ANEXO 29

Biblioteca de Acciones FARO

Este anexo corresponde a la Fase 8 — Ejecución, etapa “Biblioteca de acciones”. Es la capa donde FARO Connect transforma recomendaciones, Action Guides, diagnósticos, tensiones y alertas en acciones concretas, asignables, medibles y cerrables.

Hasta ahora FARO puede decir:

Qué está pasando.
Por qué está pasando.
Qué prioridad tiene.
Qué conviene hacer.
Cómo conviene hacerlo.

El Anexo 29 responde:

¿Qué acción concreta se crea, quién la hace, cuándo vence, qué evidencia debe cargar y cómo se mide si funcionó?

1. Objetivo del anexo

El objetivo de la Biblioteca de Acciones FARO es definir un catálogo estructurado de acciones posibles para que FARO no recomiende de forma genérica.

No alcanza con decir:

Revisar descuentos.

Una acción FARO debe ser:

Auditar operaciones de los últimos 30 días con descuento mayor al 8%, separadas por vendedor, cliente, producto y sucursal, calculando impacto en margen y comisión. Responsable: Gerente Comercial. Vencimiento: 72 horas. Evidencia: informe cargado en FARO.

Eso sí es una acción.

2. Tesis del Anexo 29

La tesis es:

FARO Connect no dirige si no transforma inteligencia en acciones concretas.

La cadena completa sería:

Dato
→ KPI
→ Señal
→ Regla
→ Alerta
→ Tensión
→ Diagnóstico
→ Prioridad
→ Recomendación
→ Action Guide
→ Acción
→ Responsable
→ Vencimiento
→ Evidencia
→ Seguimiento
→ Resultado
→ Aprendizaje

Si la cadena se corta antes de la acción, FARO queda como analista. Si llega a acción y seguimiento, FARO se convierte en sistema de dirección.

3. Qué es una acción FARO

Una acción FARO es una tarea ejecutiva u operativa creada para resolver, validar, prevenir o escalar una situación detectada por el sistema.

Debe tener:

título claro
origen
responsable
prioridad
vencimiento
pasos
evidencia requerida
KPI afectado
estado
criterio de cierre
impacto esperado
seguimiento posterior

Ejemplo:

{
  "action_code": "ACT_COMMERCIAL_001",
  "title": "Auditar descuentos altos",
  "origin": "crecimiento_no_rentable",
  "responsible_role": "Gerente Comercial",
  "priority": "P2",
  "due_hours": 72,
  "required_evidence": [
    "informe_descuentos",
    "resumen_por_vendedor",
    "propuesta_politica"
  ],
  "kpis_to_monitor": [
    "descuento_promedio",
    "margen_bruto",
    "comision_sobre_margen"
  ],
  "closure_criteria": [
    "informe_presentado",
    "politica_definida",
    "accion_posterior_creada_si_corresponde"
  ]
}

4. Diferencia entre recomendación, guía y acción

La acción es donde FARO deja de ser diagnóstico y se vuelve ejecución.

5. Tipos de acciones FARO

6. Biblioteca inicial de acciones FARO

Una biblioteca seria debería arrancar con:

300 a 500 acciones iniciales

Escalable a:

1.000+ acciones por industria, módulo, tensión, diagnóstico y recomendación.

Distribución sugerida:

Para MVP:

40 a 80 acciones críticas bien diseñadas

Mejor pocas acciones bien cerradas que 500 tareas huérfanas con olor a comité eterno.

7. Estructura estándar de una acción FARO

{
  "action_code": "ACT_FINANCE_001",
  "title": "Priorizar cobranza de clientes críticos",
  "description": "Gestionar cobranza de clientes con mayor deuda vencida e impacto en caja.",
  "action_type": "correctiva",
  "origin_type": "diagnosis",
  "origin_code": "caja_debil_con_ventas_altas",
  "related_tension": "caja_debil_con_ventas_altas",
  "related_recommendation": "priorizar_cobranza",
  "related_action_guide": "AG_FINANCE_001",
  "area": "Finanzas",
  "responsible_role": "Responsable de Finanzas",
  "approver_role": "Dirección",
  "consulted_roles": ["Comercial", "Administración"],
  "priority_level": "P1",
  "due_hours": 24,
  "required_data": [
    "cuentas_por_cobrar",
    "clientes",
    "deuda_vencida",
    "dias_mora"
  ],
  "required_evidence": [
    "ranking_clientes_morosos",
    "plan_cobranza",
    "resultado_gestion"
  ],
  "kpis_to_monitor": [
    "caja_disponible",
    "dias_cobranza",
    "mora_total"
  ],
  "expected_impact": {
    "cash": "mejorar",
    "collection_days": "reducir"
  },
  "closure_criteria": [
    "clientes_priorizados",
    "plan_ejecutado",
    "resultado_cobranza_registrado"
  ],
  "automation_level": "crear_tarea_automatica"
}

