ANEXO 23

Diagnóstico ejecutivo FARO

Este anexo corresponde a la Fase 6 — Inteligencia, etapa “Diagnóstico ejecutivo”. Es la capa donde FARO Connect toma datos, KPIs, señales, reglas, alertas y tensiones, y los transforma en una explicación clara para Dirección.

1. Objetivo del anexo

El objetivo del Diagnóstico Ejecutivo FARO es responder:

¿Qué está pasando realmente en la empresa, por qué está pasando, qué impacto tiene y qué debería mirar Dirección primero?

Hasta este punto, FARO ya detectó:

KPIs
Señales
Reglas activadas
Alertas
Tensiones
Relaciones causa-impacto

Pero Dirección no necesita recibir solo esto:

Margen: 18%
Descuento: 12%
Días de cobranza: 47
Stock crítico: 13%
Acciones vencidas: 22%

Dirección necesita una lectura:

La empresa está creciendo en ventas, pero el crecimiento no es sano. El margen cayó por descuentos altos, la cobranza se está alargando y las comisiones siguen premiando volumen sin considerar rentabilidad ni caja. La tensión principal es crecimiento no rentable con impacto comercial-financiero.

Ese es el diagnóstico ejecutivo.

2. Tesis del Anexo 23

La tesis es:

FARO Connect no debe limitarse a mostrar alertas. Debe explicar qué significan para la dirección de la empresa.

Un sistema común dice:

Alerta: margen bajo.

FARO debe decir:

El margen bajo no parece un hecho aislado. Está asociado a descuentos por encima del umbral, aumento de ventas y deterioro de cobranza. Esto sugiere una tensión de crecimiento no rentable. Requiere revisar política comercial, fórmula de comisión y condiciones de crédito.

La diferencia es enorme.

Una alerta informa. Un diagnóstico interpreta.

3. Qué es un diagnóstico ejecutivo FARO

Un diagnóstico ejecutivo FARO es una explicación estructurada de una situación de negocio.

Debe incluir:

Qué pasó.
Dónde pasó.
Desde cuándo.
Qué KPIs lo muestran.
Qué señales lo anticipan.
Qué reglas se activaron.
Qué alertas lo confirman.
Qué tensión explica el problema.
Qué áreas están involucradas.
Qué impacto puede tener.
Qué responsable debe actuar.
Qué acción se recomienda.
Qué nivel de confianza tiene.
Cómo afecta el FARO Score.

Ejemplo:

{
  "diagnosis_code": "DIAG_2026_001",
  "title": "Crecimiento comercial no rentable",
  "summary": "Las ventas crecieron, pero el margen cayó y la cobranza empeoró.",
  "main_tension": "crecimiento_no_rentable",
  "areas": ["Comercial", "Finanzas", "RRHH", "Stock"],
  "severity": "alta",
  "confidence": 0.84,
  "recommended_action": "auditar_descuentos_y_revisar_comisiones",
  "responsible": "Gerente Comercial",
  "score_impact": -8
}

4. Diferencia entre alerta, tensión y diagnóstico

La tensión detecta el patrón. El diagnóstico lo explica.

5. Estructura estándar de un diagnóstico FARO

Cada diagnóstico debería tener una estructura formal.

{
  "diagnosis_id": "DIAG_001",
  "title": "Crecimiento no rentable",
  "executive_summary": "La empresa aumentó ventas, pero con deterioro de margen, descuentos elevados y cobranza más lenta.",
  "main_area": "Comercial",
  "related_areas": ["Finanzas", "RRHH", "Stock"],
  "related_kpis": [
    "ventas_netas",
    "margen_bruto",
    "descuento_promedio",
    "dias_cobranza",
    "comision_sobre_margen"
  ],
  "related_alerts": [
    "margin_critical",
    "discount_high",
    "collection_slow"
  ],
  "related_tensions": [
    "crecimiento_no_rentable",
    "comision_desalineada"
  ],
  "root_causes": [
    "descuentos_altos",
    "politica_comercial_flexible",
    "comision_no_ajustada_por_margen"
  ],
  "business_impact": [
    "rentabilidad_menor",
    "caja_futura_mas_debil",
    "incentivo_comercial_desalineado"
  ],
  "severity": "alta",
  "confidence": 0.84,
  "priority_score": 86,
  "recommended_actions": [
    "auditar_descuentos_altos",
    "revisar_formula_comision",
    "priorizar_cobranza_clientes_grandes"
  ],
  "responsible_role": "Gerente Comercial",
  "score_impact": -8
}

