CUSTOM — Diseñado por Solu

Vertical CI Recommender Agent para Data Cloud.

Library curada de Calculated Insights por vertical LATAM, lista para deploy.

Agente custom orientado a Analytics Engineers, BI Leads y Solution Architects verticalizados. Trae una library de Calculated Insights propia por industria — retail (RFM, AOV, basket size, repeat rate), banca (NIM, ARPU, share of wallet, NPL), telco (ARPU, MOU, churn rate, NPS rolling), seguros (LTV, claims ratio), healthcare (utilization, readmission) — y la adapta al modelo de datos del cliente. Diferencia con el CI Recommender OOTB: este viene curated por vertical y por frameworks regulatorios LATAM.

Vertical CI Recommender

¿Qué hace Vertical CI Recommender Agent?

Es un agente custom que detecta el vertical del cliente, propone la library de Calculated Insights estándar para esa industria, adapta cada fórmula al modelo de datos específico (DMOs Industry Cloud o custom) y deja las CIs listas para deploy con governance de naming, glossary y lifecycle. Soporta retail, banca, telco, seguros y healthcare en LATAM. Considera marcos regulatorios locales (BCB, CNBV, BCRA, SBIF, SuperFinanciera) cuando aplica al vertical financiero.

Library curated por vertical KPIs propios de cada industria, validados por architects con experiencia LATAM.
Fórmulas adaptadas al modelo El agente reescribe la CI sobre los DMOs reales del cliente, no genéricos.
Frameworks regulatorios LATAM Adapta NIM, NPL y métricas de banca a normas de BCB, CNBV, BCRA, SBIF, SuperFinanciera.
Governance de lifecycle Naming, glossary y deprecation sostienen el catálogo a lo largo del tiempo.

Cómo funciona paso a paso

De la identificación del vertical al deploy de la library, en sprints. 5 pasos.

1

Identificación del vertical

El Vertical Identifier infiere la industria a partir de los DMOs activos, los Industry Cloud objects (FSC, RIC, MIC) y la conversación con el equipo de Analytics. Confirma el vertical y los sub-segmentos.

2

List de KPIs candidatos

El agente trae la library curada por Solu para ese vertical (entre 12 y 24 CIs estándar) y la prioriza con base en los DMOs disponibles, prior CIs y benchmarks de la industria.

3

Generación de fórmula adaptada

El Formula Specializer reescribe cada CI sobre el modelo real del cliente. El LATAM Adapter ajusta normas regulatorias cuando aplica. Cada fórmula queda con justificación y test cases.

4

Deploy del lote

deployCI publica las CIs aprobadas en Data Cloud con naming convention, glossary y owner. Refresh schedule, dashboards Tableau Next y CRMA quedan listos.

5

Monitoreo de varianza

monitorVariance compara la CI contra benchmarks del vertical y contra historia. El Variance Explainer narra los movimientos en lenguaje natural y avisa cuando hay desvíos materiales.

Ejemplo de interacción real

[BI Lead de una organización de retail multi-país]

"Acabamos de activar Data Cloud y necesitamos una library inicial de KPIs para arrancar dashboards en los próximos sprints."

[El agente responde]

"Identifico vertical retail multi-país. Propongo 18 CIs estándar para retail LATAM: RFM por país, AOV, basket size, repeat rate, share of category, days-between-orders, margen por categoría, tasa de devolución, entre otras. Adapto cada fórmula a los DMOs detectados, dejo glossary y naming convention listos. Quedan deployables en dos sprints con refresh schedule y dashboards iniciales en Tableau Next."

Arquitectura del agente

Topics, Actions, Hydrators, Effectors, Channels, DMOs, Trust Layer y Memory.

Topics

Dominios de razonamiento

  • Vertical Identifier
  • Benchmark Lookup
  • Formula Specializer
  • LATAM Adapter
  • Refresh Optimizer
  • Variance Explainer

Actions

Lo que ejecuta

  • selectVertical
  • listKPIs
  • generateFormula
  • deployCI
  • monitorVariance
  • updateGlossary

Hydrators y DMOs

Fuentes de contexto

  • DMOs nativos y custom
  • Industry Cloud DMOs (FSC, RIC, MIC)
  • Catálogo de CIs previas
  • Library vertical curada por Solu
  • Business glossary
  • Identity Resolution

Effectors, Channels, Trust, Memory

Escrituras y guardrails

  • Write CI definition en Data Cloud
  • Populate dashboard Tableau Next
  • Push a CRMA
  • Channels: Lightning, Slack vía MCP
  • Trust Layer audit-grade
  • Memory: vertical-specific learnings

Implementación en 5 fases

El factor crítico es la calidad de los DMOs alineados al modelo del vertical y el glossary del cliente.

1
Fase 1

Discovery del vertical y prioridades

Identificamos vertical y sub-segmentos, definimos KPIs prioritarios y validamos la library curada que aplica.

BI Lead · Solution Architect · Solu Library priorizada por vertical
2
Fase 2

Auditoría de DMOs y glossary

Confirmamos que los DMOs estén alineados al modelo del vertical, completamos descriptions y resolvemos identity resolution.

