La IA se mete en las decisiones empresariales: ya no hay margen para decidir por instinto

Hoy las compañías tienen cada vez más posibilidades de acceder a una innumerable cantidad de datos: de sus ventas, clientes, sucursales, departamentos internos, la productividad de sus colaboradores y hasta de su competencia. ¡Hay datos por todos lados! El tema es saber interpretarlos bien.

Hasta hace no mucho tiempo, la competitividad de una empresa estaba dada por cuatro variables:

• Capital
• Tecnología disponible
• Know how
• Escala

Pero en los últimos años eso se fue transformando: la tecnología está al alcance de todos, el know how se empareja por la democratización de la información y la escala puede ser muchas veces más debilidad que fortaleza.

¿Pero entonces qué puede definir la competitividad de una empresa? La capacidad de aprovechar los datos para tomar las mejores decisiones. Porque los datos están al alcance de la mano, y ya no hay más excusas para seguir decidiendo en base al instinto.

“Es que ahora tengo demasiados datos y es imposible leerlos”

Hace ya muchos años se viene hablando de que “los datos son el nuevo petróleo”. Es oro en polvo que le permite a una empresa crecer. Pero a diferencia del petróleo, los datos ya no son un recurso escaso. A medida que crece el volumen de información, cada vez es más complejo detectar cómo sacar rentabilidad de ese recurso.

Y eso produce el efecto inverso al buscado: la sobreinformación mete ruido y hace que los líderes terminen usando más su intuición que los datos para tomar decisiones de negocios. Por eso, hoy la clave ya no es tanto qué datos se tienen, sino cómo se usan.

Un ejemplo: las billeteras virtuales suelen tener menos información sobre sus clientes que los bancos tradicionales, que acumulan cientos de miles de operaciones diarias y tienen datos antiguos y de largo plazo.

Pero en la banca tradicional los datos suelen estar aislados, protegidos políticamente y escondidos tras barreras técnicas y regulaciones. En cambio, las billeteras virtuales tienen más rapidez para poder usarlos.

¿Qué pasaría si los bancos tradicionales pudieran usar al 100% la información de sus clientes? En 2025, poder ofrecer una propuesta adaptada a su comportamiento pasado y sus necesidades vale mucho más que mandarle a todos la misma promoción.

Por ejemplo, si un consumidor va a comer afuera los lunes, puede recibir las ofertas de restaurantes de ese día justo en el momento en que está tomando la decisión de a dónde ir a cenar. ¿Cuánto vale esa información?

El que tiene la capacidad de sacarle el jugo a sus datos tiene una ventaja competitiva enorme; por eso no se trata tanto del tamaño de las bases de datos, sino de cómo se los use.

Y acá aparece otro problema a la hora de implementar decisiones basadas en datos.

El mito de los tableros de datos

Como muy poca gente sabe leer bien los datos para tomar decisiones, una alternativa que se encontró es diseñar impactantes tableros de gestión para analizar casi en tiempo real miles de variables sobre la compañía, la productividad y las preferencias de los clientes.

Pero 9 de cada 10 tableros de control nunca se usan después del primer mes. Más del 40% de los Chief Data Officers (jefes de datos) creen que es por motivos culturales: se quejan de que los gerentes y empleados “no quieren mirar los datos”.

En realidad, en problema es otro: 79% de los empleados declara que no se siente capacitado para analizarlos.

Los que tienen habilidades para leer esa información suelen ser ascendidos rápido y les dan nuevas responsabilidades, que terminan anulando su capacidad de analizar los números.

¡Sí! Los datos son el petróleo del siglo XXI. Pero la mayoría de las empresas no logran tener personal capacitado para analizarlos.

¿Cómo se hace para que las compañías puedan aprovechar ese nuevo “petróleo”? ¿Hay manera de capacitar a los equipos para que tomen decisiones al nivel que exige el futuro?

La inteligencia artificial puede ofrecer una solución y darle a cada líder o decisor la capacidad de analizar los datos y tomar las mejores decisiones.

¿Está lista la IA para eso? Depende. Las herramientas gratuitas necesitan que el que hace la pregunta sea un experto y las alternativas pagas todavía sufren de errores y alucinaciones (se confunden o inventan).

La tecnología está. Hay que saber utilizarla y tomar todas las prevenciones del caso. Pero cualquier avance en el uso de datos va a ayudar a una empresa a ser más productiva y rentable.

Es un camino sinuoso que las empresas que quieran posicionarse para competir en los próximos años deben encarar.

*Daniel Stilerman es especialista en IA.