En un informe, la revisión suele centrarse en los hallazgos. ¿Son correctas las cifras, están bien las fuentes, es limpio el análisis? Ahí se trabaja a fondo. La recomendación recibe una ronda de lectura, y esa ronda pregunta si suena razonable.
Sonar razonable no es lo mismo que estar sustentada. Una recomendación no es un resumen de los hallazgos. Es un paso de esto es así a haz esto, y en ese paso siempre hay algo que no figura en ningún hallazgo: una suposición sobre qué funciona, sobre quién puede ejecutarlo, sobre lo que cuesta.
Eso no es un fallo en sí. Una recomendación debe ser un juicio. Se convierte en fallo en cuanto el juicio se presenta como hallazgo.
Por qué la IA agrava esto
Un modelo de lenguaje escribe ese paso con fluidez. De tres hallazgos sale una recomendación que parece lógica, sin costuras.
Hay investigación sobre cómo manejan los modelos el alcance, aunque trataba de resúmenes y no de recomendaciones. Uwe Peters y Benjamin Chin-Yee compararon con los originales 4.900 resúmenes de textos científicos, elaborados por diez modelos de lenguaje de uso extendido. La mayoría de los modelos formulaban las conclusiones de forma más amplia que la fuente, incluso cuando se les pedía expresamente precisión. Una recomendación se parece a una conclusión con un verbo añadido. El estudio no se hizo sobre eso, así que no lo leas como prueba. Como motivo para mirar con más atención, sí basta.
Qué fase es esta
SEAL describe las cuatro fases por las que pasa el trabajo de conocimiento: Source, Edit, Approve, Launch. En cada fase se puede perder la trazabilidad de una fuente, y la fase más débil determina lo que vale el trabajo.
Este es un problema de Edit. La pregunta de esa fase es: ¿sigue cubriendo la fuente el texto después de editarlo? En una recomendación, la fuente son los hallazgos. El texto es la recomendación tal como acaba en el resumen ejecutivo, en la carta al pleno o en las palabras finales.
Esto último se olvida con frecuencia. Una recomendación que en el informe cuelga con claridad de dos hallazgos se desplaza en el resumen ejecutivo, se acorta en la carta al pleno municipal y queda en una sola frase en la presentación. Cada paso es una edición, y cada edición puede hacer la recomendación más amplia o más tajante.
La tabla de sustento
Haz una tabla de cuatro columnas y mete en ella cada recomendación.
- Recomendación
- Sustentada por
- Alcance de esos hallazgos
- El salto
Sustentada por son los hallazgos en los que se apoya la recomendación, con su número. Si no puedes señalar ninguno, es una opinión. Está permitido, siempre que se diga.
Alcance es lo que cubren esos hallazgos: qué grupo, qué lugar, qué periodo.
El salto es lo que la recomendación dice de más respecto a los hallazgos. Escríbelo en una frase. Si no lo consigues, esa es la razón de que la recomendación no se pueda comprobar.
Un ejemplo inventado:
- Hallazgo 1: "De los doce municipios con los que hablamos, nueve indican que el trámite de admisión es lo que más tarda."
- Hallazgo 2: "En dos expedientes se hizo la misma pregunta tres veces a un vecino."
- Recomendación: "Implantar una única admisión digital en todos los municipios."
- Alcance: los doce municipios con los que hablamos, no todos.
- El salto: que una admisión digital acorta el trámite, y que eso vale para todos los municipios.
Los hallazgos dicen algo sobre lo que es lento. La recomendación dice algo sobre lo que ayuda. Es otro tipo de afirmación, y sin una segunda fuente o sin un juicio propio declarado a su lado, no está respaldada.
Tres pruebas
1. Tacha el hallazgo. Quita el hallazgo 1 y vuelve a leer la recomendación. ¿Sigue en pie? Entonces se apoya en otra cosa. Puede ser conocimiento experto o experiencia, y en ese caso debe constar. En el caso de Deloitte en Australia, el ministerio comunicó que el fondo del informe se mantenía y que las recomendaciones no cambiaban, una vez eliminadas las referencias inventadas. Puede ser cierto. Pero la pregunta que plantea vale para cualquier informe: ¿qué fuente sostenía qué recomendación?
2. ¿Pueden ser correctos los hallazgos y errónea la recomendación? Si la respuesta es sí, hay un salto. Búscalo.
3. ¿Quién ha dado el salto? ¿Una persona con el conocimiento experto para ello, o una propuesta de texto que nadie ha revisado? En TRACES, esa es la capa Approval: una persona confirma el contenido y la confirmación queda registrada. Corregir una errata no requiere un juicio experto; reescribir una recomendación, sí.
Lo que se gana
Un informe con tabla de sustento es más difícil de escribir y mucho más fácil de defender. Cuando el cliente pregunta "¿por qué recomendáis esto?", la respuesta está ahí: estos dos hallazgos, este alcance, y este es nuestro juicio. El juicio figura como juicio. Es lo que paga un cliente.
Qué puedes hacer esta semana
- Toma el último informe y escribe las recomendaciones una debajo de otra.
- Junto a cada una, pon los hallazgos que la sustentan, con su alcance.
- Para cada recomendación, escribe el salto en una frase.
- Marca las recomendaciones que no puedes vincular a un hallazgo, o cuyo salto es más amplio que el alcance.
- En esas, pide a quien las escribió que anote de dónde viene el juicio, y pregunta quién lo ha revisado.
El número de recomendaciones cuyo salto es mayor que los hallazgos es vuestra fuga en Edit.
Fuentes
- Peters, U. & Chin-Yee, B. (2025). Generalization bias in large language model summarization of scientific research. Royal Society Open Science. arxiv.org/abs/2504.00025
- Cyber Daily (2025). Deloitte to refund government after using AI in $440,000 report. cyberdaily.au