{"id":6813,"date":"2025-04-28T18:31:09","date_gmt":"2025-04-28T21:31:09","guid":{"rendered":"https:\/\/tandemsd.com\/?p=6813"},"modified":"2026-04-14T09:53:19","modified_gmt":"2026-04-14T12:53:19","slug":"toma-de-decisiones-automatizada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tandemsd.com\/es\/toma-de-decisiones-automatizada\/","title":{"rendered":"Toma de decisiones automatizada: \u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si nuestras decisiones pudieran conducirse solas?\u00a0"},"content":{"rendered":"\n
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Toma de decisiones automatizada: \u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si nuestras decisiones pudieran conducirse solas? <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Los autos aut\u00f3nomos y la automatizaci\u00f3n de decisiones en los negocios tienen m\u00e1s en com\u00fan de lo que parece. Ambos evolucionan paso a paso: a trav\u00e9s de alertas, decisiones asistidas y, finalmente, autonom\u00eda total. Comprender este recorrido es clave para escalar decisiones de negocio m\u00e1s inteligentes, r\u00e1pidas y con mayor impacto.<\/p>\n\n\n\n

Cuando era chico, pensaba que los autos se conducir\u00edan solos. <\/strong>Y me encantaba la idea. Los libros de ciencia ficci\u00f3n de los 60 y 70 reforzaron esta idea, y me obsesionaba la posibilidad de estar sentado, relajado, en el asiento del copiloto. Estaba seguro de que, de un d\u00eda para otro, alguien los har\u00eda realidad.<\/p>\n\n\n\n

Bueno, aqu\u00ed estamos en 2025 y los veh\u00edculos a\u00fan no son completamente aut\u00f3nomos. Aunque hay alrededor de 1.500 millones de autos en el mundo, el n\u00famero de autos comerciales 100% aut\u00f3nomos sigue siendo aproximadamente cero en la actualidad.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, los autos han mejorado para automatizar ciertas acciones durante los \u00faltimos 30 a\u00f1os o m\u00e1s. Si bien los autos a\u00fan no son completamente aut\u00f3nomos, la mayor\u00eda de los veh\u00edculos que conducimos hoy en d\u00eda frenan autom\u00e1ticamente o nos avisan con luces y alarmas cuando detectan un choque inminente. La automatizaci\u00f3n no es un avance repentino; es un proceso que lleva a\u00f1os o incluso d\u00e9cadas. Sin embargo, Elon Musk estima que, en cinco a\u00f1os, el 50% del parque automotor ser\u00e1 aut\u00f3nomo, y en 10 a\u00f1os, nadie tendr\u00e1 que mover un dedo para conducir.    <\/p>\n\n\n\n

Lo que los veh\u00edculos aut\u00f3nomos pueden ense\u00f1arnos sobre la automatizaci\u00f3n de decisiones<\/strong> <\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Pas\u00f3 el tiempo, y a trav\u00e9s de mi vida, mis elecciones y mi trabajo, ir\u00f3nicamente termin\u00e9 centr\u00e1ndome en algo tan complejo como los veh\u00edculos aut\u00f3nomos: las decisiones empresariales aut\u00f3nomas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed como los veh\u00edculos aut\u00f3nomos no surgieron de la noche a la ma\u00f1ana, tampoco lo hizo la automatizaci\u00f3n de decisiones en las empresas<\/strong>. En los \u00faltimos a\u00f1os, he trabajado con organizaciones para ayudarlas a identificar d\u00f3nde la automatizaci\u00f3n crea valor, a alinearla con los objetivos empresariales y a escalar el impacto de decisiones m\u00e1s inteligentes.    <\/p>\n\n\n\n

La toma de decisiones automatizada en los negocios est\u00e1 ocurriendo gradualmente, y eso es algo bueno.<\/strong> Apresurar una decisi\u00f3n puede ser costoso. En este proceso, he aprendido, a trav\u00e9s de mi trabajo con algunas de las empresas m\u00e1s grandes del mundo<\/a>, que la automatizaci\u00f3n no ocurre de una vez. Comienza con alertas que parpadean cuando algo est\u00e1 mal. Luego, los sistemas comienzan a actuar, a menos que les digamos que no lo hagan. Pronto, empiezan a recomendar qu\u00e9 hacer. Luego, act\u00faan por su cuenta y nos informan posteriormente. Y finalmente, dejan de preguntar por completo, porque han aprendido a decidir.    <\/p>\n\n\n\n

