Analizar las desviaciones del presupuesto, real frente a plan

Analista de datos · Tiempo: 30 min · Finanzas

Herramientas para esta tarea

• ChatGPT $20/mes
• Gemini en Google Sheets $14/mes
• Copilot en Excel $20/mes
• Microsoft 365 Copilot $20/mes

Prompt

Rol: eres un controller financiero.
Contexto: una tabla de presupuesto de {{periodo}} con columnas partida | división | mes | plan | real | desviación | desviación %. La empresa trabaja en {{sector}}, estacionalidad: {{descripción de la estacionalidad o "ninguna"}}. Umbral de materialidad {{porcentaje}}% o {{importe}}.
Tarea: encuentra todas las desviaciones por encima del umbral, ordénalas por importe y para cada una sugiere una hipótesis de causa y una pregunta para el responsable. Marca aparte las partidas en las que la desviación se repite tres meses seguidos.
Formato: una tabla partida | división | plan | real | desviación | % | hipótesis | pregunta. Después, una lista de desviaciones sistemáticas y un comentario de cinco frases para la dirección con [CAUSA, confirmar] donde la causa necesite confirmación. Toma las cifras solo de la tabla.

Pasos

1. Prepara una tabla: partida, división, mes, plan, real, con encabezados en la primera fila y sin celdas combinadas
2. Añade columnas con fórmulas para la desviación en importe y en porcentaje, para que el modelo trabaje con cifras ya calculadas
3. Da al asistente el rango con un prompt para encontrar desviaciones por encima de un umbral e hipótesis sobre sus causas
4. Obtén las principales desviaciones con una hipótesis de causa y una pregunta para el responsable
5. Comprueba las dos desviaciones más grandes con los datos de origen y descarta las hipótesis falsas
6. Pide un comentario de cinco frases para la dirección y sustituye las hipótesis por causas confirmadas

Cómo comprobar el resultado

Las 5 principales desviaciones coinciden con una ordenación manual, cada causa del comentario está confirmada por el responsable y la desviación total cuadra con la tabla

Riesgos

• El modelo llama anomalía a un pico estacional y pasa por alto un sobregasto sistemático: fija en el prompt los umbrales y el contexto estacional
• Un presupuesto con nombres reales de divisiones y partidas de nómina entra en un servicio público anonimizado; dentro de un Workspace o un Copilot corporativo puedes trabajar con datos reales

Datos que se quedan fuera de las herramientas públicas de IA

• Exportaciones del CRM y del ERP con nombres de clientes y empleados: anonimízalas antes de subirlas a un servicio público
• Datos financieros de la empresa antes de su publicación: en un servicio solo dentro de un entorno corporativo o con nombres ficticios
• Claves de API de sistemas y bases de datos: guárdalas en secretos, nunca en celdas ni en prompts

Otras tareas para analistas de datos

• Diseñar un panel de KPI para el propietario del negocio
• Obtener una fórmula de hoja de cálculo a partir de una petición en lenguaje corriente
• Analizar las reseñas de clientes por temas
• Preparar una revisión de precios de la competencia
• Elaborar una previsión de flujo de caja a 12 semanas
• Explicar las cifras al propietario del negocio
• Resumir un PDF largo
• Preparar la presentación de resultados del trimestre
• Hacer una verificación rápida de una contraparte antes de una operación

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