Decide con cabeza fría y datos calientes

En un mundo empresarial incierto, la toma de decisiones inteligentes es clave. El análisis de datos, incluyendo IA y Business Analytics, emerge como herramienta crucial para líderes, minimizando sesgos y optimizando resultados.

Por Aníbal Toscano Hernández Les guste o no, y sin importar si es una pyme o una gran empresa, los líderes empresariales diariamente toman decisiones que van desde contratar a un profesional hasta la reestructuración de la empresa. Y en entornos hostiles y disruptivos, donde "las incertidumbres acechan en cada esquina", superar el reto de tomar decisiones inteligentes es más fundamental que nunca para la supervivencia de cualquier empresa. Afortunadamente, los gerentes cuentan con un poderoso instrumento para tomar decisiones inteligentes: el análisis de datos, que involucra herramientas de inteligencia artificial, Business Analitycs y Data Science. Una encuesta aplicada a 1.200 gerentes de empresas a nivel mundial aplicada por Mckinsey & Company, una de las consultoras estratégicas de mayor prestigio global, evidencia que estos líderes pasan casi el 40% de su tiempo tomando decisiones, y peor aún, el 60% de los gerentes creen que la mayor parte de ese tiempo se usa mal. Es indiscutible que la mente humana tiene capacidades excepcionales para aprender, crear, comunicar y resolver problemas. Lo que nos lleva a asumir, a veces inconscientemente, que los responsables de tomar decisiones son racionales, calculadores perfectos y enfocados siempre en lograr la maximización de la utilidad. Sin cuestionar seriamente, o haciéndolo muy pocas veces, la influencia de las creencias o estado de ánimo en las decisiones empresariales. Los ganadores del Premio Nobel de Economía en 2002, 2003 y 2017 (Daniel Kahneman, Amos Tversky y Richard Thaler, respectivamente) han expuesto amplia evidencia científica que demuestra como la mayoría de las decisiones están determinadas por sesgos cognitivos tales como impulsos, impresiones, juicios subjetivos y emociones, sin presentarse razonamiento lógico o procesos racionales de elección. Aunque no todas las decisiones tienen la misma importancia, ni producen las mismas consecuencias, con cada decisión se demarca el futuro de las empresas y los sesgos cognitivos plantean desafíos adicionales que pueden llevar a decisiones limitadas y falta de consideración de alternativas viables. Aquí es donde el análisis de datos es clave, dado que al soportar las decisiones en datos concretos, las empresas pueden tomar decisiones fundamentadas en datos reales y objetivos, minimizando la influencia de prejuicios y creencias personales. El uso de técnicas de análisis de datos implica recolectar, organizar y examinar grandes cantidades de información para obtener perspectivas objetivas y basadas en evidencias, para reducir posibles sesgos, minimizar riesgos e incrementar eficiencia operacional. Entre las técnicas, se mencionan cinco que resultan interesantes por sus posibles aplicaciones: (I) exploración y descripción de datos, se puede utilizar obtener una visión general de la demografía de potenciales mercados e identificar patrones de consumo en clientes; (II) análisis predictivo, para predecir resultados y tendencias futuras de las ventas utilizando datos históricos; (III) segmentación de datos, para dividir a los clientes o mercados en grupos homogéneos con el fin de personalizar estrategias; (IV) análisis de sentimientos, para evaluar opiniones y actitudes de los clientes hacia productos o servicios; (V) análisis de redes sociales, que permite examinar la interacción y conexiones en plataformas digitales para comprender mejor a los clientes y su comportamiento. Todas estas técnicas, así como muchas otras, son un soporte invaluable que permite tomar decisiones inteligentes en diferentes escenarios empresariales, como el lanzamiento de nuevos productos, la optimización de la cadena de suministro y la gestión de relaciones con los clientes. Así que, no subestimemos el poder del análisis de datos. Estos pueden iluminar la toma de decisiones y ayudar en la identificación de elecciones encaminadas a la sostenibilidad empresarial.