ANEXO 19

Señales FARO

Este anexo corresponde a la Fase 5 — Medición, etapa “Señales FARO”. Es la capa que toma los KPIs ya calculados y evaluados contra objetivos/umbrales, y detecta movimientos relevantes, desvíos, tendencias, anomalías o combinaciones iniciales que pueden transformarse luego en reglas, alertas, tensiones, recomendaciones y acciones.

1. Objetivo del anexo

El objetivo de las Señales FARO es identificar cuándo un KPI o conjunto de KPIs empieza a mostrar un comportamiento relevante.

La pregunta central es:

¿Qué movimiento del negocio merece atención antes de convertirse en alerta o tensión?

Ejemplo:

KPI:
Margen bruto = 21%

Objetivo:
28%

Umbral:
Amarillo entre 20% y 25%

Señal FARO:
Margen bruto bajo objetivo y con caída de 7 puntos respecto al mes anterior.

La señal todavía no necesariamente exige una acción inmediata. Pero sí le dice a FARO:

“Acá está pasando algo. Prestá atención.”

2. Tesis del Anexo 19

La tesis es:

FARO Connect no debe esperar a que el problema explote. Debe detectar señales tempranas.

Un dashboard tradicional muestra el resultado.

FARO debe detectar el movimiento.

Ejemplo:

Dashboard:
Stock actual: 320 unidades.

FARO:
Stock actual todavía está por encima del mínimo, pero la velocidad de venta subió 40% y los días de cobertura caen por debajo del plazo proveedor en 5 días. Señal temprana de stock crítico.

Ahí está la diferencia.

FARO no mira solamente el número. Mira:

valor actual
objetivo
umbral
variación
tendencia
velocidad del cambio
recurrencia
relación con otros KPIs
calidad del dato
impacto potencial

3. Diferencia entre KPI, señal, alerta y tensión

La señal es el primer aviso. La alerta es el aviso formal. La tensión es la lectura sistémica.

4. Qué es una señal FARO

Una señal FARO es un evento analítico que indica que algo cambió, se desvió, aceleró, empeoró, mejoró o se volvió incoherente con el comportamiento esperado.

Ejemplos:

Ventas suben 18%.
Margen cae 7 puntos.
Días de cobranza aumentan 10 días.
Stock crítico sube de 4% a 13%.
Acciones vencidas superan 20%.
Proveedor baja cumplimiento de 92% a 70%.
Descuento promedio duplica el objetivo.

Cada señal debe responder:

Qué cambió.
Cuánto cambió.
Contra qué se compara.
Qué área afecta.
Qué KPI toca.
Qué tan confiable es.
Qué puede significar.
Qué regla puede activar.
Qué tensión podría anticipar.

5. Tipos de señales FARO

FARO debería manejar varios tipos de señales.

6. Estructura estándar de una señal FARO

Cada señal debería guardarse como un evento estructurado.

{
  "signal_id": "SIG_2026_001",
  "signal_code": "gross_margin_drop",
  "kpi_code": "gross_margin_rate",
  "area": "Comercial",
  "current_value": 0.21,
  "previous_value": 0.28,
  "variation": -0.07,
  "target": 0.28,
  "status": "amarillo",
  "severity": "alta",
  "confidence": 0.84,
  "detected_at": "2026-05-27T10:00:00",
  "description": "Margen bruto cayó 7 puntos contra el período anterior.",
  "possible_alerts": [
    "margin_below_threshold"
  ],
  "possible_tensions": [
    "margen_deteriorado",
    "crecimiento_no_rentable"
  ]
}

7. Biblioteca inicial de señales FARO

Una base inicial seria debería tener:

100 a 200 señales base

Escalable a:

500+ señales por industria, módulo, KPI, proceso y combinación de variables.

Distribución sugerida:

8. Fórmula general de variación

Variación = valor_actual - valor_anterior

def variacion(valor_actual, valor_anterior):
    return valor_actual - valor_anterior

Ejemplo:

Margen anterior: 28%
Margen actual: 21%

Variación = -7 puntos

9. Fórmula de variación porcentual

Variación porcentual = (valor_actual - valor_anterior) / valor_anterior

def variacion_porcentual(valor_actual, valor_anterior):
    if valor_anterior == 0:
        return None
    return (valor_actual - valor_anterior) / valor_anterior

Ejemplo:

Ventas anteriores: $80M
Ventas actuales: $100M

Variación = +25%

10. Fórmula de desvío contra objetivo

Desvío = valor_actual - objetivo

def desvio_vs_objetivo(valor_actual, objetivo):
    return valor_actual - objetivo

Ejemplo:

Margen actual: 21%
Objetivo: 28%
Desvío: -7 puntos

11. Fórmula de severidad de señal

No todas las señales tienen la misma gravedad.

