En el mundo de la ingeniería y la gestión industrial, a menudo nos enfrentamos a un problema de “traducción”. Los expertos de negocio describen procesos complejos mediante narrativas densas o documentos de texto interminables, mientras que los ingenieros de sistemas y desarrolladores necesitan lógica estructurada y diagramas precisos.
Esta brecha entre la narrativa de negocio y la especificación técnica es donde ocurren la mayoría de los errores: requisitos malinterpretados, cuellos de botella invisibles en el texto y dependencias no identificadas.
Hoy vamos a ver cómo la Inteligencia Artificial Generativa puede actuar como nuestro Business Analyst virtual, transformando un párrafo complejo de un proceso S&OP (Sales and Operations Planning) en un diagrama visual estandarizado. Además, analizaremos la estrategia tecnológica para visualizarlo: ¿Cuándo usar Miro, cuándo Mermaid y cuándo BPMN.io?
El Caso de Uso: Un S&OP Integral
Imagina que recibes la siguiente descripción para digitalizar un proceso de planificación. Es un bloque de texto denso, rico en detalles pero difícil de visualizar de un vistazo:
“El proceso inicia con la detección de oportunidades comerciales tempranas. Ingeniería debe identificar la solución, analizando la madurez del producto y su fabricabilidad (obsolescencias, bloqueos por restricciones de uso, ROHS, REACH, lead time elevados,…). Si hay problemas, se activa la gestión de cambios (ECR/ECO - Engineering Change Request/Engineering Change Order) o la validación de alternativos; si se requieren nuevos desarrollos, entra ingeniería de sistemas.
Una vez validada la solución técnica, el flujo se divide: por un lado, Operaciones realiza el análisis de carga-capacidad fabril sobre lo ya planificado; en paralelo, Compras revisa los lead times de acopio. Finalmente, todo converge en Finanzas para analizar recursos, costes y viabilidad económica antes de aprobar el proyecto.”
El cerebro humano lucha para procesar todas esas condicionales y paralelismos simultáneamente. Aquí es donde entra la IA.
La Estrategia de Herramientas: El Triángulo de la Visualización
No todos los diagramas tienen el mismo propósito. Dependiendo de la fase del proyecto, la IA puede ayudarnos a generar outputs para tres herramientas distintas. En Datalaria proponemos el siguiente flujo de trabajo:
| Herramienta | Fase del Proyecto | Rol de la IA |
|---|---|---|
| Miro / Mural | Descubrimiento | Generar listas de tareas y decisiones para “póst-its” en sesiones de brainstorming colaborativo. |
| Mermaid.js | Documentación | Generar código (“Diagrams as Code”) para documentación viva, wikis y blogs técnicos. Rápido y versionable. |
| BPMN.io / Camunda | Ejecución | Estructurar archivos XML BPMN 2.0 estrictos para motores de orquestación de procesos reales. |
Para este artículo, nos centraremos en la opción intermedia: Mermaid.js. Es la opción perfecta para la documentación técnica ágil porque vive junto a tu código y se renderiza nativamente en la web.
De Texto a Código: El Prompt de Ingeniería
Para lograr un resultado de calidad, no basta con pedirle a la IA “hazme un dibujo”. Debemos pedirle que razone la estructura lógica.
El flujo del prompt debe ser:
- Rol: Actuar como experto en BPMN.
- Análisis: Identificar Actores (Swimlanes), Actividades y Compuertas (Gateways).
- Output: Generar código Mermaid con sintaxis de grafo.
El Resultado Visual
A continuación, presento el diagrama generado automáticamente tras procesar la narrativa del S&OP. He instruido al modelo para que utilice una estética tipo BPMN 2.0 (orientación horizontal, carriles definidos y nodos redondeados) para facilitar la lectura profesional.
Fabrica.?}:::gateway %% Compuerta Exclusiva (X) CheckMat -- No: Obs./Restricciones --> ECR/ECO(Gestión Cambios ECR/ECO):::task ECR/ECO --> ValAlt(Validar Alternativos):::task CheckMat -- No: Nuevo Des. --> SysEng(Ing. Sistemas: Desarrollos):::task SysEng --> Proto(Prototipado):::task ValAlt --> JoinEng(( )):::gateway Proto --> JoinEng CheckMat -- Sí --> JoinEng JoinEng --> SolValid(Solución Validada):::task end %% CARRIL OPERACIONES (PARALELO) subgraph OPS [Operaciones & Supply Chain Management] SolValid --> ForkOps{+ Paralelo}:::gateway ForkOps --> LoadCap(Análisis Carga-Capacidad):::task LoadCap --> PlanFab(Plan Producción):::task ForkOps --> LeadTime(Revisión Lead Times):::task LeadTime --> PlanMat(Plan de Compras):::task PlanFab --> JoinOps{+ Unión}:::gateway PlanMat --> JoinOps end %% CARRIL FINANZAS subgraph FIN [Finanzas] JoinOps --> Costs(Plan Recursos & Costes):::task Costs --> Viability{¿Viable?}:::gateway Viability -- No --> Redefine(Redefinir Alcance):::task Redefine -.-> Reqs Viability -- Sí --> End((Fin)):::endEvent end end
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Análisis del Diagrama
Lo que la IA ha logrado interpretar correctamente es crucial para la viabilidad del proceso y demuestra la potencia de esta metodología:
- Swimlanes (Carriles de Responsabilidad): El diagrama ha separado correctamente las responsabilidades funcionales. Sabemos exactamente cuándo la responsabilidad (el “token” del proceso) pasa de Ingeniería a Operaciones. Esto es fundamental para definir los hand-offs en un proyecto real.
- Gestión de Excepciones (Feedback Loops): Observad el carril de Ingeniería. El diagrama no es lineal; captura los bucles de retroalimentación crítica. Si hay obsolescencia o problemas de bloqueos o restricciones, el proceso vuelve atrás (
Gestión Cambios ECR/ECO) antes de continuar. En el texto original, esto era solo una cláusula subordinada; aquí es una ruta explícita. - Paralelismo Real: En el bloque de Operaciones (
OPS), el diagrama bifurca el flujo mediante un Gateway Paralelo (+). Esto visualiza perfectamente que no debemos esperar a que Fábrica termine su análisis para que Compras empiece a revisar materiales. Ambos procesos ocurren simultáneamente para reducir el Time-to-Market, convergiendo solo al final.
Conclusión: Agilidad y Precisión
La capacidad de convertir requisitos abstractos en modelos visuales concretos en segundos es un “superpoder” para cualquier profesional de datos, operaciones o producto.
No estamos eliminando la necesidad de entender el negocio; estamos eliminando la fricción de documentarlo. Al usar herramientas como Mermaid, tratamos los procesos como código: son versionables en Git, editables por humanos y generables por máquinas.
La próxima vez que te enfrentes a un “muro de texto” con requisitos complejos:
- No abras PowerPoint.
- Usa la IA para estructurar la lógica.
- Visualízalo en código.
- Ahorrarás tiempo y dinero.
- Mejorarás tu capacidad de análisis y comunicación.
- Aportarás más valor a tu negocio.
¿Te interesa automatizar la generación de estos diagramas directamente desde tus documentos o emails? En próximos artículos de Datalaria exploraremos cómo conectar la API de Gemini con scripts de Python para crear “Agentes de Documentación” autónomos que hagan este trabajo por ti.