Para las entidades que publican activamente su información financiera, los datos se extrajeron directamente de sus balances auditados y memorias anuales institucionales.

Posteriormente, se ejecutó un análisis de trazabilidad para identificar las relaciones matriz-filial entre las distintas razones sociales de la base de datos. Este mapeo relacional permitió desglosar con precisión la jerarquía corporativa y estimar el volumen de ventas de aquellas filiales cuyos resultados consolidados se encontraban diluidos en la matriz. La asignación de valor se realizó mediante un modelo proporcional basado en la dotación de capital humano y otros indicadores oficiales provistos por los propios conglomerados.

En el segmento de empresas que no cuentan con estados financieros públicos de acceso directo, se implementó un protocolo de recolección a través de fuentes secundarias de alta confiabilidad (prensa de negocios, informes de mercado y sitios corporativos), para lograr una indexación adecuada.

En el caso específico de las filiales de empresas multinacionales, se aplicó un modelo de correlación cruzada: se contrastaron los ingresos globales (revenue) con la proporción de la dotación de empleados en Chile u otras métricas operativas de la plaza local reportadas oficialmente por la casa matriz.

Ante la ausencia de fuentes directas, se desplegó una estrategia de modelamiento estadístico sectorial, fundamentada en las métricas agregadas del SII. El procedimiento se estructuró bajo los siguientes parámetros:

• Análisis de brechas: Se determinó el diferencial entre la facturación total reportada por el regulador para un segmento específico y los datos ya consolidados en nuestra base de datos para empresas de idénticas características.
• Distribución ponderada: Este valor residual fue distribuido entre las organizaciones restantes del mismo sector, aplicando un algoritmo basado en el número de trabajadores multiplicado por la tasa de ventas por empleado correspondiente a su categoría.
• Calibración por escala: Esta tasa fue ajustada según el tramo de dotación de cada firma, reconociendo matemáticamente que los niveles de productividad y eficiencia por trabajador varían sustancialmente en función de la escala operativa y la naturaleza del sector.

Nuestro modelo está calibrado por código de actividad económica (CIIU) e intensidad de capital. Entendemos perfectamente que la productividad por empleado de una empresa de software, una importadora o una constructora son mundos completamente diferentes. El modelo matemático pondera las tasas de rotación de activos y márgenes históricos de cada industria para evitar distorsiones. Precisamente porque es un modelo predictivo, abrimos esta Edición Preliminar, para que los equipos de finanzas de los corporativos nos ayuden a hacer el ajuste final.

Como resguardo metodológico frente al riesgo de opacidad, la posición en el ranking incorporó un criterio conservador ante la asimetría de información, bajo la premisa de que la ausencia de información constituye en sí misma un vector de incertidumbre.