Severidad señal =
magnitud del desvío × 35%
+ impacto del KPI × 25%
+ velocidad del cambio × 15%
+ recurrencia × 15%
+ confianza del dato × 10%

def severidad_senal(magnitud, impacto_kpi, velocidad, recurrencia, confianza):
    score = (
        magnitud * 0.35 +
        impacto_kpi * 0.25 +
        velocidad * 0.15 +
        recurrencia * 0.15 +
        confianza * 0.10
    )

    if score >= 80:
        return "critica"
    elif score >= 60:
        return "alta"
    elif score >= 40:
        return "media"
    return "baja"

12. Señales comerciales

12.1 Señales base

12.2 Ejemplo: señal de margen deteriorado

def senal_margen_deteriorado(margen_actual, margen_anterior, caida_minima=0.05):
    caida = margen_actual - margen_anterior

    if caida <= -caida_minima:
        return {
            "senal": "margen_deteriorado",
            "variacion": caida,
            "severidad": "alta",
            "lectura": "El margen cayó de forma relevante contra el período anterior."
        }

    return None

12.3 Ejemplo: señal de descuento alto

def senal_descuento_alto(descuento_promedio, umbral=0.10):
    if descuento_promedio > umbral:
        return {
            "senal": "descuento_promedio_alto",
            "valor": descuento_promedio,
            "lectura": "El descuento promedio supera el umbral permitido.",
            "posible_tension": "margen_deteriorado"
        }

    return None

13. Señales financieras

13.1 Señales base

13.2 Ejemplo: señal de cobranza lenta

def senal_cobranza_lenta(dias_actual, dias_objetivo=30):
    if dias_actual > dias_objetivo:
        return {
            "senal": "cobranza_lenta",
            "dias_actual": dias_actual,
            "desvio": dias_actual - dias_objetivo,
            "posible_tension": "caja_debil_con_ventas_altas"
        }

    return None

13.3 Ejemplo: gastos creciendo más que ventas

def senal_gasto_crece_mas_que_ventas(ventas_var, gastos_var):
    if gastos_var > ventas_var:
        return {
            "senal": "gastos_crecen_mas_que_ventas",
            "ventas_variacion": ventas_var,
            "gastos_variacion": gastos_var,
            "posible_tension": "estructura_sobredimensionada"
        }

    return None

14. Señales de stock

14.1 Señales base

14.2 Señal de cobertura insuficiente

def senal_cobertura_insuficiente(stock_actual, venta_promedio_diaria, plazo_proveedor):
    if venta_promedio_diaria == 0:
        return None

    dias_cobertura = stock_actual / venta_promedio_diaria

    if dias_cobertura < plazo_proveedor:
        return {
            "senal": "cobertura_insuficiente",
            "dias_cobertura": dias_cobertura,
            "plazo_proveedor": plazo_proveedor,
            "posible_tension": "stock_critico_comercial"
        }

    return None

14.3 Señal de stock inmovilizado

def senal_stock_inmovilizado(dias_sin_movimiento, umbral_dias=90):
    if dias_sin_movimiento >= umbral_dias:
        return {
            "senal": "stock_inmovilizado",
            "dias_sin_movimiento": dias_sin_movimiento,
            "lectura": "Producto sin rotación relevante.",
            "posible_tension": "capital_inmovilizado"
        }

    return None

15. Señales de compras y proveedores

15.1 Señales base

15.2 Señal de proveedor crítico

def senal_proveedor_critico(cumplimiento, dependencia):
    if cumplimiento < 0.75 and dependencia > 0.40:
        return {
            "senal": "proveedor_critico",
            "cumplimiento": cumplimiento,
            "dependencia": dependencia,
            "posible_tension": "proveedor_critico",
            "accion_sugerida": "buscar_proveedor_alternativo"
        }

    return None

16. Señales de RRHH

16.1 Señales base

16.2 Señal de comisión desalineada

def senal_comision_desalineada(comision_var, margen_var):
    if comision_var > 0 and margen_var < 0:
        return {
            "senal": "comision_desalineada",
            "lectura": "Las comisiones crecen mientras el margen se deteriora.",
            "posible_tension": "comision_comercial_desalineada"
        }

    return None

17. Señales de operaciones y workflow

17.1 Señales base

17.2 Señal de dirección sin ejecución

def senal_direccion_sin_ejecucion(decisiones, acciones_creadas, acciones_vencidas):
    if decisiones == 0:
        return None

    ratio_acciones = acciones_creadas / decisiones
    ratio_vencidas = acciones_vencidas / acciones_creadas if acciones_creadas else 0

    if ratio_acciones < 0.70 or ratio_vencidas > 0.20:
        return {
            "senal": "direccion_sin_ejecucion",
            "ratio_acciones": ratio_acciones,
            "ratio_vencidas": ratio_vencidas,
            "posible_tension": "direccion_sin_ejecucion"
        }

    return None

18. Señales de calidad de datos

Las señales de calidad de datos son fundamentales porque FARO no debe actuar con falsa seguridad.

