{"id":1435,"date":"2022-10-10T15:01:09","date_gmt":"2022-10-10T18:01:09","guid":{"rendered":"https:\/\/tandemsd.com\/?p=1435"},"modified":"2024-06-19T09:44:06","modified_gmt":"2024-06-19T12:44:06","slug":"asi-combaten-el-ruido-netflix-exxon-o-booking","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tandemsd.com\/es\/asi-combaten-el-ruido-netflix-exxon-o-booking\/","title":{"rendered":"As\u00ed combaten el ruido Netflix, Exxon o Booking"},"content":{"rendered":"\n
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As\u00ed combaten el ruido Netflix, Exxon o Booking<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Las empresas que no automaticen estas decisiones perder\u00e1n dinero y calidad.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Hay decisiones que pueden cambiar la vida de las personas. Literalmente. Que un m\u00e9dico interprete los resultados de un esc\u00e1ner de una manera u otra, que un juez conceda o no la custodia compartida a unos padres o que un director de un banco nos apruebe o no ese cr\u00e9dito con el que empezar un nuevo proyecto puede tener una influencia determinante sobre c\u00f3mo se desarrolle nuestra vida e incluso la de las personas con quienes la compartimos.<\/p>\n\n\n\n

Y en los tres casos mencionados, los resultados de esas decisiones tienen mucho m\u00e1s de suerte que lo que nos gustar\u00eda aceptar. Suerte respecto de qui\u00e9n es el m\u00e9dico, juez o analista que nos toc\u00f3, y tambi\u00e9n suerte respecto de si quien tom\u00f3 esa decisi\u00f3n puede haber pasado una mala noche, estar atravesando una crisis personal o simplemente tener un mal d\u00eda. Es lo que llamamos el ruido o la variabilidad no deseada en juicios profesionales que deber\u00edan ser id\u00e9nticos.<\/p>\n\n\n\n

En el mundo corporativo, este tipo de errores puede ser muy da\u00f1ino y provocar p\u00e9rdidas cuantiosas para las organizaciones. Daniel Kahneman, el psic\u00f3logo y Premio Nobel estadounidense de origen israel\u00ed lo plasma en su nuevo libro en coautor\u00eda con Olivier Sibony y con Cass Sunstein. Kahneman descubri\u00f3, al analizar una compa\u00f1\u00eda de seguros, que las decisiones sobre la prima que deb\u00edan pagar los clientes ten\u00edan un \u00edndice de variabilidad de un 55%. Es decir, ante las mismas condiciones, los suscriptores de seguros variaban su decisi\u00f3n en un 55%, para perjuicio de la compa\u00f1\u00eda y de algunos clientes.<\/p>\n\n\n\n

Esta variabilidad puede darse tambi\u00e9n en las evaluaciones de los directivos hacia sus subordinados, en las decisiones de inversi\u00f3n, en adquisiciones o en la elaboraci\u00f3n de presupuestos. Es un problema muy costoso tanto a nivel individual como organizacional, que solo recientemente ha empezado a estar en el radar de los directivos.<\/p>\n\n\n\n

Errores de juicio<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Hay dos grandes familias de errores diferentes que afectan al juicio en las decisiones: los sesgos y el ruido. Mientras que los sesgos (que ya hemos mencionado en columnas anteriores) son errores sistem\u00e1ticos predecibles y operan en general en el mismo sentido, el ruido es una medida estad\u00edstica que refiere a la variabilidad no deseada de los resultados de un sistema. Para ejemplificar esta diferencia consideremos los pesos que hay en muchas farmacias o consultas m\u00e9dicas. Si en promedio, una balanza brinda lecturas demasiado altas (o demasiado bajas), la escala est\u00e1 sesgada hacia un lado. Pero si cada vez que una misma persona se pesa, la balanza muestra diferentes lecturas desconectadas, a veces 3 kilos m\u00e1s, a veces 2 menos, luego 1,5 m\u00e1s, entonces estamos hablando de ruido. Mientras que el sesgo es el promedio de errores, el ruido es su variabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Y ese ruido no solo tiene un coste alto sino que suele ser invisible: muy poca gente piensa en \u00e9l en las empresas. Los juicios humanos son muy variables, y dependen de muchos factores como el contexto o el \u00e1nimo. Le pido que ahora en las vacaciones describa c\u00f3mo le sabe un vino y le ponga una calificaci\u00f3n. An\u00f3telo en alg\u00fan lugar, y ag\u00e9ndese volver a hacerlo (sin mirar lo escrito) testeando un vino de aqu\u00ed a nueve meses. Le apuesto que los describir\u00e1 diferente. La buena noticia es que esta variabilidad se puede medir y se puede corregir. Existen una gran cantidad de decisiones corporativas que pueden mejorarse s\u00f3lo con prestar atenci\u00f3n a c\u00f3mo se est\u00e1n tomando, estructur\u00e1ndolas de manera m\u00e1s ordenada, digitalizando alguna de sus partes, utilizando algoritmos, o con tecnolog\u00edas que ya existen.<\/p>\n\n\n\n

