El mayor riesgo de los informes automatizados no es que una cifra sea evidentemente errónea. Es que sea incorrecta y, aun así, parezca totalmente fiable.

A medida que las empresas automatizan la recopilación, el procesamiento y la presentación de información, los errores pueden atravesar los sistemas sin llamar la atención. Cuando un dato cuestionable llega a un panel de control o a un informe para la dirección, quizá ya se haya clasificado, calculado y agregado varias veces. El resultado puede parecer mucho más sólido de lo que justificaba el dato original.

La solución consiste en revisar la información antes de que llegue al informe final. En lugar de limitar los controles a la cifra ya calculada, la tecnología puede ayudar a comprobar la calidad de los datos desde el momento en que se incorporan al proceso. Así, un error inicial tiene menos posibilidades de convertirse en un resultado aparentemente indiscutible.

## Integrar la calidad en el proceso

Abandonar la elaboración manual de informes ha resuelto numerosos problemas. La información que antes había que reunir desde hojas de cálculo, correos electrónicos y equipos distintos ahora puede recopilarse, calcularse y presentarse con mucha más eficiencia. Sin embargo, la calidad de los datos de base sigue siendo un obstáculo importante. La automatización no corrige las interpretaciones incoherentes: puede amplificar sus efectos.

De hecho, el 77 % de las empresas del Reino Unido afirma que los datos son su principal desafío para aprovechar la inteligencia artificial. A medida que la automatización y la IA adquieren un papel más relevante en la gestión e interpretación de la información, contar con fundamentos sólidos resulta aún más importante.

Al preparar un informe manualmente, una persona puede detectar algo inusual y preguntar si tiene sentido. En cambio, un sistema automatizado sin validaciones puede procesar la información exactamente según las instrucciones, aunque haya datos incompletos, incoherentes o poco plausibles.

Además, un error de entrada puede agravarse con cada cálculo posterior. Una cantidad incorrecta, asociada a una métrica o valoración equivocada, puede producir una estimación de impacto muy superior a la real. Detectar el problema en el momento de introducir el dato evita que se propague.

## El valor social demuestra por qué importa

La medición del valor social es un ejemplo claro. A medida que aumenta la presión sobre las organizaciones para demostrar el impacto que generan, también crece la importancia de la calidad de los datos que respaldan sus afirmaciones. Sin embargo, aunque el 95 % de los profesionales sénior de sostenibilidad considera importantes los datos de alta calidad, solo el 27 % afirma disponer de ellos actualmente.

Históricamente, la elaboración de informes ha avanzado más despacio que las actividades que pretende medir. El trabajo de impacto social puede desarrollarse en distintas áreas de una organización, cuyos equipos suelen priorizar la ejecución y registrar la información más adelante. Así, una empresa puede realizar una labor valiosa y, al mismo tiempo, tener dificultades para demostrarla con precisión. La falta de evidencia sólida no implica necesariamente que el impacto no exista, pero desde fuera puede ser difícil distinguir ambas cosas.

El reto consiste en convertir esas actividades en datos fiables y coherentes. La información puede haberse recogido de manera diferente entre equipos, haberse vinculado a una medida equivocada o carecer de pruebas suficientes. Por ejemplo, podría declararse incorrectamente una cifra de empleos a tiempo completo, faltar documentación, utilizarse una definición desactualizada o seleccionarse una métrica cuyo nombre se parece al de la correcta.

Para las pequeñas empresas, cumplir los requisitos de valor social ya puede ser complejo: el 73 % de las pymes afirma tener dificultades para formular compromisos de valor social en licitaciones públicas. Por tanto, mejorar la solidez de los informes no debería significar añadir más burocracia. La tecnología debe facilitar que se capture la información correcta desde el principio.

Esto es cada vez más relevante porque los datos de valor social tienen más peso. Las cifras pueden influir en licitaciones y en la evaluación de contratos, mientras que aumenta la expectativa de que las organizaciones respalden sus afirmaciones con pruebas. La calidad de los datos se convierte así en una cuestión de credibilidad institucional, además de precisión. Si los responsables no confían en la evidencia detrás de una cifra, difícilmente podrán utilizarla con seguridad para evaluar resultados, asignar inversiones o justificar afirmaciones externas.

## De los informes automatizados a la validación inteligente

¿Cómo debería ser una automatización más eficaz? Los datos de impacto deben estructurarse, validarse y entenderse desde el inicio. No basta con confiar en auditorías o revisiones manuales al final del proceso. La tecnología debe comprobar la información en el momento de su captura, antes de que los errores queden incorporados a los cálculos y los informes.

Es mucho más sencillo aclarar un dato dudoso cuando se introduce y la persona responsable aún conoce el contexto que meses después, cuando el equipo intenta reconstruir lo ocurrido. La tecnología puede señalar información incompleta, incoherente o poco plausible antes de que afecte a otros resultados.

La coherencia entre equipos también es fundamental. Incorporar definiciones y requisitos claros al proceso de registro reduce la ambigüedad y ayuda a que toda la organización capture la información de la misma manera.

También es necesario preservar las pruebas que respaldan cada cifra a medida que los datos avanzan por el sistema. El resultado final debería poder rastrearse hasta su origen, de modo que los equipos sepan de dónde procede, cómo se calculó y qué evidencia lo sustenta si alguien lo cuestiona. Esta trazabilidad cobra todavía más importancia cuando se automatizan más etapas del proceso.

Nada de esto implica eliminar el criterio humano. El objetivo es utilizar la automatización para concentrar ese criterio allí donde aporta más valor, en lugar de pedir a las personas que lo revisen todo manualmente o que corrijan los problemas al final.

La automatización ya ha hecho que los informes sean más rápidos y eficientes. El siguiente reto es conseguir que también sean más fiables. La calidad de los controles integrados en el proceso será tan importante como la velocidad de procesamiento. La confianza en una cifra final debe basarse en saber que los datos que la sustentan pueden superar un examen riguroso.

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