Cómo clonar a sus mejores responsables de la toma de decisiones

Las decisiones de cualquier empresa están en un espectro. Por un lado están las pequeñas decisiones cotidianas que acumulan mucho valor con el tiempo. Amazon, Capital One y otros ya han descubierto cómo automatizar muchos de ellos, por ejemplo, si recomiendan el producto B a un cliente que compra el producto A o qué límite de gasto es adecuado para los clientes con determinadas características.

En el otro extremo del espectro están las decisiones estratégicas importantes y poco frecuentes, como dónde ubicar la próxima planta de fabricación de 20 000 millones de dólares. Las empresas recopilan todos los datos y la tecnología que pueden encontrar para ayudar a tomar esas decisiones, incluidas herramientas de análisis como Simulaciones de Montecarlo. Pero la elección depende en última instancia del juicio de los altos ejecutivos.

Sin embargo, en medio del espectro hay un territorio vasto y prácticamente inexplorado. Estas decisiones —tanto relativamente frecuentes como importantes a nivel individual, ya que requieren el ejercicio del juicio y la aplicación de la experiencia— representan una posible mina de oro para las empresas que llegan primero con la analítica avanzada.

Imagínese, por ejemplo, una empresa de propiedades y accidentes que se especialice en asegurar a empresas multinacionales. Por cada cliente, puede que tenga que tomar decisiones de evaluación de riesgos en cientos de centros en todo el mundo. Hay ejércitos de aseguradores que toman estas decisiones, cada asegurador tiene más o menos experiencia y cada uno sopesa y secuencia las docenas de variables de manera diferente.

Ahora imagine que emplea análisis avanzados para codificar el enfoque de las mejores y más experimentadas aseguradoras. Cree un modelo analítico que capte su lógica de decisión. Los ejércitos de aseguradores utilizan entonces ese modelo para tomar sus decisiones. No se trata tanto de procesar datos como de simular un proceso humano.

¿Qué pasa? La necesidad del conocimiento y el juicio humanos no ha desaparecido, todavía se necesitan empleados cualificados y con experiencia. Pero ha cambiado las reglas del juego, utilizando máquinas para replicar las mejores prácticas humanas. El proceso de decisión conduce ahora a resultados que son:

• En general, mejor. La incorporación de los conocimientos de los expertos permite tomar decisiones más precisas y de mayor calidad.
• Más coherente. Ha reducido la variabilidad de los resultados de las decisiones.
• Más escalable. Puede añadir aseguradoras a medida que su empresa crezca y ponerlas al día más rápido.

Además, de repente ha aumentado la capacidad de prueba y aprendizaje de su organización. Cada resultado de cada centro asegurado se refleja en el proceso de modelización, por lo que el modelo mejora cada vez más. También lo hacen las decisiones que se basan en ello.

Usar la analítica de esta manera no es poca cosa. Descubrirá que los procesos de decisión se ven afectados. Y no solo necesita desarrollar las capacidades tecnológicas, sino que también tendrá que asegurarse de que su gente adopte y utilice las nuevas herramientas. El elemento humano puede desviar experimentos que de otro modo serían prometedores.

Sabemos por una amplia investigación que las decisiones importan. Las empresas que toman mejores decisiones, las toman más rápido y las implementan de manera eficaz obtienen mejores resultados financieros que sus rivales y pares. La aplicación centrada de las herramientas de análisis puede ayudar a las empresas a tomar decisiones mejores y más rápidas, especialmente en esa amplia gama media, y a mejorar su rendimiento en consecuencia.