La IA propone. Tus datos validan.
Motor de descubrimiento que analiza tus datos reales, propone hipótesis en lenguaje natural y las valida estadísticamente. Chat conversacional sobre tu negocio. De insight a regla automática en un clic.
¿Qué tipos de patrones descubre?
Correlaciones
Pares de variables que se mueven juntas. "Los pedidos con más de 3 líneas tienen 2x menos incidencias de entrega." Significancia y efecto medidos.
Segmentaciones
Grupos de clientes/productos con comportamiento distintivo. No son los segmentos que tú definiste — son los que los datos sugieren.
Tendencias
Series temporales con cambio significativo. "Las ventas del producto A caen 12% mes a mes desde febrero, con alta confianza." Alertas antes de que sea tarde.
Anomalías
Registros que no encajan con el patrón histórico. "Este pedido es 5x mayor que la media del cliente; merece revisión antes de expedir."
Churn temprano
Clientes que están cambiando de comportamiento hacia baja. Detectado por frecuencia, ticket medio, tipos de producto, tiempo entre pedidos.
Oportunidades cruzadas
Productos que se compran juntos con frecuencia pero no por todos los clientes relevantes. Sugerencias de cross-sell con contexto.
Ejemplo: de hipótesis a regla, en 3 clics
Día 1 — La IA sugiere: "Los clientes que compran 3+ veces gastan 2x más en sus siguientes 6 meses."
Día 1 — Motor de validación: significancia p<0.01, muestra 12.400 clientes, efecto medio 2.1x. Confirmado.
Día 1 — Acción sugerida: "Notificar al comercial cuando un cliente alcance 3 pedidos en 60 días, y asignar follow-up automático."
Día 1 (3 clics después) — La regla está activa en Flow. Sin intervención de IT. Sin rehacer dashboards. Sin escribir SQL.
Chat conversacional — preguntas en lenguaje natural
Un responsable de operaciones pregunta: "¿Qué clientes están a punto de irse?". La IA consulta la ontología, segmenta por comportamiento (frecuencia, ticket, tiempo entre pedidos), devuelve la lista priorizada con razón de cada caso y sugiere la siguiente acción.
Todo esto sin SQL, sin dashboards precocinados, sin pedir el informe a analytics y esperar dos días. Las respuestas son trazables — cada cifra tiene su lineage en el Data Lake y su validación estadística.
Preguntas frecuentes sobre Hipótesis y patrones
¿Qué tipo de hipótesis descubre el motor?
Correlaciones entre variables (los clientes que compran X también compran Y con frecuencia Z), segmentaciones (hay un grupo de clientes con comportamiento atípico en tarifas), tendencias temporales (las ventas del producto A están cayendo un 12% mes a mes) y anomalías (este pedido no encaja con el patrón histórico del cliente).
¿Cómo sé que una hipótesis es fiable?
Cada hipótesis se valida estadísticamente: significancia, tamaño del efecto, tamaño de la muestra, p-value. Integrafy-OS te muestra el nivel de confianza y el intervalo. Si una hipótesis se sostiene sobre 10 registros, se marca como 'preliminar'. Si se sostiene sobre 10.000, se marca como 'robusta'.
¿Es esto data mining clásico o LLMs?
Ambos. Los LLMs generan hipótesis en lenguaje natural ('¿Y si los clientes con más pedidos también tienen más devoluciones?'). Métodos estadísticos clásicos las validan rigurosamente. El LLM es el explorador; la estadística es el juez.
¿Se pueden convertir las hipótesis en reglas automáticas?
Sí. Cuando una hipótesis se confirma con suficiente robustez, Integrafy-OS te propone convertirla en alerta, regla de Flow o acción automática. Por ejemplo: 'Notificar al comercial cuando un cliente habitual deje de comprar durante X días'.
¿El chat conversacional comparte mis datos con OpenAI/Anthropic?
No por defecto. Integrafy-OS expone los datos a través del servidor MCP con autorización granular. Puedes ejecutar el chat con un LLM on-premise (Llama, Mistral) si tu política lo exige. Si usas Claude/GPT cloud, los datos se procesan sin entrenar los modelos y bajo tus políticas de DPA.
¿Qué patrón hay en tus datos que aún no has visto?
Demo del motor de hipótesis con tus datos reales en 30 minutos.