Data Architect · Data Owner DMOs documentados + glossary
3
Fase 3

Configuración del agente y librarías

Cargamos la library del vertical, calibramos el LATAM Adapter para frameworks regulatorios y validamos las fórmulas adaptadas.

Agentforce Architect · Vertical Lead Library adaptada en sandbox
4
Fase 4

Piloto sobre lote inicial de CIs

Deployamos un primer lote (8 a 12 CIs), validamos consistency entre dashboards y comparamos contra benchmarks del vertical.

BI Engineer · Analytics · QA Dashboards iniciales + reporte de varianza
5
Fase 5

Go-live full library + lifecycle

Rollout total con governance de lifecycle, deprecation y refresh. Catálogo cross-team y dashboards multi-país.

CDO · Solu Managed Service Library viva + dashboards multi-país

Perfiles Solu y participantes cliente

Vertical Lead (Solu) Conocimiento de retail, banca, telco
Agentforce Architect (Solu) Topics, Actions, Trust Layer
Analytics Engineer (Solu) CIs, dashboards, naming
BI Lead (Cliente) Priorización y validación
Data Owner (Cliente) Glossary y lifecycle

Requisitos para arrancar

Lo que conviene tener listo antes del piloto.

Datos

  • Data Cloud activo con DMOs documentados
  • Industry Cloud DMOs si aplica (FSC, RIC, MIC)
  • Identity resolution y unificación funcional
  • Histórico mínimo para benchmarks del vertical

Integraciones

  • Tableau Next o CRMA para dashboards
  • Lightning, Slack vía MCP
  • Glossary en Data Cloud
  • Conectores a sistemas operacionales del vertical

Organizacional

  • Owner del catálogo de CIs por vertical
  • Naming convention y lifecycle acordados
  • Sponsor del área de BI o Analytics
  • Acceso a frameworks regulatorios cuando aplica

Qué se busca optimizar

Dimensiones operativas y de calidad, planteadas como marco genérico.

01

Time-to-vertical-insight

De meses a sprints para tener una library de KPIs vertical lista para deploy.

02

Consistency entre dashboards

Misma definición de KPI entre países, unidades de negocio y herramientas analíticas.

03

Alineación con frameworks regulatorios

Adaptación de NIM, NPL y métricas de banca a las normas de BCB, CNBV, BCRA, SBIF y SuperFinanciera.

04

Reuso de la library

Porcentaje de CIs propuestas que se aprueban y se mantienen vivas a lo largo del tiempo.

05

Cobertura de KPIs prioritarios

Cuántos KPIs prioritarios del vertical están cubiertos con una CI oficial activa.

06

Calidad del Variance Explainer

Aceptación de las narrativas que el agente devuelve cuando una CI presenta desvío material.

Qué considerar al implementar

Cinco focos para un catálogo vertical confiable.

Vertical correctamente identificado

Una clasificación errada arrastra el resto de la library. Conviene confirmar vertical y sub-segmentos antes de avanzar al deploy.

DMOs alineados al modelo del vertical

El Formula Specializer rinde mejor cuando los DMOs siguen una semántica reconocible (transacciones, eventos, accounts, productos). Vale la pena revisarlos antes del piloto.

Business glossary del vertical

El glossary actúa como contrato semántico entre Negocio y Analytics. Cuando es explícito, las fórmulas adaptadas son auditables y los KPIs se vuelven reusables.

Governance de naming y lifecycle

Una convención compartida y un proceso simple de deprecation evitan duplicados y mantienen el catálogo limpio a lo largo del tiempo.

Marco regulatorio del vertical

En banca y seguros, el LATAM Adapter funciona mejor con acceso a las normas vigentes (BCB, CNBV, BCRA, SBIF, SuperFinanciera) para alinear definiciones desde el inicio.

Preguntas Frecuentes

Sí. La library curada cubre retail, banca, telco, seguros y healthcare como verticales principales, con extensiones para travel y manufactura. Cada vertical incluye entre 12 y 24 CIs estándar adaptadas al contexto LATAM.

Sí. El agente reconoce los DMOs nativos de Financial Services Cloud, Retail Industry Cloud y Manufacturing Industry Cloud, y mapea las CIs sobre ese modelo cuando está disponible.

Solu mantiene la library viva y la versiona por release. Los clientes reciben los nuevos KPIs y los ajustes en frameworks regulatorios sin reabrir el proyecto, siempre con governance de approval.

Sí. El LATAM Adapter ajusta NIM, NPL, claims ratio y otras métricas a las normas de BCB en Brasil, CNBV en México, BCRA en Argentina, SBIF en Chile, SuperFinanciera en Colombia, entre otras, cuando el cliente las requiere.

Sí. Para organizaciones presentes en varios países, el agente puede generar versiones por país manteniendo coherencia con la definición global y respetando reglas locales (impuestos, monedas, frameworks regulatorios).

Sí. Las CIs publicadas son consumibles desde CRMA y Tableau Next. El agente puede generar el dashboard inicial y dejar refresh schedule activo sin trabajo manual adicional.

Library de KPIs por vertical, lista para deploy en sprints.

Conversemos con un Vertical Lead de Solu. En una sesión de discovery identificamos el vertical, auditamos DMOs y proyectamos la library inicial para tu organización.