Para Detectar los Riesgos Anticipadamente, Invierte en Analítica

Traducido por Carlos Secada del original por Cassie Kozyrkov

Seguramente habrás oído a los líderes de empresas justificar su falta de entusiasmo en una crisis, afirmando que todas las organizaciones vuelan a ciegas en tiempos de profunda incertidumbre. Pero de hecho, algunos líderes saben exactamente a dónde van. Entienden lo que se requiere para trazar un curso a través de la turbulencia del mercado, y han construido organizaciones con una aguda conciencia de la situación.

Cuando se trata de desarrollar la capacidad de averiguar hacia dónde se dirigen las cosas y responder ágilmente a un entorno cambiante, nada es más importante que la analítica. Desafortunadamente, en los últimos años la analítica (también conocida como minería de datos o inteligencia de negocios) se ha convertido en la oveja negra de las ciencias de datos, eclipsado por el Machine Learning y las estadísticas. Esas dos disciplinas ponen la sofisticación matemática sobre los cimientos de la intuición humana, creando una atractiva ilusión de objetividad y hábil dirección. Irónicamente, de las tres, la analítica es la competencia más esencial para navegar en las crisis.

Las soluciones basadas en la inteligencia artificial y el Machine Learning funcionan bien en épocas estables pero se desmoronan cuando ocurre un desastre. Estas tecnologías automatizan las tareas extrayendo patrones de los datos y convirtiéndolos en instrucciones. Estos modelos pueden quedar rápidamente obsoletos cuando cambian las entradas (inputs) del sistema. La analítica, por el contrario, te alerta cuando las reglas del juego cambian. Sin ese tipo de advertencia, las soluciones de automatización pueden descarrilarse rápidamente, dejándote expuesto a choques exógenos.

Las estadísticas tienen un defecto similar durante una crisis. Los estadísticos ayudan a los responsables de la toma de decisiones a obtener respuestas rigurosas. ¿Pero qué pasa si están haciendo las preguntas equivocadas? Mientras que las habilidades estadísticas son necesarias para probar las hipótesis, los analistas tienen la perspicacia para,en primer lugar, llegar a las hipótesis correctas. Para intentar hacer estadística sin analítica, se necesita una gran confianza en las suposiciones, el tipo de confianza que es imprudente cuando una crisis te saca de quicio.

Los analistas brillan en la ambigüedad. Su talento es la exploración, lo que les hace particularmente buenos en la previsión y respuesta a las crisis. Al buscar información crítica en fuentes de datos internas y externas, los analistas mantienen un dedo en el pulso de lo que está pasando. Escudriñan el horizonte en busca de tendencias y formulan preguntas sobre lo que hay detrás de ellas. Su trabajo es inspirar a los ejecutivos con propuestas que inviten a la reflexión pero que sean de calidad. Una vez que las hipótesis de mayor prioridad han sido preseleccionadas por los líderes, entonces es el momento de llamar a un estadístico para ponerlas a prueba y separar los verdaderos insights (hallazgos) de solo los indicios..

Durante los buenos tiempos, las organizaciones líderes construyen capacidades analíticas para fortalecer su capacidad de innovación. La capacidad de los analistas para encontrar indicios sobre cosas como los cambios en los gustos de los consumidores puede ayudar a las empresas a aprovechar las oportunidades antes de que lo hagan sus competidores menos inteligentes. Sin embargo, cuando las cosas se ponen difíciles, lo que parecía un estimulante para la innovación se convierte en una red de seguridad imprescindible. Por supuesto, algunos eventos son imposibles de ver de antemano, como los verdaderos “cisnes negros”, pero enfrentar sus consecuencias es un juego que se juega mejor con los ojos abiertos.

Desafortunadamente, es muy difícil crear un departamento de analítica maduro en poco tiempo. Las habilidades técnicas que permiten a los analistas engullir datos a la velocidad del rayo sólo aumentan la masa de información con que se encuentran. Encontrar una joya en ella requiere algo más. Los analistas lucharán por ser útiles, sin un conocimiento del tema o sector, visión de negocio y una fuerte intuición sobre el valor práctico de los insights (hallazgos), así como las habilidades de comunicación para transmitirlos a los responsables de la toma de decisiones de manera efectiva. Les lleva tiempo aprender a juzgar lo que es importante además de lo que es interesante. No puedes esperar que sean una solución instantánea para trazar un plan para resolver tu más reciente crisis. En cambio, míralos como una inversión en tus habilidades futuras.