6. Campos obligatorios del diagnóstico

7. Qué debe explicar FARO en un diagnóstico

Un buen diagnóstico debe responder siete preguntas:

1. ¿Qué pasó?
2. ¿Dónde pasó?
3. ¿Desde cuándo viene pasando?
4. ¿Por qué puede estar pasando?
5. ¿Qué impacto tiene?
6. ¿Qué debería hacer la empresa?
7. ¿Qué tan seguro está FARO de esta lectura?

Ejemplo:

¿Qué pasó?
El margen bruto cayó de 28% a 21%.

¿Dónde pasó?
Principalmente en ventas de productos de alta rotación.

¿Por qué puede estar pasando?
Aumentaron los descuentos y cambió el mix hacia productos de menor margen.

¿Qué impacto tiene?
Menor rentabilidad, menor caja futura y posible comisión desalineada.

¿Qué hacer?
Auditar descuentos, revisar costos y recalibrar comisión.

8. Tipos de diagnóstico FARO

FARO debería manejar diferentes tipos de diagnóstico.

9. Niveles de profundidad del diagnóstico

9.1 Nivel 1 — Lectura simple

El margen bruto está por debajo del objetivo.

9.2 Nivel 2 — Lectura con causa probable

El margen bruto está por debajo del objetivo y la caída coincide con un aumento del descuento promedio.

9.3 Nivel 3 — Lectura con tensión

El margen bajo, junto con ventas crecientes y cobranza más lenta, indica una tensión de crecimiento no rentable.

9.4 Nivel 4 — Lectura ejecutiva accionable

La empresa está creciendo en volumen, pero ese crecimiento no está generando rentabilidad ni caja suficiente. Se recomienda auditar descuentos, revisar comisiones y priorizar cobranza de clientes grandes.

FARO debe aspirar al nivel 4.

10. Fórmula de prioridad diagnóstica

No todos los diagnósticos tienen la misma importancia.

Prioridad diagnóstico =
severidad × 25%
+ impacto económico × 25%
+ impacto en caja × 20%
+ cantidad de áreas afectadas × 10%
+ recurrencia × 10%
+ confianza × 10%

Código:

def prioridad_diagnostico(
    severidad,
    impacto_economico,
    impacto_caja,
    areas_afectadas,
    recurrencia,
    confianza
):
    return round(
        severidad * 0.25 +
        impacto_economico * 0.25 +
        impacto_caja * 0.20 +
        areas_afectadas * 0.10 +
        recurrencia * 0.10 +
        confianza * 0.10,
        2
    )

Lectura:

11. Fórmula de confianza del diagnóstico

Confianza diagnóstico =
calidad de datos × 30%
+ cantidad de señales coincidentes × 20%
+ consistencia histórica × 20%
+ reglas activadas × 15%
+ coherencia sectorial × 15%

Código:

def confianza_diagnostico(
    calidad_datos,
    senales_coincidentes,
    consistencia_historica,
    reglas_activadas,
    coherencia_sectorial
):
    return round(
        calidad_datos * 0.30 +
        senales_coincidentes * 0.20 +
        consistencia_historica * 0.20 +
        reglas_activadas * 0.15 +
        coherencia_sectorial * 0.15,
        2
    )

Lectura:

12. Diagnóstico descriptivo

Responde qué pasó.

Ejemplo:

El margen bruto cayó de 28% a 21% en el último mes.

