Data vs Intuici贸n

馃殌 Quick Win 馃憠 Como tomar decisiones de forma eficaz

Llamativamente el post de la semana pasada tuvo bastante repercusi贸n. 

Pens茅 que la consultor铆a estrat茅gica era un tema que no iba a generar tanto inter茅s. Un tema lateral a lo que generalmente escribo.

Pero parece que algo tiene. Una industria que aparenta ser muy tradicional, esquem谩tica. Pero con mucho para aportar al mundo emprendedor. 

A varios lectores les gust贸 mi idea de tratar de dominar los skills t铆picos de un consultor:

Pensamiento cr铆tico, mentalidad data driven y excelente capacidad de comunicaci贸n son las que nombr茅. 

En este sentido, hoy arrancamos con la data. 

Pero vamos un paso para el costado. No quiero ser tan trillado. 

Hoy la palabra data vende mucho. Es un t茅rmino de moda.  

Data Driven. Data Analytics. People Analytics. Customer Analytics. Big Data. 

Sus adopciones son muchas, y vender铆a 鈥渕uchas lecturas鈥 si me pongo a alabarlos. 

Hacia all谩 voy. No lo niego. Me encanta. 

Pero antes de zambullirme de pleno en el oc茅ano de la data, quiero darle lugar a la infravalorada intuici贸n.

Ese concepto que permiti贸 que se crear谩n miles de empresas valiosas obviando al big data y a la toma de decisiones estructurada. 

驴D贸nde queda el sentido com煤n, y el saber qu茅 es lo correcto en el mundo de los datos?

驴Cu谩ndo es correcto utilizar los datos y cuando la intuici贸n?

驴C贸mo emprendedores sin un conocimiento b谩sico de excel, sacaron adelante sus negocios? 

Veamos un poco m谩s. 

Intuici贸n

La intuici贸n puede considerarse como una visi贸n que surge espont谩neamente sin un razonamiento consciente. 

Seguramente conozcas la teor铆a de pensamiento de Daniel Kahneman: El sistema 1 es r谩pido e intuitivo; el sistema 2 es m谩s lento y se basa en el razonamiento. 

El sistema r谩pido, es m谩s propenso al error. Pero puede aumentar las posibilidades de supervivencia al permitirnos anticiparnos a las amenazas graves y reconocer las oportunidades prometedoras. 

Pero el sistema de pensamiento m谩s lento, al recurrir al pensamiento cr铆tico y al an谩lisis, es menos susceptible de producir malas decisiones.  

Ventajas del pensamiento intuitivo:

  • Da mucha velocidad. 

  • Ayuda al l铆der a ser creativo e innovador

  • Impulsa a la acci贸n y evita el an谩lisis-par谩lisis

  • Ayuda a identificar agujeros en un an谩lisis basado principalmente en datos

Contras del pensamiento intuitivo:

  • Sesgos. Son incontrolables. Sobre todo si la intuici贸n es individual y no colectiva

  • Aplicadas en campos con poca experiencia o sabidur铆a son una bomba de tiempo

  • No se contempla un panorama real de la situaci贸n

La intuici贸n es muy valiosa cuando se tiene mucha experiencia en la materia. 

Si trabajaste 20 a帽os en la industria publicitaria y ten茅s que tomar una decisi贸n estrat茅gica, seguramente est茅 bien basarse en la intuici贸n. 

En cambio, si tu experiencia est谩 repartida entre diferentes 谩reas de trabajo, es posible que quieras confiar m谩s en los datos para la toma de decisiones. 

Esto aplica especialmente si tu puesto es de CEO o manager con muchas 谩reas a cargo. Es imposible que sepas de todo, o que tengas mucha experiencia en todas ellas. Usar solo la intuici贸n en estos casos puede ser muy peligroso. 

En estos casos ir a los datos es m谩s seguro. 

Qu茅 es ser Data-Driven 

Como dec铆amos la palabra Data Driven est谩 s煤per de moda y no vas a encontrar pr谩cticamente ninguna descripci贸n de puesto laboral profesional que no la incluya. 

En la era de la revoluci贸n de la informaci贸n donde lo que sobran son los datos, 驴Quien no quiere tomar decisiones basadas en ellos?

Pero bajemoslo un poco. 

