Tus dashboards no se leen
Llevas un año pagando un dashboard de Looker, Tableau o Metabase. Cuando preguntas a tu equipo “¿lo abrís?”, la mitad dice que sí — y la otra mitad miente. La verdad es que pocos miran dashboards a diario. Y los que sí miran, ven la misma vista repetidamente y se pierden cambios sutiles.
Un dashboard conversacional cambia eso. Le preguntas en lenguaje natural — “¿cómo van las ventas este mes?”, “¿qué pasó el martes?”, “¿qué campaña tiene mejor ROAS?” — y responde con datos reales, gráficas relevantes y narrativa.
Cómo lo construimos
1. Integración con tus fuentes
GA4, Meta Ads, Google Ads, CRM, Shopify, Stripe, tu BBDD interna. Conectamos lo que ya tienes vía APIs nativas. Sin migrar datos, sin warehouse adicional. El dashboard lee donde estás.
2. Interfaz conversacional
Chat web, integración Slack o WhatsApp según preferencia. Preguntas en lenguaje natural, respuestas con texto + gráficas. Sin SQL, sin filtros de menú. El sistema entiende contexto: si preguntas “¿y la semana pasada?”, sabe a qué te referías antes.
3. Dashboard tradicional como respaldo
Para quien prefiera la vista clásica, mantenemos un Metabase o Looker Studio paralelo con las métricas core. El conversacional no reemplaza, complementa. Algunas personas pensarán en preguntas, otras en gráficas.
4. Permisos por usuario
El CEO ve revenue completo. El head of marketing ve marketing + leads. El comercial ve solo sus deals. La IA respeta el sistema de permisos que ya tienes en tu CRM/ERP.
Qué tipos de preguntas funcionan
- “¿Cuáles fueron los 5 mejores deals del mes?”
- “¿Qué campañas tienen ROAS por debajo de 2.5 las últimas 2 semanas?”
- “Compara las ventas de Bilbao vs Madrid últimos 3 meses”.
- “Resume qué pasó esta semana en marketing”.
- “¿Por qué cayó el CTR de Meta este martes?”
Qué cambia cuando esto funciona
- Tu equipo consulta datos varias veces al día — no porque tenga que, porque le sirve.
- Decisiones que antes esperaban al “report del lunes” se toman al instante.
- El head of marketing deja de pedir “puedes sacarme X” al equipo de data — lo pregunta al dashboard.
- Onboarding de nuevos miembros más rápido: hacen preguntas en su idioma natural.
Cuándo NO recomendamos esto
- Si tu equipo prefiere Excel y le funciona bien: forzar una herramienta nueva no añade valor.
- Si tus datos están en sistemas sin API o con calidad baja (campos vacíos, inconsistencias): el dashboard hereda esos problemas.
- Si tu volumen de consultas potencial es bajo (<3 personas usándolo): no compensa el setup.
Lo que NO hace
El sistema responde con datos que de verdad existen en tu BBDD. Si le preguntas algo que no tiene fuente, dice “no tengo ese dato” — no inventa números para parecer útil. Esa es la diferencia entre un dashboard útil y un juguete peligroso.
Stack que usamos
- Claude 4.5 con tool use para queries.
- Vanna.ai o setup custom según complejidad.
- Metabase / Looker Studio para dashboard clásico.
- BigQuery / ClickHouse / Postgres como capa de datos.
Empezamos por una sesión de diagnóstico
Antes de presupuestar el setup completo hacemos una sesión de 90 minutos. Miramos juntos tus fuentes actuales, tus métricas críticas y quién las consultaría día a día y salimos con una recomendación honesta: si este servicio encaja con tu momento, o si conviene empezar por otra cosa.
Esa sesión no la cobramos. Si te interesa, cuéntanos.