Código:

def diagnostico_descriptivo(kpi, valor_actual, valor_anterior):
    variacion = valor_actual - valor_anterior

    return {
        "tipo": "descriptivo",
        "kpi": kpi,
        "valor_actual": valor_actual,
        "valor_anterior": valor_anterior,
        "variacion": variacion,
        "lectura": f"{kpi} cambió de {valor_anterior} a {valor_actual}."
    }

Uso:

Sirve para explicar el movimiento básico del indicador.

13. Diagnóstico causal probable

Busca explicar por qué puede haber pasado.

Ejemplo:

La caída de margen coincide con un aumento del descuento promedio y una suba del costo unitario.

Código:

def diagnostico_causal_margen(margen_var, descuento_var, costo_var):
    causas = []

    if descuento_var > 0.04:
        causas.append("descuento_promedio_alto")

    if costo_var > 0.05:
        causas.append("costo_unitario_en_aumento")

    if margen_var < -0.05 and causas:
        return {
            "diagnostico": "margen_deteriorado",
            "causas_probables": causas,
            "lectura": "La caída de margen puede estar asociada a descuentos altos o aumento de costos."
        }

    return None

Importante:

FARO debe decir “causa probable” cuando no tiene evidencia suficiente para afirmar causalidad definitiva.

14. Diagnóstico sistémico

Conecta varias áreas.

Ejemplo:

Comercial vende más, Finanzas cobra más lento, Stock queda tensionado y RRHH paga más comisión.

Código:

def diagnostico_sistemico_crecimiento(ctx):
    condiciones = [
        ctx["ventas_var"] > 0.15,
        ctx["margen_var"] < -0.05,
        ctx["dias_cobranza_var"] > 7,
        ctx["stock_critico_var"] > 0,
        ctx["comision_var"] > 0
    ]

    if sum(condiciones) >= 3:
        return {
            "diagnostico": "crecimiento_no_rentable_sistemico",
            "areas": ["Comercial", "Finanzas", "Stock", "RRHH"],
            "lectura": "El crecimiento comercial está generando efectos negativos en rentabilidad, caja, stock o incentivos.",
            "severidad": "alta"
        }

    return None

15. Diagnóstico preventivo

Detecta riesgo futuro.

Ejemplo:

El stock todavía no está bajo mínimo, pero la cobertura no alcanza para esperar el plazo del proveedor.

Código:

def diagnostico_preventivo_stock(stock_actual, stock_minimo, venta_promedio_diaria, plazo_proveedor):
    if venta_promedio_diaria == 0:
        return None

    dias_cobertura = stock_actual / venta_promedio_diaria

    if stock_actual >= stock_minimo and dias_cobertura < plazo_proveedor:
        return {
            "diagnostico": "riesgo_futuro_stock_critico",
            "lectura": "El stock aún supera el mínimo, pero no cubre el plazo de reposición.",
            "accion": "anticipar_reposicion",
            "severidad": "alta"
        }

    return None

Esto es de alto valor. FARO no espera que la góndola esté vacía para avisar. Muy civilizado.

16. Diagnóstico de ejecución

Evalúa si la empresa convierte decisiones en acciones.

Ejemplo:

La empresa decide, pero no ejecuta con disciplina.

Código:

def diagnostico_ejecucion(decisiones, acciones_creadas, acciones_vencidas, acciones_sin_responsable):
    if decisiones == 0:
        return None

    ratio_acciones = acciones_creadas / decisiones
    ratio_vencidas = acciones_vencidas / acciones_creadas if acciones_creadas else 0
    ratio_sin_responsable = acciones_sin_responsable / acciones_creadas if acciones_creadas else 0

    if ratio_acciones < 0.70 or ratio_vencidas > 0.20 or ratio_sin_responsable > 0.10:
        return {
            "diagnostico": "direccion_sin_ejecucion",
            "lectura": "Las decisiones no se están convirtiendo en acciones completas, responsables y cerradas en tiempo.",
            "accion": "activar_workflow_obligatorio",
            "severidad": "alta"
        }

    return None

17. Diagnóstico de calidad de datos

Antes de diagnosticar fuerte, FARO debe evaluar si puede confiar.

