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El número que enseñábamos estaba mal por los dos lados

10 sep 2026Datos y ERPMétodoVerificación

Este artículo es sobre una cifra nuestra. Conviene decirlo antes, porque el resto de este blog es sobre cifras ajenas.

Construimos un tablero de detectores: cuántos corren, qué encontraron, cuánto vale lo que encontraron. La última columna es la que cualquiera mira primero. Y decía esto:

salida
hallazgos abiertos        736
impacto abierto           $124,911,186
La suma de impacto_mxn de todos los hallazgos abiertos, tal cual salía de la base.

Ciento veinticuatro millones. Entre tres clientes que, sumados, no facturan eso en un año.

Ese número iba a ir en una página pública. Estuvo a una tarde de publicarse.

Abrirlo por detector#

salida
detector                          hallazgos     impacto
concentracion_vendedor                    1  37,297,007
nota_credito_desproporcionada            15  22,639,984
concentracion_proveedor                   1  12,191,790
pasivo_congelado                          4  11,621,781
partida_sin_costo                        22  10,018,098
saldo_maestro_contra_libro               18   7,000,892
saldo_sin_limite_credito                 45   5,565,144
Los siete primeros, ordenados por impacto. La primera fila lo dice todo: un solo hallazgo, treinta y siete millones.

Ese hallazgo es de un detector que mide concentración: cuánta venta pasa por un solo vendedor. Los $37.3M no son dinero en riesgo ni dinero perdido. Son la venta que pasa por una persona. Es un dato importante —dice que si esa persona se va, se va el 41% del ingreso— pero no es pérdida, y sumarlo con pérdidas es sumar peras con kilómetros.

Lo mismo la concentración de proveedor. Lo mismo el pasivo congelado, que es un pasivo que existe y lleva meses sin moverse. Lo mismo los saldos: cartera que está ahí, no cartera que se perdió.

Y un mismo saldo aparecía en tres detectores distintos —sin límite de crédito, límite excedido, saldo que no cuadra con su libro— contado tres veces.

Los tres tipos de número que se estaban sumando#

Al separarlos, la cifra dejó de ser una y se volvió tres:

salida
tipo            detectores     impacto abierto
exposición               3      $49.5M    lo que pasa por un punto — NO está en riesgo
saldo                   15      $40.7M    lo que existe — NO es pérdida
discrepancia            18      $34.7M    lo que no cuadra — lo único que se presume
control                 21          —     sin monto
La misma base, con una columna nueva que dice qué significa el número de cada detector. Los tres tipos no se suman entre sí.

De $124.9M a $34.7M. Sin cambiar un solo dato — solo diciendo qué era cada uno.

Y aun ésa hay que tomarla con cuidado: dentro de la discrepancia, $22.6M vienen de quince notas de crédito «de tamaño anómalo». Están marcadas como pendientes de verificar que el monto registrado sea la nota y no la factura completa.

Y por el otro lado, faltaban#

Cuando ya creíamos tener el número honesto, revisamos las propuestas que el propio motor genera cuando ve un patrón. Seis de ellas decían lo mismo: «el detector X devolvió N filas y alcanzó su tope».

salida
detector                              tope   filas reales   corridas topadas
segregacion_funciones_ausente           60            139          3 de 3
merma_demasiado_baja_para_ser_real      60             99          3 de 3
Dos detectores con límite de 60 hallazgos por corrida. Los dos lo alcanzan siempre.

Cada corrida, el primero encuentra 139 cosas y guarda 60. El segundo encuentra 99 y guarda 60. Se tiran 79 y 39 hallazgos, siempre, y nada lo dice. El tablero muestra sesenta donde hay ciento treinta y nueve.

Así que la cifra estaba inflada por un lado —exposición y saldos contados como pérdida— y subcontada por el otro —detectores truncados en silencio—. Las dos cosas a la vez. Y ninguna de las dos se veía desde el total.

Lo incómodo#

Nosotros vivimos de esto. Le decimos a un fabricante que su margen del 56% es en realidad 40.6%. Le decimos a un distribuidor que su cartera de $23M tiene $4.2M que no son cartera sino contabilidad sin depurar. Le decimos a todos que la cifra que impresiona es la que hay que abrir.

Y la nuestra estaba a una tarde de salir en una página pública, con el mismo defecto que criticamos: un total que suma cosas que no significan lo mismo.

No la encontró un cliente. La encontró que, antes de publicar, alguien preguntó «¿y de dónde sale ese número?» y abrió la suma por detector. Esa pregunta es todo el método.

Lo que hicimos#

1. Cada detector declara qué significa su número. Una columna, cuatro valores: exposición, saldo, discrepancia o control. Ningún detector se suma con uno de otro tipo. Solo la discrepancia se presume.

2. La página pública enseña solo la discrepancia, y lo dice con esas palabras: «es la única cifra que sumamos; no incluye saldos ni concentraciones, que impresionan y no son pérdida».

3. Un detector nuevo que vigila a los demás. Cuando cualquier detector alcanza su tope en una corrida, lo reporta. Se llama deteccion_topada, y su primera corrida encontró los dos de arriba.

4. Los que topan siempre se van a medir distinto. Un detector que devuelve 139 filas cada vez ya no describe incidentes: describe un control que no existe. Eso se mide como porcentaje del universo, no como lista de casos — porque una lista de 139 se lee como ruido, y un «el 71% de las órdenes las ejecuta una sola persona» se lee como lo que es.

Lo que queda como regla#

La cifra que impresiona en una propuesta es la que te destruye cuando alguien la revisa. Y alguien siempre la revisa — con suerte, tú antes de publicarla.

Un total solo vale si todos sus sumandos significan lo mismo. Exposición, saldo y pérdida son tres preguntas distintas. Sumarlas contesta ninguna.

Y un límite que se alcanza siempre no es un límite: es un dato que se está tirando. Todo tope necesita quien avise cuando se toca.


Caso real de nuestra propia plataforma, con datos agregados de clientes que no se identifican. Las cifras por cliente citadas como ejemplo están en sus propios artículos, anonimizadas de la misma forma.