8. Campos obligatorios de una acción

9. Estados de una acción FARO

Regla sana:

Una acción no está cerrada porque alguien dijo “listo”. Está cerrada cuando cumple criterio de cierre y deja evidencia.

10. Prioridad de acciones

La prioridad de una acción nace de:

prioridad del diagnóstico
urgencia
impacto esperado
riesgo de no actuar
confianza
vencimiento
dependencias

Fórmula:

Prioridad acción =
prioridad origen × 30%
+ urgencia × 20%
+ impacto esperado × 20%
+ riesgo de no actuar × 15%
+ dependencia de otras acciones × 10%
+ confianza × 5%

Código:

def prioridad_accion(
    prioridad_origen,
    urgencia,
    impacto_esperado,
    riesgo_no_actuar,
    dependencia,
    confianza
):
    return round(
        prioridad_origen * 0.30 +
        urgencia * 0.20 +
        impacto_esperado * 0.20 +
        riesgo_no_actuar * 0.15 +
        dependencia * 0.10 +
        confianza * 0.05,
        2
    )

11. Vencimiento por prioridad

Código:

def vencimiento_accion(priority_level):
    if priority_level == "P1":
        return 24
    if priority_level == "P2":
        return 72
    if priority_level == "P3":
        return 7 * 24
    if priority_level == "P4":
        return 30 * 24
    return None

12. Acciones comerciales

12.1 Biblioteca base comercial

12.2 Acción: auditar descuentos altos

{
  "action_code": "ACT_COMMERCIAL_DISCOUNT_AUDIT",
  "title": "Auditar descuentos mayores al umbral",
  "action_type": "correctiva",
  "origin": "margen_deteriorado_por_descuentos",
  "responsible_role": "Gerente Comercial",
  "consulted_roles": ["Finanzas", "Administración"],
  "priority_level": "P2",
  "due_hours": 72,
  "required_evidence": [
    "listado_operaciones_descuento_alto",
    "analisis_margen_por_operacion",
    "propuesta_politica_descuentos"
  ],
  "kpis_to_monitor": [
    "descuento_promedio",
    "margen_bruto",
    "venta_por_vendedor"
  ]
}

Código de detección:

def crear_accion_auditar_descuentos(descuento_promedio, margen_bruto):
    if descuento_promedio > 0.10 and margen_bruto < 0.22:
        return {
            "action_code": "ACT_COMMERCIAL_DISCOUNT_AUDIT",
            "title": "Auditar descuentos mayores al umbral",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Gerente Comercial",
            "due_hours": 72
        }

    return None

13. Acciones financieras

13.1 Biblioteca base financiera

13.2 Acción: priorizar cobranza crítica

def crear_accion_cobranza_critica(caja_actual, caja_minima):
    if caja_actual < caja_minima:
        return {
            "action_code": "ACT_FINANCE_COLLECTION_PRIORITY",
            "title": "Priorizar cobranza de clientes críticos",
            "priority": "P1",
            "responsible": "Finanzas",
            "due_hours": 24,
            "required_evidence": [
                "ranking_deuda_vencida",
                "plan_cobranza_7_dias",
                "resultado_contacto_clientes"
            ]
        }

    return None

SQL sugerido:

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount_due) AS deuda_total,
    SUM(CASE WHEN due_date < CURRENT_DATE THEN amount_due ELSE 0 END) AS deuda_vencida,
    MAX(CURRENT_DATE - due_date) AS dias_mora_max
FROM accounts_receivable
WHERE status <> 'paid'
GROUP BY customer_id
ORDER BY deuda_vencida DESC;

