La detección de errores comienza con la revisión cruzada de datos. Si los resultados no cuadran con los hechos, marco la diferencia y explico posibles causas. Documentar los límites del modelo es clave. Trabajo con supuestos claros, comunico dónde se rompe la precisión y cómo comunicarlo internamente. Así, evito que los equipos tomen decisiones sin conocer los márgenes de error. Todo caso se revisa sin adornos: si el dato falla, lo digo. Si hay dudas, aporto contexto.

No todos los modelos explican bien el efecto overlay en carteras multi-activo. Explico los escenarios en que fallan: falta de datos, correlaciones inesperadas o supuestos incumplidos. Uso advertencias, notas de revisión y un lenguaje directo. Muestro ejemplos donde la atribución se distorsiona, explicando cómo afecta a los informes finales. La transparencia con el error es lo que marca la diferencia.