Portafolio / Automatización + datos + IA
Cinco sistemas hablando. Una sola lectura.
El equipo de Customer Success de WeAnswer leía el estado de cada cliente saltando entre el CRM, hojas de cálculo, registros de uso y una cola de incidencias. Construimos la plataforma que junta todo eso una vez al día: un flujo en n8n que lee, normaliza, cruza, calcula y —antes de publicar— vuelve a sumar las filas para comprobar sus propios totales. Encima, un tablero privado que va del estado de la cartera a la evidencia de una cuenta.
01El encargo
El dato existía. La lectura no.
Un equipo de atención trabaja con información repartida: el CRM tiene la relación comercial, las hojas de cálculo tienen el uso y la facturación, la cola de tickets tiene las quejas y la memoria del equipo tiene el resto. Ninguna de esas fuentes está equivocada; el problema es que nadie las lee juntas.
Con las fuentes sueltas, la señal de riesgo aparece tarde y se interpreta a ojo, el reporte semanal se arma a mano y —lo más caro— un dato faltante se parece demasiado a un dato sano. El encargo no fue «hacer un dashboard»: fue construir una lectura común de la cartera que se pueda auditar.
Fuentes que entran
- 01CRM · relación y estado comercial
- 02Hojas de cálculo · uso y facturación
- 03Incidencias · quejas y tickets
- 04Registros manuales del equipo
- 05Histórico de periodos anteriores
Nuestro rol
Diseño de producto, automatización en n8n, capa de datos y validación, endpoints y frontend. Un solo equipo desde la fuente hasta la pantalla — que es justamente lo que permite que la pantalla explique de dónde viene cada cifra.
02Arquitectura de la decisión
Tres lecturas, una sola verdad.
La misma información sirve a tres preguntas distintas, y mezclarlas es lo que vuelve inútil a un tablero. La plataforma las separa y deja el camino abierto entre ellas.
¿Cómo está la cartera hoy?
Indicadores de cartera y facturación recurrente, distribución por estado de salud, evolución del volumen y el briefing del día con las prioridades del equipo.
¿Qué necesita atención ahora?
Segmentos accionables: riesgo alto, incidencias abiertas, pagos fallidos, actividad insuficiente, cuentas sin contacto reciente y cuentas en crecimiento.
¿Qué sostiene esa señal?
Historial, uso comparado con periodos anteriores, quejas asociadas, estado de facturación, próxima acción sugerida y la fuente de cada campo mostrado.
03El principio
La regla que ordena el producto.
Un vacío no es un cero.
Cuando una fuente no responde, o un registro no se puede asociar con seguridad a una cuenta, la plataforma lo dice: desconocido, no disponible, sin señal suficiente para evaluar. Nunca lo convierte en cero, y nunca deja que la ausencia de datos se lea como una cuenta sana.
De ahí sale el resto de las decisiones: los números se calculan con reglas reproducibles, la IA redacta e interpreta pero no rellena huecos, y ningún total se publica sin que el pipeline lo haya recalculado desde las filas que lo originan.
ConsolidarValidarPriorizar
04La automatización
De cinco sistemas a una cartera.
El flujo corre solo, una vez al día, y cada paso deja rastro de lo que hizo. Estos son los sistemas que toca y lo que le hace a los datos entre uno y otro.
Google Sheets
Uso y facturaciónCRM
Relación comercialn8n
OrquestaciónDeepSeek
Extracción y redacciónVercel
Endpoints y hostingWePro
Tablero del equipo
- 01
Disparo programado
La ejecución arranca sola en la cadencia que define la operación, y queda registrada con su fecha y su estado.
- 02
Lectura de fuentes
Se recuperan las filas de las hojas, los registros del CRM y las incidencias abiertas y cerradas del periodo.
- 03
Normalización
Nombres de columna, fechas, números, estados y booleanos pasan a una estructura común — conservando de qué fuente vino cada campo.
- 04
Extracción con IA
Las incidencias se procesan por lotes para sacar tipo, severidad, estado, indicios de insatisfacción y razón de cancelación del texto libre. Un lote que falla se registra y se recupera parcialmente en lugar de tumbar la corrida.
- 05
Unificación
Los registros se cruzan por identificador. Cuando la coincidencia es ambigua no se fuerza: se marca para revisión, porque asignarle la queja de alguien a la cuenta equivocada es peor que no asignarla.
- 06
Cálculo
Salud, estado prioritario, cambio de volumen, actividad, cobertura y agregados. Todo determinista y fuera del modelo: la IA no define silenciosamente un total.
- 07
Validación
Antes de publicar, el pipeline recalcula los totales desde las filas individuales y los compara con los agregados. Suma, conteos, duplicados, tasa de asociación y cobertura. Si algo no cuadra, lo reporta en vez de esconderlo.
- 08
Briefing
Con el informe de validación como contexto controlado, el modelo redacta el resumen ejecutivo del día y una nota de calidad de datos para quien opera.
- 09
Publicación
Los datos preparados y el reporte se guardan en endpoints serverless y el tablero los pide frescos. Nada queda embebido en el HTML ni cacheado cuando el usuario necesita el último resultado.
- 10
Write-back al CRM
Los campos calculados pueden escribirse de vuelta en el CRM. Va aparte y desactivable a propósito: una corrida de análisis no debería modificar registros externos por accidente.
Ejecución diaria · el paso 10 se activa a mano
05IA con reglas
El modelo lee y redacta. No calcula.
La IA entra donde aporta lectura semántica y velocidad, y se queda fuera de donde una alucinación costaría una decisión. La frontera está escrita en el flujo, no en la buena intención.