14. Acciones de stock e inventario

14.1 Biblioteca base stock

14.2 Acción: activar reposición preventiva

def crear_accion_reposicion_preventiva(producto_critico, dias_cobertura, plazo_proveedor):
    if producto_critico and dias_cobertura < plazo_proveedor:
        return {
            "action_code": "ACT_STOCK_PREVENTIVE_REPLENISHMENT",
            "title": "Activar reposición preventiva de producto crítico",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Compras",
            "consulted": ["Stock", "Comercial"],
            "due_hours": 48,
            "required_evidence": [
                "orden_compra",
                "confirmacion_proveedor",
                "fecha_estimada_reposicion"
            ]
        }

    return None

15. Acciones de compras y proveedores

15.1 Biblioteca base compras

15.2 Acción: homologar proveedor alternativo

def crear_accion_proveedor_alternativo(cumplimiento, dependencia, alternativa_disponible):
    if cumplimiento < 0.75 and dependencia > 0.40 and not alternativa_disponible:
        return {
            "action_code": "ACT_SUPPLIER_ALTERNATIVE",
            "title": "Homologar proveedor alternativo",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Compras",
            "due_hours": 72,
            "required_evidence": [
                "lista_proveedores_alternativos",
                "comparativo_precio_plazo",
                "recomendacion_final"
            ]
        }

    return None

16. Acciones de RRHH e incentivos

16.1 Biblioteca base RRHH

16.2 Acción: simular nueva comisión

def crear_accion_simular_comision(comision_var, margen_var):
    if comision_var > 0 and margen_var < 0:
        return {
            "action_code": "ACT_HR_COMMISSION_SIMULATION",
            "title": "Simular nueva fórmula de comisión",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Comercial / RRHH",
            "approver": "Dirección",
            "due_hours": 7 * 24,
            "required_evidence": [
                "simulacion_por_vendedor",
                "impacto_en_margen",
                "impacto_en_variable",
                "riesgo_comercial"
            ],
            "requires_approval": True
        }

    return None

17. Acciones de operaciones y workflow

17.1 Biblioteca base operaciones

17.2 Acción: escalar acción crítica vencida

def crear_accion_escalamiento(accion):
    if accion["priority"] == "P1" and accion["status"] != "closed" and accion["days_overdue"] >= 1:
        return {
            "action_code": "ACT_WORKFLOW_ESCALATE_CRITICAL",
            "title": "Escalar acción crítica vencida",
            "priority": "P1",
            "responsible": "Gerencia General",
            "due_hours": 24,
            "related_action_id": accion["action_id"],
            "required_evidence": [
                "motivo_vencimiento",
                "nuevo_plan_cierre",
                "responsable_confirmado"
            ]
        }

    return None

18. Acciones de calidad de datos

18.1 Biblioteca base data quality

18.2 Acción: completar costos faltantes

def crear_accion_completar_costos(score_calidad_costos):
    if score_calidad_costos < 0.70:
        return {
            "action_code": "ACT_DATA_COMPLETE_COSTS",
            "title": "Completar costos faltantes para recalcular margen",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Data Owner / Compras",
            "due_hours": 7 * 24,
            "required_evidence": [
                "productos_sin_costo_identificados",
                "costos_completados",
                "margen_recalculado",
                "confianza_kpi_actualizada"
            ]
        }

    return None

19. Acciones para clientes

19.1 Biblioteca base clientes

19.2 Acción: revisar crédito de cliente grande

def crear_accion_revisar_credito_cliente(concentracion, dias_mora, margen_cliente):
    if concentracion > 0.15 and dias_mora > 30 and margen_cliente < 0.20:
        return {
            "action_code": "ACT_CUSTOMER_CREDIT_REVIEW",
            "title": "Revisar crédito y condiciones de cliente grande riesgoso",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Finanzas",
            "consulted": ["Comercial", "Dirección"],
            "requires_approval": True,
            "due_hours": 72,
            "required_evidence": [
                "ficha_cliente",
                "deuda_vencida",
                "margen_cliente",
                "propuesta_condicion"
            ]
        }