18.1 Señal de costo faltante

def senal_costo_faltante(registros_sin_costo, registros_totales):
    if registros_totales == 0:
        return None

    ratio = registros_sin_costo / registros_totales

    if ratio > 0.15:
        return {
            "senal": "costo_unitario_incompleto",
            "ratio": ratio,
            "impacto": "margen_no_confiable",
            "requiere_validacion": True
        }

    return None

19. Señales cruzadas

Las señales cruzadas son las más valiosas, porque empiezan a anticipar tensiones.

Ejemplo 1: crecimiento no rentable

Ventas suben
+ margen baja
+ descuentos suben
= señal cruzada de crecimiento riesgoso

Código:

def senal_cruzada_crecimiento_riesgoso(ventas_var, margen_var, descuento_var):
    condiciones = [
        ventas_var > 0.15,
        margen_var < -0.05,
        descuento_var > 0.04
    ]

    if sum(condiciones) >= 2:
        return {
            "senal": "crecimiento_riesgoso",
            "posible_tension": "crecimiento_no_rentable",
            "severidad": "alta"
        }

    return None

Ejemplo 2: stock mal compuesto

Stock total sube
+ rotación baja
+ quiebres aumentan
= señal cruzada de stock mal compuesto

def senal_cruzada_stock_mal_compuesto(stock_var, rotacion_var, quiebres):
    if stock_var > 0.10 and rotacion_var < -0.10 and quiebres > 0:
        return {
            "senal": "stock_mal_compuesto",
            "posible_tension": "stock_mal_compuesto",
            "severidad": "alta"
        }

    return None

Ejemplo 3: cliente grande riesgoso

Venta por cliente alta
+ margen bajo
+ mora alta
= señal cruzada de cliente riesgoso

def senal_cliente_grande_riesgoso(concentracion_cliente, margen_cliente, dias_mora):
    if concentracion_cliente > 0.15 and margen_cliente < 0.20 and dias_mora > 30:
        return {
            "senal": "cliente_grande_riesgoso",
            "posible_tension": "cliente_grande_riesgoso",
            "accion_sugerida": "revisar_credito_y_condiciones"
        }

    return None

20. Señales tempranas

Una señal temprana detecta riesgo antes de que el KPI esté en rojo.

Ejemplo:

Stock todavía no está bajo mínimo,
pero la velocidad de venta aumentó y el proveedor demora más que la cobertura disponible.

Código:

def senal_temprana_stock(stock_actual, stock_minimo, venta_promedio_diaria, plazo_proveedor):
    if venta_promedio_diaria == 0:
        return None

    dias_cobertura = stock_actual / venta_promedio_diaria

    if stock_actual > stock_minimo and dias_cobertura < plazo_proveedor:
        return {
            "senal": "stock_critico_futuro",
            "dias_cobertura": dias_cobertura,
            "lectura": "El stock aún no está bajo mínimo, pero no cubre el plazo de reposición.",
            "accion_sugerida": "anticipar_reposicion"
        }

    return None

Esto es muy FARO: no mirar solo el incendio, mirar el humo.

21. Señales de mejora

FARO también debe detectar mejoras. No todo es castigo corporativo.

Ejemplo:

def senal_mejora_margen(margen_actual, margen_anterior, mejora_minima=0.03):
    if margen_actual - margen_anterior >= mejora_minima:
        return {
            "senal": "margen_en_recuperacion",
            "lectura": "El margen muestra mejora relevante.",
            "impacto_score": "positivo"
        }

    return None

Esto sirve para que FARO también refuerce buenas prácticas.

22. Señales y frecuencia

No todas las señales deben evaluarse con la misma frecuencia.

