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Avanzado•10–16 horas

Dossier de análisis con IA listo para decisión

Convierte el análisis asistido por IA en un artefacto de decisión con métricas verificadas, evidence ledger, análisis de incertidumbre y sensibilidad, contraanálisis, reproducibilidad y controles de refresh/cambio.

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Escenario

Tarea

La dirección solicita una recomendación basada en varios datasets, extractos SQL y EDA asistido por IA. El resultado más peligroso no es una hallucination evidente, sino una historia convincente con cifras individualmente correctas pero causalidad débil, cherry-picking o una métrica inestable. Entrega un dossier donde hechos, interpretación, supuestos y recomendación estén separados y la decisión pueda revisarse cuando cambien los datos o el contrato de la métrica.

Ejecución paso a paso

1. Empieza por el contrato de decisión, no por el dashboard

Resultado: El análisis se optimiza para la decisión y evidencia falsable, no para la cantidad de gráficos.

Tareas

  • →Formula la decisión y sus alternativas
  • →Define métricas materiales y umbrales
  • →Registra inferencias causales o no respaldadas prohibidas
  • →Fija suficiencia de evidencia y condición de abstención

Comprobaciones

  • ✓Owner y horizonte de decisión están definidos
  • ✓No existe KPI sin definición de negocio
  • ✓Datos insuficientes pueden producir “no podemos recomendar”

2. Construye un evidence ledger a nivel de claim

Resultado: Hecho, cálculo, estimación, supuesto y recomendación no se mezclan en un mismo párrafo.

Tareas

  • →Divide la narrativa en claims materiales
  • →Vincula cada fact/derived claim a una query o source slice
  • →Marca estimates y assumptions por separado
  • →Añade freshness, confidence y estado de verificación

Comprobaciones

  • ✓Un claim material sin evidencia no pasa el gate
  • ✓Una explicación generada por IA no se convierte en source
  • ✓La evidencia stale es visible antes de leer la recomendación

3. Ejecuta un challenge independiente

Resultado: La recomendación resiste explicaciones alternativas y análisis de sensibilidad.

Tareas

  • →Construye al menos dos contra-hipótesis
  • →Prueba segmentos y ventanas temporales alternativas
  • →Varía supuestos clave en un rango de sensibilidad
  • →Comprueba riesgos de selección, survivorship, leakage y agregación estilo Simpson

Comprobaciones

  • ✓El informe indica condiciones que cambiarían la recomendación
  • ✓La correlación no se denomina causalidad sin un diseño apropiado
  • ✓Una conclusión de alto impacto tiene cálculo independiente o reviewer challenge

4. Haz el análisis operacionalmente reproducible

Resultado: Un mes después el mismo pipeline puede actualizar la decisión con seguridad o explicar drift.

Tareas

  • →Versiona source, query, notebook y contrato de métrica
  • →Añade regression checks deterministas
  • →Define refresh triggers para cambios de datos, schema, métrica, modelo o business policy
  • →Registra una regla de rollback o hold para resultados materialmente distintos

Comprobaciones

  • ✓Refresh no sobrescribe evidencia anterior sin version trace
  • ✓Cambios de métrica o schema activan revalidation
  • ✓Una regresión material detiene publication automática hasta review

Criterios de aceptación

  • El contrato de decisión define pregunta, alternativas, umbrales, owner y condición de abstención
  • Cada claim material está clasificado y tiene evidencia o una etiqueta explícita de supuesto
  • Las métricas clave tienen verificación determinista y un path source/query reproducible
  • El contraanálisis y la sensibilidad muestran cuándo cambiaría la recomendación
  • Los gates de privacidad, linaje, freshness y change control forman parte de la release decision
  • El memo final separa hecho, interpretación y recomendación sin ocultar incertidumbre no resuelta