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Brief de Diagnóstico de Datos — Para líderes de área

¿Para qué sirve este documento?
Te ayuda a articular, junto con tu IA de confianza, qué datos tienes, qué necesitas saber con ellos y qué tipo de análisis tendría más valor para tu área. No se trata únicamente de modelos predictivos — puede ser tableros, seguimiento de metas, reportes automáticos o alertas tempranas.

¿Cómo usarlo?
Comparte este archivo con tu IA (ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, etc.) y dile: "Ayúdame a responder estas preguntas de forma clara y completa. Hazme las preguntas una por una, espera mi respuesta y luego construye el documento de salida en formato Markdown."

Al final, envíanos:
1. El archivo .md de respuestas que generó tu IA (ver intake_output_template.md)
2. Una muestra de tus datos (ver Sección D)
3. Cualquier reporte o tablero que hoy produces manualmente

Instrucciones para tu IA

Cuando compartas este documento con tu IA, puedes darle la siguiente instrucción inicial:

"Voy a responderte una serie de preguntas sobre mi área de trabajo y los datos que manejo. Tu rol es hacerme las preguntas de forma conversacional, capturar mis respuestas con detalle y al final producir un documento Markdown estructurado según el template que te indicaré. No asumas nada que yo no te haya dicho. Si algo no queda claro, pregúntame."

Sección A — Tu rol y contexto institucional

Estas preguntas ayudan a entender desde dónde partes y qué decisiones tomas.

  1. ¿Cuál es tu cargo y a qué área o dependencia perteneces?

  2. ¿Cuáles son los 3 objetivos principales de tu área este año?
    (Por ejemplo: reducir el tiempo de respuesta a PQRS, mejorar el índice de calidad del agua en cuencas priorizadas, aumentar la superficie de áreas protegidas bajo conservación efectiva.)

  3. ¿Qué decisiones importantes tomas regularmente que hoy tomas "a ojo" o con información incompleta?
    (Por ejemplo: dónde priorizar una visita de campo, si una cuenca está en riesgo, cuándo alertar a una CAR.)

  4. ¿Qué reportes o informes debes entregar periódicamente y a quién?
    (Frecuencia, destinatario, si son manuales o automatizados.)

Sección B — Tus datos

Queremos entender qué información ya existe antes de proponer cualquier análisis.

  1. ¿Qué datos recolecta o recibe tu área regularmente?
    Para cada fuente de datos, describe:
  2. ¿Qué mide o registra? (calidad del agua, precipitación, áreas deforestadas, predios, etc.)
  3. ¿Con qué frecuencia llega? (diaria, mensual, anual, cuando ocurre un evento)
  4. ¿En qué formato está? (Excel, CSV, base de datos, papel, sistema institucional como SIRH, IDEAM, SIGAM)
  5. ¿Cuántos años de histórico tienes?

  6. ¿Cuántas filas/registros aproximados tiene?

  7. ¿Quién gestiona esos datos hoy? ¿Hay una persona o sistema responsable?

  8. ¿Qué tan confiables consideras esos datos? ¿Tienen muchos vacíos, errores o inconsistencias conocidas?

  9. ¿Hay datos que sabes que existen pero que hoy no tienes acceso fácil a ellos?
    (Por ejemplo: datos del IDEAM, registros de otras dependencias, información satelital.)

Sección C — Tus necesidades analíticas

No todo tiene que ser un modelo predictivo. Aquí exploramos qué tipo de análisis tendría más impacto en tu trabajo.

  1. ¿Qué preguntas concretas quisieras poder responder con tus datos?
    Ejemplo de preguntas bien formuladas:
  2. "¿En qué municipios la calidad del agua empeoró más en los últimos 5 años?"
  3. "¿Cuántos días al año supero el límite normativo de PM2.5 en mis estaciones?"
  4. "¿Qué predios bajo conservación muestran pérdida de cobertura vegetal?"

  5. "¿Voy a cumplir la meta de hectáreas conservadas al ritmo actual?"

  6. ¿Qué tipo de producto te sería más útil? (Puedes marcar más de uno)

    • Tablero de seguimiento (dashboard) que actualice automáticamente
    • Reporte periódico (mensual/trimestral) con indicadores clave
    • Alerta automática cuando un indicador supere un umbral crítico
    • Mapa o análisis espacial de una variable
    • Análisis de tendencia (¿estamos mejorando o empeorando?)
    • Proyección o pronóstico (¿qué puede pasar si seguimos así?)
    • Análisis de cumplimiento normativo (¿cuánto tiempo estamos fuera de norma?)
    • Otro: _______

  7. ¿Con qué herramientas trabaja hoy tu equipo?
    (Excel, Power BI, ArcGIS, QGIS, Python, R, ninguna especializada, etc.)

  8. ¿Qué tan técnico es tu equipo? ¿Tienen personas que puedan interpretar estadísticas o prefieren visualizaciones simples?

Sección D — Entregables y plazos

Para poder planear el trabajo contigo, necesitamos saber hacia dónde va esto.

  1. ¿Hay algún plazo importante en el que necesites resultados?
    (Auditoría, rendición de cuentas, entrega a MADS/CAR, fin de vigencia, etc.)

  2. ¿Cómo medirías el éxito de este trabajo?
    (Por ejemplo: "poder mostrar en una reunión de directivos la tendencia de calidad del aire en los últimos 3 años sin necesitar a un ingeniero para prepararlo".)

  3. ¿Hay restricciones de confidencialidad sobre los datos?
    (Datos sensibles, reserva estadística, información que no puede salir de la entidad, etc.)

Sección E — Contexto organizacional

  1. ¿Con qué otras áreas o entidades deberías articularte para este análisis?
    (Por ejemplo: Sistemas, Planeación, la CAR de tu zona, IDEAM, IGAC.)

  2. ¿Ha habido intentos anteriores de hacer algo similar? ¿Qué pasó?
    (Proyectos de datos que no llegaron a ningún lado, consultorías que dejaron entregables sin uso, etc.)

  3. ¿Tienes un equipo o persona que pueda ser el punto de contacto técnico del lado de tu área?

¿Qué nos envías al final?

Una vez que hayas respondido estas preguntas con tu IA, envíanos:

1. El documento de respuestas (.md)

Tu IA debe generar un archivo Markdown estructurado con todas tus respuestas. Puedes pedirle:
"Genera ahora el documento de salida en formato Markdown siguiendo el template intake_output_template.md."

2. Una muestra de tus datos

  • Si son Excel/CSV: envía las primeras 100-200 filas con los encabezados reales (puedes anonimizar si es necesario)
  • Si están en un sistema institucional: una captura de pantalla o exportación de prueba
  • Si son muchos archivos: el más representativo del tipo de dato que más usas

3. Un ejemplo de reporte actual

Si hoy produces un informe o tablero (aunque sea en Excel), compártelo. Nos ayuda a entender qué ya existe y qué podemos automatizar.

Nota: No se requiere que seas experto en datos. Entre más detallado y honesto seas en tus respuestas, mejor podremos diseñar un plan de trabajo que se ajuste a tu realidad y produzca resultados que realmente uses.