Análisis Ad-Hoc: Planificación de la Demanda y Optimización de Suministros — Tutorial On-Premises

Decisión previa

¿Qué camino seguir?

Los datos de este caso no se pueden anonimizar sin perder su utilidad analítica. La solución on-premises es la única opción viable.

Camino A — On-premises Recomendado para este caso

Despliega un modelo de lenguaje en tu infraestructura propia. Los datos no salen de tu organización en ningún momento.

Camino B — Con ChatGPT Business / Enterprise No recomendado — datos no anonimizables

Usa ChatGPT Business / Enterprise tras anonimizar previamente todos los datos identificables del documento.

Camino A — On-premises

Infraestructura y configuración

Modelos recomendados para esta tarea:

Llama 3.3 70B
Mistral Large 2
Qwen 2.5 72B

Plataformas de despliegue:

Ollama + Open WebUI
vLLM
LM Studio

Infraestructura mínima: Servidor con GPU (16 GB VRAM mínimo) o CPU potente (32 GB RAM), red interna

¿Necesitas ayuda con el despliegue? Emovere puede acompañarte en la configuración de la infraestructura on-premises, desde la selección del hardware hasta la puesta en marcha del modelo y la integración con tus sistemas internos.

Camino B — Con ChatGPT Business / Enterprise

Alternativa con herramienta cloud

Atención: Para este caso concreto, los datos no se pueden anonimizar sin perder su utilidad. El Camino B solo sería viable si trabajas con datos sintéticos o ejemplos genéricos para formación.

Si decides usar el Camino B, el proceso de anonimización previo es obligatorio:

1Exporta el documento a revisar en formato PDF o texto plano.
2Elimina o sustituye todos los datos identificables: nombres de personas, empresas, importes exactos, fechas específicas, referencias a proyectos o clientes concretos.
3Verifica que el documento anonimizado sigue siendo útil para el análisis. Si no lo es, usa el Camino A.
4Sube el documento anonimizado a ChatGPT Business / Enterprise y usa el prompt del Camino B que encontrarás al final de esta sección.

Prompt para ChatGPT Business / Enterprise

Prompt — ChatGPT Business / Enterprise Actúa como consultor de recursos humanos y desarrollo organizativo para una empresa de gran consumo multinacional. Necesito analizar los datos de RRHH de la empresa para el informe trimestral al Comité de Dirección. DATOS A ADJUNTAR: - Plantilla actual: [adjunta Excel con: empleado (anonimizado), área, categoría, antigüedad, salario, formación recibida en el año] - Datos de rotación del trimestre: [bajas voluntarias, bajas involuntarias, nuevas incorporaciones] - Resultados de la encuesta de clima (si disponible): [adjunta] - Absentismo del trimestre: [datos por área y causa] GENERA EL INFORME TRIMESTRAL DE RRHH: 1. RESUMEN DE PLANTILLA: headcount total, variación vs trimestre anterior, distribución por área y categoría 2. ROTACIÓN: tasa de rotación total y voluntaria, comparativa vs sector, análisis de las causas de las bajas voluntarias más frecuentes 3. ABSENTISMO: tasa de absentismo por área, causas principales y comparativa vs trimestre anterior 4. CLIMA LABORAL: puntuación global y por dimensión (si hay encuesta), tendencia y alertas 5. ACCIONES DE MEJORA: top 3 iniciativas de RRHH para el próximo trimestre para mejorar la retención, el clima o la productividad Empresa: la empresa. Idioma: español. RESTRICCIONES Y CONDICIONES: - Los datos de demanda y ventas por tienda son información comercial confidencial; usa herramientas con acuerdos de confidencialidad empresarial. - No uses el forecast sin actualizar el histórico de ventas con los datos más recientes. - No lances pedidos al CD basándote solo en el forecast de la IA sin validación del equipo de compras.

Usa este prompt solo si has anonimizado previamente todos los datos identificables. Verifica que el resultado sigue siendo útil tras la anonimización.

