Catálogo del Practice Lab¶
Este inventario registra lo que estaba públicamente disponible el 21 de julio de 2026. Cataloga interfaces; no atribuye impacto. La disponibilidad puede cambiar fuera del ciclo de publicación del CDI-BoK.
Dos portafolios, una frontera de evidencia¶
| Portafolio | Casos observados | Capacidades visibles | Límite |
|---|---|---|---|
| Claude | 3 demos interactivas | Carga local de datos en SLA y Finanzas; Q&A determinista; gobernanza | Las páginas específicas declaran datos de demo simulados o sintéticos. |
| ChatGPT Work | 5 casos disponibles y 1 anunciado | Tres dashboards, un proyecto predictivo y un benchmark Tableau | Una colección y una interfaz no demuestran mejora decisional. |
La declaración específica prevalece
La portada principal usa la expresión “datos reales embebidos”, mientras las páginas específicas revisadas de SLA, Finanzas y Comercial declaran datos simulados, sintéticos o de demostración. Para evaluar evidencia, este catálogo adopta la declaración más específica y conservadora.
Inventario verificado¶
| ID | Caso | Portafolio | Estado público | Naturaleza de datos observada | Readiness para caso |
|---|---|---|---|---|---|
JF-CLAUDE-SLA |
Cumplimiento de SLA · Operaciones B2B | Claude | Disponible | Sintéticos; acepta CSV/XLSX local | Media: decisión y umbrales visibles; falta resultado organizacional. |
JF-CLAUDE-FINANCE |
Pulso Financiero · Finanzas Corporativas | Claude | Disponible | Demo simulada; acepta CSV/XLSX local | Media: backtest visible; atribución de acción más lenta. |
JF-CLAUDE-COMMERCIAL |
Desempeño Comercial · Dirección B2B | Claude | Disponible | Ventas, funnel y CRM simulados | Alta para instrumentación: tres fuentes, decisión recurrente y acción reversible. |
JF-GPT-FINANCE |
Predicción financiera 2025 | ChatGPT Work | Disponible | Dataset financiero simulado | Media: evidencia predictiva; aprendizaje de decisión aún no registrado. |
JF-GPT-SLA |
Cumplimiento SLA B2B | ChatGPT Work | Disponible | 570 registros simulados | Media-Alta: señal y acción; falta vínculo con churn o retención. |
JF-GPT-COMMERCIAL |
Desempeño comercial y ventas | ChatGPT Work | Disponible | Tres datasets simulados | Alta para instrumentación; representa la misma familia decisional del caso seleccionado. |
JF-GPT-WORLDCUP |
Predicción Mundial 2026 | ChatGPT Work | Disponible, externo | Datos y modelos de predicción | Alta para calibración predictiva; baja para acción organizacional B2B. |
JF-GPT-TABLEAU |
Inflación en América Latina | ChatGPT Work | Disponible, externo | No evaluada en este sprint | Baja: benchmark descriptivo, no ciclo decisional instrumentado. |
JF-GPT-PULSE |
PULSE Decision Intelligence | ChatGPT Work | Próximamente | Sin caso observable | No evaluable. |
Por qué se seleccionó Comercial B2B¶
| Criterio | Comercial B2B | Implicación |
|---|---|---|
| Decisión material y recurrente | Sí, intervención mensual sobre el funnel | Permite más de un ciclo. |
| Fuentes heterogéneas | Ventas, conversiones y pipeline CRM | Prueba integración sin construir plataforma. |
| Baseline disponible | Sí, dentro del demo | Permite instrumentar; no sustituye datos reales. |
| Acción reversible | Sí, comenzar por calidad/velocidad de Propuesta | Reduce costo de error frente a reasignar presupuesto. |
| Resultado observado | No | Bloquea cualquier claim de eficacia. |
| Owner real confirmado | No | Bloquea ejecución como piloto organizacional. |
| Contrafactual | Diseñado, no asignado | Bloquea atribución causal. |
Qué haría cambiar la selección¶
- Datos SLA–churn a nivel cliente convertirían el caso de retención en un candidato transversal más fuerte.
- Imposibilidad de confirmar un owner comercial convertiría B2B Propuesta en prueba pedagógica, no en piloto de impacto.
- Una muestra mayor y evidencia robusta por canal podría elevar la reasignación de demanda como opción.
- Un caso con acción ya ejecutada y comparación válida podría producir aprendizaje observable antes.