Artículo Premium
#13 ¿Qué es un Data Trust Score? (DTS)
La ventaja competitiva del despacho
Contenido exclusivo para miembros del Club de Innovación de Despachos Profesionales.
No está autorizado su difusión, reproducción o distribución.
Autor: José Pedro Martín Escolar
No está autorizado su difusión, reproducción o distribución.
Autor: José Pedro Martín Escolar
El término Data Trust Score ha ganado tracción recientemente debido a la Inteligencia Artificial porque responde a varias dinámicas convergentes en el ámbito de los datos, la gobernanza y la inteligencia artificial. A continuación resumo las principales razones de su auge — con especial enfoque en cómo afecta a despachos o entornos profesionales como el tuyo — y señalo algunas implicaciones clave.
En los despachos profesionales, la información es mucho más que un recurso operativo: es el pilar sobre el que se construyen decisiones, informes y asesoramiento. Pero ¿cómo podemos saber si los datos en los que confiamos son realmente fiables?
La respuesta está en un concepto sencillo y práctico: el Trust Score, o índice de confianza del dato.
Una métrica que permite medir, visualizar y mejorar la calidad de la información de forma objetiva, fomentando una cultura de rigor y transparencia en todo el despacho.
Crecimiento explosivo del volumen y variedad de datos en el despacho
Los despachos manejan actualmente grandes volúmenes de datos internos, externos, generados por terceros, datos de sensores, etc. Esto introduce mayores riesgos de que los datos sean erróneos, parciales o poco alineados con el uso previsto. Por ello, surge la necesidad de medir su “grado de confiabilidad”.
Como curiosidad, en el año 2000 surge el concepto de Data LoA (Data Level of Assurance) en el ámbito de la ciberseguridad y la identidad digital. Su origen se puede rastrear a tres fuentes clave: El NIST (National Institute of Standards and Technology, EE. UU.) publicó en 2006 la norma NIST SP 800-63, titulada Electronic Authentication Guideline, donde se definían cuatro niveles de garantía:
Este marco fue adoptado por organismos públicos y empresas tecnológicas como base para medir la seguridad de autenticaciones electrónicas.
Posteriormente se publica la norma ISO/IEC29115:2013 – “Entity Authentication Assurance Framework”. Esta norma internacional trasladó el enfoque del NIST a un contexto más amplio y neutral, sentando las bases conceptuales de los niveles de garantía aplicables a cualquier tipo de dato o entidad digital.
Gobernanza de datos, cumplimiento y ética
Con regulaciones más estrictas (por ejemplo protección de datos, privacidad, auditorías) y exigencia de transparencia en los algoritmos, se vuelve crítico demostrar que los datos sobre los que se basa una decisión son confiables. El Data Trust Score alimenta ese esquema de control, visibilidad y auditoría.En entornos colaborativos (por ejemplo, alianzas, consorcios de datos, “data trusts”), se necesita establecer un lenguaje común para que el receptor de los datos evalúe si los datos que recibe son «de confianza». Los Data Trust Scores facilitan esa interoperabilidad y confianza mutua.
¿Qué es un Data Trust Score?
Un Data Trust Score es una métrica cuantitativa (o semicuantitativa) que busca medir cuán fiable, consistente y adecuada para su uso es una fuente de datos, un conjunto de datos o un flujo de datos.
En los despachos profesionales, la información es mucho más que un recurso operativo: es el pilar sobre el que se construyen decisiones, informes y asesoramiento. Pero ¿cómo podemos saber si los datos en los que confiamos son realmente fiables?
La respuesta está en un concepto sencillo y práctico: el Trust Score, o índice de confianza del dato.
Una métrica que permite medir, visualizar y mejorar la calidad de la información de forma objetiva, fomentando una cultura de rigor y transparencia en todo el despacho.
Crecimiento explosivo del volumen y variedad de datos en el despacho
Los despachos manejan actualmente grandes volúmenes de datos internos, externos, generados por terceros, datos de sensores, etc. Esto introduce mayores riesgos de que los datos sean erróneos, parciales o poco alineados con el uso previsto. Por ello, surge la necesidad de medir su “grado de confiabilidad”.
Como curiosidad, en el año 2000 surge el concepto de Data LoA (Data Level of Assurance) en el ámbito de la ciberseguridad y la identidad digital. Su origen se puede rastrear a tres fuentes clave: El NIST (National Institute of Standards and Technology, EE. UU.) publicó en 2006 la norma NIST SP 800-63, titulada Electronic Authentication Guideline, donde se definían cuatro niveles de garantía:
- LoA1: Bajo (dato no verificado),
- LoA2: Medio (verificado parcialmente),
- LoA3: Alto (dato con controles y validaciones formales),
- LoA4: Muy alto (dato certificado o auditado por terceros) sobre la confianza en la identidad digital.
Este marco fue adoptado por organismos públicos y empresas tecnológicas como base para medir la seguridad de autenticaciones electrónicas.
