{"id":780,"date":"2022-11-22T10:54:33","date_gmt":"2022-11-22T13:54:33","guid":{"rendered":"https:\/\/tandemsd.com\/decisions-before-the-code\/"},"modified":"2026-04-14T09:53:22","modified_gmt":"2026-04-14T12:53:22","slug":"las-decisiones-antes-que-el-codigo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tandemsd.com\/es\/las-decisiones-antes-que-el-codigo\/","title":{"rendered":"Las decisiones antes que el c\u00f3digo (o c\u00f3mo despertar de la matrix)"},"content":{"rendered":"\n
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Las decisiones antes que el c\u00f3digo (o c\u00f3mo despertar de la matrix)<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\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, a riesgo de caer en la ilusi\u00f3n de una Matrix que gobierne nuestras decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Neo, el protagonista del recordado film Matrix, descubre que su vida es en realidad una simulaci\u00f3n interactiva, una incre\u00edble cantidad de datos procesados por una inteligencia artificial con el fin de recrear un mundo que ya no existe. Esta primera entrega de la trilog\u00eda de los hermanos Wachowski puede pensarse en dos partes. Por un lado, Neo comienza a sospechar de la informaci\u00f3n que ‘le es dada’ y en base a la cual organiza su experiencia, hasta que finalmente ‘despierta’ y es rescatado de la Matrix. Luego, nuestro h\u00e9roe aprende a usar la informaci\u00f3n y los algoritmos de la Matrix para tomar sus propias decisiones, y desarrolla capacidades o ‘superpoderes’ que lo convierten en ‘el elegido’ que vaticina una antigua profec\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan la cronolog\u00eda que propone la pel\u00edcula, todav\u00eda no llegamos a ese mundo, pero sin duda vivimos en una \u00e9poca sin precedentes respecto de la cantidad de informaci\u00f3n disponible y la capacidad computacional para procesarla. Metodolog\u00edas como big data, analytics o machine learning, por citar algunas, nos permiten colectar y analizar grandes cantidades de informaci\u00f3n, y las empresas han tomado debida nota de su potencial para robustecer las decisiones<\/a> y lograr mejores resultados.<\/p>\n\n\n\n

Pero \u00bfpor d\u00f3nde empezar? \u00bfC\u00f3mo aplicarlos satisfactoriamente al negocio? \u00bfAcaso la clave del \u00e9xito se encuentra encriptada en un algoritmo? Ciertamente, no. El c\u00f3digo es muy importante, pero es solo una parte de un proceso inteligente para la toma de decisiones. Si primero no definimos qu\u00e9 objetivos de negocio queremos fortalecer, corremos el riesgo de que una colecci\u00f3n de datos al alcance de la mano nos induzca a un sesgo de subjetividad y podr\u00edamos llegar a conclusiones que no sean relevantes para nuestro negocio.<\/p>\n\n\n\n

Cassie Kozyrkov, la primera Chief Decision Scientist de Google, suele graficar este sesgo con un ejemplo simple y efectivo: enfocarse primero en los datos disponibles es como poner el arco en el lugar que cay\u00f3 la pelota: es un gol seguro, aunque no necesariamente v\u00e1lido. Estamos tan entusiasmados con los macrodatos que nos olvidamos de lo primero: pensar para qu\u00e9 usarlos. Sondeos recientes indican que es baja la proporci\u00f3n de ejecutivos de todo el mundo (alrededor de la cuarta parte) que podr\u00edan afirmar que sus empleados extraen informaci\u00f3n relevante de los datos disponibles. Estamos mirando las respuestas que tenemos cerca, antes de formular las preguntas correctas.<\/p>\n\n\n\n

El enfoque contrario es el que proponemos desde Decision Intelligence<\/a>, una disciplina que se ocupa de hacer que los datos sean \u00fatiles. \u00bfC\u00f3mo? Partiendo de entender qu\u00e9 decisiones queremos tomar y qu\u00e9 m\u00e9tricas necesitamos apalancar, para luego colectar y analizar la informaci\u00f3n correspondiente. Este enfoque combina grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n con la capacidad computacional para analizarla, pero sobre todo con la experiencia del negocio, que es fundamental para poder encontrar conclusiones de valor. As\u00ed, para que el an\u00e1lisis sea realmente efectivo, tenemos que empezar por hacer las preguntas correctas respecto de cu\u00e1les son las decisiones que queremos fortalecer desde el punto de vista del negocio.<\/p>\n\n\n\n

Las preguntas correctas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cualquier estrategia de datos debe empezar por preguntarnos qu\u00e9 decisiones de negocio queremos potenciar. En las empresas se toman decisiones todo el tiempo, pero no todas tienen la misma importancia. La inteligencia de la decisi\u00f3n se enfoca en aquellas que tengan un impacto sobre los resultados asociados a los objetivos comerciales, las que mueven la aguja del negocio. Pero, adem\u00e1s, necesitamos que esas decisiones sean recurrentes, que generen un historial significativo y actualizado de datos para poder responder a nuestras hip\u00f3tesis. Cuanto m\u00e1s frecuente sea la decisi\u00f3n que consideramos, mayor valor predictivo tendr\u00e1n las conclusiones de nuestro an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, las preguntas correctas respecto de qu\u00e9 decisiones podemos fortalecer con Decision Intelligence ser\u00e1n aquellas que se respondan a trav\u00e9s de dos criterios b\u00e1sicos: importancia y frecuencia. Para ser gr\u00e1ficos, no es lo mismo decidir qu\u00e9 marca de jab\u00f3n comprar para los ba\u00f1os de una compa\u00f1\u00eda, que definir la oferta de servicios, tarifas o canales comerciales (importancia). Pensemos ahora en las decisiones de descuentos que toman nuestras fuerzas de ventas: si las analizamos individualmente, representan un impacto bajo, pero si consideramos su recurrencia y sumamos todos los descuentos de todos los vendedores durante un mes, el impacto ser\u00e1 mucho m\u00e1s significativo (frecuencia).<\/p>\n\n\n\n

Una vez definidas las decisiones que queremos fortalecer, podremos formular nuestras hip\u00f3tesis de negocio y, entonces s\u00ed, decidir qu\u00e9 modelos y herramientas del an\u00e1lisis de datos son m\u00e1s \u00fatiles para testearlas.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas est\u00e1n ansiosas por aprovechar las grandes posibilidades que la tecnolog\u00eda nos brinda para mejorar los resultados de negocio, y en este camino suelen comenzar por coleccionar datos sin tener muy claro para qu\u00e9<\/a>, con el riesgo de caer en la ilusi\u00f3n de una Matrix que gobierne sus decisiones. Desde Tandem les proponemos recorrer el camino inverso, acompa\u00f1\u00e1ndolos con un enfoque basado en Decision Intelligence, que permita identificar las decisiones m\u00e1s relevantes para su organizaci\u00f3n, antes de pensar en el c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

Ernesto Weissmann<\/strong>
Socio de Tandem.
ew@tandemsd.com<\/a><\/p>\n

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\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