Cuando una conjetura educada supera el análisis de datos

A veces vale la pena seguir su intestino.
Quando um palpite educado supera a análise de dados
Quando um palpite educado supera a análise de dados

La investigación sobre datos proporcionados por 122 empresas en los sectores publicitario, digital, editorial y de software (industrias caracterizadas por la incertidumbre sobre los resultados) sugiere que la toma de decisiones basada en datos podría ser contraproducente en condiciones de incertidumbre. La heurística y los sentimientos intestinos a menudo ofrecían una mejor compensación en términos de velocidad y precisión en la toma de decisiones; la inclusión del análisis en el proceso de toma de decisiones no trajo consigo ninguna mejora significativa en la precisión, al tiempo que redujo significativamente la velocidad.


La toma de decisiones basada en datos a menudo se ve como el estándar de oro en la gestión moderna. Y esto es por una buena razón. La explosión de los datos disponibles y los rápidos avances en la ciencia de los datos permiten a los gerentes saber mucho más acerca de su negocio. Este conocimiento, si se utiliza bien, debería propiciar una mejor toma de decisiones sobre todos los aspectos del negocio.

Esta es quizás la razón por la que la mayoría de las empresas están en una carrera de caballos en la construcción de capacidades analíticas para aprovechar al máximo esta abundancia sin precedentes de datos. Por ejemplo, un encuesta de Fortune 1000 muestra que el 91,9% de las empresas reportan una mayor inversión en iniciativas de datos.

Si bien el potencial del big data es irrefutable, ¿es la panacea para todas las situaciones de toma de decisiones? Dicho de otra manera, ¿podría un fuerte énfasis en los datos y el análisis contraproducente en algunas circunstancias? Explotamos esto en nuestro investigación reciente.

Nuestra intuición era que la toma de decisiones basada en datos podía ser contraproducente bajo extrema incertidumbre. En tales casos, será muy difícil y, a veces, imposible recopilar datos fiables. Esto podría explicar por qué 12 editores no pudieron ver el potencial de Harry Potter y la Piedra Filósofo antes de que Bloomsbury Publishing aceptara publicar una tirada inicial de 500 copias. El libro era tan innovador que, por definición, no se disponía de datos previos para evaluar con precisión su potencial.

Para probar nuestra intuición, recogimos datos de 122 empresas de industrias creativas (en los sectores publicitario, digital, editorial y software) sobre sus últimos proyectos de innovación. Elegimos industrias creativas debido a los altos niveles de incertidumbre acerca de las reacciones de los clientes y una infinita variedad de nuevos productos potenciales y modificaciones de productos. Por la misma razón, nos centramos en las decisiones de selección de la innovación: la decisión de seleccionar qué proyectos de innovación deben perseguir para el desarrollo. Estas decisiones se caracterizan por una alta incertidumbre; los gerentes a menudo carecen de suficientes datos pasados que les permitan predecir con precisión las reacciones de los clientes, el potencial del mercado, la viabilidad y los riesgos. Incluso si tuvieran esos datos, a menudo sería extremadamente difícil y a veces incluso engañoso extrapolar.

Pedimos a los gerentes de estas empresas que pensaran en su proyecto de innovación más reciente para el que necesitaban tomar una decisión de selección e incluimos preguntas para entender cómo tomaron esta decisión. Específicamente, las preguntas abordaban el grado en que se basaban en el análisis (es decir, elegir la opción que mejor se basaba en analizar los datos), instinto (es decir, elegir la opción siguiendo sus instintos) y una gama de heurísticas conocidas (es decir, estrategias prácticas para tomar decisiones más rápidamente y más frugalmente). Estas heurísticas incluían «contando» (elegir la opción con mayor número de puntos favorables), «experiencia» (elegir la opción más experimentada en equipo deseada) y «mayoría» (elegir la opción que más buscaba la gente) entre varias otras. A continuación, pedimos a los gerentes que indiquen si creen que han tomado la decisión correcta (percepción de precisión en la toma de decisiones) y qué tan rápido fueron en la toma de decisiones (velocidad percibida en la toma de decisiones).

Los resultados mostraron primero, para nuestra sorpresa, a pesar del gran interés por el big data, que los gerentes de nuestra muestra no se basaban más en el análisis que en sus instintos o en algunas de las simples heurísticas. La heurística más comúnmente utilizada, más que el análisis y el instinto, fue el recuento.

También encontramos que confiar en el análisis no es necesariamente la forma ideal de elegir entre proyectos de innovación. Si bien las decisiones basadas en el análisis de datos dieron lugar a un buen nivel de precisión en la toma de decisiones, el proceso fue lento. Los gerentes que confiaban en sus instintos junto con algunas heurísticas simples tomaron decisiones que eran igual de precisas pero que se emprendieron mucho más rápidamente. Es decir, la heurística y las sensaciones intestinales ofrecían una mejor compensación en términos de rapidez y precisión en la toma de decisiones; la inclusión del análisis en el proceso de toma de decisiones no aportó ninguna mejora significativa en la precisión, al tiempo que redujo significativamente la velocidad.

Una nota de precaución para los gerentes que consideran embarcarse en decisiones de innovación basadas en el intestino: la eficacia de su intuición podría depender de la experiencia previa. Investigación previa sugiere que la eficacia de la intuición comparada con el análisis depende del conocimiento del dominio; los expertos en un dominio tienen más probabilidades de tomar mejores decisiones intestinales. Por lo tanto, los administradores con conocimientos limitados en el dominio podrían estar mejor al abstenerse de depender ampliamente de la intuición. Nuestros resultados sugieren que depender principalmente de la heurística también presenta una alternativa viable.

La próxima vez que se enfrenta a una decisión administrativa ambigua, tenga en cuenta que los datos podrían no ser la única base para una elección. Seguir sus instintos, junto con algunas heurísticas simples, puede conducir a decisiones más rápidas y potencialmente tan precisas, especialmente para aquellos con la experiencia necesaria.


  • Oguz A. Acar & nbsp; es profesor asociado (lector) en la City University de Bayes de Londres Business School (antes Cass) y miembro de la Royal Society of Arts.


  • DW
    Douglas West es un profesor en la comercialización del King Business School, el Kings College de Londres, en Inglaterra.

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