Ejemplo:

El margen parece estar en rojo, pero falta costo unitario en 23% de las ventas. Diagnóstico con confianza media.

Código:

def diagnostico_calidad_datos(kpi, valor, score_calidad, problema):
    if score_calidad < 0.70:
        return {
            "diagnostico": "diagnostico_con_baja_confianza",
            "kpi": kpi,
            "valor": valor,
            "score_calidad": score_calidad,
            "problema": problema,
            "lectura": "El dato muestra una posible desviación, pero la calidad de información limita la confianza del diagnóstico.",
            "accion": "validar_datos_antes_de_decidir"
        }

    return None

Regla clave:

FARO no debe sonar seguro cuando los datos no lo justifican.

18. Diagnóstico por área

18.1 Diagnóstico comercial

Debe explicar:

ventas
margen
descuentos
clientes
canales
vendedores
mix comercial
comisiones

Ejemplo:

El área comercial está creciendo en volumen, pero con deterioro de margen y aumento de descuentos. La venta parece depender de condiciones comerciales más agresivas, lo que puede afectar rentabilidad y comisiones.

18.2 Diagnóstico financiero

Debe explicar:

caja
cobranza
mora
gastos
deuda
flujo operativo
rentabilidad

Ejemplo:

La empresa tiene ventas crecientes, pero la cobranza se está alargando y la caja disponible cae por debajo del mínimo operativo. La prioridad financiera debe ser convertir ventas en caja y revisar condiciones de crédito.

18.3 Diagnóstico de stock

Debe explicar:

stock crítico
stock inmovilizado
rotación
quiebres
cobertura
stock por sucursal

Ejemplo:

El stock total aumentó, pero también crecieron los quiebres en productos clave. Esto indica un problema de composición: no falta mercadería en general, falta la mercadería correcta.

18.4 Diagnóstico de compras

Debe explicar:

proveedores
plazos
costos
compras urgentes
dependencia
órdenes pendientes

Ejemplo:

Las compras urgentes aumentaron y el precio promedio de reposición subió. Esto sugiere planificación débil y presión futura sobre margen.

18.5 Diagnóstico de RRHH

Debe explicar:

costo laboral
productividad
comisiones
ausentismo
roles
responsables
ejecución

Ejemplo:

El costo variable comercial crece mientras el margen cae. La fórmula de comisión puede estar premiando volumen sin proteger rentabilidad ni cobranza.

18.6 Diagnóstico de dirección

Debe explicar:

decisiones
acciones
responsables
vencimientos
reincidencia
seguimiento
aprendizaje

Ejemplo:

La empresa tiene buen nivel de decisión, pero baja conversión en acciones cerradas. Hay riesgo de dirección sin ejecución y falta de accountability.

19. Diagnóstico por industria

19.1 Construcción / insumos

Diagnósticos típicos:

Crecimiento no rentable por descuentos.
Stock crítico en productos de alta rotación.
Canjes con impacto financiero incierto.
Referidos sin trazabilidad.
Cliente de obra con mora alta.
Comisión desalineada con margen.
Compras reactivas por mala planificación.

Ejemplo:

La venta a obras creció, pero con mayor descuento, cobranza más lenta y presión de stock. En este contexto, el crecimiento puede estar comprometiendo caja y disponibilidad de productos clave.

19.2 Retail

Promociones están aumentando volumen, pero reduciendo margen.
Sucursal con venta alta pero rentabilidad baja.
Stock alto y rotación baja.
Producto estrella con quiebres recurrentes.

19.3 Salud

Alta ocupación con tiempos de espera crecientes.
Costo por prestación superior a tarifa.
Profesionales críticos saturados.
Turnos perdidos con capacidad disponible.

