Los ejecutivos se encuentran bajo una presión constante para tomar decisiones rápidas y, sobre todo, correctas. Estando rodeados de miles de estímulos, ¿en qué se basan esas elecciones? Hoy, la experiencia por sí sola no es suficiente ya que el verdadero liderazgo exige basarse en evidencia, lo cual se lee a través de números.
Las empresas se acostumbraron a fundamentar sus decisiones en los datos. El 92% de los responsables de la toma de decisiones de TI y análisis dicen que se necesitan datos fiables más que nunca, según Salesforce.
De esta manera obtienen mejores resultados y construyen una ventaja competitiva sostenible. Estas organizaciones muestran una mayor capacidad para atraer y retener talento, reaccionan con agilidad a los cambios del mercado y pueden anticipar riesgos antes de que estos se materialicen.
Hoy en día, las organizaciones, sobre todo las más grandes, cuentan con muchos datos y todos se encuentran digitalizados. La Big Data hace referencia al manejo de volúmenes masivos de datos —estructurados y no estructurados— que, bien procesados y analizados, permiten detectar patrones, anticipar tendencias y tomar decisiones más informadas.
En el ámbito de Recursos Humanos, por ejemplo, el análisis adecuado de datos permite anticipar la rotación de talento clave, optimizar la estructura de los equipos en función del rendimiento real y tomar decisiones sobre promociones o cambios organizacionales basados en KPIs concretos.
- De hecho, el mercado de Big Data and Business Analytics fue valorado en US$ 245.900 millones en 2023 y se prevé que registrará una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 15% de 2024 a 2032, según Global Market Insights.
Muchas compañías invierten en dashboards, reportes y herramientas tecnológicas, pero el valor no reside en el dato en sí, sino en su correcta interpretación para que un ejecutivo pueda tomar las decisiones de manera acertada. Allí cobran protagonismo los equipos de análisis: profesionales que no solo entienden los datos, sino que pueden contextualizarlos dentro del negocio. El objetivo es formar equipos híbridos, que combinen conocimiento técnico con visión estratégica. El ejecutivo, en este escenario, debe actuar como un facilitador: alguien que promueva una cultura donde el dato se utilice de forma activa, transversal y transparente, y no quede oculto o en desuso.
Por eso, también es importante contar con un líder en esta área, como el Chief Data Officer (CDO), que es responsable de la estrategia y análisis de datos en la organización, asegurando que los datos sean utilizados estratégicamente para generar valor empresarial. Con el avance de tecnologías como la inteligencia artificial, el machine learning y el Big Data, el CDO puede prever tendencias futuras, y permitir que los datos impulsen decisiones clave en tiempo real.
Un informe de McKinsey subraya un aumento en los esfuerzos de mitigación de riesgos cuando se trata de sistemas de IA generativa, particularmente en el área de imprecisión. Para mitigar los sesgos y errores en la IA, los ejecutivos deben implementar diversas estrategias:
● Desarrollar y aplicar políticas y protocolos específicos para limitar el riesgo de parcialidad en el Big Data que alimenta los sistemas de IA y machine learning.
● Crear un marco que considere el costo de las decisiones "erróneas". Las decisiones deben clasificarse según su nivel de daño y valor financiero para el cliente.
● Enfatizar la transparencia y la trazabilidad. Es fundamental poder observar las decisiones automáticas que toman los sistemas de IA y machine learning. Estos sistemas deben ser asistidos por el asesoramiento humano, y las empresas deben ser transparentes con los clientes, explicando las razones detrás de las decisiones tomadas (por ejemplo, por qué se denegó un préstamo).
Los líderes ahora se destacan por su experiencia o habilidades personales y por su capacidad para interpretar datos con criterio humano, tomar decisiones rápidas y alineadas con la realidad del negocio.
En un ecosistema empresarial donde el CDO es un perfil de alta demanda debido al creciente valor de los datos, a pesar de la escasez de talento con habilidades técnicas y estratégicas adecuadas, la inversión en un liderazgo data-driven es indispensable.
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