Para reportar al directorio mensual en pyme mediana LATAM hay 28 KPIs típicos repartidos en 5 dimensiones: financieros, ventas, operaciones, servicio y sistema. Cada uno debe calcularse en código TypeScript auditable, no en fórmula Excel ni en respuesta de IA (riesgo de hallucinations). Caso real Catalizadora: reportería con 5 secciones, 28 KPIs hardcoded, motor IA solo para narrativa, audit trail SHA-256 hash chain.
Si diriges pyme mediana en LATAM (20 a 300 empleados) y armas reporte mensual para directorio, esta es la lista accionable.
Los 28 KPIs típicos de directorio en pyme mediana
Distribuidos en 5 dimensiones:
Financieros (6 KPIs):
- Revenue mes vs presupuesto
- Gross margin actual vs proyectado
- Cash position más burn rate
- Días promedio de cuentas por cobrar
- Ratio cartera vencida (más de 60 días)
- Ingresos facturados pero no cobrados
Ventas (6 KPIs):
- Deals activos por etapa del pipeline
- Conversion rate por etapa del funnel
- Lead time promedio desde lead a cierre
- Ticket promedio del período
- Conversion por canal (orgánico, pauta, bot, referral)
- Leads dormidos sin contacto en más de 14 días
Operaciones (5 KPIs):
- Pedidos pendientes vs capacidad operativa
- Tiempo de respuesta primer mensaje a cliente
- OTIF (on time in full) en entregas
- Faltantes de inventario SKU top
- Productividad por persona del equipo
Servicio (5 KPIs):
- Tickets abiertos por categoría
- NPS últimos 30 días
- Tiempo de resolución promedio
- Complaints por tipo y trend
- Escalations a gerencia
Sistema (6 KPIs):
- Usuarios activos diarios y mensuales
- Queries lentas o timeouts en BD
- Errores producción últimas 24 horas
- Sincronizaciones falladas entre sistemas
- Storage usage vs cuota
- API calls de terceros con rate limit hit
Por qué los KPIs deben estar en código, no en IA ni Excel
Tres razones críticas para calcular KPIs en código TypeScript:
- Auditabilidad: cada cifra es trazable a una función auditable, no a celda Excel que nadie sabe explicar
- Cero hallucinations: si dejas que IA calcule KPIs, produce respuestas plausibles pero a veces incorrectas. IA solo para narrativa sobre datos verificados
- Audit trail inmutable: con SHA-256 hash chain cada cifra es defendible ante directorio o auditor externo
Esta es la diferencia entre guardrails y wrapper de ChatGPT. KPIs en código, no hallucinations. Cuando los datos se unifican, los problemas se anuncian solos.
El caso real: 28 KPIs en código, 5 secciones, audit trail SHA-256
Una distribuidora multi país con 100 franquicias contrató reportería avanzada con Catalizadora. Resultado:
- Reportería con 5 secciones (Financials, Sales, Services, Complaints, System Usage)
- 28 KPIs hardcoded en JavaScript con cálculo trazable
- Motor IA solo para narrativa, no para cálculo (zero hallucinations)
- Browser side compute (zero server CPU)
- Two level pattern: KPI headline numérico más AI paragraph explicativo
- Audit trail immutable con SHA-256 hash chain
- Cada decisión de cada usuario rastreable y verificable
Costo: incluido en MAGIA Core a 26,000 USD. Implementado en sprint S3 (18 a 25 mayo 2026).
El formato two level pattern para directorio
El formato más efectivo para reporte a directorio es two level pattern:
| Nivel | Contenido | Generado por |
|---|---|---|
| Headline | KPI numérico con delta MoM y YoY | Código TypeScript |
| Narrativa | Párrafo de 2 a 4 oraciones explicando qué cambió y por qué | Motor IA sobre datos verificados |
Ejemplo:
Revenue MTD: 1.84M USD (más 12 por ciento vs mes anterior, más 28 por ciento YoY)
"El crecimiento se concentra en la franquicia de Bogotá con 320,000 USD aportados por el módulo Cross Sell lanzado en sprint anterior. Tres franquicias en zona sur muestran caída de 4 a 7 por ciento por estacionalidad típica. Atribución multi canal indica que 38 por ciento del incremento viene del bot WhatsApp implementado en abril."
Auditable, defendible, accionable.
Qué NO debe ir en reporte a directorio mensual
Tres errores típicos:
- Vanity metrics sin contexto: visitas web, followers, impresiones. No se traducen a acción
- KPIs sin baseline ni objetivo: una cifra sola no dice nada. Siempre con delta y target
- Demasiados KPIs (más de 40): el directorio se pierde en ruido. 28 a 35 es el rango óptimo
Para contexto, ver Wikipedia · cuadro de mando integral.
Cuánto tiempo toma armar la reportería bien hecha
Implementación típica con MAGIA Core:
| Fase | Semanas | Entregable |
|---|---|---|
| Mapeo | 1 a 2 | Data Lake unificado, lista de KPIs prioritarios |
| Arquitectura | 3 a 4 | Cálculo de KPIs en código, contratos de API |
| Generación | 5 a 8 | Dashboards por rol, motor IA narrativa |
| Implementación | 9 a 10 | Audit trail, despliegue paralelo |
| Autonomía | 11 a 12 | Manual operativo, baseline, handoff |
12 semanas para tener reportería completa con 28 KPIs en código y audit trail.
Tres errores típicos al implementar reportería a directorio
- Confiar en IA para calcular KPIs: produce hallucinations. KPIs en código, IA solo narrativa
- Reportes generados en Excel manualmente: cada mes alguien copia y pega 4 a 8 horas, propenso a errores
- Sin audit trail inmutable: cuando alguien pregunta "quién aprobó esto", no hay respuesta
¿Cómo se cobra y se entrega?
MAGIA Core para reportería ejecutiva:
- 15,000 USD fijo (12 semanas)
- Data Lake unificado más blueprint ejecutivo
- 28 KPIs en código TypeScript
- Dashboards por rol con RBAC
- Motor IA con guardrails para narrativa
- Audit trail SHA-256 hash chain
- Manual operativo más capacitación
- Soporte 4 semanas incluido
- Código y datos 100 por ciento del cliente
Sin retainers, sin licencias por usuario.
Próximos pasos
Si tu pyme arma reporte mensual a directorio a base de Excel y nadie puede defender las cifras, no necesitas otro analista. Necesitas KPIs en código. MAGIA Core entrega Data Lake unificado más 28 KPIs en código en 12 semanas por 15,000 USD. Llamada de 30 minutos, sin pitch deck.
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