19.4 Logística

Rutas con alto costo por kilómetro y baja rentabilidad.
SLA incumplido por capacidad o planificación.
Combustible creciendo más que entregas.
Flota subutilizada con costos fijos altos.

19.5 Hotelería

Ocupación alta con tarifa baja.
Canal caro domina reservas.
RevPAR deteriorado.
Reclamos crecientes con mantenimiento diferido.

20. Diagnóstico de causa raíz

FARO debe distinguir síntoma de causa probable.

Ejemplo:

Síntoma:
Margen bajo.

Causas posibles:
descuento alto,
costo subió,
mix cambió,
canal caro,
comisión alta,
error de carga de costo.

Código conceptual:

def causas_probables_margen(ctx):
    causas = []

    if ctx["descuento_promedio"] > ctx["descuento_objetivo"]:
        causas.append("descuento_alto")

    if ctx["costo_var"] > 0.05:
        causas.append("costo_en_aumento")

    if ctx["mix_bajo_margen_var"] > 0.10:
        causas.append("mix_bajo_margen")

    if ctx["comision_sobre_margen"] > 0.25:
        causas.append("comision_desalineada")

    if ctx["calidad_costos"] < 0.70:
        causas.append("posible_error_o_incompletitud_de_costos")

    return causas

21. Diagnóstico y recomendación

El diagnóstico debe derivar en una recomendación concreta.

22. Diagnóstico y RACI

Cada diagnóstico debe asignar roles.

Ejemplo:

{
  "diagnosis": "crecimiento_no_rentable",
  "R": "Gerente Comercial",
  "A": "Dirección",
  "C": ["Finanzas", "RRHH", "Stock"],
  "I": ["Administración"]
}

Regla:

Diagnóstico sin responsable es literatura. Puede estar muy bien escrita, pero no mueve la aguja.

23. Diagnóstico y severidad

Código:

def accion_por_severidad(severidad):
    if severidad == "critica":
        return "escalar_a_direccion_y_crear_accion_24h"
    if severidad == "alta":
        return "crear_accion_72h"
    if severidad == "media":
        return "crear_tarea_revision_7_dias"
    return "monitorear"

24. Diagnóstico y FARO Score

El diagnóstico debe explicar el movimiento del FARO Score.

Ejemplo:

FARO Score bajó de 78 a 69.

Principales causas:
- margen bruto en rojo,
- cobranza lenta,
- stock crítico,
- acciones vencidas,
- tensión de crecimiento no rentable.

Código:

def explicar_movimiento_score(score_actual, score_anterior, causas):
    variacion = score_actual - score_anterior

    return {
        "score_actual": score_actual,
        "score_anterior": score_anterior,
        "variacion": variacion,
        "causas_principales": causas,
        "lectura": "El FARO Score bajó por deterioro en indicadores críticos y tensiones activas."
    }

25. Diagnóstico y narrativa ejecutiva

FARO debe poder transformar datos en lenguaje de dirección.

Mala salida

KPI gross_margin_rate below threshold.

Buena salida

El margen bruto está por debajo del umbral esperado. La caída coincide con un aumento del descuento promedio y puede indicar deterioro de rentabilidad comercial.

Salida FARO premium

La empresa está generando ventas con menor calidad económica. El crecimiento actual necesita revisión porque el margen cae, los descuentos suben y la cobranza se alarga. La prioridad debe ser proteger rentabilidad y caja antes de seguir empujando volumen.

Eso es lo que se le puede mostrar a un dueño, gerente o director.

26. Plantilla de diagnóstico ejecutivo

Diagnóstico:
[Nombre del diagnóstico]

Resumen:
[Qué está pasando explicado en lenguaje directivo.]

Evidencia:
- KPI 1: valor actual vs objetivo.
- KPI 2: variación.
- Alerta 1 activada.
- Tensión detectada.

Causa probable:
[Hipótesis sustentada en datos.]

Impacto:
[Rentabilidad, caja, stock, personas, clientes, operación.]

Responsable:
[Área / rol.]

Acción sugerida:
[Qué hacer.]