23. Estados de una señal

24. Tabla SQL de señales FARO

CREATE TABLE signal_events (
    signal_id TEXT PRIMARY KEY,
    signal_code TEXT NOT NULL,
    company_id TEXT,
    branch_id TEXT,
    area_id TEXT,
    kpi_code TEXT,
    signal_type TEXT,
    current_value NUMERIC,
    previous_value NUMERIC,
    target_value NUMERIC,
    variation NUMERIC,
    variation_rate NUMERIC,
    status TEXT,
    severity TEXT,
    confidence NUMERIC,
    description TEXT,
    related_alerts JSONB,
    related_tensions JSONB,
    source_kpi_result_id TEXT,
    detected_at TIMESTAMP DEFAULT now(),
    closed_at TIMESTAMP
);

25. Tabla de biblioteca de señales

CREATE TABLE signal_library (
    signal_code TEXT PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    signal_type TEXT,
    module TEXT,
    area_id TEXT,
    kpi_code TEXT,
    detection_logic JSONB,
    default_severity TEXT,
    related_alerts JSONB,
    related_tensions JSONB,
    suggested_actions JSONB,
    industry_scope JSONB,
    active BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

26. Ejemplo de señal en biblioteca

{
  "signal_code": "gross_margin_drop",
  "name": "Caída de margen bruto",
  "description": "Detecta una caída relevante del margen bruto frente al período anterior.",
  "signal_type": "variacion",
  "module": "Comercial",
  "area_id": "AREA_COMERCIAL",
  "kpi_code": "gross_margin_rate",
  "detection_logic": {
    "condition": "current_value - previous_value <= -0.05"
  },
  "default_severity": "alta",
  "related_alerts": [
    "margin_drop_alert"
  ],
  "related_tensions": [
    "margen_deteriorado",
    "crecimiento_no_rentable"
  ],
  "suggested_actions": [
    "auditar_descuentos",
    "revisar_costos",
    "analizar_mix_productos"
  ],
  "industry_scope": [
    "construction_supplies",
    "retail",
    "manufacturing"
  ]
}

27. Motor de detección de señales

Flujo recomendado:

KPI calculado
→ comparación con objetivo
→ comparación con histórico
→ cálculo de variación
→ detección de tendencia
→ evaluación de severidad
→ cálculo de confianza
→ registro de señal
→ posible regla / alerta / tensión

Código conceptual:

def detectar_senales(kpi_result, kpi_history, target_config):
    senales = []

    valor_actual = kpi_result["value"]
    valor_anterior = kpi_history[-1]["value"] if kpi_history else None
    objetivo = target_config.get("target_value")

    if objetivo is not None:
        desvio = valor_actual - objetivo
        if desvio < 0:
            senales.append({
                "senal": "desvio_bajo_objetivo",
                "desvio": desvio
            })

    if valor_anterior is not None:
        variacion = valor_actual - valor_anterior
        if abs(variacion) >= target_config.get("variation_threshold", 0):
            senales.append({
                "senal": "variacion_relevante",
                "variacion": variacion
            })

    return senales

28. Señales y reglas de negocio

Una señal sola puede no activar alerta. Pero puede alimentar una regla.

Ejemplo:

Señal 1:
Margen cae.

Señal 2:
Descuento sube.

Regla:
Si margen cae más de 5 puntos y descuento sube más de 4 puntos, activar alerta comercial.

Código:

def regla_alerta_margen_descuento(senales):
    codigos = [s["senal"] for s in senales]

    if "margen_deteriorado" in codigos and "descuento_promedio_alto" in codigos:
        return {
            "alerta": "margen_deteriorado_por_descuentos",
            "severidad": "alta",
            "responsable": "Gerente Comercial"
        }

    return None

29. Señales y tensiones

Una tensión se forma cuando varias señales se combinan.

Ejemplo:

Señales:
- ventas_suben
- margen_baja
- descuento_sube
- cobranza_empeora

Tensión:
crecimiento_no_rentable

Código:

def detectar_tension_desde_senales(senales):
    codigos = set(s["senal"] for s in senales)

    if {
        "ventas_suben",
        "margen_deteriorado",
        "descuento_promedio_alto"
    }.issubset(codigos):
        return {
            "tension": "crecimiento_no_rentable",
            "confianza": "alta",
            "acciones": [
                "auditar_descuentos",
                "revisar_comisiones",
                "analizar_cobranza"
            ]
        }

    return None

30. Señales y FARO Score

Las señales pueden afectar FARO Score de dos formas:

1. Directamente, si son críticas.
2. Indirectamente, si se convierten en alertas o tensiones.

Ejemplo:

Código simple:

def impacto_senal_score(severidad, tipo):
    if tipo == "mejora":
        return 2

    if severidad == "critica":
        return -5
    if severidad == "alta":
        return -3
    if severidad == "media":
        return -1

    return 0

31. Ejemplo completo: señal comercial

Datos

Ventas: +18%
Margen anterior: 28%
Margen actual: 21%
Descuento anterior: 6%
Descuento actual: 12%

Señales FARO

Ventas suben fuerte.
Margen cae 7 puntos.
Descuento promedio duplica el objetivo.