Posteriormente se publica la norma ISO/IEC29115:2013 – “Entity Authentication Assurance Framework”. Esta norma internacional trasladó el enfoque del NIST a un contexto más amplio y neutral, sentando las bases conceptuales de los niveles de garantía aplicables a cualquier tipo de dato o entidad digital.
Y por último el Reglamento eIDAS (UE 910/2014). La Unión Europea institucionalizó los Levels of Assurance en el terreno jurídico, aplicándolos a las identidades electrónicas y las firmas digitales, con niveles “bajo, sustancial y alto”.
A partir de 2015-2020, con la madurez de los programas de Data Governance y Data Quality, varias organizaciones (principalmente en el sector financiero y público) comenzaron a trasladar el modelo LoA al dato mismo, para cuantificar su nivel de confianza o fiabilidad.
Ejemplo práctico:
- Un dato de “NIF del cliente” capturado manualmente tendría LoA1 (bajo).
- Si se verifica automáticamente contra la base de datos de la AEAT, subiría a LoA3 (alto).
- Si además existe una certificación de integridad y trazabilidad en el CRM, podría considerarse LoA4 (muy alto).
A partir de 2015-2020, con la madurez de los programas de Data Governance y Data Quality, varias organizaciones (principalmente en el sector financiero y público) comenzaron a trasladar el modelo LoA al dato mismo, para cuantificar su nivel de confianza o fiabilidad.
Ejemplo práctico:
- Un dato de “NIF del cliente” capturado manualmente tendría LoA1 (bajo).
- Si se verifica automáticamente contra la base de datos de la AEAT, subiría a LoA3 (alto).
- Si además existe una certificación de integridad y trazabilidad en el CRM, podría considerarse LoA4 (muy alto).
Gobernanza de datos, cumplimiento y ética
Con regulaciones más estrictas (por ejemplo protección de datos, privacidad, auditorías) y exigencia de transparencia en los algoritmos, se vuelve crítico demostrar que los datos sobre los que se basa una decisión son confiables. El Data Trust Score alimenta ese esquema de control, visibilidad y auditoría.En entornos colaborativos (por ejemplo, alianzas, consorcios de datos, “data trusts”), se necesita establecer un lenguaje común para que el receptor de los datos evalúe si los datos que recibe son «de confianza». Los Data Trust Scores facilitan esa interoperabilidad y confianza mutua.
¿Qué es un Data Trust Score?
Un Data Trust Score es una métrica cuantitativa (o semicuantitativa) que busca medir cuán fiable, consistente y adecuada para su uso es una fuente de datos, un conjunto de datos o un flujo de datos.
| Completitud | Que todos los campos críticos estén rellenos | CIF, IBAN, contrato firmado, correo validado, etc. |
| Coherencia | Que los datos no sean contradictorios o erróneos | Fechas coherentes, dominios de email válidos, IBAN correcto |
| Frescura | Cuánto tiempo hace que se actualizó el registro | Último contacto o actualización hace menos de 30 días |
La fórmula puede ponderarse, por ejemplo, así:
Aplicación práctica en el CRM
Para el control del Trust Score podemos crear un campo de fórmula denominado Trust_Score__c, que se actualiza automáticamente según los datos de cada objeto o ficha.
Ejemplo:
El cliente “Inmobiliaria Delta S.L.” tiene todos los campos obligatorios cumplimentados (100%), pero su última actualización fue hace 60 días (Frescura 60%) y detectamos un IBAN incorrecto (Coherencia 80%).
- Es importante que los campos sean obligatorios para garantizar que los registros nuevos contengan el número mínimo de atributos necesarios para que un registro de base de datos sea significativo.
- Al crear campos personalizados, conviene usar listas desplegables en lugar de texto siempre que sea posible.
- La información, como los datos de contacto de una empresa, que no se actualiza periódicamente queda obsoleta con el tiempo. Controlar los registros que no se han modificado en mucho tiempo.
- Es buena práctica programar revisiones periódicas de la calidad de datos. Por ejemplo, instaurar que cada primer lunes de mes los directores o managers de cada departamento revisen un reporte de datos faltantes en su área.También se puede rotar: un mes auditar campos de cuentas, al siguiente campos de contactos, etc., para no intentar limpiarlo todo a la vez sino mantener un ciclo de mejora continua. Estas auditorías deben incluir acciones: corrección de datos erróneos, enriquecimiento donde falte info, eliminación o fusión de duplicados detectados, y documentación de problemas recurrentes.
- Los datos duplicados son sinónimo de ineficiencia, ya que tienen un impacto negativo en la coordinación del equipo y pueden dañar la reputación de su empresa ante sus clientes.