Vencimiento recomendado:
[Plazo.]

Confianza:
[Alta / media / baja y motivo.]

Impacto en FARO Score:
[Puntos o componente afectado.]

27. Ejemplo completo: diagnóstico crecimiento no rentable

Datos

Ventas: +18%
Margen bruto: 28% → 21%
Descuento promedio: 6% → 12%
Días de cobranza: 32 → 43
Comisión pagada: +15%

Diagnóstico FARO

La empresa está creciendo en ventas, pero ese crecimiento no parece sano. El margen cayó 7 puntos, el descuento promedio duplicó el objetivo y la cobranza se alargó 11 días. Además, las comisiones crecieron mientras la rentabilidad se deterioró.

La tensión principal es crecimiento no rentable con posible comisión desalineada.

Causa probable

Política comercial demasiado flexible.
Descuentos altos para cerrar operaciones.
Comisión atada a venta y no suficientemente vinculada a margen/cobranza.

Impacto

Menor rentabilidad.
Caja futura más débil.
Incentivo comercial desalineado.
Mayor presión sobre stock si la venta crece en productos críticos.

Acción sugerida

Auditar operaciones con descuento mayor al 8%.
Revisar fórmula de comisión.
Priorizar cobranza de clientes grandes.
Analizar margen por vendedor, producto y canal.

Responsable

R: Gerente Comercial
A: Dirección
C: Finanzas, RRHH, Stock
I: Administración

28. Ejemplo completo: diagnóstico stock mal compuesto

Datos

Stock total: +22%
Rotación: -15%
Quiebres de productos clave: 8 casos
Stock inmovilizado: +30%

Diagnóstico FARO

La empresa tiene más capital invertido en inventario, pero no necesariamente en los productos correctos. El stock total subió, la rotación bajó y al mismo tiempo hubo quiebres en productos clave. Esto indica un problema de composición del inventario.

Causa probable

Compras basadas en disponibilidad o intuición.
Falta de mínimos por producto crítico.
Reposición no conectada con rotación real.
Baja coordinación entre Comercial, Stock y Compras.

Acción sugerida

Definir stock mínimo por producto crítico.
Bloquear compras de productos lentos.
Priorizar reposición de productos de alta rotación.
Redistribuir stock entre sucursales.

29. Ejemplo completo: diagnóstico dirección sin ejecución

Datos

Decisiones tomadas: 24
Acciones creadas: 15
Acciones vencidas: 8
Acciones sin responsable: 4
Problemas reincidentes: 5

Diagnóstico FARO

La empresa está tomando decisiones, pero no las convierte con suficiente disciplina en acciones cerradas, responsables y medibles. Hay decisiones sin bajada operativa, acciones vencidas y problemas que se repiten.

Causa probable

Falta de workflow obligatorio.
Responsables poco claros.
Ausencia de vencimientos.
Comités sin seguimiento estructurado.
Cierre de temas sin medición posterior.

Acción sugerida

Toda decisión debe generar acción, responsable, vencimiento y KPI afectado.
Las acciones críticas vencidas deben escalar automáticamente.
No se debe cerrar una acción sin evidencia o medición posterior.

30. Diagnóstico con baja confianza

Ejemplo:

El margen aparece en rojo, pero la calidad del dato de costos es baja. Falta costo unitario en 23% de las ventas y hay productos sin maestro asociado.

Diagnóstico FARO:

Existe una posible tensión de margen deteriorado, pero la confianza del diagnóstico es media/baja. Antes de tomar decisiones comerciales fuertes, se recomienda completar costos, normalizar productos y recalcular margen.

Acción:

No cambiar política comercial todavía.
Primero corregir datos críticos.
Luego recalcular margen.

Esto es importante: FARO debe saber frenar. Un sistema que siempre opina es tan peligroso como un gerente que nunca escucha.

