El reto
Diagnóstico de P&L y palancas de margen
la empresa gestionaba contratos con márgenes muy ajustados donde las desviaciones de coste de alimentos, personal y energía podían convertir un contrato rentable en deficitario. Identificar las palancas de mejora de margen requería 30 minutos de análisis manual del P&L.
ChatGPT Business con Code Interpreter: sube el P&L anonimizado y la IA identifica las 3 partidas con mayor impacto negativo en el margen operativo, distinguiendo palancas accionables a corto plazo de costes estructurales difíciles de reducir.
Nivel de sensibilidad: alto. Los datos de este caso no se pueden anonimizar sin perder su utilidad. El Camino A (on-premises) es la única opción segura. Los datos de P&L por contrato son información financiera altamente confidencial. Usa Claude Team y asegúrate de que los datos están dentro del entorno corporativo.
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 este caso
Modelo on-premises
El modelo de IA se despliega en la infraestructura propia de la empresa. Los datos nunca salen de tus servidores. Solución correcta cuando los datos no se pueden anonimizar sin perder su valor.
Camino B — Alternativa si los datos lo permiten
Anonimización previa + Claude Team
Los documentos se anonimizan antes de procesarse con Claude Team. Válido únicamente si el contenido mantiene su utilidad después de eliminar los datos sensibles.
Para este caso concreto: la anonimización es no viable — los datos contienen información que pierde su valor al anonimizarse. El Camino A (on-premises) es el correcto. El Camino B solo sería viable si se trabaja con versiones reducidas o parcialmente anonimizadas de los documentos.
Camino A — Recomendado
Modelo on-premises: los datos nunca salen de tu empresa
Con un modelo de lenguaje desplegado en la infraestructura propia de tu empresa, la solución funciona exactamente igual que con Claude Team — pero ningún dato abandona nunca tus servidores. El modelo no puede ser entrenado con tu información y el cumplimiento normativo es total.
Modelos recomendados
Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para análisis de datos financieros, tablas y cálculos numéricos.
Llama 3.3 70B — Ideal para síntesis de documentos financieros largos y generación de informes estructurados (contexto 128K tokens).
Mistral Large 2 — Excelente para extracción de información estructurada de contratos y pólizas.
Llama 3.3 70B — Ideal para síntesis de documentos financieros largos y generación de informes estructurados (contexto 128K tokens).
Mistral Large 2 — Excelente para extracción de información estructurada de contratos y pólizas.
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.
Camino B — Si los datos lo permiten
Anonimización previa + Claude Team
Si los documentos que va a procesar la herramienta no contienen información estratégica irrenunciable, puedes anonimizarlos y usar Claude Team directamente. Para este caso, la anonimización es no viable — evalúa documento a documento si el contenido sigue siendo útil tras eliminar los datos sensibles.
- 1 Sustituye los nombres de clientes, proveedores y entidades por etiquetas: [CLIENTE_A], [PROVEEDOR_X], [ENTIDAD_FINANCIERA_1].
- 2 Reemplaza cifras absolutas por índices relativos cuando sea posible (variación %, no valor absoluto). Si el valor absoluto es necesario, usa rangos: [CIFRA_ENTRE_1M_Y_5M].
- 3 Elimina referencias a personas concretas (nombres de directivos, responsables de área).
- 4 Verifica que el documento anonimizado sigue siendo útil para el análisis. Si no lo es, usa el Camino A (on-premises).
Límite del Camino B: Si tras la anonimización el documento pierde su utilidad para el análisis, el Camino B no es viable para ese documento. Usa el Camino A (on-premises) en ese caso.
Prompt para Claude for Business / Team
Prompt — Claude for Business / Team
Actúa como controller financiero y consultor de mejora de rentabilidad para un holding industrial con múltiples líneas de negocio.
