El reto
Análisis de cargas de trabajo (Temporal en Excel)
la empresa gestionaba la carga de trabajo semanal de los centros de producción en un Excel manual que no detectaba automáticamente qué centros estaban al límite de capacidad, generando retrasos que se descubrían demasiado tarde.
ChatGPT Business con Code Interpreter: sube el Excel de cargas de trabajo y la IA identifica qué centros superan el 85% de capacidad para la próxima semana, generando una tabla de cuellos de botella con impacto estimado en plazos.
Nivel de sensibilidad: alto. Los datos de cargas de trabajo pueden contener información sobre pedidos de clientes y capacidad productiva. Usa herramientas con acuerdos de confidencialidad empresarial.
Decisión previa
Cómo elegir el camino correcto
Antes de empezar, responde esta pregunta: ¿puedes anonimizar los datos que va a procesar la herramienta sin perder su utilidad para este caso?
Camino A — Recomendado para empezar
Anonimización previa + ChatGPT Business
Los documentos se anonimizan antes de procesarse. La anonimización es posible para este caso, lo que permite usar ChatGPT Business de forma segura.
Camino B — Máxima seguridad
Modelo on-premises
El modelo de IA se despliega en infraestructura propia. Los datos nunca salen de tus servidores. Recomendado cuando se requiere máxima seguridad o los datos no se pueden anonimizar.
Para este caso concreto: la anonimización es posible. El Camino A permite usar ChatGPT Business de forma segura con datos anonimizados. Si necesitas trabajar con los datos originales sin anonimizar, usa el Camino B (on-premises).
Camino A — Recomendado
Anonimización previa + ChatGPT Business
La anonimización es posible para este caso, lo que permite usar ChatGPT Business de forma segura. Sigue este proceso de preparación antes de subir ningún documento a la herramienta.
- 1 Identifica qué datos son sensibles en cada documento: nombres de personas, cifras confidenciales, datos de clientes o proveedores.
- 2 Usa etiquetas consistentes para la sustitución: [PERSONA_1], [CLIENTE_A], [CIFRA_X]. Mantén la misma etiqueta para la misma entidad en todos los documentos.
- 3 Verifica que el contenido sigue siendo útil tras la anonimización. Si no lo es, usa el Camino A (on-premises).
- 4 Guarda el mapa de anonimización (tabla etiqueta → entidad real) en un lugar seguro y offline, con acceso restringido.
Herramienta de anonimización recomendada: Para documentos en Word o PDF, usa la función "Buscar y reemplazar" con una lista preparada de sustituciones. Para volúmenes mayores, Microsoft Presidio (open source) automatiza la detección y sustitución de entidades nombradas — personas, organizaciones, lugares, fechas.
Camino B — Máxima seguridad
Modelo on-premises: los datos nunca salen de tu empresa
Si necesitas trabajar con los datos originales sin anonimizar, o si requieres la máxima garantía de privacidad, despliega el modelo en tu propia infraestructura. Ningún dato abandona nunca tus servidores.
Modelos recomendados
Twenty CRM (open source) — CRM auto-hospedable con API abierta, integrable con modelos locales para enriquecimiento de datos.
Llama 3.3 70B — Para análisis de conversaciones, síntesis de interacciones y generación de resúmenes de contacto.
Mistral Large 2 — Para clasificación y priorización de contactos, extracción de información de correos y notas.
Llama 3.3 70B — Para análisis de conversaciones, síntesis de interacciones y generación de resúmenes de contacto.
Mistral Large 2 — Para clasificación y priorización de contactos, extracción de información de correos y notas.
Plataformas de despliegue
Ollama + Open WebUI — Para uso individual o equipo reducido en hardware propio. Interfaz similar a ChatGPT, configuración en menos de 1 hora.
vLLM — Para entornos de producción con múltiples usuarios simultáneos y alto rendimiento.
LM Studio — Para pruebas y validación sin configuración de servidor.
vLLM — Para entornos de producción con múltiples usuarios simultáneos y alto rendimiento.
LM Studio — Para pruebas y validación sin configuración de servidor.
Infraestructura mínima
GPU: 2× NVIDIA A100 40GB o 4× RTX 4090 (24GB VRAM cada una). Para modelos de 70B parámetros en producción.
RAM: 128GB mínimo para modelos de 70B. Para modelos de 7-13B (uso individual), 32GB son suficientes.
Cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing con VPC aislada — sin transferencia de datos fuera de la UE.
RAM: 128GB mínimo para modelos de 70B. Para modelos de 7-13B (uso individual), 32GB son suficientes.
Cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing con VPC aislada — sin transferencia de datos fuera de la UE.
Garantía de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu información, no hay transferencia internacional de datos — elimina el riesgo de transferencias a EE.UU. bajo el RGPD — y el cumplimiento normativo es total.
¿Necesitas implementar esta solución en tu organización?
La configuración de un modelo on-premises para este caso requiere un proveedor técnico especializado que conozca tanto la tecnología como los requisitos de cumplimiento normativo. Emovere puede ayudarte a desplegar esta solución en tu infraestructura de forma segura, con garantías legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organización.
Prompt para ChatGPT Business / Enterprise
Prompt — ChatGPT Business / Enterprise
Actúa como analista de operaciones y planificación de la producción para una empresa fabricante de maquinaria industrial a medida.
Necesito analizar las cargas de trabajo del equipo de montaje de la empresa para las próximas 4-8 semanas.
