El tema del data driven se ha convertido en un mantra que se ha repetido hasta la saciedad. Da igual que hablemos de decisiones empresariales en general, de Marketing Data Driven o de cualquier otra versión. La repetición del mantra se ha extendido tanto que casi suena a religión: todas las empresas tienen que ser data driven.
Sin embargo, yo siempre he sido un poco díscolo con este mantra, y ya en 2017 escribí el post “Los dos grandes errores del big data management” donde defendía que había 2 errores a evitar:
- “Enfocarse en la tecnología en lugar de en la información que se quiere obtener.”
- “Centrarse en los datos, en lugar de en las decisiones que se pueden tomar con ellos.”
Y, de hecho, tanto en este post, como en otro de 2018 (“Yo no quiero ser una data driven company”) defendía que: Be data inspired, not data driven, en el sentido de que la información es un medio, no un fin en sí mismo.
Por este motivo, me ha hecho especial ilusión leer un artículo recientemente publicado por Gartner sobre “Las grandes tendencias en Data y Analytics para 2025” en el que dice que:
Estamos entrando en una nueva era: la de las organizaciones decision driven, donde los datos son un medio, no un fin.
De acumular datos a tomar decisiones inteligentes
El modelo data driven nos enseñó a capturar, procesar y visualizar información. Pero muchas empresas se han quedado en ese paso intermedio: acumulan información y métricas, construyen dashboards, despliegan costosos data lakes… y, aún así, las decisiones estratégicas siguen dependiendo de la intuición o del consenso.
Actualmente, el problema no es la falta de datos, sino la falta de propósito. De hecho, conozco muchas empresas donde se invierte mucho más tiempo en la creación de sistemas para obtener información y después en la elaboración de los informes, que en el propio análisis de la información resultante.
Ser decision driven implica darle la vuelta al proceso: empezar por las decisiones que se quieren tomar, no por el dato. ¿Qué decisiones son críticas para el negocio? ¿Qué información se necesita realmente para tomarlas mejor y más rápido? ¿Cómo se integran esas decisiones en los flujos operativos y en los objetivos estratégicos? Solo entonces los datos cobran sentido.
Si pensamos en esta nueva era de empresas decision driven, la madurez analítica ya no se mide por la tecnología de la empresa (número de herramientas o sofisticación de la analítica), sino por su capacidad para encontrar las preguntas clave y la información relevante para poder responder adecuadamente a esas preguntas.
El factor humano sigue siendo clave en la era de la IA
Las empresas decision driven no buscan acumular datos, sino generar impacto medible. Implementar plataformas de Decision Intelligence que combinen IA, analítica avanzada y automatización para convertir la información en acciones concretas. No se trata de tener dashboards más bonitos, sino de cerrar el ciclo entre “análisis” y “decisión”, y aquí es donde, a pesar de las automatizaciones y de lo que pueda parecer, el factor humano toma cada vez más relevancia.
Si las IA pudieran tomar decisiones independientemente y sin supervisión sobre donde invertir, por ejemplo, el inversor financiero desaparecería del trading. Sin embargo, en esta industria, como en muchas otras, la clave está en contar con los agentes de IA adecuados para actuar en los mercados. Pero siempre con la supervisión humana que pueda tomar la última decisión.
En el mundo del marketing, por ejemplo, la publicidad programática ha tomado el protagonismo, pero el factor clave sigue dependiendo de las estrategias elegidas en cada momento.
Hay muchas cosas que ya pueden hacer las máquinas solas, y que, de hecho, hacen mejor que los humanos, pero paradójicamente, cuanto más automatizamos, más valor tiene el juicio humano. Ser decision driven no significa delegar en algoritmos, sino equilibrar la inteligencia humana con la artificial.
Las organizaciones más avanzadas integran equipos multidisciplinares donde analistas, estrategas, técnicos y especialistas de negocio colaboran para definir los criterios y el propósito de cada decisión.
Del dato al valor
La evolución de data driven a decision driven representa una madurez cultural más que tecnológica. Supone dejar de obsesionarse con el “qué dicen los datos” para centrarse en “qué hacemos con ellos”.
En definitiva, no se trata de tener más información, sino de tener la capacidad de usarla para transformar el negocio.
Porque en un mundo saturado de datos, el poder ya no está en saber más, sino en decidir mejor.