Pasos de ejecución

Cómo ejecutar la solución

Paso 1: Abre ChatGPT Business + Microsoft 365 Copilot + Manus AI y crea un nuevo chat o proyecto.
Paso 2: Prepara los datos necesarios: Histórico de ventas de las últimas 52 semanas por referencia/categoría y tienda/.
Paso 3: Copia el prompt y ajusta los campos entre corchetes con tu información real.
Paso 4: Revisa el resultado con criterio directivo antes de tomar decisiones.

El prompt — Camino A (on-premises)

Prompt para modelo local

Copia este prompt en tu interfaz de modelo local (Open WebUI, LM Studio o similar). Personaliza los campos entre corchetes con los datos reales de tu organización.

Prompt — Modelo local on-premises [NOTA ON-PREMISES] Este prompt está diseñado para ejecutarse en un modelo de lenguaje desplegado en tu infraestructura propia (Llama 3.3 70B, Mistral Large 2 o equivalente via Ollama / Open WebUI). Los datos no salen de tu organización. Actúa como consultor de recursos humanos y desarrollo organizativo para una empresa de gran consumo multinacional. Necesito analizar los datos de RRHH de la empresa para el informe trimestral al Comité de Dirección. DATOS A ADJUNTAR: - Plantilla actual: [adjunta Excel con: empleado (anonimizado), área, categoría, antigüedad, salario, formación recibida en el año] - Datos de rotación del trimestre: [bajas voluntarias, bajas involuntarias, nuevas incorporaciones] - Resultados de la encuesta de clima (si disponible): [adjunta] - Absentismo del trimestre: [datos por área y causa] GENERA EL INFORME TRIMESTRAL DE RRHH: 1. RESUMEN DE PLANTILLA: headcount total, variación vs trimestre anterior, distribución por área y categoría 2. ROTACIÓN: tasa de rotación total y voluntaria, comparativa vs sector, análisis de las causas de las bajas voluntarias más frecuentes 3. ABSENTISMO: tasa de absentismo por área, causas principales y comparativa vs trimestre anterior 4. CLIMA LABORAL: puntuación global y por dimensión (si hay encuesta), tendencia y alertas 5. ACCIONES DE MEJORA: top 3 iniciativas de RRHH para el próximo trimestre para mejorar la retención, el clima o la productividad Empresa: la empresa. Idioma: español. RESTRICCIONES Y CONDICIONES: - Los datos de demanda y ventas por tienda son información comercial confidencial; usa herramientas con acuerdos de confidencialidad empresarial. - No uses el forecast sin actualizar el histórico de ventas con los datos más recientes. - No lances pedidos al CD basándote solo en el forecast de la IA sin validación del equipo de compras.

Impacto esperado

Qué cambia cuando la solución está en marcha

Genera análisis ad-hoc de planificación de demanda en 30 minutos vs. 2-3 horas de análisis manual, con optimización de surtido por tienda y reducción de mermas estimada en un 8-12%.

Solución: Manus AI actúa como analista de supply chain de retail de descuento: analiza de forma autónoma el histórico de ventas y el plan de demanda, genera las proyecciones de demanda a 3, 6 y 12 meses por categoría y tienda, identifica los productos con mayor riesgo de rotura de stock y las oportunidades de optimización de inventario. Entrega el informe con los modelos de previsión y las recomendaciones de reposición. Segunda opción: ChatGPT Business (estándar con Code Interpreter) puede generar las proyecciones a partir del histórico adjunto.

Advertencia

Límites y precauciones

Los datos de demanda y ventas por tienda son información comercial confidencial. Usa herramientas con acuerdos de confidencialidad empresarial y controla el acceso.

Siguiente paso

¿Qué hacer ahora?

Tienes el prompt y la arquitectura. El siguiente paso es decidir si implementas el Camino A (on-premises) o el Camino B (cloud con anonimización) según la sensibilidad real de tus datos.

¿Necesitas ayuda para implementar esta solución?

La configuración de una solución on-premises requiere conocimiento técnico especializado y comprensión de los requisitos de cumplimiento normativo de tu sector. Emovere puede acompañarte desde la selección del hardware hasta la puesta en marcha, con garantías legales y sin que tus datos salgan de tu organización.

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