    return None

20. Acciones para canjes

20.1 Biblioteca base canjes

20.2 Acción: simular canje

def crear_accion_simular_canje(valor_operacion, requiere_activo_no_liquido):
    if valor_operacion > 0 and requiere_activo_no_liquido:
        return {
            "action_code": "ACT_EXCHANGE_SIMULATION",
            "title": "Simular valor neto de canje",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Finanzas / Dirección",
            "consulted": ["Comercial", "Legal"],
            "requires_approval": True,
            "due_hours": 72,
            "required_evidence": [
                "valuacion_activo",
                "costo_materiales",
                "factor_liquidez",
                "riesgo_legal",
                "comparativo_venta_normal"
            ]
        }

    return None

21. Acciones para referidos

21.1 Biblioteca base referidos

Código:

def crear_accion_validar_referido(comision_referido, margen_operacion, referido_identificado):
    if margen_operacion == 0:
        return None

    ratio = comision_referido / margen_operacion

    if not referido_identificado or ratio > 0.25:
        return {
            "action_code": "ACT_REFERRAL_VALIDATE",
            "title": "Validar referido y comisión sobre margen",
            "priority": "P2",
            "responsible": "Comercial / Finanzas",
            "requires_approval": True,
            "required_evidence": [
                "referido_identificado",
                "operacion_asociada",
                "margen_operacion",
                "comision_solicitada",
                "aprobacion"
            ]
        }

    return None

22. Acciones por industria

22.1 Construcción / insumos

Auditar descuentos por vendedor.
Revisar margen por familia: cemento, hierro, sanitarios, grifería.
Activar reposición de productos de alta rotación.
Validar canjes con modelo financiero.
Registrar referidos y comisiones externas.
Revisar ventas a obra con cobranza lenta.
Definir mínimos por sucursal.
Revisar flete que erosiona margen.

22.2 Retail

Revisar promociones por margen incremental.
Redistribuir stock entre sucursales.
Liquidar productos lentos.
Priorizar producto estrella sin quiebre.
Auditar merma.
Analizar ticket promedio por sucursal.

22.3 Salud

Revisar agenda de profesionales saturados.
Reducir tiempos de espera.
Auditar costo por prestación.
Validar insumos críticos.
Revisar reclamos reincidentes.

22.4 Logística

Rediseñar ruta no rentable.
Auditar costo por kilómetro.
Revisar combustible por unidad.
Reprogramar mantenimiento preventivo.
Analizar SLA incumplidos.

22.5 Hotelería

Revisar tarifa por canal.
Reducir dependencia de canal caro.
Analizar RevPAR.
Priorizar mantenimiento en habitaciones con reclamos.
Revisar cancelaciones.

22.6 Shopping / real estate

Revisar locatario moroso.
Analizar vacancia por zona.
Revisar renta por m².
Analizar tráfico vs conversión.
Revisar mix comercial.

23. Acciones automáticas vs acciones con aprobación

Regla:

FARO automatiza ejecución operativa. No automatiza decisiones sensibles sin gobierno humano.

24. Dependencias entre acciones

Una acción puede depender de otra.

Ejemplos:

No se puede revisar comisión si no se calculó margen por vendedor.
No se puede aceptar canje si no se valuó el activo.
No se puede cerrar diagnóstico de margen si faltan costos.
No se puede aprobar reposición si no se validó stock físico.

Código:

def accion_puede_iniciarse(accion, acciones_completadas):
    dependencias = accion.get("dependencies", [])

    return all(dep in acciones_completadas for dep in dependencias)

Ejemplo JSON:

{
  "action_code": "ACT_HR_COMMISSION_SIMULATION",
  "dependencies": [
    "ACT_COMMERCIAL_MARGIN_BY_SELLER",
    "ACT_FINANCE_COLLECTION_BY_SELLER"
  ]
}

25. Acciones recurrentes

Algunas acciones deben repetirse.

Ejemplos:

Revisar caja diaria.
Revisar stock crítico diario.
Revisar acciones vencidas semanalmente.
Revisar margen por vendedor mensual.
Revisar calidad de datos semanal.

Estructura:

{
  "action_code": "ACT_DAILY_CASH_REVIEW",
  "recurrence": {
    "frequency": "daily",
    "time": "09:00",
    "business_days_only": true
  }
}

SQL conceptual:

CREATE TABLE recurring_actions (
    recurring_action_id TEXT PRIMARY KEY,
    action_code TEXT NOT NULL,
    company_id TEXT,
    frequency TEXT,
    schedule_config JSONB,
    responsible_id TEXT,
    active BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

26. Acciones bloqueantes

Una acción bloqueante impide avanzar con una decisión.

