Mientras tu equipo está copiando datos, tu competidor ya ha automatizado el proceso de captura en el centro de distribución.

En prácticamente todas las operaciones de gestión de crédito de generación distribuida (GD) que aún no han automatizado su proceso de captura de datos, existe una tarea que consume una cantidad desproporcionada de tiempo del personal cualificado: acceder al portal del distribuidor, localizar la factura correspondiente a cada unidad consumidora o generadora, descargar el documento, extraer los datos relevantes, introducir o pegar esta información en una hoja de cálculo o sistema interno y comprobar manualmente si los datos coinciden con lo esperado.

Repita este proceso para cada cliente de la cartera, en cada ciclo de facturación. Esta tarea no requiere conocimientos especializados.

No requiere la experiencia regulatoria o financiera que suele poseer un equipo de gestión de crédito.
En esencia, se trata de un trabajo de transcripción repetitivo, y es precisamente este tipo de trabajo el que conlleva el mayor riesgo de error humano por unidad de esfuerzo invertido: datos transcritos incorrectamente, factura no registrada dentro del plazo requerido para la asignación de ese ciclo, uso de información obsoleta porque aún no se ha realizado la última captura.

La captura automatizada de datos de facturas, que realiza la adquisición, la extracción y el procesamiento de forma automatizada, directamente desde las fuentes, tanto de las unidades generadoras como de las consumidoras, elimina toda esta cadena de riesgo en el origen.

No se trata solo de aumentar la velocidad, aunque la mejora es real y significativa. La ventaja más importante es la integridad de los datos: una captura automatizada, integrada directamente con los distribuidores, no introduce el tipo de error que una transcripción manual, por muy cuidadosa que sea la persona responsable, siempre tiene cierta probabilidad de introducir.

Además de la captura en sí, existe un segundo componente crítico que a menudo pasa desapercibido: las auditorías de cumplimiento y calidad de los datos capturados.

No basta con capturar los datos automáticamente; el sistema debe identificar y alertar a los usuarios sobre errores e inconsistencias en esos datos antes de que afecten al cálculo de la asignación de crédito.

Una factura con un valor inconsistente, datos de generación que no coinciden con el historial esperado para esa unidad de consumo, información que se desvía del estándar regulatorio actual: todo esto debe ser señalado automáticamente antes de que se convierta en un error de asignación que solo se descubrirá (si es que se descubre) mucho más tarde, cuando ya haya generado un impacto financiero.

La comparación con la competencia en este caso es sencilla y, para quienes aún trabajan manualmente, resulta incómoda de afrontar.
Mientras un equipo se dedica físicamente a copiar números de un portal a otro, una operación simultánea con captura automatizada ya ha procesado el mismo volumen de datos, o uno mucho mayor, sin intervención manual, con auditorías de calidad que se ejecutan en paralelo, identificando problemas antes de que lleguen a la etapa de asignación.

No se trata de que el equipo manual sea menos capaz o esté menos comprometido. Se trata de la arquitectura del proceso: un método manual tiene un límite de volumen que puede procesar por unidad de tiempo; un método automatizado no tiene ese mismo límite, porque el cuello de botella ya no es la capacidad humana.

Esto tiene un impacto directo en la capacidad competitiva de una empresa comercial. En este contexto, la ampliación de la cartera no se logra contratando más personal para copiar datos más rápido, sino mediante una arquitectura de captura de datos que elimina desde el principio la necesidad de este trabajo manual repetitivo.

Una empresa comercial que aún depende de la captura manual de facturas, en la práctica, compite con un límite operativo inherente a su propio proceso, mientras que los competidores que ya han resuelto este problema no tienen ese mismo límite.

También existe un importante efecto acumulativo: cada error de transcripción manual que pasa desapercibido se propaga a las siguientes etapas del proceso (simulación de asignación, generación de facturación, informes de cumplimiento) y el coste de corregir ese error después de que se haya propagado siempre es mayor que el coste de prevenirlo en su origen.
Automatizar la captura de datos directamente en el distribuidor no se trata solo de eliminar una tarea tediosa de la rutina del equipo, sino de eliminar el punto de entrada de errores más común en toda la cadena de gestión de crédito de la generación distribuida (GD).

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