Texto libre a campos.
Una queja escrita a mano se convierte en tipo, severidad, estado, intención de salida y competidor mencionado — campos que después se filtran y se ven en el tablero.
Briefing y calidad.
Redacta dónde se concentra el riesgo, qué cuentas priorizar y qué limitaciones de datos pueden estar afectando la lectura de hoy.
Nunca rellena huecos.
No estima un dato que falta, no promedia para que un panel se vea completo y no toca los totales. Recibe el informe de validación como contexto y trabaja dentro de él.
06El sistema
Lo que corre cada día.
Los números que importan aquí no son de tráfico: son de control. Cuántas fuentes entran, cuántos pasos las revisan y cuánto dura una sesión con acceso a la cartera.
- 5
- Sistemas conectados
- 10
- Pasos del flujo, uno manual
- 1×
- Corrida diaria programada
- 12 h
- Duración de una sesión
07Acceso y datos
Una cartera de clientes no es una URL pública.
Solo personal autorizado.
El tablero vive detrás de un login del equipo, con sesiones que expiran a las 12 horas. Sin sesión no hay pantalla, y tampoco hay datos: la información se pide después de autenticar, no viene sembrada en el HTML.
Las llaves no bajan al navegador.
Las claves de las fuentes viven en el entorno de automatización. Los endpoints publican resultados ya preparados y nunca exponen el acceso al CRM ni a las hojas.
Cada corrida deja acta.
Fecha, estado, veredicto de validación, coincidencias ambiguas y cobertura por campo quedan registrados. Cuando alguien discute una cifra, la conversación empieza por el origen, no por la opinión.
08Sistema visual
Oscuro para mirar todo el día. Color solo donde significa.
Superficie base
- HEX
- #0B1220
- RGB
- 11 · 18 · 32
Módulos y tablas
- HEX
- #121D30
- RGB
- 18 · 29 · 48
Acción · Enlaces
- HEX
- #2E7FE5
- RGB
- 46 · 127 · 229
Verde · Amarillo · Naranja · Rojo
- HEX
- #22C55E
- RGB
- 34 · 197 · 94
Señal insuficiente
- HEX
- #64748B
- RGB
- 100 · 116 · 139
09Tipografía
Una sans de interfaz y una monoespaciada.
Inter
Aa Bb Cc — 0123456789
SemiBold 600 · Bold 700
Inter
Aa Bb Cc — 0123456789
Regular 400 · Medium 500
Monoespaciada
Aa Bb Cc — 0123456789
Regular 400 · Medium 500
Cartera de hoy.
clamp(34–56) · -3% · 700128 cuentas · 92% cobertura
40 / 40 · -2% · 700 · tabularCuentas en riesgo alto
20 / 26 · -1% · 600Sin datos suficientes para evaluar esta cuenta: la fuente de uso no respondió en la última corrida.
15 / 24 · 0 · 400Fuente · hoja de uso · fila 412
11 / 14 · 12% · 500 UP10El producto
La puerta y la mesa de trabajo.
La única pantalla pública del producto. Todo lo demás exige sesión, y la sesión caduca a las 12 horas.
| Cuenta | Salud | Recurrente | Señal |
|---|---|---|---|
| Northwind Clinics | Riesgo alto | $— | Queja abierta · menciona competidor |
| Delta Field Services | Atención | $— | Volumen −38% vs. mes anterior |
| Harbor Legal | Seguimiento | $— | Pago fallido · reintento pendiente |
| Grove Dental | Sana | $— | Uso al alza · candidata a upgrade |
| Cuenta sin asociar | Sin evaluar | — | Coincidencia ambigua · revisión manual |
El riesgo se concentra en cuentas con queja abierta y caída de volumen simultáneas. Seis cuentas quedaron sin evaluar porque la hoja de uso llegó incompleta: no las leas como sanas.
Reconstrucción de la estructura del tablero con cuentas inventadas: indicadores, cartera ordenada por señal, estado de salud con su color y el briefing del día. La cartera real del cliente no se publica.
11Honestidad de ingeniería
Una automatización no inventa el dato que no existe.
La calidad final de la plataforma depende de la calidad de sus fuentes, y eso conviene decirlo antes de que lo diga un tablero raro un lunes por la mañana. Si una hoja no trae el identificador del CRM, el cruce se hace por nombre y ahí aparece la ambigüedad; si un campo de facturación está vacío en el origen, ningún cálculo lo puede resucitar.
Por eso el sistema mide su propia cobertura y la muestra. La ruta de mejora está escrita y priorizada: identificadores estables entre sistemas, campos operativos completos en el origen, criterio de negocio para los duplicados —una misma empresa puede tener dos relaciones legítimas— e histórico de calidad para ver la tendencia, no solo la foto de hoy.
Siguiente en la ruta
- 01ID del CRM en todas las fuentes
- 02Permisos por rol
- 03Histórico de calidad de datos
- 04Exportes para reuniones
- 05Feedback del equipo sobre cada prioridad
Cómo se opera
Revisar el veredicto de validación, mirar las coincidencias ambiguas y los campos con baja cobertura, confirmar que el briefing usa la corrida del día y solo entonces publicar. El write-back al CRM se aprueba aparte, mirando el payload.
Sigue el trabajo
Un tablero que no se puede auditar es una opinión con gráficos.
Si tu equipo trabaja con datos repartidos entre un CRM, hojas y tickets, y cada reunión empieza discutiendo de dónde salió una cifra, eso es exactamente lo que construimos: la cadena que los junta, se valida sola y deja ver su procedencia.
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