Ya sea que estemos hablando de veh\u00edculos o de decisiones empresariales, estas son las cinco etapas:    <\/p>\n\n\n\n

1) Solo alertas automatizadas\u00a0<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Los paneles de control modernos parecen \u00e1rboles de Navidad: baja presi\u00f3n de los neum\u00e1ticos, nivel de combustible, objeto detectado… Estas alertas ayudan a los conductores a centrarse en lo que importa. Este es el nivel de automatizaci\u00f3n m\u00e1s bajo, que deja todo el poder de decisi\u00f3n en manos de los humanos.    <\/p>\n\n\n\n

En los negocios, este nivel de automatizaci\u00f3n se llama \u00abSistemas de Soporte de Decisiones\u00bb (Decision Support Systems). <\/strong>Reducen la carga de la monitorizaci\u00f3n constante y proporcionan se\u00f1ales oportunas y relevantes. Pero la clave no es recopilar todos los datos, sino centrarse en las decisiones importantes que m\u00e1s importan, aquellas que pueden poner en riesgo nuestro negocio o marcar una diferencia relevante.    <\/p>\n\n\n\n

Ese es el cambio de mentalidad: de data-driven a decision-driven.<\/strong> La alerta correcta no es la que tiene m\u00e1s datos, sino la que respalda una elecci\u00f3n significativa.    <\/p>\n\n\n\n

Pensemos en un equipo de ventas que recibe alertas cuando el inventario de un SKU de alta demanda cae por debajo de un umbral cr\u00edtico. No m\u00e1s hojas de c\u00e1lculo, no m\u00e1s simulacros de incendio, solo una se\u00f1al oportuna, para que la acci\u00f3n pueda ocurrir antes de que sea demasiado tarde.    <\/p>\n\n\n\n

2) Semi-automatizado con anulaci\u00f3n humana\u00a0<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

\u00bfAlguna vez has tenido un coche que te pregunte si quieres estacionar en paralelo y luego empiece a hacerlo a menos que intervengas? As\u00ed es como funcionan muchos flujos de trabajo: el sistema est\u00e1 listo para actuar a menos que alguien intervenga.    <\/p>\n\n\n\n

Ese fue el enfoque de una herramienta que ayudamos a dise\u00f1ar para Key Account Management. La RPA consolid\u00f3 los datos de m\u00faltiples fuentes y valid\u00f3 el estado de cada cuenta. Basado en esto, el sistema recomend\u00f3 autom\u00e1ticamente los niveles de renovaci\u00f3n e inversi\u00f3n, avanzando a menos que alguien decidiera ajustarlos. El sistema hizo el primer movimiento; el equipo pod\u00eda intervenir, revisar y redirigir seg\u00fan fuera necesario.    <\/p>\n\n\n\n

Estas \u00abautomatizaciones cancelables\u00bb<\/strong> ahorran tiempo sin dejar de dar a las personas el control cuando importa. Los l\u00edderes se convierten en directores de sistemas complejos<\/strong>, eligiendo cu\u00e1ndo dejar que la automatizaci\u00f3n se ejecute y cu\u00e1ndo intervenir.<\/p>\n\n\n\n

3) Decisiones aumentadas\u00a0<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Si a\u00f1adimos un nivel m\u00e1s de automatizaci\u00f3n, llegamos a las \u00abDecisiones Aumentadas\u00bb (\u201cAugmented Decisions\u201d)<\/strong>, donde los humanos y la anal\u00edtica deciden juntos.    <\/p>\n\n\n\n

Imag\u00ednate esto: Est\u00e1s conduciendo por un camino de grava. Ha estado lloviendo durante 20 minutos y te mueves a m\u00e1s de 60 km\/h. A medida que el barro se espesa, el camino se retuerce y se empina. El coche no solo reacciona, sino que analiza el contexto completo y sugiere un plan: reducir la velocidad, ajustar la tracci\u00f3n, bajar la presi\u00f3n de los neum\u00e1ticos. Sigues conduciendo, pero ya no decides solo.    <\/p>\n\n\n\n

En los negocios, esta modificaci\u00f3n lo cambia todo. El Machine Learning<\/a><\/strong> permite a los sistemas ir m\u00e1s all\u00e1 de las reglas preestablecidas. Aprenden de los patrones, reconocen las situaciones cambiantes y colaboran activamente con los humanos, recomendando, modelando y priorizando las acciones.    <\/p>\n\n\n\n

