Oops! The input is malformed! Los hombres que no amaban a las decisiones, Parte 2 by Carlos Luis - BeyeNETWORK Edición Español
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Los hombres que no amaban a las decisiones, Parte 2

Originally published octubre 14, 2009

El bucle de las decisiones

¿Dónde están los hombres que aman a las decisiones? La transformación de información en conocimiento es un proceso de aprendizaje. Afortunadamente encontramos abundante material útil en ciencias sociales, el aprendizaje es un proceso de retroalimentación, “feedback”, que puede ser de dos tipos, de bucle simple o bucle doble (Schön, Argyris, 1978).

Seguiremos aquí en parte el razonamiento de John Sterman en “Learning in and about Complex Systems”, 1994. Sterman representa el bucle simple, el tipo más básico, mediante el diagrama causal de la Figura 1.

Figura 1

Este es un bucle clásico de retroalimentación negativa. El decisor compara información sobre el estado del mundo real con sus objetivos, percibe las discrepancias entre la situación real y la deseada y emprende las acciones que cree adecuadas para acercarse a la situación deseada. Incluso aunque inicialmente no se consigan reducir la discrepancias, sucesivas decisiones revisadas en función del feedback recibido nos acercarán al objetivo, y generan un aprendizaje sobre cómo influyen las decisiones sobre el mundo real.

El concepto de retroalimentación, “feedback”, proviene de la ingeniería, y a partir de 1940 empieza a usarse también en muy diversos campos incluyendo la toma de decisiones. Forrester (“Industrial Dynamics”, 1961) asegura que todas las decisiones, incluyendo el aprendizaje, tienen lugar en el contexto de bucles de retroalimentación.

Evidentemente, el rol de una solución de Business Intelligence, cuando existe en una organización, es la de suministrar el feedback de información representado en la Figura 1.

Hasta ahora, el bucle de la figura 1 encaja perfectamente con la idea de que la información es la pieza crítica para nuestro sistema de toma de decisiones. Pero, el bucle de la figura 1 no muestra todavía un aspecto muy importante. El feedback de información no es la única entrada para la toma de decisiones. Las decisiones son el resultado de aplicar una “regla o política de decisión” a la información que percibimos acerca del mundo real (Forrester, 1992). Reglas y políticas de decisión constituyen una segunda entrada para las decisiones. Las políticas se establecen fundamentalmente por la estrategia, estructura y cultura de las organizaciones. Esta a su vez, están gobernadas por los “modelos mentales” con el que representamos el mundo real. La Figura 2 muestra estos nuevos elementos:

Figura 2

La existencia de modelos mentales está extensamente documentada y lo único que habría que decir aquí es que estos modelos mentales, aun existiendo, son en la mayor parte de los casos invisibles a la conciencia, tienen la particularidad de ser ubicuos (están en todas partes) y escurridizos. Nuestra estrategia, nuestro modelo de negocio, nuestros objetivos, nuestros indicadores y KPIs, se han generado y son gobernados por modelos mentales. No solo la información es importante en la calidad de nuestras decisiones, también lo son “reglas y políticas de decisión” derivadas en última instancia de estos modelos mentales.

Pero estamos de suerte, los modelos mentales aunque escurridizos se hacen tangibles. Podemos llegar a controlarlos, manipularlos, al menos en la parte que interesa a nuestro negocio, hasta el punto que podemos jugar con ellos para hacer simulaciones de negocio cuantificables a través de software. Ingenieros, economistas, biólogos y muchos otros profesionales ya obtienen resultados desde hace muchísimo tiempo y tenemos herramientas disponibles para su uso en la toma de decisiones.

Antes de extraer conclusiones nos falta una consideración importante. Por el momento la figura 2 sigue siendo un bucle simple de aprendizaje. Pero los modelos mentales cumplen dos funciones:

  • Determinan nuestro modo de actuar (lo vemos en el bucle, a través de las decisiones)
  • Determinan nuestra forma de interpretar el mundo real.

El segundo punto indica que los modelos mentales son la lente con la que miramos y representamos la realidad. Filtran y muchas veces distorsionan la información que percibimos, es decir, filtran y distorsionan el feedback de información de nuestro diagrama causal de la figura 2. Solo vemos lo que queremos ver, ignorando el resto. No solo eso, como afirma James Taylor (“Holistic Detection and Business Intelligence”), “las personas que toman las decisiones deciden qué respuesta quieren y usan sus herramientas de Business Intelligence para justificar su decisión. Usan los análisis para generar varios hechos (facts) que justifiquen su decisión previa”. En otras palabras, habitualmente seleccionan solo aquella información que actúa para reforzar las “creencias” que constituyen su modelo mental. Cuando esto ocurre, toda la inversión en BI solo sirve para justificar la misma decisión que se tomaría sin BI.

Esta influencia de los modelos mentales en nuestra percepción del mundo real completa nuestro diagrama causal de la forma que muestra la Figura 3, que representa el proceso de aprendizaje de doble bucle.

Figura 3

El hecho de que haya un doble bucle hace mucho más compleja la evolución de este sistema comparado con los de la figura 1 y 2. No vamos a entrar en esta discusión, pero mientras los dos primeros, de bucle simple, tienden a llevar al sistema a una situación estable, no podemos hacer la misma afirmación en el de la Figura 3, su dinámica es más compleja.

Nos podemos preguntar qué pasa si nuestro modelo mental deja de tener validez, si de pronto por cualquier circunstancia nos quedamos huérfanos de modelo mental. En primer lugar, sin lugar a duda nos sentiremos perdidos hasta que encontremos uno nuevo, los modelos mentales funcionalmente determinan nuestro modo de actuar como ya se ha dicho. Pero inmediatamente empezaremos a reinterpretar la realidad y se iniciará un proceso de aprendizaje de doble bucle hasta construir un nuevo modelo. La crisis actual nos ofrece un ejemplo claro, crisis y cambios profundos tienden a aniquilar modelos. No podía haberlo expresado mejor Alan Greespan, anterior presidente de la Reserva Federal, admitió encontrarse en un estado de “conmocionada incredulidad, debido a que todo el edificio intelectual se ha derrumbado”, (Paul Krugman en el El País, “¿Cómo pudieron equivocarse tanto los economistas?”, 2009).

De la discusión anterior se pueden extraer varios corolarios prácticos respecto a la toma de decisiones en general y a Business Intelligence en particular. No se van a abordar todos aquí y pueden ser condimento para futuros artículos del canal. Nos centramos en los objetivos marcados en este artículo, responder a una serie preguntas e identificar herramientas que nos permiten mejorar y hacer más sencilla la toma de decisiones.

En la tercera parte responderemos algunas de estas cuestiones.

Parte 1.

Parte 3.

SOURCE: Los hombres que no amaban a las decisiones, Parte 2

  • Carlos LuisCarlos Luis

    Carlos Luis es Director General de Ibertia, compañía de consultoría organizacional y tecnológica especializada en Inteligencia de Negocios y Systems-Thinking. Acumula una experiencia de más de 15 años como consultor en BI, Data Warehousing, y Systems-Thinking, cubriendo diferentes sectores de la industria  y muy diversos entornos tecnológicos,  y liderando proyectos de ámbito nacional e Internacional. Es un experto en metodologías para el desarrollo de oportunidades de negocio sobre BI, un prestigioso formador y colaborador de distintos medios de comunicación enfocados a BI, liderando el lanzamiento de la revista “Gestión del Rendimiento”. Puedes contactar con Carlos en cluisg@ibertia.es.

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