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Your annual review, created with Shane Parrish

Behind every successful year is a moment of honest reflection. This workbook, written by Shane Parrish and reMarkable, will guide you through that process, helping you pause, reflect, and pick out patterns.

Most annual reviews look at adding more. More goals, more tasks, more pressure. This one does the opposite. It helps you strip everything back to see what worked, what didn’t, and what to change in the year ahead.

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Hey!

Si hay algo que casi todos los negocios tienen hoy en común es esto:
están llenos de datos, pero vacíos de claridad.

Dashboards por todos lados. Reportes automáticos. Gráficas que se actualizan solas.
Y aun así, la pregunta sigue siendo la misma: ¿Qué significa todo esto y qué hacemos ahora?

Ahí es donde aparece una oportunidad real de ingresos con IA que todavía está poco explotada: vender data stories.

• No análisis técnico.

• No dashboards complejos.

• No informes que nadie vuelve a abrir.

Historias accionables basadas en datos.

El problema real no son los datos, es la interpretación

La mayoría de empresas no necesita más métricas. Necesita traducción.

Datos sin contexto generan:

• parálisis

• malas decisiones

• discusiones internas

• intuiciones mal informadas

El valor no está en mostrar números. Está en explicar qué significan, por qué están pasando y qué hacer con ellos.

Y eso, hoy, se paga muy bien.

Qué es realmente un “data story”

Un data story no es un reporte largo ni un dashboard interactivo. Es una narrativa clara que responde, en orden, a estas preguntas:

1. ¿Qué está pasando?

2. ¿Por qué está pasando?

3. ¿Qué patrones se repiten?

4. ¿Qué riesgos u oportunidades aparecen?

5. ¿Qué decisiones tiene sentido tomar ahora?

La IA se encarga del análisis y la detección de patrones. Tú te encargas de darle sentido estratégico.

Qué puedes ofrecer como producto o servicio

Este modelo funciona tanto como servicio recurrente como producto empaquetado.

Algunas ofertas concretas:

• Reporte mensual de decisiones: Un documento claro que explica qué pasó en el mes y qué ajustar el siguiente.

• Análisis puntual por proyecto o campaña: Qué funcionó, qué no y qué repetir o eliminar.

• Licencias de interpretación para equipos: Acceso a reportes recurrentes + framework de lectura de datos.

• Servicio continuo de “traducción de métricas”: Tú no ejecutas. Interpretas y recomiendas.

No vendes datos. Vendes dirección.

Cómo construir un servicio de data storytelling en 7 días

Día 1 — Define el tipo de decisión

No empieces por los datos. Empieza por la decisión que el cliente quiere tomar:

• invertir o pausar

• escalar o optimizar

• cambiar mensaje

• priorizar canales

Día 2 — Selecciona métricas relevantes

Menos es más. Elimina métricas decorativas y quédate solo con las que afectan decisiones reales.

Día 3 — Usa IA para detectar patrones

Aquí la IA hace el trabajo pesado:

• correlaciones

• tendencias

• anomalías

• comparaciones históricas

Día 4 — Construye la historia

Estructura el reporte como una narrativa:

• contexto

• hallazgos

• implicaciones

• recomendaciones

Nada técnico. Todo entendible.

Día 5 — Diseña el formato

Puede ser:

• PDF corto

• Notion

• presentación simple

Lo importante es que se lea y se use.

Día 6 — Valida con un cliente piloto

Entrega el reporte y observa:

• qué preguntas hacen

• qué partes generan discusión

• qué recomendaciones se toman

Día 7 — Empaqueta y vende

Define precio, alcance y frecuencia. Ya tienes un servicio claro y repetible.

Cómo se monetiza este modelo

Rangos habituales en el mercado:

• Reportes mensuales: US$ 99–499

• Licencias para equipos: pricing escalonado

• Servicios recurrentes: fee mensual por interpretación

• Análisis puntuales: precio fijo por proyecto

No compites por precio. Compites por claridad y criterio.

Por qué este modelo es tan potente ahora

Porque:

• los datos ya están ahí

• la IA acelera el análisis

• el cuello de botella es la interpretación

Todos tienen dashboards. Muy pocos saben qué hacer con ellos.

Ahí está el negocio.

Si este año quieres generar ingresos sin crear más ruido, este modelo es una gran opción.

No necesitas ser data scientist. Necesitas saber hacer las preguntas correctas y explicar bien las respuestas.

Los números no pagan solos. Las decisiones sí.

Nos seguimos leyendo.

Edgady Aponte.