Durante un proyecto con una empresa l\u00edder de Consumo Masivo, entrenamos un algoritmo para pronosticar el volumen por ocasi\u00f3n de consumo y alinear la inversi\u00f3n en consecuencia. Se utiliz\u00f3 el aprendizaje autom\u00e1tico para recomendar los niveles de inversi\u00f3n basados en los ingresos esperados por ocasi\u00f3n, adapt\u00e1ndose a las estrategias del HUB sin dejar de estar alineado con las prioridades de la OU. El equipo mantuvo el control de la decisi\u00f3n final, pero ahora con una visi\u00f3n m\u00e1s clara y una mayor precisi\u00f3n.    <\/p>\n\n\n\n

4) Acci\u00f3n automatizada con revisi\u00f3n posterior\u00a0<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Mi coche una vez fren\u00f3 repentinamente para evitar una colisi\u00f3n. No se lo ped\u00ed y, sinceramente, fue un poco aterrador. Pero probablemente me salv\u00f3 de una colisi\u00f3n grave.    <\/p>\n\n\n\n

En t\u00e9rminos organizativos, esto es cuando el agente ejecuta e informa despu\u00e9s.<\/strong> El inventario se redistribuye cuando alcanza un umbral cr\u00edtico. Una m\u00e1quina se apaga para evitar da\u00f1os. El sistema act\u00faa en el momento, mientras que la revisi\u00f3n y el perfeccionamiento vienen despu\u00e9s.    <\/p>\n\n\n\n

Aplicamos este concepto en un proyecto en el que automatizamos las decisiones en torno a los equipos de bebidas fr\u00edas. Cuando el uso ca\u00eda por debajo de un umbral predefinido, el sistema marcaba autom\u00e1ticamente la unidad para su retirada y activaba una orden de sustituci\u00f3n. Los equipos pod\u00edan ajustar los par\u00e1metros m\u00e1s tarde, pero la acci\u00f3n ya estaba en marcha.  <\/p>\n\n\n\n

5) Autonomous Decision-Making Systems (ADMS)<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

Todav\u00eda no estamos en los niveles de Isaac Asimov, pero nos estamos acercando.    <\/p>\n\n\n\n

Cuando hablamos de veh\u00edculos, aunque todav\u00eda hay cuestiones legales y de h\u00e1bitos de los usuarios que deben resolverse, los sistemas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma total suenan t\u00e9cnicamente bastante cerca de la autonom\u00eda completa.    <\/p>\n\n\n\n

En los negocios, ya estamos viendo sistemas de toma de decisiones totalmente aut\u00f3nomos<\/strong> en acci\u00f3n: sistemas que operan sin ninguna intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n

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  1. Aprobaci\u00f3n de pr\u00e9stamos basada en la puntuaci\u00f3n en tiempo real.    <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    1. Ajuste de precios din\u00e1micamente cada pocos minutos.    <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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      1. Activaci\u00f3n del mantenimiento predictivo sin alertas.    <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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        1. Reorganizaci\u00f3n de las redes de log\u00edstica sobre la marcha.    <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

          En la fijaci\u00f3n de precios, por ejemplo, desarrollamos un sistema para una gran empresa de bienes de consumo que ajusta los descuentos promocionales en tiempo real en funci\u00f3n de los patrones de demanda, los m\u00e1rgenes, el inventario y el comportamiento de la competencia. Una vez configurado, el sistema se ejecuta por s\u00ed solo, liberando a los equipos comerciales para que se centren en decisiones de nivel superior. <\/p>\n\n\n\n

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          Estas cinco etapas son m\u00e1s que una hoja de ruta, son un viaje de Inteligencia de Decisiones. Uno que ayuda a las organizaciones a escalar la madurez con el tiempo, conectar las decisiones con los resultados y convertir la automatizaci\u00f3n en un motor de valor estrat\u00e9gico real.<\/p>\n\n\n\n

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          C\u00f3mo la toma de decisiones m\u00e1s inteligente, no solo la IA, impulsa la transformaci\u00f3n empresarial real<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n

          La IA y el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n evolucionando r\u00e1pidamente. Al igual que conducir hoy no se parece en nada a cuando me puse al volante por primera vez, el panorama de la toma de decisiones es radicalmente diferente de cuando lanzamos Tandem<\/a> hace 18 a\u00f1os.    <\/p>\n\n\n\n

