Informes empresariales con la IA: separar números verificados y comentarios generados

La inteligencia artificial puede hacer legible un informe que nadie lee. Pero no puede decidir cuánto habéis facturado: si se le pide a la vez el cálculo y el comentario, devuelve un texto fluido en el que los números equivocados son indistinguibles de los correctos. Esta guía sirve para construir informes en los que la parte verificada y la parte generada permanecen separadas y reconocibles incluso dentro de seis meses.

La regla que sostiene todo lo demás es una sola: los números los calcula el sistema que posee los datos, el modelo recibe el resultado ya hecho y trabaja solo con las palabras.

Los números no los calcula el modelo

Un modelo de lenguaje que recibe datos en bruto y se le pide que haga sumas, medias o comparaciones produce resultados plausibles y no verificables. El problema no es la capacidad de cálculo: es que el resultado no es reproducible y nadie sabrá decir, con el tiempo, qué criterio se usó.

• Sumas, medias, variaciones y porcentajes se calculan donde están los datos: en el sistema de gestión, en la hoja de cálculo, en la vista ya definida. Son verificables y repetibles.
• El modelo recibe una tabla cerrada, con los valores ya calculados, y los usa tal cual. No debe tener motivo para recalcular nada.
• En el documento final los números deben poder remitirse a su fuente. Una línea al final que diga de qué sistema proceden y a qué periodo se refieren vale más que diez líneas de comentario.
• Si un número no está, no debe estimarse: debe escribirse que falta. Es el punto en el que los informes generados se equivocan más a menudo, porque un vacío se rellena con algo razonable.

Qué dar como entrada: tabla cerrada y contexto

La calidad del comentario depende casi por completo de lo que se le ponga delante. Un modelo que recibe solo números produce descripciones: «el valor ha crecido». Un modelo que recibe también el contexto produce observaciones útiles.

1. La tabla de los valores del periodo, con el periodo de comparación ya al lado y la variación ya calculada.
2. La definición de cada indicador en una línea: qué mide, qué excluye, qué unidad. Sin esto, el comentario usará los términos en su sentido común y no en el vuestro.
3. Los umbrales o los objetivos, donde existan. «Por debajo de este valor intervenimos» transforma una descripción en una alerta.
4. Los hechos conocidos del periodo: un cierre por vacaciones, una campaña, un cliente perdido, un proveedor parado. Sin contexto, cada desviación se convierte en un misterio, y un modelo que no sabe por qué se ha movido un número tiende a inventar una explicación razonable.
5. Qué queda excluido o incompleto: los datos que llegarán con retraso, las sedes aún no integradas, los periodos no comparables.

Un informe demostrativo

Así se presenta un informe construido de esta manera. Los valores son ilustrativos y sirven solo para mostrar la estructura: la parte superior está calculada y es verificable, la parte inferior está generada y debe aprobarse.

Debajo de la tabla se coloca el comentario, y cada frase debe pertenecer a una de las tres categorías de la sección siguiente. Un comentario en el que no se entiende a qué categoría pertenece una frase es un comentario que hay que rehacer, no corregir.

Observación, hipótesis, información que falta

Es la distinción que hace utilizable un informe generado en una reunión. Tres categorías, declaradas explícitamente en el texto.

• Observación: dice solo lo que se lee en la tabla. «Los presupuestos emitidos son inferiores al periodo de comparación, sobre un dato que no incluye dos sedes.» No añade nada y no puede estar equivocada.
• Hipótesis: propone una explicación posible, declarándola como tal e indicando cómo se verifica. «Una posible causa es el cierre de agosto en una de las sedes; se verifica comparando los días laborables efectivos.» Es útil precisamente porque llega con su verificación.
• Información que falta: dice qué haría falta para responder. «No es posible decir si las solicitudes perdidas corresponden a un sector concreto: el dato del sector no está presente en la tabla.» Es la parte que más a menudo mejora el informe siguiente.

Una consecuencia práctica: al modelo se le pide que no formule nunca una conclusión operativa. «Hay que aumentar los esfuerzos comerciales» no es una observación ni una hipótesis verificable, es una decisión, y las decisiones siguen siendo de quien responde por ellas.

Quién aprueba, y qué queda escrito

Un informe recurrente necesita un recorrido estable, si no, la verificación se hace la primera vez y luego se abandona.

1. El cálculo se ejecuta y la tabla se congela, con fecha y hora de extracción.
2. El comentario se genera a partir de esa tabla, y no se regenera tras modificaciones en los datos sin rehacer también el cálculo.
3. Una persona lo relee, lo corrige o lo rechaza. Las correcciones frecuentes deben anotarse: son la indicación más útil para mejorar las instrucciones dadas al sistema.
4. El documento que se difunde lleva consigo la fecha de la extracción, el periodo, las fuentes y la indicación de qué partes han sido generadas. Quien lo encuentre dentro de un año debe poder entenderlo sin preguntar.

Lo que esta guía no cubre

Aquí se trata la interpretación asistida: cómo se prepara un informe para que el comentario sea útil y controlable. La definición de los indicadores —fórmulas, fuentes, frecuencias y responsables del dato— viene antes y se trata en una guía dedicada: sin ese trabajo, un comentario generado describe con elegancia números con los que la empresa no está de acuerdo. Las pruebas que hay que hacer sobre un asistente antes de ponerlo en marcha tienen su propia guía.