¿Está usando sus datos, o solo reuniéndolos?

El éxito suele ser el resultado de tomar más decisiones buenas que malas a lo largo del tiempo. La pregunta es cómo hacerlo.

La inteligencia empresarial y tecnológica, o BI (por sus siglas en inglés), brinda un tesoro de datos para guiar incluso la más matizada toma de decisiones. Para muchos escenarios, hay datos que pueden mostrarle el resultado de decisiones previas similares y revelar los resultados proyectados en el tiempo.

En situaciones sin datos o precedentes, la toma instintiva de decisiones es una opción viable. Sin embargo, esta estrategia puede ser innecesariamente arriesgada en casos donde hay datos disponibles.Aun así, muchos líderes no están aprovechando plenamente las herramientas a su disposición. Las razones para esto pueden variar, desde la desconfianza en el análisis hasta el deseo de triunfar con un movimiento poco convencional, pero ello puede ser costoso en el largo plazo.

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Al ignorar los datos, los tomadores de decisiones suelen incurrir en el problema de la “memoria de bombilla” que explica cómo tendemos más a recordar eventos inesperados que las ocurrencias mundanas. Como señala la American Psychological Association, incluso aunque las memorias de bombilla tienen “más posibilidades de ser retenidas que la memoria de un evento cotidiano, no siempre son exactas”.

En un contexto empresarial, la memoria de bombilla ocasiona que las personas recuerden resultados excepcionales, en lugar de los resultados esperados. Un ejecutivo podría recordar vívidamente haberse arriesgado con una contratación poco convencional y ver cómo ese empleado se convirtió en alguien de desempeño estelar. Tiene menos probabilidades de recordar cuando hizo una apuesta más segura en un candidato obviamente cualificado, que resultó ser exactamente tan competente como se esperaba. Dicho mecanismo puede llevar a los tomadores de decisiones a ignorar el riesgo de fracasar.

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Un mejor enfoque consiste en recurrir a expertos responsables de analizar los datos pertinentes y ayudar a informar la toma de decisiones. En Acceleration Partners, por ejemplo, un miembro de nuestro equipo es responsable de usar BI para decirnos qué marcas sería riesgoso aceptar como clientes, con base en sus atributos, comportamiento previo y tasas de fracaso.

De recurrir solo a sus propios recursos, un vendedor no estaría naturalmente inclinado a rechazar un prospecto. Las reglas respaldadas en BI pueden prevalecer sobre el equipo de ventas si el prospecto parece tener un alto potencial de fracaso con base en datos previos.

Esto no significa que tomar riesgos sea siempre mala idea. Los líderes deberían recurrir a su instinto si están convencidos de estar en lo correcto. Sin embargo, comparar ese instinto con el consenso de los datos es una buena forma de poner a prueba su certidumbre.

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También debería señalarse que las compañías exitosas se aseguran de que sus empleados estén empoderados para tomar decisiones en cada nivel de la compañía. Cuando los datos son abundantes, esto es más fácil. Los líderes podrían optar por definir directrices basadas en evidencia y dejar que los empleados sean libres para operar de acuerdo con ellas. Además, educar a los trabajadores sobre las probabilidades históricas de las decisiones evitará que tomen decisiones innecesariamente riesgosas.

El instinto sigue teniendo un lugar en los negocios, pero no debería ser el único motor de la toma de decisiones. Al hacer que los datos y la BI sean un punto focal del pensamiento estratégico y usarlos para construir políticas organizaciones inteligentes, los líderes pueden proteger a sus negocios de fracasos innecesarios y asegurar que la compañía tome más decisiones buenas que malas.