Analítica + IA para decisiones en tiempo real, predicción y optimización.

Es la capacidad de ver, entender, predecir y optimizar. SLM integra SLM Analytics (dashboards y alertas), IA predictiva/prescriptiva (modelos y recomendaciones) y Aliee (agente autónomo cognitivo, propiedad de SLM) para convertir insights en acciones operativas.

SLM Analytics: dashboards por rol, KPIs en tiempo real, alertas y proyecciones. IA Predictiva: pronósticos, scoring, anomalías, priorización. IA Prescriptiva: recomendaciones (next best action), optimización y simulación. Aliee: automatización basada en insights.

BI tradicional: reporta "qué pasó" y "qué está pasando". Analítica avanzada: agrega "qué pasará" (predictivo) y "qué hacer" (prescriptivo). Con Aliee, además, se cierra el ciclo: insight → acción → resultado.

Depende del entorno, pero típicamente: ERP, CRM, ITSM, bases de datos operativas (SQL/NoSQL), archivos y hojas de cálculo, sistemas de operación (WMS/TMS/MES según industria), telemetría/IoT cuando aplica. SLM consolida fuentes para métricas únicas y trazables.

Finanzas: forecast, cartera, desviaciones, conciliación y anomalías. Servicio: SLAs, motivos de contacto, reducción de repetitivos, priorización de casos. Operaciones: eficiencia, paros, anomalías, predictivo. Comercial: segmentación, propensión, recomendación, churn/retención. Supply Chain: inventario, rupturas, reposición, rutas.

Dashboards por rol (ejecutivo/operación/finanzas/servicio/TI), KPIs y definiciones únicas (menos "versiones" del número), alertas por umbral, tendencia o anomalía, reportes de desempeño y cumplimiento (SLA, backlog, productividad), proyecciones y escenarios.

Según dominio y datos disponibles: pronóstico de demanda/ventas/carga operativa, scoring de riesgo, mora temprana, propensión, churn/abandono, detección de anomalías (fraude, desviaciones operativas, outliers), priorización de casos por impacto/probabilidad. Los modelos se operan con monitoreo y recalibración.

Datos históricos suficientes y consistentes, definición clara del objetivo (qué decisión habilita el modelo), variables relevantes y trazabilidad de fuentes, métricas de desempeño y plan de monitoreo. Si la madurez es baja, se inicia con dashboards + alertas y se evoluciona.

Es la capa que recomienda "qué hacer": next best action por segmento/canal/rol, optimización de recursos (capacidad, turnos, inventario, rutas), simulación de escenarios. Aplica cuando ya hay métricas confiables y se busca optimizar decisiones repetibles.

Con Aliee: una alerta o score se convierte en un caso/ticket/orden, se asigna automáticamente por criticidad y SLA, se notifica al responsable y se da seguimiento, se captura evidencia y se cierra con trazabilidad. Esto evita que la analítica se quede en reportes sin ejecución.

Con gobierno de señales: umbrales ajustados por contexto (no estáticos), alertas por tendencia y anomalía, priorización por impacto (score), métricas de calidad de señal: alertas útiles vs. falsas alarmas. La meta es "alertas accionables", no volumen.

Acceso por roles y mínimo privilegio, trazabilidad de datos, cambios y definiciones de KPI, evidencia de acciones: insight → decisión → ejecución → resultado, gobierno de cambios en dashboards, modelos y reglas, integración con políticas corporativas.

Recomendamos oleadas: Fase 1 (quick wins): dashboards + KPIs críticos + alertas básicas. Fase 2: modelos predictivos para 1–2 decisiones de alto impacto. Fase 3: prescriptivo + automatización con Aliee + optimización continua.

Reducción de "tiempo a decisión", adopción de tableros (usuarios activos, frecuencia), alertas accionables vs. ruido, impacto en riesgo/costo, reducción de backlog y TTR cuando Aliee ejecuta acciones, ahorro operativo/productividad por proceso.