Detectar Anomalías de Negocio

Descripción

Detecta patrones inusuales en métricas de negocio: ventas, márgenes, inventario y costos.

Parámetros de la Tool

Entrada — lo que recibe

Parámetro	Tipo	Req.	Default
`metrics`	array	✓ Sí	—
`sensitivityLevel`	string	—	`medium`

Salida — lo que devuelve

Campo	Tipo	Formato
`anomalies`	array	items→`object`
`criticalCount`	integer	—

Guía de Implementación

¿Por qué estos parámetros de entrada?

metrics es el snapshot actual de los indicadores de negocio (ventas, costos, clientes, producción) que el agente monitorea periódicamente. sensitivityLevel controla el umbral de detección: 'high' detecta desviaciones pequeñas pero genera más falsos positivos, 'low' solo alerta sobre anomalías severas.

Cálculos y lógica a implementar

Para cada métrica, calcular el valor esperado basado en el historial reciente (media móvil ponderada). Aplicar detección de anomalías: Z-score para distribuciones normales, IQR para distribuciones sesgadas, o Isolation Forest para anomalías multivariables. Ajustar umbrales según sensitivityLevel. Clasificar anomalías en críticas vs informativas.

¿Por qué estos parámetros de salida?

anomalies es la lista que el agente analiza para determinar si debe disparar alertas, investigar causas o escalar a humanos. criticalCount es el número que determina la urgencia: si criticalCount > 0, el agente notifica inmediatamente a la dirección y suspende acciones automáticas hasta revisión.

Interfaz gráfica recomendada

Feed de alertas de anomalías con severidad (crítica/moderada/informativa), métrica afectada y desviación porcentual. Gráfica de dispersión mostrando valores normales vs anómalos. Panel de timeline con histórico de anomalías detectadas.

Conexiones con otras Tools

Recibe de

forecast_revenue

FORECAST_READYMQTT

Pronóstico de ingresos alimenta el detector de anomalías

Evento ISO que genera esta tool

Cuando esta tool detecta un evento relevante, emite el siguiente evento al Simulador ISO. El campostandardEvent.module.iddebe usar este nombre exacto.

●business_anomaly_detected→ se visualiza en el Dashboard ISO y Reporte de Auditoría

Cláusulas ISO que cubre este evento

ISO 9001:2015§9.1.3Análisis y evaluación

Detección de anomalías en indicadores de negocio mediante modelos ML.

ISO 9001:2015§10.2No conformidad y acción correctiva

Activación de acciones correctivas ante anomalías de negocio detectadas.

Al ejecutar el demo de esta tool, el evento se guardará en el Simulador ISO con este identificador.

Demo en vivo

Listo

Presiona Ejecutar Demo para ver cómo actúa esta tool en tiempo real

Agentes que usan esta tool

🧩 Agente ERP & Gestión EmpresarialCloud