Ejemplo:

No cambiar política comercial hasta recalcular margen confiable.
No aprobar canje hasta validar documentación legal.
No bloquear cliente hasta revisar rentabilidad ajustada.

Código:

def bloquear_decision_si_accion_pendiente(decision_code, acciones_pendientes):
    bloqueantes = [
        a for a in acciones_pendientes
        if a.get("blocks_decision") == decision_code
    ]

    if bloqueantes:
        return {
            "blocked": True,
            "reason": "Existen acciones bloqueantes pendientes.",
            "blocking_actions": bloqueantes
        }

    return {"blocked": False}

27. Evidencia requerida por acción

Tipos de evidencia:

archivo
captura
comentario
aprobación
cálculo
reporte
orden de compra
simulación
acta de reunión
validación de responsable
KPI recalculado

Ejemplo:

{
  "action_code": "ACT_DATA_COMPLETE_COSTS",
  "required_evidence": [
    {
      "type": "report",
      "name": "Listado de productos corregidos"
    },
    {
      "type": "kpi",
      "name": "Confianza KPI margen actualizada"
    }
  ]
}

Código:

def validar_evidencia_accion(required_evidence, uploaded_evidence):
    faltantes = []

    for evidencia in required_evidence:
        if evidencia not in uploaded_evidence:
            faltantes.append(evidencia)

    return {
        "complete": len(faltantes) == 0,
        "missing": faltantes
    }

28. Criterios de cierre

Una acción se cierra si cumple:

pasos completados
evidencia cargada
responsable validó
aprobador aprobó si corresponde
KPI recalculado si aplica
no quedan bloqueos

Código:

def puede_cerrar_accion(accion):
    condiciones = [
        accion.get("steps_completed", False),
        accion.get("evidence_complete", False),
        accion.get("responsible_validation", False),
        not accion.get("blocked", False)
    ]

    if accion.get("requires_approval"):
        condiciones.append(accion.get("approved", False))

    return all(condiciones)

29. Impacto de acciones en FARO Score

Las acciones impactan el Score por ejecución y resultado.

Código:

def impacto_accion_score(priority, status, resolved_tension=False):
    if status == "overdue":
        return -5 if priority == "P1" else -3

    if status == "closed_with_evidence":
        impacto = 3 if priority == "P1" else 2

        if resolved_tension:
            impacto += 4

        return impacto

    if status == "accepted":
        return 1

    return 0

30. Medición posterior de acciones

Toda acción relevante debe medir resultado.

Ejemplo:

Acción:
Auditar descuentos altos.

Medición 30 días:
descuento promedio antes: 12%
descuento promedio después: 8%
margen antes: 21%
margen después: 24%

Código:

def medir_impacto_accion(kpi_before, kpi_after):
    impacto = {}

    for kpi, valor_antes in kpi_before.items():
        valor_despues = kpi_after.get(kpi)

        if valor_despues is not None:
            impacto[kpi] = valor_despues - valor_antes

    return impacto

31. Tabla SQL de biblioteca de acciones

CREATE TABLE action_library (
    action_code TEXT PRIMARY KEY,
    title TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    action_type TEXT,
    applicable_alerts JSONB,
    applicable_tensions JSONB,
    applicable_diagnoses JSONB,
    applicable_recommendations JSONB,
    applicable_action_guides JSONB,
    industry_scope JSONB,
    area_id TEXT,
    responsible_role TEXT,
    approver_role TEXT,
    consulted_roles JSONB,
    default_priority TEXT,
    default_due_hours INTEGER,
    required_data JSONB,
    required_evidence JSONB,
    kpis_to_monitor JSONB,
    expected_impact JSONB,
    closure_criteria JSONB,
    dependencies JSONB,
    blocks_decisions JSONB,
    automation_level TEXT,
    sensitive BOOLEAN DEFAULT false,
    active BOOLEAN DEFAULT true,
    version TEXT DEFAULT '1.0',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

