: define the questions leadership needs answered, model the data that answers them, then expose it through dashboards and, where it fits, agents that push the insight to whoever owns the decision. That is what turns business intelligence into something the operation runs on. For the full picture, see the pillar on data analytics services for enterprises.
For data analytics services scoped to your decisions, book a call.
And the platform side of it.
The benefits of predictive maintenance are concrete: less unplanned downtime and parts ordered before a line stops. Predictive maintenance in industry pays back first where downtime hurts most. A data analytics platform is the layer that makes these and other predictive cases legible to the people who decide.
Herramienta gratis
Pon las horas que tu equipo dedica hoy a preparar reportes y mira qué libera automatizarlos.
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Sobre la consultora
Ingeniera Industrial MBA con +13 años liderando proyectos de analítica e IA en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Reconocida como #1 en datos en español según Favikon 2025. Más de 200K personas impactadas y 50+ conferencias.
Los rangos reales en Perú y LATAM son: diagnóstico inicial desde USD 3,500 (2 a 3 semanas), piloto desde USD 8,000 (4 a 8 semanas), implementación corporativa desde USD 25,000 (3 a 6 meses), transformación integral desde USD 120,000. Retainer mensual desde USD 3,500. Las big four cobran 2x a 5x más por el mismo alcance.
El diagnóstico inicial toma 2 a 3 semanas. Un piloto funcional en producción tarda 4 a 8 semanas. Una implementación corporativa de área completa entre 3 y 6 meses. Los primeros quick wins aparecen entre el día 30 y el día 60. El payback típico de un proyecto bien priorizado se ubica entre 3 y 9 meses.
Evalúa por experiencia sectorial documentada (no logos, casos con métricas), metodología clara con entregables nombrados, transferencia de conocimiento al equipo interno, referencias verificables con teléfono directo, sponsor senior presente en el proyecto (no solo en la venta) y pricing transparente. El logo conocido no garantiza el mejor fit.
No. La consultoría trabaja con el equipo interno, aporta metodología y velocidad, y queda capacitación obligatoria para que el equipo opere la solución sin dependencia permanente. La IA libera al equipo del trabajo repetitivo para que se enfoque en lo que requiere criterio humano.
Entre 200% y 500% el primer año en proyectos bien priorizados. Retorno acumulado de 3x a 8x la inversión en 12 a 18 meses. Las tres palancas que mueven el retorno son reducción de costos operativos, incremento de ingresos y velocidad de decisión.
Sí, sobre todo en automatización de reportes manuales, atención al cliente con agentes IA, dashboards predictivos y análisis con SQL+Python+IA. El stack típico mensual cuesta entre USD 60 y USD 150 por usuario, y suele pagarse solo en menos de 30 días con una sola automatización bien implementada.
Respuestas por Gera Flores (Miss Yera), consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Para aterrizar estas respuestas en tu caso específico, agenda 30 minutos sin costo con Gera.
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Déjanos tus datos y coordinamos un diagnóstico de IA para tu empresa. Sin compromiso.
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