Análisis

De big data a warm data: cómo pasar de la economía industrial a la economía sensitiva

La transformación cultural se suele enfrentar como un desafío de gestión, y por lo tanto, se encara con métodos mecanicistas que se originaron en la era industrial...y es como tratar de martillar un tornillo en la madera porque lo único que tengo a mano es un martillo.

La falacia de McNamara dice lo siguiente: el primer paso es medir lo que se pueda medir fácilmente; el segundo paso es descartar lo que no se puede medir fácilmente; el tercer paso es suponer que lo que no se puede medir fácilmente realmente no es importante; y el cuarto paso es decir que lo que no se puede medir fácilmente es porque en realidad no existe.

También conocida como la falacia cuantitativa implica tomar decisiones sólo en base a observaciones cuantitativas (o métricas) ignorando todas las demás. Es bien conocida la adoración que tanto la Liga Nacional de Fútbol Americano (más conocida por su sigla inglesa NFL) como la Asociación Nacional de Básquetbol (o NBA) tiene por las estadísticas numéricas que miden absolutamente todo lo que se nos pueda ocurrir respecto de cada equipo, cada entrenador, cada jugador y cada instancia o partido de cada torneo...

Esta compulsión por lo que yo llamo el efecto big data está motorizada principalmente por una insaciable necesidad de predecir el resultado de un partido. Y opino que toda la numerología que rodea estos 2 juegos en particular (si bien no son los únicos) es un burdo intento por tratar de aproximar una ciencia mucho más compleja y hasta ahora incomprensible para nosotros, que es el comportamiento grupal (o en equipo) y el rol que tienen en su desempeño del líder dentro y fuera de la cancha, la estrategia, las sinergias (y su opuesto, los antagonistas), la redundancia y la individualidad de ciertos miembros.

Para ilustrar la relevancia de la individualidad en el desempeño grupal, a razón de la muerte de Diego Maradona, un jugador inglés rival del Mundial 86 dijo que, si Maradona hubiera sido canadiense, el campeón mundial de ese torneo habría sido Canadá.

Los seres humanos tenemos una innegable atracción por las mediciones: nos gusta medir todo. La duración del día y la noche, las estaciones, la distancia entre ciudades, el tiempo de viaje entre continentes, el peso de los minerales, la longitud de onda de la luz de las estrellas, el ritmo cardíaco de un bebé por nacer, la tasa de crecimiento de contagio del COVID-19... Y desde el Renacimiento hasta el presente, la evolución de las ciencias, las matemáticas y las prácticas de gestión empresarial han dado origen a modelos tales como el Tablero de Comando, el mapa de Indicadores Clave, la Mejora Continua, la metodología Seis Sigma, etc. Todas ellas se ocupan de medir cómo venimos, cómo estamos hoy e intentar prever cómo vamos a estar en el futuro.

El advenimiento de conceptos como Big Data y Data Lakes han fortalecido, retroalimentado y renovado nuestra pasión por los números y por nuestra voracidad por contar con "información" que surja a partir de los datos (¡las comillas son explícitas!). Y lo digo así, entre comillas, porque contar con más datos no implica tener información: para pasar del umbral de los datos a la información hace falta capacidad de interpretación. La interpretación está a su vez condicionada por nuestros prejuicios, creencias, modelos mentales y paradigmas cognitivos. Así se explica que dos políticos opositores interpreten de manera completamente opuesta un mismo dato estadístico.

En esta época de pandemia mundial, las organizaciones han concluido que el imperativo de la transformación cultural dejó de ser una meta aspiracional para convertirse en un objetivo obligado del próximo ejercicio. Y, como nos gusta medir todo, podemos llegar a caer en la tentación de querer medir: la madurez digital de la compañía, el grado de adherencia cultural de los colaboradores a los valores de la organización, la correlación entre cultura personal y cultura organizacional, el grado de cohesión de las células ágiles (para comparar las exitosas de las que no lo fueron), etc.Mi propuesta es adoptar una nueva perspectiva: el , que se nutre del big data, pero lo templa con la calidez de la dimensión humana. Es información cuantitativa más cualitativa.

Warm data

Mi propuesta es adoptar una nueva perspectiva: el Warm Data, que se nutre del big data, pero lo templa con la calidez de la dimensión humana. Es información cuantitativa más cualitativa.

¿Cómo se mide la capacidad de amague de un jugador para que otro quede solo y convierta un tanto?

¿Qué indicador refleja el mal pase forzado para que otro compañero quede bien colocado y pueda convertir?

¿Cómo se mide que un colaborador está "con todas las luces" y puede tomar el liderazgo en forma temporaria?

¿Cómo se dan cuenta los otros miembros del equipo que su compañero está "con todas las luces"?

¿Cuándo medimos ese pase largo que da origen a un pase y a otro pase que derivan en una jugada maestra?

Big data no puede responder estas preguntas.

Warm data agrega la dimensión humana a lo que big data sí puede medir. Y así, estamos más cerca de encarar la transformación cultural de la que todos estamos hablando.

¿Sabías de la existencia de esta disciplina?

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