‘Data driven’: Así ganaba André Agassi a Boris Becker

Transcripción del artículo publicado en el Diario Expansión
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Muchas investigaciones corporativas son para refrendar decisiones ya tomadas.

La anécdota es conocida. Tras muchos partidos entre Boris Becker y André́ Agassi, dos de las figuras más reconocidas del tenis mundial de todos los tiempos, el alemán llegaba a su casa descorazonado y le confesaba a su mujer que no entendía cómo Agassi era capaz de averiguar el punto exacto al que iba a dirigir su saque. “Es como si me leyera la mente”, se lamentaba sorprendido Becker. Años después, ya retirados ambos, Agassi le confesó su secreto mientras tomaban unas cervezas, y la revelación casi hace que Becker se cayera al suelo: Agassi había observado cómo colocaba su lengua en una esquina de la boca cada vez que iba a sacar, y cómo el lugar donde la colocaba coincidía con la dirección de su saque. Lo que hizo Agassi es lo que conocemos como decisiones data driven o decisiones basadas en análisis e interpretación de los datos.

Cabría suponer que, gracias a la tecnología disponible en la actualidad, la mayoría de los directivos toman sus decisiones de esta manera, pero la realidad nos enseña que no es así́. En muchas ocasiones, las decisiones se toman antes de que los datos refrenden o echen por tierra las hipótesis, e incluso antes de las reuniones que se agendan para, en teoría, tomar esas decisiones. Rob Enderle, antiguo empleado de IBM, cuenta en un artículo cómo se tomó la decisión de vender la división tecnológica Rolm de IBM a Siemens. Enderle y su equipo elaboraron un informe interno que desaconsejaba la venta. Pero la decisión ya se había tomado antes de que se publicara la investigación. De hecho, los ejecutivos de IBM se olvidaron de que habían encargado ese informe, y su decisión visceral acabó costando a la empresa más de mil millones de dólares. Investigando a otro de los grandes, Microsoft, Enderle descubrió́ que muchas de las investigaciones que se encargaban bajo la dirección de su CEO Steve Ballmer se hacían para refrendar las decisiones ya tomadas y hacer que los directivos estuvieran más protegidos en caso de que estas fracasaran. Y, de hecho, lo hacían con demasiada frecuencia.

En el otro lado, tenemos a compañías como Amazon, que basa sus recomendaciones en los datos disponibles en el historial de compras o los artículos visitados por sus clientes, consiguiendo así́ aumentar las ventas de manera exponencial. O Netflix y HBO, que están produciendo series de 15 minutos de duración basándose en los datos de visualización obtenidos en sus plataformas. O incluso decidiendo argumentos y actores según indican los algoritmos. Google es otro ejemplo de compañía que utiliza el análisis de datos para orientar sus decisiones, en este caso de recursos humanos, a través de su departamento People Analytics.

Porque los humanos, mal que nos pese, somos malos decidiendo. A menudo nos dejamos llevar por el instinto y hacemos caso omiso a los datos si estos contradicen nuestras creencias o deseos. Personas diferentes toman decisiones distintas sobre las mismas cuestiones, o incluso la misma persona puede tomar una decisión distinta en momentos diferentes sobre un mismo asunto. Es algo que saben muy bien las bodegas que se presentan a los concursos de vinos, o los solicitantes de pólizas de seguros o de créditos bancarios. Cuando la decisión recae sobre una persona, la variabilidad puede alterar el resultado de esa decisión de manera subjetiva, y no siempre para bien. Por eso, hoy en día se están introduciendo algoritmos para tomar ciertas decisiones, en beneficio de la objetividad y de los resultados. Cuando en ciertos estadios del proceso de toma de decisiones se sustituye a la persona por una máquina, los datos apuntan a una mayor efectividad.

Según un estudio del Massachusetts Institute of Technology (MIT) llevado a cabo por los profesores Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson y publicado en Harvard Business Review, las compañías que basan sus decisiones en el análisis y la interpretación de datos obtienen un 4% más de productividad y un 6% más de beneficios. Entonces, ¿cómo integrar esos datos en nuestras decisiones cuando nos hallamos en un entorno de exceso de información? Cada segundo, Internet arroja una cantidad inabarcable de datos, que pueden venir de multitud de fuentes: redes sociales, imágenes, sensores o la web, entre otras. La clave está en intervenir en un estadio muy temprano del proceso. Es decir, en lugar de recopilar datos y ver para qué podemos utilizarlos, empecemos por saber qué decisiones tenemos que tomar y recopilemos solo los que nos ayuden en estas decisiones. Los directivos deben aprender a interpretar los datos en función de las decisiones críticas para su organización, y tomar decisiones basadas en evidencias, y no en instintos.

El error de los directivos de IBM en el caso de la venta de Rolm a Siemens o los fallos de Microsoft sucedieron porque las decisiones estaban tomadas antes de la investigación, hasta el punto de olvidar, en el caso de IBM, que habían encargado ese informe. Cuando esto ocurre, tenemos grandes posibilidades de fracasar. Como dice Jack Nicholson en la famosa escena del juicio de Algunos hombres buenos, no siempre se puede asumir la verdad, y en numerosas ocasiones, los directivos actúan como en el popular dicho periodístico, evitando que la realidad les estropee una buena noticia. En cuanto a Agassi, su mayor desafío residía en no revelar que había descubierto el talón de Aquiles de su oponente, y ello le obligaba a dejarse ganar en algunos puntos para que Becker no descubriese su secreto.