31. Motor de diagnóstico FARO

Flujo recomendado:

KPIs calculados
→ señales detectadas
→ reglas activadas
→ alertas generadas
→ tensiones detectadas
→ causas probables
→ impacto estimado
→ severidad
→ confianza
→ prioridad
→ diagnóstico ejecutivo
→ recomendación
→ acción
→ seguimiento

Código conceptual:

def motor_diagnostico(contexto):
    diagnosticos = []

    if contexto.get("tension") == "crecimiento_no_rentable":
        diagnosticos.append({
            "title": "Crecimiento no rentable",
            "summary": "Las ventas crecen, pero el margen y la cobranza se deterioran.",
            "severity": "alta",
            "responsible": "Gerente Comercial",
            "actions": [
                "auditar_descuentos",
                "revisar_comisiones",
                "priorizar_cobranza"
            ]
        })

    if contexto.get("data_quality_score", 1) < 0.70:
        diagnosticos.append({
            "title": "Diagnóstico con baja confianza",
            "summary": "La calidad de datos limita la precisión de la lectura.",
            "severity": "media",
            "responsible": "Data Owner",
            "actions": [
                "corregir_datos",
                "reprocesar_kpis"
            ]
        })

    return diagnosticos

32. Tabla SQL de diagnósticos

CREATE TABLE executive_diagnoses (
    diagnosis_id TEXT PRIMARY KEY,
    diagnosis_code TEXT NOT NULL,
    title TEXT NOT NULL,
    executive_summary TEXT,
    company_id TEXT,
    branch_id TEXT,
    main_area_id TEXT,
    related_areas JSONB,
    related_kpis JSONB,
    related_alerts JSONB,
    related_tensions JSONB,
    root_causes JSONB,
    business_impact JSONB,
    recommended_actions JSONB,
    responsible_id TEXT,
    responsible_role TEXT,
    severity TEXT,
    priority_score NUMERIC,
    confidence NUMERIC,
    score_impact NUMERIC,
    status TEXT DEFAULT 'detected',
    source_snapshot JSONB,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now(),
    validated_at TIMESTAMP,
    closed_at TIMESTAMP
);

33. Tabla SQL de biblioteca de diagnósticos

CREATE TABLE diagnosis_library (
    diagnosis_code TEXT PRIMARY KEY,
    title TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    main_area_id TEXT,
    related_areas JSONB,
    required_kpis JSONB,
    required_alerts JSONB,
    required_tensions JSONB,
    root_cause_patterns JSONB,
    suggested_actions JSONB,
    default_severity TEXT,
    default_responsible_role TEXT,
    score_impact NUMERIC,
    industry_scope JSONB,
    confidence_min NUMERIC,
    active BOOLEAN DEFAULT true,
    version TEXT DEFAULT '1.0',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

34. Estados de un diagnóstico

35. Diagnóstico y cierre

Un diagnóstico no debe cerrarse solo porque se creó una acción.

Debe cerrarse cuando:

la condición se normalizó,
la acción se ejecutó,
el KPI mejoró,
la tensión se resolvió,
el responsable validó,
o se justificó formalmente el descarte.

Código conceptual:

def puede_cerrar_diagnostico(kpi_normalizado, accion_cerrada, evidencia, validado_por_responsable):
    return all([
        kpi_normalizado,
        accion_cerrada,
        evidencia,
        validado_por_responsable
    ])

36. Diagnóstico y aprendizaje

Cada diagnóstico debe alimentar aprendizaje.

FARO debería registrar:

diagnóstico detectado,
acción aplicada,
tiempo de respuesta,
resultado posterior,
si el KPI mejoró,
si la tensión volvió,
si la recomendación fue útil,
si la regla debe ajustarse.