Adjunto la cuenta de resultados de la empresa Holding del período [mes/trimestre/año]: [adjunta Excel o PDF]
LÍNEAS DE NEGOCIO DE la empresa: [ej. Fabricación / Distribución / Servicios / Inmobiliario — especifica las tuyas]
DIAGNÓSTICO DE P&L Y ANÁLISIS DE PALANCAS DE MARGEN:
1. ANÁLISIS DE RENTABILIDAD POR LÍNEA: margen bruto, margen EBITDA y margen neto para cada línea de negocio, con comparativa vs período anterior y vs presupuesto
2. ESTRUCTURA DE COSTES: desglose de costes fijos vs variables, identificando las partidas con mayor peso y las que han crecido más respecto al período anterior
3. PALANCAS DE MARGEN IDENTIFICADAS: las 3 acciones con mayor potencial de mejora del margen en los próximos 6 meses (precio, mix de producto, reducción de costes, eficiencia operativa)
4. PUNTO DE EQUILIBRIO: cálculo del punto de equilibrio por línea de negocio y análisis del margen de seguridad actual
5. SIMULACIÓN DE ESCENARIOS: impacto en el EBITDA de las siguientes palancas: +2% de precio, -5% de costes variables, +10% de volumen
6. RECOMENDACIONES EJECUTIVAS: top 3 decisiones que debería tomar el Comité de Dirección este trimestre para mejorar la rentabilidad
Empresa: la empresa Holding. Idioma: español.
RESTRICCIONES Y CONDICIONES:
- Los datos de P&L por contrato son información financiera altamente confidencial; usa Claude Team y asegúrate de que los datos están dentro del entorno corporativo.
- No subas el P&L con nombres de clientes o datos de contratos confidenciales.
- No implementes cambios de coste sin validación del equipo jurídico si hay cláusulas de precio fijo en los contratos.
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 — Diagnóstico de P&L y palancas de margen
Actúa como controller financiero y consultor de mejora de rentabilidad para un holding industrial con múltiples líneas de negocio.
Adjunto la cuenta de resultados de la empresa Holding del período [mes/trimestre/año]: [adjunta Excel o PDF]
LÍNEAS DE NEGOCIO DE la empresa: [ej. Fabricación / Distribución / Servicios / Inmobiliario — especifica las tuyas]
DIAGNÓSTICO DE P&L Y ANÁLISIS DE PALANCAS DE MARGEN:
1. ANÁLISIS DE RENTABILIDAD POR LÍNEA: margen bruto, margen EBITDA y margen neto para cada línea de negocio, con comparativa vs período anterior y vs presupuesto
2. ESTRUCTURA DE COSTES: desglose de costes fijos vs variables, identificando las partidas con mayor peso y las que han crecido más respecto al período anterior
3. PALANCAS DE MARGEN IDENTIFICADAS: las 3 acciones con mayor potencial de mejora del margen en los próximos 6 meses (precio, mix de producto, reducción de costes, eficiencia operativa)
4. PUNTO DE EQUILIBRIO: cálculo del punto de equilibrio por línea de negocio y análisis del margen de seguridad actual
5. SIMULACIÓN DE ESCENARIOS: impacto en el EBITDA de las siguientes palancas: +2% de precio, -5% de costes variables, +10% de volumen
6. RECOMENDACIONES EJECUTIVAS: top 3 decisiones que debería tomar el Comité de Dirección este trimestre para mejorar la rentabilidad
Empresa: la empresa Holding. Idioma: español.
RESTRICCIONES Y CONDICIONES:
- Los datos de P&L por contrato son información financiera altamente confidencial; usa Claude Team y asegúrate de que los datos están dentro del entorno corporativo.
- No subas el P&L con nombres de clientes o datos de contratos confidenciales.
- No implementes cambios de coste sin validación del equipo jurídico si hay cláusulas de precio fijo en los contratos.
Ejecución
Cómo ejecutar este caso paso a paso
- 1 Paso 1: Abre Claude Team y crea un nuevo chat o proyecto.
- 2 Paso 2: Prepara los datos necesarios: P&L de restauración colectiva por contrato o línea de negocio (Excel anonimizado.
- 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: P&L de restauración colectiva por contrato o línea de negocio (Excel anonimizado: sin nombres de clientes, solo ID de contrato), benchmarks de coste del sector si están disponibles.
Impacto
Qué cambia cuando la solución está en marcha
Identifica las 3 principales palancas de mejora de margen en el P&L en 30 minutos, con análisis de sensibilidad por contrato o línea de negocio.
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 P&L por contrato son información financiera altamente confidencial. Usa Claude Team y asegúrate de que los datos están dentro del entorno corporativo.
Mantén los datos actualizados. Un modelo con información desactualizada dará respuestas incorrectas. Establece un proceso regular de actualización de los documentos de referencia.