Evaluación
Impacto causal de planes y programas
Cuantificamos impacto real y explicamos qué medidas mueven el resultado (80/20).
- ✓Atribución vs factores externos
- ✓Descomposición por medida / componente
- ✓Contrafactual “sin plan”
Más allá de la correlación: decisiones basadas en causalidad
Medimos impacto real de acciones y simulamos intervenciones
Identificamos qué está generando tus resultados, medimos el impacto real de tus acciones y simulamos escenarios antes de decidir.
Inferencia causal bayesiana
Contrafactuales
Supuestos auditables (DAG)
Resultados como distribuciones
Priorización 80/20
Modelo causal (DAG)
Supuestos explícitos y verificables antes de estimar.
Bayes
Incertidumbre útil para decidir (no solo medias).
Contrafactual
Qué habría pasado sin intervención vs con intervención.
What-if
Simulación de escenarios para priorizar ejecución.
Servicios
Una oferta simple con foco en decisión: evaluación, simulación y transferencia a tu equipo.
Simulación
Intervenciones y escenarios what-if
Antes de ejecutar, simulamos el efecto de palancas clave con incertidumbre explícita.
- ✓Distribución del efecto (no solo media)
- ✓Sensibilidad a supuestos
- ✓Recomendación operativa
Capacidades
Transferencia y gobernanza
Entrenamiento + plantillas para que tu equipo replique el workflow causal.
- ✓Taller DAG + sesgos
- ✓Workflow bayesiano aplicado
- ✓Guía ejecutiva de decisión
¿Por qué Acción Causal?
Porque en entornos complejos, correlación no basta: necesitas causalidad para decidir con confianza.
Lo que típicamente duele
Resultados mezclados por estacionalidad, operación, contexto y sesgos de medición.
No sabes qué parte del KPI se debe realmente a la acción.
Ejecutas “más de lo mismo” sin evidencia contrafactual.
Decisiones basadas en promedios que esconden riesgo.
Lo que resolvemos
Un marco auditable que separa causa de ruido, cuantifica incertidumbre y prioriza ejecución.
Supuestos explícitos (DAG) que se pueden discutir.
Efectos causales como distribuciones (Bayes).
Simulación what-if para decidir palancas y mix.
Cómo trabajamos
Nuestra propuesta consiste en construir modelos causales personalizados del fenómeno bajo estudio, integrando conocimiento experto y datos reales para simular intervenciones, estimar impactos y descomponer el aporte de cada decisión. Esto permite reducir riesgo estratégico, asignar recursos con mayor precisión, priorizar medidas con mayor retorno esperado y anticipar efectos no deseados antes de que ocurran.
1
Diagnóstico
Definimos decisión/KPI, revisamos disponibilidad de datos y viabilidad causal.
2
DAG y estimando
Mapa causal con expertos + datos. Definimos el estimando y conjunto de ajuste.
3
Modelo Bayesiano
Resultados como distribuciones: incertidumbre clara para decidir (riesgo/retorno).
4
Contrafactual y what-if
“Sin intervención” vs “con intervención” + simulación de escenarios y sensibilidad.
5
Recomendación ejecutiva
Priorización 80/20, plan de implementación y monitoreo de impacto.
Casos
Problema → pregunta causal → DAG → efectos → recomendación.
Equipo
Senior, directo y con foco en impacto y comunicación ejecutiva.
Operación
Nilo González T.
Puente entre terreno y decisión ejecutiva. Implementación y adopción.
Gestión
Leonardo González R.
Gestión de proyectos, coordinación y entrega con foco en impacto.
Causalidad
Gonzalo Ríos (PhD)
Modelación causal bayesiana, contrafactuales y comunicación técnica-ejecutiva.
FAQ
Respuestas cortas para acelerar decisión interna.
¿Qué datos mínimos necesitan?
Un KPI con granularidad temporal/segmento, fechas de intervención, variables de contexto (confusores) y registro consistente (calidad > cantidad).
¿Cuándo NO sirve causalidad?
Cuando no existe variación de la intervención, el KPI está mal definido, no hay trazabilidad o el proceso cambia sin registro (no hay “identificación”).
¿Entregan recomendaciones accionables?
Sí: priorización 80/20, escenarios what-if y plan de ejecución con riesgo/retorno y monitoreo.
Contacto
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En esta reunión te decimos si el caso es apto y qué datos mínimos necesitas.
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Tip: si nos escribes, pega 3 cosas: KPI, intervención (qué cambia y cuándo) y nivel de granularidad.