DOCUMENTO A ADJUNTAR: [adjunta Excel con las siguientes columnas: Número de pedido, Cliente, Descripción del agitador, Horas de montaje estimadas, Fecha de entrega comprometida, Estado actual (En diseño / En fabricación / En montaje / En pruebas)]
CAPACIDAD DISPONIBLE:
- Equipo de montaje: [N] personas × [H] horas/semana = [X] horas/semana disponibles
- Semanas con reducción de capacidad (vacaciones, formación): [indica si hay]
ANALIZA Y GENERA:
1. TABLA DE CARGA POR SEMANA: horas requeridas vs horas disponibles para cada semana del horizonte
2. SEMÁFORO DE RIESGO: semanas con carga >90% en ROJO, 75-90% en AMARILLO, <75% en VERDE
3. PEDIDOS EN RIESGO: lista de pedidos que no podrán entregarse en la fecha comprometida con el desfase estimado en días
4. OPCIONES DE REDISTRIBUCIÓN: 2-3 alternativas para resolver los cuellos de botella (horas extra, subcontratación, adelantar pedidos con margen)
5. COMUNICACIÓN AL CLIENTE: borrador de email para los clientes con pedidos en riesgo, con tono profesional y propuesta de nueva fecha
Empresa: la empresa. Idioma: español.
RESTRICCIONES Y CONDICIONES:
- Los datos de cargas de trabajo pueden contener información sobre pedidos de clientes y capacidad productiva; usa herramientas con acuerdos de confidencialidad empresarial.
- No uses el análisis sin actualizar previamente el Excel con las horas reales imputadas.
- No comuniques cambios de plazo a clientes sin validación del equipo comercial.
Usa este prompt solo si has anonimizado previamente todos los datos identificables del documento. Verifica que el resultado sigue siendo útil tras la anonimización.
El prompt — Camino A (on-premises)
Prompt específico para este caso
Este prompt funciona tanto con el Camino A (modelo on-premises) como con el Camino B (herramienta cloud con datos anonimizados). Personaliza los campos entre corchetes con los datos reales de tu empresa.
Prompt — Análisis de cargas de trabajo (Temporal en Excel)
Actúa como analista de operaciones y planificación de la producción para una empresa fabricante de maquinaria industrial a medida.
Necesito analizar las cargas de trabajo del equipo de montaje de la empresa para las próximas 4-8 semanas.
DOCUMENTO A ADJUNTAR: [adjunta Excel con las siguientes columnas: Número de pedido, Cliente, Descripción del agitador, Horas de montaje estimadas, Fecha de entrega comprometida, Estado actual (En diseño / En fabricación / En montaje / En pruebas)]
CAPACIDAD DISPONIBLE:
- Equipo de montaje: [N] personas × [H] horas/semana = [X] horas/semana disponibles
- Semanas con reducción de capacidad (vacaciones, formación): [indica si hay]
ANALIZA Y GENERA:
1. TABLA DE CARGA POR SEMANA: horas requeridas vs horas disponibles para cada semana del horizonte
2. SEMÁFORO DE RIESGO: semanas con carga >90% en ROJO, 75-90% en AMARILLO, <75% en VERDE
3. PEDIDOS EN RIESGO: lista de pedidos que no podrán entregarse en la fecha comprometida con el desfase estimado en días
4. OPCIONES DE REDISTRIBUCIÓN: 2-3 alternativas para resolver los cuellos de botella (horas extra, subcontratación, adelantar pedidos con margen)
5. COMUNICACIÓN AL CLIENTE: borrador de email para los clientes con pedidos en riesgo, con tono profesional y propuesta de nueva fecha
Empresa: la empresa. Idioma: español.
RESTRICCIONES Y CONDICIONES:
- Los datos de cargas de trabajo pueden contener información sobre pedidos de clientes y capacidad productiva; usa herramientas con acuerdos de confidencialidad empresarial.
- No uses el análisis sin actualizar previamente el Excel con las horas reales imputadas.
- No comuniques cambios de plazo a clientes sin validación del equipo comercial.
Ejecución
Cómo ejecutar este caso paso a paso
- 1 Paso 1: Abre ChatGPT Business y crea un nuevo chat o proyecto.
- 2 Paso 2: Prepara los datos necesarios: Excel de cargas de trabajo con horas asignadas por centro de trabajo y semana, c.
- 3 Paso 3: Copia el prompt y ajusta los campos entre corchetes con tu información real.
- 4 Paso 4: Revisa el resultado con criterio directivo antes de tomar decisiones.
Datos necesarios: Excel de cargas de trabajo con horas asignadas por centro de trabajo y semana, capacidad disponible por centro (horas/semana), pedidos activos con fechas de entrega comprometidas.
Impacto
Qué cambia cuando la solución está en marcha
Identifica centros de trabajo al límite de capacidad con 1 semana de antelación, permitiendo redistribuir cargas y evitar retrasos en el 70% de los casos.
Advertencias
Qué tener en cuenta
Los resultados generados por IA son borradores. Deben ser revisados y validados por el responsable correspondiente antes de su uso oficial o comunicación externa.
Advertencia específica: Los datos de cargas de trabajo pueden contener información sobre pedidos de clientes y capacidad productiva. Usa herramientas con acuerdos de confidencialidad empresarial.
Mantén los datos actualizados. Un modelo con información desactualizada dará respuestas incorrectas. Establece un proceso regular de actualización de los documentos de referencia.