Hay algunas empresas que prestan atenci\u00f3n a sus procesos de decisi\u00f3n y que, como es de esperar, logran mejores resultados. Es el caso de China Mobile, Pfizer o Chevron, que en los \u00faltimos a\u00f1os han ganado el premio a la calidad organizacional de decisi\u00f3n Raiffa-Howard Award (en honor a Howard Raiffa y Ronald Howard de Harvard y Stanford), que cada a\u00f1o otorga la Society of Decision Professionals en reconocimiento a la excelencia consistente y sostenida en la toma de decisiones en toda la organizaci\u00f3n. Esas empresas utilizan procesos y herramientas para decidir mejor, pero tambi\u00e9n generan una cultura y capacidades para que su gente se anime a hacerlo de la manera adecuada.<\/p>\n\n\n\n

Es necesario tener presente que existen decisiones recurrentes, pero hay otras que son \u00fanicas por su naturaleza y por lo tanto incomparables. Las decisiones recurrentes, en las que se esperan respuestas consistentes, son las que m\u00e1s f\u00e1cilmente pueden pensarse mediante algoritmos programados que reemplacen el juicio humano y, por lo tanto, reduzcan el ruido. Los algoritmos no tienen un mal d\u00eda, no se dejan influir por las noticias de los medios de comunicaci\u00f3n y no dependen de factores externos. Ante condiciones id\u00e9nticas, el algoritmo emite siempre la misma respuesta, y adem\u00e1s con inteligencia artificial puede aprender para la pr\u00f3xima vez mucho mejor que un humano. Las empresas que no automaticen estas decisiones perder\u00e1n dinero y calidad.<\/p>\n\n\n\n

Las decisiones de pr\u00f3xima mejor acci\u00f3n que toman, por ejemplo, empresas como Netflix a la hora de recomendar la siguiente serie son un buen ejemplo que muchas empresas de ladrillos est\u00e1n imitando. En la misma l\u00ednea la capacidad de poder testear cuando se cuenta con grandes vol\u00famenes de datos brinda una ventaja diferencial. La plataforma de reservas Booking, por ejemplo, tiene una cultura de experimentaci\u00f3n en la que cualquier persona puede testear lo que precise sin pedir autorizaci\u00f3n, lo que lo ha llevado a hacer unos 25.000 tests online por a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

Para las decisiones que deben tomarse de vez en cuando, el proceso es similar. Las empresas petroleras de exploraci\u00f3n y producci\u00f3n, como Repsol o Exxon, hace a\u00f1os que guardan el an\u00e1lisis de las decisiones para ser evaluado despu\u00e9s, y alimentar as\u00ed las futuras decisiones similares que vayan a tomarse. Este ejercicio conocido como post mortem an\u00e1lisis permite que se pueda evaluar la forma en que tomaron decisiones, los m\u00e9todos y herramientas que utilizaron, e ir mejorando sus juicios conforme ganan en aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n

Bajar el volumen de este ruido invisible no es tarea f\u00e1cil, pero mucho m\u00e1s arriesgado es seguir operando con los decibelios actuales, y descuidar su impacto tanto en el pr\u00f3ximo diagn\u00f3stico m\u00e9dico que deba realizarse como en los resultados de su negocio del pr\u00f3ximo trimestre.<\/p>\n\n\n\n

Transcripci\u00f3n del art\u00edculo publicado en el Diario Expansi\u00f3n<\/strong>
Ver nota completa en el medio: https:\/\/bit.ly\/3CgWzf3<\/a> <\/p>\n

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