Lleve a su organización más allá del mito de «Soy más inteligente que un sistema de datos» a una cultura basada en datos, centrándose en el razonamiento lógico, la credibilidad y la emoción.
Un énfasis excesivo en la lógica a menudo frustra los esfuerzos de los líderes entusiastas pero ingenuos que están tratando de construir una cultura basada en datos; sin embargo, un énfasis insuficiente en la lógica puede ser igual de perjudicial para el éxito.
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Sólo porque usted y sus científicos de datos vean inmediatamente la lógica y el razonamiento para utilizar los datos para tomar decisiones, no asuma que el resto de la organización lo hace. De hecho, es probable que la mayoría de su organización tenga dificultades para confiar ciegamente en sus datos. La credibilidad y la emoción juegan un papel importante al moverlos a tu lado, pero la lógica también tiene un papel importante.
El triángulo retórico de Aristóteles nos enseña que la persuasión viene en tres formas: ethos (credibilidad), pathos (emoción), y logos (lógica. Aunque le animo a que se centre mucho en la ética y el patetismo, sin logotipos, su organización puede tener dificultades para hacer la transformación. Los conceptos basados en datos deben tener sentido lógico antes de que su organización los adopte completamente.
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Humanos vs. máquinas
Para construir una base lógica para su cultura basada en datos, usted debe responder a la pregunta, «¿por qué es mejor confiar en un sistema de datos por encima de mi propio juicio? Es muy común el consejo de gestión para empezar con algún tipo de análisis, y luego para una decisión final, utilizar su mejor juicio. ¿Es un buen consejo? Para una cultura basada en datos, yo diría que no.
En una cultura basada en datos, los datos son los que realmente impulsan las decisiones: no es necesaria la intervención humana. Esto será difícil para muchos en su organización, porque generalmente se acepta que los humanos son más inteligentes que las máquinas. ¿Pero qué significa eso exactamente? Alguna educación ayudará a su organización a entender la lógica de confiar en sus sistemas de datos.
Empecemos con la memoria. ¿Es probable que un ser humano pueda recordar información almacenada así como una computadora? Con sólo unos segundos para contemplar esta pregunta, la mayoría de la gente llegará a la respuesta obvia. Puede almacenar una información oscura en una base de datos y mantenerla allí durante décadas, con muy pocas posibilidades de que se le olvide algo. ¿Puedes hacer lo mismo? De ninguna manera.
Otra cosa que es difícil de refutar es que una computadora puede calcular números y hacer cálculos a través de fórmulas más rápido que un humano. Incluso una calculadora antigua puede hacer divisiones largas mucho, mucho más rápido que cualquier humano, ¿verdad?
Así que, en las áreas de recuperación de la información almacenada y la realización rápida de cálculos matemáticos, las máquinas claramente tienen a los seres humanos vencer, pero ¿qué pasa con el razonamiento inductivo y deductivo? Esto es, por supuesto, lo que nos separa de todas las demás criaturas vivientes del planeta, por no hablar de nuestros aspirantes basados en el silicio. Incluso la inteligencia artificial más avanzada palidece en comparación con las habilidades básicas de razonamiento de cualquier humano. Por eso es mejor no convencer a la gente de su organización para que confíe ciegamente en sistemas avanzados que no se pueden explicar lógicamente.
Un sistema experto es más fácil de vender porque se basa en el almacenamiento de grandes cantidades de datos expertos y en el uso de reglas claramente comprensibles para recuperar los datos. Pedirle a su organización que confíe en una red neuronal es algo completamente diferente. Si se enfrenta a este desafío, lo mejor es doblar las otras dos piernas del triángulo retórico.
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Cuánta lógica se requiere
El grado en que sus conceptos basados en datos deben tener sentido lógico para su organización depende de qué tan bien lo haga con las otras dos piernas del triángulo retórico: credibilidad y emoción.
Credibilidad
La credibilidad es la creencia general de que los datos y los análisis posteriores son creíbles. Los datos base son creíbles cuando se tiene una alta calidad de datos y se ha hecho el trabajo de educar a la organización sobre ciertos matices en los datos (por ejemplo, variaciones esperadas. Los análisis son creíbles cuando se demuestra (a los ojos de los escépticos) que tienen razón.
Se enfrentará a desafíos con credibilidad analítica cuando despliegue sistemas avanzados de caja negra en su organización, como redes neuronales o algoritmos genéticos. Dado que no es fácil explicar cómo funcionan, las personas de su organización tendrán que experimentar que trabajan para crear credibilidad. Cuando empiezan a trabajar, la necesidad de razonamiento lógico se reduce – la gente simplemente confía en que trabajan.
Emoción
La otra manera de disminuir la necesidad de la lógica es usar la emoción. Entre la lógica y la emoción, este último es el persuasor más poderoso.
Si usted tiene eventos terribles en la historia de su organización que puede culpar a la falta de destreza analítica, esto obligará a su organización a considerar un enfoque más basado en datos. He trabajado con compañías que han dañado e incluso matado a personas porque no estaban prestando suficiente atención a sus prácticas de datos. También he trabajado con empresas que se enfrentan a la pérdida de enormes flujos de ingresos por la misma razón.
Estos son fuertes motivadores para intentar algo diferente, incluso cuando la organización no puede encontrar una razón lógica para confiar más en los datos para tomar decisiones. Cuando se combina esto con el aspecto de credibilidad discutido anteriormente, realmente reduce (pero no elimina) el requisito del razonamiento lógico.
Resumen
Para trasladar su organización a una cultura basada en datos, debe haber al menos algún razonamiento lógico en el que su personal pueda anclarse. La buena noticia es que toma muy poco tiempo para que la mayoría de la gente entienda que un sistema de datos puede recuperar los datos almacenados de manera más efectiva y realizar las matemáticas de manera más expedita. Esto ayudará a la organización a superar el mito de «Soy más inteligente que un sistema de datos». Sin embargo, nunca ignore la importancia de la credibilidad y la emoción para apuntalar su lógica cuando ésta se queda corta en sus esfuerzos de persuasión (y así será.
Mientras tengas las otras dos bases cubiertas, un poco de lógica llega muy lejos, así que no te excedas.