- Responsabilidad y capacitación: Asigne claramente propietarios de la calidad de datos. Esto puede ser a nivel de rol o puede haber un Data Steward dedicado que supervise globalmente. Incluya métricas de calidad de datos en las evaluaciones de desempeño si es pertinente. Al mismo tiempo, capacite a los usuarios en la importancia de los datos de calidad: explique cómo “si no está en el CRM, no existe”, de modo que registren toda interacción y actualización en el CRM. Recompense y reconozca a quienes mantienen buenos hábitos de ingreso de datos, creando así una cultura donde los usuarios sean aliados en la limpieza de datos y no lo vean como una tarea extra. Un sistema de puntuación visible ayuda a gamificar esto (por ej., competencias amistosas entre equipos para tener el trust score promedio más alto, etc.).
Para el control del Trust Score podemos crear un campo de fórmula denominado Trust_Score__c, que se actualiza automáticamente según los datos de cada objeto o ficha.
Ejemplo:
El cliente “Inmobiliaria Delta S.L.” tiene todos los campos obligatorios cumplimentados (100%), pero su última actualización fue hace 60 días (Frescura 60%) y detectamos un IBAN incorrecto (Coherencia 80%).
Aplicación práctica en contabilidad
En el área contable, la calidad del dato también puede medirse:
Un cliente con conciliación pendiente o errores de IVA podría ver reducida su puntuación a 70, lo que alerta al equipo antes de generar informes financieros o preparar impuestos.
Visualización: del dato al hábito
La clave está en mostrar el Trust Score de forma visible y comprensible:
Con ello, los equipos interiorizan la calidad del dato como parte natural de su trabajo, sin necesidad de auditorías manuales.
Otras opciones:
Indicador (0–100) que mide la “salud” de tus datos: completitud, validez, unicidad, puntualidad y coherencia. Lo verán todos y servirá como orgullo y autodiagnóstico del despacho.
Para cada objeto o módulo clave (Cuenta, Contacto, Oportunidad/Contrato, Expediente, Caso, Escritura, Contrato contable y fiscal, contrato laboral...), calcula:
En el área contable, la calidad del dato también puede medirse:
| Parámetro | Peso en la puntuación |
| Nóminas contabilizadas | +10 puntos |
| Sin partidas pendientes | +10 puntos |
Un cliente con conciliación pendiente o errores de IVA podría ver reducida su puntuación a 70, lo que alerta al equipo antes de generar informes financieros o preparar impuestos.
Visualización: del dato al hábito
La clave está en mostrar el Trust Score de forma visible y comprensible:
- En la ficha del cliente: un badge o semáforo (verde, ámbar, rojo).
- En los informes de dirección: un ranking por cliente o asesor.
- En el seguimiento semanal: alertas automáticas de registros con baja puntuación.
Con ello, los equipos interiorizan la calidad del dato como parte natural de su trabajo, sin necesidad de auditorías manuales.
Otras opciones:
Indicador (0–100) que mide la “salud” de tus datos: completitud, validez, unicidad, puntualidad y coherencia. Lo verán todos y servirá como orgullo y autodiagnóstico del despacho.
Para cada objeto o módulo clave (Cuenta, Contacto, Oportunidad/Contrato, Expediente, Caso, Escritura, Contrato contable y fiscal, contrato laboral...), calcula:
- Completitud: % de registros con campos críticos informados.
- Validez: % de registros que cumplen patrones (email, NIF/CIF, IBAN, fecha).
- Unicidad: % sin duplicados (por NIF, email, IBAN, nº expediente).
- Puntualidad: % actualizado en ≤7 días (LastModifiedDate).
- Coherencia: % sin incoherencias cruzadas (p.ej., Estado='CERRADO' y Fecha_cierre vacía).
Peso sugerido por objeto (ajústalo):
Completitud 35%, Validez 25%, Unicidad 15%, Puntualidad 15%, Coherencia 10%.
Conclusión
En un entorno donde la automatización y la IA están transformando los despachos, la calidad del dato es el nuevo capital intelectual. Un sistema de puntuación de confianza no es un detalle técnico: es la garantía de que cada decisión, cada recomendación y cada análisis descansa sobre cimientos sólidos.
Implementar un Trust Score no requiere grandes inversiones, sino una cultura del dato responsable y medible. Y ese, sin duda, es el verdadero sello de un despacho innovador.
Conclusión
En un entorno donde la automatización y la IA están transformando los despachos, la calidad del dato es el nuevo capital intelectual. Un sistema de puntuación de confianza no es un detalle técnico: es la garantía de que cada decisión, cada recomendación y cada análisis descansa sobre cimientos sólidos.
Implementar un Trust Score no requiere grandes inversiones, sino una cultura del dato responsable y medible. Y ese, sin duda, es el verdadero sello de un despacho innovador.
Últimas publicaciones
Comunidad apasionada por los Procesos y la Tecnología. Dirigido a asesores, consultores, gestores y abogados.
www.innovaciondespachos.com
www.innovaciondespachos.com
Primeros pasos en la Academia del Club de Innovación