32. Tabla SQL de acciones generadas

CREATE TABLE action_events (
    action_id TEXT PRIMARY KEY,
    action_code TEXT NOT NULL,
    company_id TEXT,
    branch_id TEXT,
    area_id TEXT,
    responsible_id TEXT,
    approver_id TEXT,
    origin_type TEXT,
    origin_id TEXT,
    alert_id TEXT,
    tension_event_id TEXT,
    diagnosis_id TEXT,
    recommendation_event_id TEXT,
    action_guide_event_id TEXT,
    title TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    priority_level TEXT,
    status TEXT DEFAULT 'created',
    due_date TIMESTAMP,
    required_evidence JSONB,
    uploaded_evidence JSONB,
    kpis_to_monitor JSONB,
    expected_impact JSONB,
    closure_criteria JSONB,
    score_impact NUMERIC,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now(),
    accepted_at TIMESTAMP,
    completed_at TIMESTAMP,
    closed_at TIMESTAMP
);

33. Tabla SQL de historial de acciones

CREATE TABLE action_status_history (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    action_id TEXT NOT NULL,
    previous_status TEXT,
    new_status TEXT,
    changed_by TEXT,
    change_reason TEXT,
    changed_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

34. Tabla SQL de dependencias entre acciones

CREATE TABLE action_dependencies (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    action_id TEXT NOT NULL,
    depends_on_action_id TEXT NOT NULL,
    dependency_type TEXT,
    required_status TEXT DEFAULT 'closed',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

Valores posibles de dependency_type:

must_finish_before_start
must_approve_before_start
blocks_closure
blocks_decision

35. Tabla SQL de medición de impacto

CREATE TABLE action_impact_measurements (
    measurement_id TEXT PRIMARY KEY,
    action_id TEXT NOT NULL,
    kpi_code TEXT NOT NULL,
    value_before NUMERIC,
    value_after NUMERIC,
    delta_value NUMERIC,
    delta_rate NUMERIC,
    measured_period_start DATE,
    measured_period_end DATE,
    interpretation TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT now()
);

36. Motor de creación de acciones

Flujo recomendado:

Alerta / tensión / diagnóstico / recomendación / guía
→ buscar acciones aplicables
→ validar confianza
→ validar sensibilidad
→ asignar responsable
→ definir vencimiento
→ cargar evidencia requerida
→ crear acción
→ monitorear vencimiento
→ escalar si corresponde
→ medir impacto

Código conceptual:

def motor_acciones(evento_origen, biblioteca_acciones):
    acciones = []

    for accion in biblioteca_acciones:
        if evento_origen["code"] in accion.get("applicable_diagnoses", []):
            acciones.append(preparar_accion(evento_origen, accion))

        elif evento_origen["code"] in accion.get("applicable_tensions", []):
            acciones.append(preparar_accion(evento_origen, accion))

        elif evento_origen["code"] in accion.get("applicable_recommendations", []):
            acciones.append(preparar_accion(evento_origen, accion))

    return acciones


def preparar_accion(evento_origen, accion_template):
    return {
        "action_code": accion_template["action_code"],
        "title": accion_template["title"],
        "priority": evento_origen.get("priority_level", accion_template["default_priority"]),
        "responsible_role": accion_template["responsible_role"],
        "due_hours": accion_template["default_due_hours"],
        "required_evidence": accion_template["required_evidence"],
        "origin_code": evento_origen["code"]
    }

37. Motor de vencimientos y escalamiento

from datetime import datetime

def evaluar_vencimiento_accion(accion):
    if accion["status"] in ["closed", "cancelled", "rejected"]:
        return None

    if datetime.now() > accion["due_date"]:
        return {
            "action_id": accion["action_id"],
            "status": "overdue",
            "requires_escalation": accion["priority_level"] in ["P1", "P2"]
        }

    return None

Escalamiento:

def escalar_accion_vencida(accion):
    if accion["priority_level"] == "P1":
        return {
            "escalate_to": "Gerencia General",
            "message": "Acción crítica vencida requiere intervención inmediata."
        }

    if accion["priority_level"] == "P2":
        return {
            "escalate_to": "Responsable superior",
            "message": "Acción prioritaria vencida requiere revisión."
        }

    return None

38. Ejemplo completo: crecimiento no rentable

Diagnóstico

Crecimiento no rentable.

Recomendación

Auditar descuentos, revisar comisión y priorizar cobranza.

