El dashboard muestra el movimiento, y alguien igual tiene que explicarlo
Una métrica se mueve, y tres personas hacen la misma pregunta en tres canales distintos. Para responder, revisas implementaciones, campañas, estacionalidad y la salud de los datos aguas arriba. Ese proceso toma veinte minutos y se hace una sola vez.
La mayor parte de la revisión es mecánica, porque las razones que hay que descartar son siempre las mismas. El orden de esas comprobaciones rara vez cambia.
La confianza no debería ser mecánica. Cuando una explicación se da en el mismo tono que la observación, se trata como un hecho. Si se afirma una causa incorrecta en una reunión de liderazgo, retirarla sale caro.
Los cambios de tracking deberían tener su propia entrada en la lista. Una métrica que cambia porque cambió la medición no es un evento de negocio. Esa es la última explicación que la gente revisa.
Cómo se ejecuta el ActionFlow en el lienzo
Un nodo Start toma la métrica y su ventana de tiempo. Eso ocurre cuando se hace un pedido, o cuando un trigger webhook dispara después de que el flujo de alerta detecta movimiento.
El flujo lee varias fuentes de contexto en paralelo. Un nodo HTTP Request trae el historial de la métrica. Un nodo Google Sheets trae el calendario de campañas. Un nodo GitHub o Linear aporta las implementaciones del período. Un nodo PostgreSQL aporta los recuentos de filas aguas arriba, que muestran un problema de datos.
Un nodo Merge los combina. Un nodo Math compara el movimiento con la variación normal de la métrica para determinar si necesita explicación.
Si el movimiento cae dentro de la variación normal, un nodo If detiene el flujo y lo dice, en lugar de fabricar una causa.
Un nodo Generate Object devuelve causas candidatas como un arreglo, cada una con su evidencia, un valor de confianza y un campo aparte que indica lo que no pudo descartar.
Un nodo Generate Text escribe la explicación y mantiene las afirmaciones sostenidas y las conjeturales visualmente distintas. Un nodo Slack la publica en el hilo donde se hizo la pregunta.
Nodos que usa este ActionFlow
- Start: toma la métrica y la ventana. Un Webhook del flujo de alerta lo dispara de forma automática.
- HTTP Request (Util): trae el historial propio de la métrica para el contexto de variación.
- GitHub (Integration): aporta las implementaciones de la ventana. Linear y Jira ocupan el mismo lugar.
- PostgreSQL (Data): aporta recuentos de filas aguas arriba que revelan una causa del lado de los datos.
- Math (Util): prueba el movimiento contra la variación normal antes de explicar nada.
- If (Control): se detiene y lo dice cuando el movimiento está dentro de la variación.
- Generate Object (AI Core): devuelve causas candidatas con evidencia, confianza y lo que no pudo descartar.
- Slack (Communication): publica en el hilo donde se hizo la pregunta.
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