Lectura

El crecimiento comercial no parece sano. Aumenta la venta, pero se deteriora el margen y crece la presión por descuentos.

Posible alerta

Margen deteriorado por descuentos.

Posible tensión

Crecimiento no rentable.

Acción sugerida

Auditar ventas con descuento mayor al 8%.
Revisar margen por vendedor.
Revisar política de comisión.

32. Ejemplo completo: señal de stock

Datos

Stock actual: 180 unidades
Stock mínimo: 150 unidades
Venta promedio diaria: 45 unidades
Plazo proveedor: 7 días

Cálculo

Días de cobertura = 180 / 45 = 4 días

Señal FARO

Aunque el stock actual está por encima del mínimo, la cobertura es menor al plazo proveedor.

Lectura

Riesgo de stock crítico futuro. Si no se repone ahora, el producto puede quedar sin disponibilidad antes de recibir nueva mercadería.

Acción sugerida

Activar reposición preventiva.
Consultar proveedor alternativo.

33. Ejemplo completo: señal de dirección

Datos

Decisiones tomadas: 20
Acciones creadas: 12
Acciones vencidas: 6
Problemas reincidentes: 4

Señales FARO

Baja conversión de decisiones en acciones.
Alta proporción de acciones vencidas.
Problemas repetidos.

Lectura

La empresa decide más de lo que ejecuta. Hay riesgo de dirección sin seguimiento real.

Tensión posible

Dirección sin ejecución.

Acción sugerida

Activar workflow obligatorio con responsable, vencimiento, estado y medición posterior.

34. Señales por industria

Construcción / insumos

Descuento promedio alto.
Margen por producto clave cae.
Stock crítico en productos de alta rotación.
Cliente de obra con mora creciente.
Comisión comercial sube con margen bajo.
Canje pendiente sin evaluación financiera.
Referidos sin trazabilidad.

Retail

Promoción mueve venta pero baja margen.
Quiebre de producto estrella.
Sucursal con ticket promedio en caída.
Stock alto con rotación baja.
Merma creciente.

Salud

Ocupación alta con demora creciente.
Turnos perdidos.
Profesional saturado.
Costo por prestación sube.
Reclamos aumentan.

Logística

Costo por kilómetro sube.
SLA cae.
Combustible crece más que entregas.
Flota ociosa.
Mantenimiento reactivo aumenta.

Hotelería

Ocupación alta con tarifa baja.
Canal caro domina ventas.
Costo por habitación ocupada sube.
Reclamos aumentan.
Cancelaciones crecen.

35. Priorización de señales

No todas las señales deben escalar.

Prioridad señal =
severidad × 30%
+ impacto económico × 25%
+ recurrencia × 15%
+ relación con tensión crítica × 15%
+ confianza del dato × 10%
+ cercanía a vencimiento/impacto × 5%

Código:

def prioridad_senal(severidad, impacto, recurrencia, tension_critica, confianza, urgencia):
    return round(
        severidad * 0.30 +
        impacto * 0.25 +
        recurrencia * 0.15 +
        tension_critica * 0.15 +
        confianza * 0.10 +
        urgencia * 0.05,
        2
    )

36. Riesgos si no existe capa de señales

37. Output final del Anexo 19

Al finalizar este anexo, FARO debe tener definido:

1. Biblioteca inicial de señales FARO.
2. Tipos de señales.
3. Señales por KPI.
4. Señales por área.
5. Señales por industria.
6. Señales de desvío.
7. Señales de variación.
8. Señales de tendencia.
9. Señales tempranas.
10. Señales cruzadas.
11. Señales de calidad de datos.
12. Fórmulas de variación y desvío.
13. Severidad de señales.
14. Confianza de señales.
15. Priorización de señales.
16. Estados de señales.
17. Tabla de eventos de señales.
18. Relación señal → regla.
19. Relación señal → alerta.
20. Relación señal → tensión.
21. Relación señal → acción.
22. Relación señal → FARO Score.

38. Conexión con otros anexos

Las Señales FARO son el primer nivel de inteligencia sobre los KPIs. Detectan desvíos, variaciones, tendencias, anomalías, señales tempranas y movimientos cruzados entre áreas. Una señal todavía no siempre es una alerta, pero le permite a FARO anticipar qué puede convertirse en problema, tensión, acción o impacto en el FARO Score.