Cuando los datos de sostenibilidad están dispersos entre sistemas, hojas de cálculo y correos electrónicos sueltos, el primer impulso suele ser: seguro que hay una herramienta que resuelve esto. Ese impulso es comprensible. Una herramienta se siente como progreso, mientras que diseñar un proceso se percibe como lento y administrativo. Sin embargo, el orden en que se dan estos dos pasos determina en gran medida si la adquisición de una herramienta genera algún beneficio o solo cuesta dinero.
Una herramienta procesa, muestra y reporta datos. No determina qué datos existen, de dónde proceden, quién es responsable de ellos ni qué reglas de calidad se les aplican. Esas preguntas preceden al proceso. Si nadie las ha respondido antes de adquirir una herramienta, la herramienta tiene que improvisar la respuesta, o peor aún, dar por hecho que la respuesta ya existe.
Cuando se coloca una herramienta por encima de un proceso desorganizado, surge un patrón específico. A la herramienta se le suministran datos de los que ya nadie sabe exactamente de qué sistema proceden, quién ha modificado las cifras o qué definición se ha utilizado. La herramienta en sí funciona perfectamente; el problema está en lo que entra en ella. El resultado es un informe que parece cuidado, mientras que las cifras subyacentes son tan poco fiables como antes de la adquisición. Quien quiera saber cuán costoso resulta esto, encontrará un desarrollo en qué cuesta una herramienta por encima de un proceso desorganizado y en qué cuesta el orden equivocado entre herramienta y proceso. Ambos describen de dónde vienen los costes: no de la licencia, sino de tener que volver a averiguar cosas que ya se habían averiguado una vez, solo que no se documentaron.
Diseñar el proceso significa: determinar qué puntos de datos son necesarios, dónde se origina cada punto de datos, a través de qué sistemas y hojas de cálculo llega al informe, quién es el propietario de cada punto de datos y qué regla determina si un valor es creíble. Ese trabajo lleva tiempo, pero produce algo que es independiente de la herramienta que finalmente elija. Un registro de puntos de datos con trazabilidad y titularidad sigue siendo utilizable, incluso si cambia de proveedor de software. Una herramienta sin ese registro tiene que volver a averiguar, en cada cambio, lo que la herramienta anterior aparentemente ya había resuelto, cuando en realidad eso nunca quedó documentado.
Esta es también la razón por la que los requisitos funcionales de una herramienta no proceden de un folleto, sino de su propio proceso. Solo cuando queda claro qué puntos de datos tiene, de dónde proceden y quién decide sobre ellos, se hace visible qué requisitos debe cumplir realmente una herramienta. Más al respecto en qué requisitos funcionales proceden de su propio proceso, y el lado del coste en qué cuesta que los requisitos funcionales no procedan de su proceso.
Diseñar el proceso no evita que elija la herramienta equivocada, pero sí evita que elija una herramienta basándose en una demostración en lugar de en lo que sus datos realmente requieren. Seleccionar una herramienta sin ese fundamento significa elegir por intuición, por la conversación de ventas, por lo que usan los competidores. Cómo hacerlo de forma ordenada se desarrolla en cómo elegir una herramienta sin arrepentirse después, con la otra cara en qué cuesta en arrepentimiento el orden equivocado entre herramienta y proceso.
Un proceso bien diseñado no garantiza un informe perfecto ni una auditoría sin problemas. Sí aporta algo concreto: un registro en el que cada punto de datos puede rastrearse hasta su origen, un propietario identificable por punto de datos y reglas de calidad acordadas de antemano en lugar de inventadas a posteriori. Esa es la base sobre la que una herramienta puede realizar un trabajo útil, en lugar de una base que la propia herramienta debería haber sentado.
El escáner que desarrolla esto existe como un registro de puntos de datos con trazabilidad de origen a informe por cada punto de datos, titularidad y reglas de calidad: los datos que hay debajo del informe, no el informe en sí. Esta herramienta está en construcción. Quien quiera empezar a trabajar con esto ya, puede inscribirse en la lista de espera; no se vende nada que aún no exista.
Una vez que el proceso está establecido y queda claro qué puntos de datos proceden de dónde y quién es responsable de ellos, surge una pregunta de seguimiento: cuánto de ese trabajo, como transcribir fuentes, verificar reglas de calidad o compilar la trazabilidad, se puede transferir a la IA y cuánto sigue requiriendo una persona que evalúe y decida. FTE TO AI calcula esto por tarea con un escáner de trabajo, que indica con precisión qué parte del trabajo puede asumir la IA y qué parte no. Para los datos de sostenibilidad, esto es una continuación lógica de diseñar el proceso: primero saber qué hay que hacer, y solo después decidir quién o qué lo ejecuta.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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