          En aquel entonces, cre\u00edamos que mejores decisiones pod\u00edan impulsar un mejor rendimiento. Todav\u00eda estamos seguros de eso; lo que no sab\u00edamos era lo r\u00e1pido que cambiar\u00eda el mundo y lo esencial que se volver\u00eda seguir evolucionando con \u00e9l.    <\/p>\n\n\n\n

          Una soluci\u00f3n integrada de Inteligencia de Decisiones<\/strong><\/a> deber\u00eda ayudar a las organizaciones a identificar las decisiones que m\u00e1s importan y luego construir los sistemas, los datos y la l\u00f3gica para automatizarlas donde tenga sentido. No empieces por la tecnolog\u00eda; empieza por entender el negocio: qu\u00e9 decisiones impulsan los resultados, qu\u00e9 datos realmente importan y c\u00f3mo se pueden mejorar los procesos.    <\/p>\n\n\n\n

          El objetivo es averiguar d\u00f3nde son \u00fatiles las alertas<\/strong>, cu\u00e1ndo tienen sentido las decisiones aumentadas<\/strong> y cu\u00e1ndo es el momento de los sistemas totalmente aut\u00f3nomos<\/strong>. El objetivo no es solo la transformaci\u00f3n digital, sino decisiones m\u00e1s inteligentes que ahorren tiempo, reduzcan los costes e impulsen un impacto real. Porque el futuro del rendimiento no consiste en tener m\u00e1s datos. Se trata de tomar mejores decisiones.    <\/p>\n\n\n\n

          Las empresas de hoy deben tomar m\u00e1s decisiones, m\u00e1s r\u00e1pido y con mayor complejidad. Creemos que la optimizaci\u00f3n de la forma en que se toman esas decisiones es clave para mejorar el rendimiento. Esto no es un cambio que ocurre de la noche a la ma\u00f1ana, ni se trata de reemplazar a las personas. Requiere tiempo, an\u00e1lisis y la voluntad de hacer las preguntas correctas. Entre ellas: \u00bfNos dirigimos en la direcci\u00f3n correcta? \u00bfY qu\u00e9 decisiones estamos dispuestos a confiar a las m\u00e1quinas?    <\/strong><\/p>\n\n\n\n

          Ese es el camino que estamos tomando. Ese es el camino que est\u00e1n tomando muchas empresas. \u00bfEst\u00e1s en este camino?    <\/p>\n\n\n\n

          Asimov una vez imagin\u00f3 un futuro en el que las m\u00e1quinas pod\u00edan tomar decisiones por nosotros, guiadas por reglas y l\u00f3gica claras. Pero incluso en \u00abYo, Robot\u00bb, las cosas salieron mal cuando los sistemas actuaron sin contexto, empat\u00eda o alineaci\u00f3n con los objetivos humanos.    <\/p>\n\n\n\n

          Ese mensaje sigue vigente. La tecnolog\u00eda por s\u00ed sola no mejorar\u00e1 las decisiones. Lo que marca la diferencia es c\u00f3mo la dise\u00f1amos, supervisamos e integramos, para que la automatizaci\u00f3n se convierta en una extensi\u00f3n de nuestro juicio, no en un sustituto de \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n

          El futuro de la toma de decisiones no pertenece a las m\u00e1quinas. Pertenece a las personas que saben utilizarlas con sabidur\u00eda. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          Gast\u00f3n Francese<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

          gf@tandemsd.com<\/em><\/p>\n\n\n\n

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          Art\u00edculos Relacionados<\/div>\r\n
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          \r\n \r\n \r\n Estrategia para el desayuno: \u00bfc\u00f3mo asegurar que una estrategia se transforme en acci\u00f3n y en resultados? <\/a>\r\n\r\n

          \r\n Uno de los m\u00e1ximos desaf\u00edos de los ejecutivos est\u00e1 vinculado a c\u00f3mo hacer para que una nueva estrategia se impregne en la organizaci\u00f3n, sea incorporada de manera simple por la \u00bb<\/a> <\/p>\r\n <\/div>\r\n

          \r\n \r\n \r\n Las decisiones antes que el c\u00f3digo (o c\u00f3mo despertar de la matrix) <\/a>\r\n\r\n

          \r\n El acceso a la informaci\u00f3n y la capacidad computacional para procesarla deslumbra a las empresas. Sin embargo, para aprovechar su potencial en los negocios es clave entender por d\u00f3nde empezar, \u00bb<\/a> <\/p>\r\n <\/div>\r\n \r\n <\/div>\r\n\r\n