Análisis de IA: flujo de anomalías y preguntas en lenguaje natural
Análisis de IA vigila tus KPI frente a referencias del sector y tus reglas, y responde preguntas en lenguaje natural con números reales: nunca inventa cifras.
Análisis de IA tiene dos funciones. El flujo de anomalías escanea el valor en vivo de cada KPI calculable y marca lo que rompa un umbral: una referencia del sector (p. ej. precisión de picking ≥ 99,5 %, muelle-stock < 24 h) o una regla creada por ti (p. ej. DSO > 45 días). Cada evento trae una lectura de IA de una frase. El cuadro de preguntas acepta lenguaje natural —«¿Cuál fue nuestro DSO la semana pasada?»— y devuelve el número real con su fuente.
Cómo leer el flujo de anomalías#
- Cada tarjeta muestra el KPI, su valor actual, el umbral o referencia roto, cuánto se desvió (p. ej. +10 %) y cuándo se detectó, además del tamaño de muestra y la definición del cálculo.
- La lectura de IA es una frase basada solo en los números mostrados; nunca inventa cifras. Si el servicio de IA cae, los números siguen visibles.
- ¿Sin anomalías? La página dice honestamente «Sin anomalías por ahora» en lugar de inventar eventos. Los KPI sin datos se omiten, no se tratan como anomalías.
- Debajo del flujo, el historial muestra los disparos pasados de tus reglas, del más reciente al más antiguo.
Crear una regla de alerta#
En la sección de reglas, elige un KPI, una condición (mayor que / menor que / al menos / como máximo / igual a) y un umbral —p. ej. DSO, mayor que, 45. El próximo escaneo lo marcará cuando el valor en vivo rompa tu regla, y el disparo quedará en el historial. Pausa la regla en vez de borrarla si el umbral es estacional.
Cómo preguntar#
- Escribe en chino o inglés (la respuesta usa el idioma de la página). Las palabras de tiempo funcionan: «la semana pasada» → 7 días, «el mes pasado» → 30 días, «este trimestre» → 90 días.
- Cada respuesta indica su fuente: qué valor del motor de KPI, tamaño de muestra, definición del cálculo y cuándo se calculó.
- Si la pregunta es vaga («¿cuánto enviamos?»), el sistema pide una aclaración y sugiere los KPI más cercanos —pulsa uno para preguntar directamente. Si un KPI aún no tiene datos, lo dice honestamente.