La toma de decisiones basada en datos es el proceso de tomar decisiones organizativas basadas en datos reales en lugar de en la intuici贸n o la observaci贸n.

Es un proceso que implica la recopilaci贸n de datos y  la formulaci贸n de patrones para hacer inferencias que influyan en la toma de decisiones.

A grandes rasgos esta imagen me pareci贸 s煤per ilustrativa de lo que una decisi贸n Data-Driven consiste. 

  1. Conocer tu misi贸n. O mejor dicho saber el objetivo que quer茅s cumplir con la data. 

Antes de empezar a recopilar datos, hay que empezar por identificar las preguntas de negocio a las que se quiere dar respuesta para alcanzar los objetivos de la organizaci贸n. Esto es especialmente importante porque los datos marean muy f谩cil. 

  1. Identifica de donde vas a sacar los datos. Para mi la parte m谩s complicada. Tener datos fiables y valederos es important铆simo. Fuentes puede haber un mill贸n. Dedicale tiempo a esto. 

  1. Limpia y ordena los datos. El t茅rmino "limpieza de datos" se refiere al proceso de preparaci贸n de los datos brutos para su an谩lisis, eliminando o corrigiendo los datos incorrectos, incompletos o irrelevantes

Sorprendentemente, el 80 por ciento del tiempo de un analista de datos se dedica a la limpieza y organizaci贸n de los datos, y s贸lo el 20 por ciento se dedica a realizar el an谩lisis.

  1. Analiz谩 los datos. En esta fase, dependiendo la complejidad se construyen los modelos para probar los datos y responder a las preguntas de negocio que se identific贸 anteriormente. 

Probar diferentes modelos, como regresiones lineales, 谩rboles de decisi贸n, modelos de bosque aleatorio y otros, puede ayudarle a determinar qu茅 m茅todo es el m谩s adecuado para su conjunto de datos.

Hay tres maneras diferentes de demostrar los hallazgos

  • Informaci贸n descriptiva: S贸lo los hechos.

  • Informaci贸n inferencial: Los hechos, m谩s una interpretaci贸n de lo que indican esos hechos en el contexto de un proyecto concreto.

  • Informaci贸n predictiva: Una inferencia basada en los hechos y un consejo para una acci贸n posterior basada en su razonamiento

  1. Conclusiones. El 煤ltimo paso en la toma de decisiones basada en datos es llegar a una conclusi贸n.

Responder a la pregunta 驴Qu茅 informaci贸n nueva has aprendido de la recopilaci贸n de datos?, es el mejor validador y herramienta para sacar cosas nuevas 

Ventajas del pensamiento basado en datos:

  • Son informaci贸n objetiva e imparcial. 

  • Permiten fijar objetivos claros y precisos.

  • Ofrecen una instant谩nea en tiempo real de los fundamentos de la toma de decisiones y ayudan a mantener la visi贸n del l铆der en forma din谩mica.

Contras del pensamiento basado en datos::

  • Conseguir datos fiables y actuales es muy dif铆cil. Necesitas estructura .

  • En un entorno en continuo cambio como el COVID, los datos pueden quedar obsoletos r谩pidamente.

  • Los datos pueden ser manipulados -de forma ventajosa o negativa- para pintar un escenario que puede no coincidir con la realidad.

Data e intuici贸n a medida que la empresa crece

En empresas de alto crecimiento. Donde a帽o a a帽o duplican su cantidad de gente, entran en nuevos mercados y nuevos productos el cambio es constante. 

No se pueden establecer procesos fijos porque no sirve. Desde pol铆ticas de comunicaci贸n interna, reuniones, formas de cobrar, hasta estrategias de marketing, no son lo mismo para una empresa de 15 personas a una de 50. 

Lo ideal es establecer procesos que escalen con el crecimiento de la compa帽铆a. Pero bueno esto suena lindo decirlo pero muy dif铆cil hacerlo. 

Con el acceso a los datos pasa algo muy similar. 

Al inicio de un emprendimiento es muy poco el acceso a los datos. Si obviamente antes de lanzar, ve铆amos que los consultores son muy buenos en todo tipo de an谩lisis, mercado, clientes, potenciales costos etc. 

Pero eso es todo teor铆a. A futuro. Y al com煤n de los emprendedores eso no les gusta. 

