El ejecutivo pierde la batalla contra la evidencia
La oportunidad que supone para las empresas la analítica de datos deja obsoleta la figura del directivo que toma decisiones en base a su experiencia
Billy Beane es un directivo del mundo del béisbol que se hizo famoso en su época como gerente de los Oakland Athletics por la innovadora manera en que decidió gestionar el equipo. El exjugador dejó a un lado los prejuicios que imperaban en el mercado y eligió sus fichajes basándose exclusivamente en análisis estadísticos y financieros.
Con un presupuesto ridículo, Beane conformó un equipo compuesto por jugadores que nadie quería y, contra todo pronóstico, Oakland Athletics consiguió llegar a playoffs durante cuatro años consecutivos y se convirtió en el primer equipo en más de 100 años en ganar más de 20 partidos seguidos. La historia inspiró la película Moneyball, en la que Brad Pitt interpreta al directivo, y, desde entonces, el béisbol profesional ha cambiado sus parámetros de reclutamiento.
La capacidad de analizar la información en la era del big data amenaza el modelo por el cual los ejecutivos toman sus decisiones en base a su experiencia, que sigue siendo la manera en que la mayoría de empresas operan, según Andrew McAfee, investigador principal en el MIT. “Este proceso corporativo se basa en que la persona con el título más alto de la habitación es la que marca el camino a seguir. Sus decisiones vienen marcadas por una experiencia cargada de prejuicios y pueden ir en contra del propósito final”, expone durante su intervención en el evento Intel Shift, que ha tenido lugar esta semana en Nueva York.
McAfee espera que este modelo cambie gracias a una figura que empieza a coger fuerza en muchas compañías: el geek. En este contexto, se trata del empleado que decide recoger las evidencias que encuentra, realiza el análisis pertinente y elige seguir el camino que le dictan los datos dejando a un lado sus valoraciones personales cuando estas van en contra de lo que indican los números. En resumen, aquel que, siempre que puede, aplica información cuantitativa en forma de big data a la toma de decisiones importantes.
"Muchas veces, a la hora de tomar una decisión, ambos perfiles se encuentran en la misma habitación y el geek, que ha realizado un análisis de la situación, presenta su trabajo al directivo, que termina haciendo lo que su experiencia le dice que es mejor", lamenta el investigador del MIT.
Los resultados de poner a competir ambas formas de trabajar son reveladores. Una muestra de más de 130 estudios que confrontan al experto con el dato saca a relucir que los ejecutivos solo toman mejores decisiones basándose en su experiencia en un 6% de los casos. El 48% de las veces no toman ninguna decisión significativa y el 46%, sus resultados son peores que si hubieran seguido las evidencias. “¿Por qué seguimos apostando por este modelo en las compañías?”, se pregunta McAfee “Los ejecutivos nos llevan en la dirección equivocada una y otra vez”.
El margen de error de las decisiones basadas en datos también tiene influencia de un factor humano. Un estudio de Qlik saca a relucir que cuatro de cada diez empresas tienen problemas para entender la información que recogen. El problema no es, por tanto, de los datos, sino de que no sabemos interpretarlos. Las compañías no quieren surcar océanos de números que no saben de dónde vienen: necesitan información de calidad y para eso deben apostar por el sentido común —saber realizar las preguntas correctas— y la tecnología apropiada.
- El turno de la inteligencia artificial
Lee Sedol se enfrenta a el software de inteligencia artificial Alpha Go
El sistema de inteligencia artificial de Google venció al campeón del mundo del popular juego de mesa Go el año pasado en una partida a cinco juegos, de los que la máquina ganó cuatro. Los jugadores profesionales que analizaban la partida aseguraban que el software AlphaGo cometía errores en sus movimientos que más tarde se mostraron como una estrategia intencional. Su adversario, el coreano Lee Sedol, afirmó que la máquina realizaba movimientos inusuales que ningún jugador habría hecho.
“La inteligencia artificial no piensa mejor que el ser humano: piensa diferente”, afirma McAfee. “Tenemos un colega que puede mirar los problemas con una visión más fresca y debemos entender que no estamos solos en nuestra forma de generar conocimiento. Las máquinas están demostrando tener un juicio excelente”.
