Gestionar lo intangible

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Los altos niveles de volatilidad y complejidad que caracterizan la toma de decisiones en la actualidad están poniendo en evidencia la necesidad de herramientas de orientación y ayuda. Igual que en la navegación o la industria aerospacial está perfectamente asimilado el hecho de contar con ayudas técnicas altamente sofisticadas, en el ámbito de la gestión estratégica esta tendencia se está consolidando como una apuesta ganadora.

En los foros más reputados de Inteligencia de Negocio se apunta a la analítica predictiva como el «next big thing» en la gestión de la empresa.

http://www.inc.com/mick-hollison/love-or-hate-it-why-predictive-analytics-is-the-next-big-thing.html

Términos como Big Data analytics están ya en la mente de los ejecutivos y paulatinamente se van incorporando en la práctica de las empresas. Este campo ha tenido un enorme desarrollo derivado del análisis estadístico y econométrico con resultados contrastados en dichas áreas.

Si bien estos modelos deterministas son my eficaces a la hora de predecir correlaciones entre factores directamente relacionados como precio y ventas, sin embargo no contemplan fenómenos complejos no-lineales como por ejemplo la reputación de marca y tampoco son capaces de predecir fenómenos emergentes. La crítica que se puede hacer a los mismos es su carácter colineal (una variable independiente provoca cambios en una variable dependiente) cuando en la práctica sabemos que la realidad es infinitamente más compleja. Asuntos como la reputación de marca son el resultado de multitud de variables que interactúan entre sí.

A la hora de predecir la evolución de variables de tipo intangible la dificultad proviene de la falta de métricas comunes para cuantificar dichas variables. La solución para estos casos son los modelos de sistemas complejos en los cuales las variables se relacionan de una forma orgánica y no lineal y en los cuales tienen cabida datos híbridos que van desde datos discretos a continuos. En este tipo de modelos no se persigue dar con la cifra exacta, sino que lo importante son las tendencias que muestran la evolución de sus variables a lo largo del tiempo y como resultado de la acción conjunta de todo el sistema.

Otra dificultad añadida es el hecho de la falta de información sobre estas cuestiones más cercanas al ámbito de las percepciones humanas. La realidad es que las empresas suelen contar con este tipo de información en forma de encuestas, estudios cualitativos, índices de satisfacción de consumidor, etc. Sucede que esta información facilitada por los institutos de investigación es una mera relación descriptiva de la realidad, pero no explica el porqué de tales estados y evoluciones de tendencias.

Mediante técnicas de modelado basadas en dinámica de sistemas complejos es posible resolver problemas de índole intangible; es más, en este tipo de problemática es donde estas técnicas brillan con luz propia. La primera necesidad que se plantea para poder construir modelos sobre intangibles es que dado que estamos en el terreno de las percepciones y estas son un rasgo humano que se expresa mediante otra cualidad humana como es el lenguaje, entonces el modo de capturar los datos necesarios para su computación posterior ha de ser necesariamente a través del lenguaje humano. Aquí es donde la lógica difusa (Fuzzy Logic) como rama de la matemática que es capaz de operar con percepciones y con un alto grado de tolerancia ante lo impreciso entra en juego. Mediante categorías lingüísticas comparativas (pésimo-óptimo, favorable-desfavorable, etc) podemos introducir en el modelo variables y aspectos que hasta ahora se dejaban fuera por imposibilidad de tratarlos pero que no por ello dejaban de existir e influir en la realidad de una forma decisiva en multitud de ocasiones, como es el caso de todo lo relativo a la reputación corporativa.

Las técnicas de captura de datos desestructurados y de naturaleza intangible representan el futuro inmediato en la gestión de problemas complejos que atañen a las percepciones humanas. La empresa IBM destaca por una línea de investigación en este terreno con su proyecto Watson http://es.wikipedia.org/wiki/Watson_(inteligencia_artificial). Las nuevas herramientas de orientación y ayuda a la toma de decisión en el campo de los intangibles cuentan con este tipo de capacidades orientadas a la comprensión y resolución de problemas complejos de carácter abstracto y subjetivo. La belleza de estos modelos es que no invalidan en conocimiento humano, sino que por el contrario, amplifican nuestras capacidades de entendimiento y análisis a partir de la experiencia, la intuición y el conocimiento experto de las personas encargadas del modelado y la interpretación de los datos. Estas nuevas tecnologías no llegan para sustituir al gestor, sino existen para aportarle una visión holística de los problemas y las claves necesarias para la mejor resolución de los mismos basándose en el talento humano.

About Valentín Iglesias

Consultor de marca, diseñador y guitarrista de jazz.

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