Con uno o dos a帽os de iniciado el emprendimiento pasa lo mismo. Si obviamente ten茅s datos. Pero son vagos. 

Marketing online por ejemplo. Que es el 谩rea donde m谩s f谩cil conseguimos los datos. 驴C贸mo puedo saber si Facebook Ads me va a rendir igual triplicando la inversi贸n? 驴C贸mo puedo saber si mi alta tasa de apertura de emails se debe a que tengo pocos clientes? 

No conozco 铆ndices de estacionalidad. No conozco el comportamiento habitual de mis clientes. No conozco saturaci贸n de canales. No tengo per铆odos de tiempo con qu茅 comparar. No tengo benchmarks de donde agarrarme. 

Adem谩s de que seguramente no tenga los recursos suficientes para hacer un buen an谩lisis de datos. Las herramientas de an谩lisis de datos online buenas no son muy baratas, y generalmente hay que tener un conocimiento m谩s all谩 de lo b谩sico. 

Por todo esto, al inicio de un emprendimiento es normal que un emprendedor se base en la intuici贸n para su toma de decisiones. 

Es normal. Y no te ten茅s que sentir mal si no aplicas lo 煤ltimo de digital analytics, o si la tasa de conversi贸n de tu landing page cambi贸 un 10% con respecto a la semana pasada. 

Recuerdo en los inicios de LaMusiquita (mi antiguo emprendimiento de clases de Guitarra online), donde al poco tiempo de lanzar, le d谩bamos mucha importancia a cambios insignificantes de las landing page y las campa帽as online. 

Nos obsesionamos por eso. Dejando de ver el foco normal del proyecto y de entender lo que un usuario l贸gicamente har铆a en ese proceso, m谩s all谩 de si el bot贸n era verde o rojo. 

Mal administrados, los datos te llevan un poco a eso. Te enceguecen. Te hacen ver una parte chiquita de la ecuaci贸n. Cuando el tema pasa por otro lado. 

Ahora bien, cuando la empresa ya tiene unos a帽os en el mercado. Compras recurrentes y un crecimiento sostenido. La situaci贸n cambia. A mi me cambi贸. La intuici贸n empieza a fallar. O mejor dicho no es que empiece a fallar, pero ten茅s mejores herramientas para que tus decisiones sean m谩s acertadas. 

Si la data est谩. Ten茅s acceso. Limpia y clara. Es el mejor amigo para tomar decisiones dif铆ciles. 

Yo dir铆a que el l铆mite est谩 cuando una empresa pasa los 25 empleados o cuando ya cumpliste m谩s de 2 a帽os de estabilidad en el mercado. 

Ac谩 s铆. Ten茅s que apoyarte en la informaci贸n con datos a full. Ser铆a muy poco profesional que no lo hagas.  

Pensamientos finales

En el mundo de la revoluci贸n de la informaci贸n donde cada d铆a se generan millones de datos, es f谩cil caer en la l贸gica de tomar todas las decisiones de manera s煤per estructurada. 

El problema con esto es la falta de velocidad y sobre todo la sobre optimizaci贸n o la excesiva 鈥渧uelta de tuerca鈥 que se le dan a las cosas, cuando en la realidad son m谩s simples. 

Por eso en un mundo lleno de datos no debemos olvidarnos de la intuici贸n y de lo valiosa que esta puede ser en estadios temprano de la compa帽铆a. 

El pensamiento intuitivo y el anal铆tico no deben considerarse opuestos. Nuestra toma de decisiones suele funcionar mejor cuando combinamos ambas estrategias.

Los datos son blancos y negros y son incre铆blemente 煤tiles, pero no pintan el cuadro completo. Aqu铆 es donde entra en juego la intuici贸n.

La toma de decisiones acertada es un arte y requiere una combinaci贸n de informaci贸n precisa, una comprensi贸n de los prejuicios o sesgos emocionales, una buena comunicaci贸n y una voluntad de colaboraci贸n y confianza. 


Esto fue todo te dejos estos links de inter茅s.

Articulo cientifico sobre la intuici贸n, Data analytics , M谩s sobre data driven decision making, y m谩s ac谩

Y nos vemos el pr贸ximo Mi茅rcoles para seguir hablando de Datos.