También lleva tiempo asegurar el acceso a las fuentes de datos útiles que los analistas necesitan. Lo ideal sería que los líderes empresariales no esperaran a que se produjera una gran conmoción para empezar a establecer relaciones con los proveedores de datos, los socios de la industria y los especialistas en recopilación de datos. Ten en cuenta que, ante un shock extremo, tus fuentes de datos históricos pueden quedar obsoletas. Si tu comprensión del pasado no te proporciona una visión útil sobre el mundo de mañana -quizás porque una pandemia lo ha cambiado todo- no importa lo buena que haya sido tu información ayer. Necesitas nueva información. Por ejemplo, después de la crisis financiera del 2008, los bancos de todo el mundo reconocieron que podría ser ventajoso analizar señales no tradicionales de solvencia, como los datos de las tarjetas de fidelidad de los supermercados, pero no todos los interesados estaban en la misma capacidad para poder acceder a ellos.

Además, tus almacenes de datos internos pueden requerir un procesamiento especial antes de que los analistas puedan explotarlos, por lo que vale la pena pensar en contratar ingenieros de datos de apoyo. Si la analitica es la disciplina de hacer que los datos sean útiles, entonces la ingeniería de datos es la disciplina de hacer que los datos sean utilizables; proporciona una infraestructura detras de camaras que hace que los logs de las máquinas y los colosales almacenes de datos sean compatibles con los kits de herramientas de analítica.

Cuando empecé a hablar en conferencias sobre la importancia de la analítica descubrí que convencer a una audiencia de su valor era la parte fácil. El estado de ánimo cambió cuando expliqué la trampa: La analítica es una inversión de tiempo. No puedes esperar obtener algo útil de cada análisis en un conjunto de datos. Para tener éxito en la exploración, tu organización necesita una cultura de analitica sin compromisos ni ataduras. Como líder, eres responsable de establecer el alcance (qué fuentes de datos deben ser examinadas) y el marco de tiempo (“Tienen dos semanas para explorar esta base de datos”). Luego debes asegurarte de que los analistas no sean castigados por volver con las manos vacías.

Durante un shock extremo, tus fuentes de datos históricos pueden quedar obsoletas. Entonces no importa lo buena que haya sido tu información ayer. Necesitas nueva información.

Una vez que los líderes de negocio aceptan que la analítica representa una inversión que puede no dar resultados inmediatos, me encuentro con el siguiente escollo: la percepción de que sólo una empresa grande y tecnológicamente sofisticada como Alphabet o Google pueden permitírselo. Esto es una tontería. En mi experiencia, es más probable que la analítica prospere en las nuevas empresas que en los gigantes ya establecidos.

Las empresas start-up invierten naturalmente en la analítica mientras intentan explorar un nuevo mercado, con varios generalistas que se ocupan de una parte del trabajo de exploración. Luego, a medida que la empresa crece, la cultura cambia. Se confía menos en los trabajadores y se les hace más responsables de la rentabilidad de sus esfuerzos, y un liderazgo demasiado estricto ahoga las oportunidades de que prospere la analítica. Los analistas contratados en esta cultura rara vez disfrutan de la parte más interesante de su trabajo -la exploración- y en cambio sirven como buscadores humanos y limpiadores de tableros. Muchos renuncian por frustración, ya que su potencial se desperdicia.

Crear una cultura donde la analítica florezca requiere un liderazgo reflexivo. A medida que las organizaciones crecen , sólo los más visionarios tendrán el coraje de nutrir un verdadero departamento de analítica y asegurarse de que los líderes de negocio tengan acceso a él y sean influenciados por él. Las industrias que se chamuscaron en una crisis anterior — la banca es un buen ejemplo — son especialmente propensas a invertir en analítica y aplicarlo a la gestión de riesgos.

Convertirse en un líder de la analítica requiere un compromiso de confiar en sus analistas y darles espacio para hacer su trabajo. Su trabajo, después de todo, será descubrir amenazas que ni siquiera imaginaste que deberían estar en tu radar. Ese tipo de trabajo no puede ser manejado con un cronómetro y una lista de tareas de comprobación.

Las crisis como las pandemias — donde nadie tiene las respuestas, y la incertidumbre es alta — nos recuerdan la importancia de hacer las preguntas correctas. La analítica le da a las empresas ventaja en aprender y adaptarse. Cuando el mundo se trastorna repentinamente, aquellos que pueden aprender más rápido estarán en mejor posición para tener éxito. Las empresas inteligentes invertirán en la analítica hoy para adelantarse a lo que venga mañana.

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