Introducción
En el mundo empresarial, la toma de decisiones es un proceso fundamental. Primero, se recopilan los hechos y datos que informarán la decisión. Usando estos datos, se formulan alternativas de acción y se evalúan según criterios establecidos. Finalmente, el tomador de decisiones elige la mejor opción y la organización se compromete a implementarla.
Los análisis avanzados pueden automatizar partes de esta secuencia, ofreciendo decisiones más rápidas, mejor informadas y a costos más bajos. Sin embargo, para obtener los mejores resultados, es necesario transformar cómo las personas colaboran durante todo el proceso de toma de decisiones.
Ejemplo de Función de Cobros
Consideremos el ejemplo de la función de cobros en una empresa. Tradicionalmente, docenas de agentes recibían cientos de cuentas morosas al azar cada día, cada una con algunos datos básicos del cliente. Cada agente revisaba una lista estándar de alternativas y decidía cómo proceder.
Hoy en día, un algoritmo puede procesar una gran cantidad de datos sobre las cuentas: historiales de pagos, datos demográficos, etc. Usando estos datos, las cuentas se pueden categorizar en tres grupos: rojo, amarillo y verde.
Simplificación de Acciones
- Cuentas Rojas: Bajo valor, poco probable de pagar. Se envían directamente a una agencia de cobros.
- Cuentas Verdes: Alto valor, probable de pagar. Se asignan a operadores capacitados para un servicio de alta calidad.
- Cuentas Amarillas: Requieren una revisión cuidadosa y más intervención humana antes de tomar una decisión.
Experimentos de Prueba y Aprendizaje
Dentro de las categorías amarilla y verde, los experimentos de prueba y aprendizaje ayudan a optimizar las decisiones. Los agentes pueden descubrir qué canales y mensajes generan el mayor retorno financiero, minimizando costos y la insatisfacción del cliente.
Cambios en el Proceso
La nueva forma de trabajar es más eficiente, pero cambia el proceso y lo que se espera de las personas involucradas:
- Recopilación y Análisis de Información: El software ayuda a recopilar y analizar datos críticos. Las personas deben decidir qué datos recopilar y cómo ponderarlos.
- Formulación de Alternativas: Los esquemas de categorización simple aceleran este proceso. Los modelos analíticos avanzados ayudan a eliminar alternativas menos viables y enfocarse en las más prometedoras. Se requiere capacitación para usar las nuevas herramientas de soporte de decisiones.
- Interpretación de Resultados: Los experimentos de prueba y aprendizaje mejoran la calidad de las decisiones. Las personas aún deben diseñar e interpretar estos experimentos.
- Inversiones en Tecnología: Se necesita tecnología que integre nuevas reglas y lógica de decisión en los sistemas de flujo de trabajo. Esto puede requerir rediseñar roles y habilidades, incluyendo reentrenamiento y posible contratación de nuevo talento.
Beneficios del Uso de Análisis
El uso de análisis puede mejorar la calidad de las decisiones y aumentar la eficiencia del proceso de decisión hasta en un 25%. Cuando se implementa correctamente, conduce a una mayor satisfacción de clientes y empleados. Sin embargo, los análisis por sí solos no logran estos resultados; es necesario cambiar el proceso de toma de decisiones, con personas aprendiendo nuevas habilidades y asumiendo nuevos roles. La transformación es tanto organizacional como tecnológica y más extensa de lo que muchas empresas imaginan.
Conclusión
La integración de algoritmos y humanos en la toma de decisiones puede transformar significativamente una organización. Para aprovechar al máximo las capacidades de los análisis avanzados, las empresas deben estar dispuestas a invertir en tecnología, capacitación y rediseño de roles. La transformación es profunda, pero los beneficios en términos de eficiencia y satisfacción pueden ser sustanciales.