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Paso 1: Escribe el contrato de resultados
Qué hacer: Enumera las tablas, columnas, tipos de datos, cálculos, uniones, filtros, periodo de tiempo y formato de entrega final necesarios. Incluye el significado empresarial de cada campo importante en lugar de depender únicamente de los nombres de las columnas.
El éxito se ve así: Otro analista puede leer la especificación y describir qué debe contener un resultado correcto.
Error común que debes evitar: No pidas a la IA que “limpie estos datos” sin definir qué significa “limpio” para el proyecto.
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Paso 2: Haz un inventario y perfila las fuentes
Qué hacer: Identifica cada libro, documento, escaneo o exportación involucrado y, a continuación, inspecciona los encabezados, el número de filas, los identificadores duplicados, los rangos de fechas, los campos en blanco y los tipos incoherentes. Mantén los valores ausentes diferenciados de los ceros y registra los periodos suprimidos o no disponibles.
El éxito se ve así: Sabes qué fuente es la autorizada para cada campo de salida y qué archivos requieren un tratamiento especial.
Error común que debes evitar: Nunca sustituyas silenciosamente observaciones ausentes por cero ni interpoles un periodo que no se proporcionó.
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Paso 3: Pide a la IA que proponga el plan de transformación
Qué hacer: Proporciona a la IA el esquema de origen y el contrato de resultados; después, solicita una secuencia de pasos para importar, promover encabezados, cambiar tipos, eliminar duplicados, unir tablas, gestionar excepciones y agregar resultados. Pídele que indique sus supuestos antes de generar código o fórmulas.
El éxito se ve así: Cada transformación tiene un propósito, una entrada, una salida y una razón clara para formar parte de la secuencia.
Error común que debes evitar: No aceptes una consulta de aspecto plausible si no se han explicado las claves de unión, el nivel de granularidad o el comportamiento de los filtros.
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Paso 4: Crea la consulta en etapas pequeñas y comprobables
Qué hacer: Implementa el flujo de trabajo en puntos de control como importación de la fuente, normalización, uniones, reglas de negocio, agregación y preparación del resultado. Comprueba cada etapa con recuentos de filas, registros de muestra y totales antes de pasar a la siguiente.
El éxito se ve así: Un resultado fallido puede aislarse en una etapa en lugar de exigir una reconstrucción completa.
Error común que debes evitar: Evita un único paso opaco que combine limpieza, unión, cálculo y formato.
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Paso 5: Añade el tratamiento de excepciones y de la calidad de los datos
Qué hacer: Define el comportamiento para identificadores en blanco, registros duplicados, fechas con formato incorrecto, trimestres ausentes, categorías inesperadas y valores de origen en conflicto. Produce una tabla de excepciones o una pestaña de seguimiento de auditoría en lugar de ocultar las filas rechazadas.
El éxito se ve así: El flujo de trabajo muestra qué incluyó, qué excluyó y por qué.
Error común que debes evitar: No utilices pasos de eliminación de errores que descarten evidencias sin conservar los registros afectados.
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Paso 6: Crea la capa de informes
Qué hacer: Crea el libro, panel o informe final a partir de las tablas de resultados validadas. Utiliza fórmulas, acumulados, cálculos de variación y gráficos que respondan a la pregunta original sin cambiar las transformaciones subyacentes.
El éxito se ve así: Una parte interesada puede entender el resultado y un revisor técnico puede rastrearlo hasta la fuente.
Error común que debes evitar: No disimules una discrepancia visual con el formato ni trates los totales de presentación como sustitutos de la validación de origen.
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Paso 7: Ejecuta una auditoría independiente
Qué hacer: Vuelve a calcular de forma independiente las cifras clave, compáralas con referencias y rastrea los valores importantes hasta su archivo, fila y campo exactos de origen. Energent Audit está diseñado para auditar el trabajo producido por otros sistemas de IA y devolver un veredicto de aprobado o suspendido con pruebas.
El éxito se ve así: El informe cuenta con una cadena revisable desde el resultado hasta la fuente y cualquier fallo tiene una explicación documentada.
Error común que debes evitar: No utilices el mismo paso de generación como único revisor de su propio resultado.
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Paso 8: Guarda el flujo de trabajo corregido
Qué hacer: Asigna un nombre al flujo de trabajo, conserva las reglas probadas, documenta los supuestos sobre las fuentes y programa la siguiente ejecución con las mismas comprobaciones. Cuando se descubra una corrección, actualiza el proceso reutilizable para que la corrección se convierta en una regla de auditoría permanente.
El éxito se ve así: El siguiente conjunto de archivos puede procesarse de forma coherente sin recrear la secuencia de instrucciones original.
Error común que debes evitar: No guardes únicamente el libro final mientras pierdes la lógica de transformación y el historial de validación.