Ejemplo:

{
  "diagnosis": "crecimiento_no_rentable",
  "action": "auditar_descuentos_altos",
  "result_30_days": {
    "margen": "+3 puntos",
    "descuento": "-4 puntos",
    "dias_cobranza": "-5 días"
  },
  "learning": "La auditoría de descuentos mejoró margen y redujo tensión."
}

37. Diagnóstico y explicación técnica para un socio programador

Para convencer técnicamente, hay que explicarlo así:

El diagnóstico no es una respuesta libre de IA.
Es una salida estructurada generada por:
1. KPIs calculados desde datos normalizados.
2. Señales detectadas por variaciones y umbrales.
3. Reglas de negocio versionadas.
4. Alertas trazables.
5. Tensiones detectadas por combinaciones de variables.
6. Motor de diagnóstico que selecciona patrón, causa probable, impacto, confianza y acción.

La IA puede ayudar a redactar la explicación, pero la lógica base debe estar estructurada.

Eso es muy importante. Porque si todo depende de un prompt, es castillo de naipes con PowerPoint lindo.

38. Uso de IA en el diagnóstico

La IA puede participar en tres niveles.

Arquitectura recomendada:

Reglas estructuradas detectan.
Motor FARO prioriza.
IA redacta y explica.
Humano aprueba decisiones sensibles.

39. Prompt interno para IA explicativa

Ejemplo de prompt interno controlado:

Actúa como analista ejecutivo FARO.

Con base únicamente en los datos estructurados recibidos, redacta un diagnóstico ejecutivo breve, claro y accionable.

No inventes causas.
Distingue hechos de hipótesis.
Incluye:
1. Qué pasó.
2. Qué KPIs lo sustentan.
3. Qué tensión está asociada.
4. Causa probable.
5. Impacto.
6. Acción sugerida.
7. Nivel de confianza.

Datos:
{diagnosis_payload}

Regla:

La IA redacta. FARO gobierna la lógica.

40. Ejemplo de payload para diagnóstico

{
  "kpis": {
    "ventas_var": 0.18,
    "margen_actual": 0.21,
    "margen_anterior": 0.28,
    "descuento_actual": 0.12,
    "dias_cobranza_actual": 43
  },
  "alerts": [
    "margin_drop",
    "discount_high",
    "collection_slow"
  ],
  "tensions": [
    "crecimiento_no_rentable"
  ],
  "confidence": 0.84,
  "industry": "construction_supplies"
}

Salida esperada:

La empresa muestra una tensión de crecimiento no rentable. Las ventas crecieron 18%, pero el margen cayó de 28% a 21%, el descuento promedio subió a 12% y los días de cobranza llegaron a 43. Esto indica que el crecimiento actual puede estar deteriorando rentabilidad y caja futura. Se recomienda auditar descuentos, revisar condiciones de crédito y analizar la fórmula de comisión.

41. Riesgos si no existe diagnóstico ejecutivo

42. Output final del Anexo 23

Al finalizar este anexo, FARO debe tener definido:

1. Biblioteca de diagnósticos ejecutivos.
2. Tipos de diagnóstico.
3. Estructura estándar de diagnóstico.
4. Diagnósticos por área.
5. Diagnósticos por industria.
6. Diagnóstico descriptivo.
7. Diagnóstico causal probable.
8. Diagnóstico sistémico.
9. Diagnóstico preventivo.
10. Diagnóstico de ejecución.
11. Diagnóstico de calidad de datos.
12. Fórmula de prioridad diagnóstica.
13. Fórmula de confianza diagnóstica.
14. Relación diagnóstico → tensión.
15. Relación diagnóstico → recomendación.
16. Relación diagnóstico → acción.
17. Relación diagnóstico → responsable.
18. Relación diagnóstico → FARO Score.
19. Motor de diagnóstico.
20. Tablas SQL de diagnósticos.
21. Estados de diagnóstico.
22. Reglas de cierre.
23. Uso controlado de IA explicativa.
24. Aprendizaje posterior al diagnóstico.

43. Conexión con otros anexos

El Diagnóstico Ejecutivo FARO es la capa que traduce KPIs, señales, reglas, alertas y tensiones en una explicación directiva clara. No solo dice qué número está mal: explica qué está pasando, por qué puede estar pasando, qué impacto tiene, qué área responde, qué acción conviene tomar y con qué nivel de confianza.