Acciones generadas

Evidencia requerida

Listado de operaciones auditadas.
Margen por vendedor.
Detalle de comisión.
Ranking de clientes con mora.
Propuesta de ajuste.

39. Ejemplo completo: caja crítica

Diagnóstico

Caja bajo mínimo operativo.

Acciones generadas

Criterio de cierre

Caja proyectada normalizada.
Plan aprobado.
Cobranzas priorizadas ejecutadas.
Pagos críticos ordenados.

40. Ejemplo completo: stock crítico futuro

Diagnóstico

Riesgo futuro de stock crítico.

Acciones generadas

41. Ejemplo completo: margen no confiable

Diagnóstico

Margen no confiable por costos incompletos.

Acciones generadas

42. Acción explicada para socio técnico

La acción FARO no es una tarea manual improvisada.

Es una entidad estructurada que conecta:

origen analítico
regla que la disparó
diagnóstico asociado
recomendación asociada
responsable
plazo
estado
evidencia
dependencias
score
medición posterior
aprendizaje

Arquitectura correcta:

Motor de diagnóstico detecta.
Motor de recomendaciones sugiere.
Action Guide define paso a paso.
Motor de acciones crea tareas.
Workflow monitorea.
Evidencia valida cierre.
Score mide impacto.
Aprendizaje recalibra.

43. Prompt interno para IA explicativa

La IA puede redactar mejor la acción, pero no debe inventarla.

Actúa como analista ejecutivo FARO.

Con base únicamente en el payload estructurado recibido, redacta una acción clara, concreta y ejecutable.

No inventes datos ni responsables.
Incluye:
1. acción concreta,
2. origen,
3. responsable,
4. plazo,
5. evidencia requerida,
6. KPI afectado,
7. criterio de cierre,
8. riesgo de no actuar.

Payload:
{action_payload}

Regla:

La biblioteca define la acción. La IA solo la explica en lenguaje humano.

44. Testing de acciones

Test crear acción de descuento

def test_crear_accion_auditar_descuentos():
    accion = crear_accion_auditar_descuentos(
        descuento_promedio=0.12,
        margen_bruto=0.18
    )

    assert accion is not None
    assert accion["action_code"] == "ACT_COMMERCIAL_DISCOUNT_AUDIT"
    assert accion["priority"] == "P2"

Test no crear acción si no corresponde

def test_no_crear_accion_descuento_sano():
    accion = crear_accion_auditar_descuentos(
        descuento_promedio=0.04,
        margen_bruto=0.30
    )

    assert accion is None

Test cierre con aprobación

def test_accion_sensible_requiere_aprobacion():
    accion = {
        "steps_completed": True,
        "evidence_complete": True,
        "responsible_validation": True,
        "blocked": False,
        "requires_approval": True,
        "approved": False
    }

    assert puede_cerrar_accion(accion) is False

45. Errores comunes en acciones

46. Riesgos si no existe biblioteca de acciones

47. Output final del Anexo 29

Al finalizar este anexo, FARO debe tener definido:

1. Biblioteca inicial de acciones FARO.
2. Tipos de acciones.
3. Estructura estándar de acción.
4. Acciones por área.
5. Acciones por industria.
6. Acciones por diagnóstico.
7. Acciones por tensión.
8. Acciones por recomendación.
9. Acciones por Action Guide.
10. Acciones automáticas vs con aprobación.
11. Responsables y RACI.
12. Prioridad de acciones.
13. Vencimientos sugeridos.
14. Evidencia requerida.
15. Dependencias entre acciones.
16. Acciones bloqueantes.
17. Acciones recurrentes.
18. Criterios de cierre.
19. Impacto en FARO Score.
20. Medición posterior.
21. Tablas SQL de acciones.
22. Motor de creación de acciones.
23. Motor de vencimientos.
24. Motor de escalamiento.
25. Testing de acciones.
26. Uso controlado de IA explicativa.
27. Aprendizaje por efectividad de acciones.

48. Conexión con otros anexos

La Biblioteca de Acciones FARO define las acciones concretas que el sistema puede crear o sugerir a partir de alertas, tensiones, diagnósticos, recomendaciones y Action Guides. Cada acción debe tener responsable, prioridad, vencimiento, evidencia, KPI afectado, criterio de cierre, seguimiento e impacto en FARO Score.