Según una encuesta realizada por Gartner el 65% de los CIOs afirma que las decisiones que toman hoy en día son más complejas que las que tomaban hace 2 años, y el 53% cree que tiene una mayor presión por explicar y justificar las decisiones tomadas.
Esto refleja la notable necesidad de cambiar el proceso de toma de decisiones de negocio, sobre todo en el escenario de alta incertidumbre y cambios continuos en el que nos encontramos.
Empresas líderes ya están combinando lo mejor de las capacidades humanas en toma de decisiones con el poder de los datos, la analítica y la inteligencia artificial, para crear oportunidades de negocio y mitigar los riesgos. La calidad de las decisiones que toman estas organizaciones impulsadas por los datos les está dando una ventaja competitiva, consiguiendo decisiones mucho más eficientes que otras compañías competidoras. Veamos entonces qué características debe tener una buena toma de decisiones.
Características de una buena toma de decisiones
Las decisiones deben estar conectadas, tener relevancia en el contexto actual, ser continuas y adaptarse rápidamente a los cambios, ser flexibles y reutilizables, y deben optimizarse y automatizarse si se quieren tomar mejores decisiones de negocio.
- Decisiones conectadas. Las decisiones afectan a diferentes actores y áreas de una compañía o ecosistema, por lo que deben estar conectadas, tenerse en cuenta a distintos niveles y horizontes, y ser auditables y accesibles para todos.
- Decisiones contextuales. Las decisiones deben evaluarse de forma contextual, más allá del ámbito del evento, combinando fuentes de datos internas y externas para obtener un conocimiento de la situación más completo.
- Decisiones continuas y de rápida adaptación a los cambios. La toma de decisiones es un proceso continuo que debe ir mejorando y adaptándose al cambio. Por eso resultan de gran utilidad la modelización de decisiones y la planificación de escenarios.
- Decisiones optimizadas y automatizadas. Automatizar las decisiones creando una sinergia entre la inteligencia humana y la artificial, permite contar con una toma de decisiones precisa y óptima a pesar de su complejidad.
- Decisiones flexibles y reutilizables. También hay que construir servicios de decisión que no se ciñan a una toma de decisiones predefinida y estática. Deben ser flexibles y poder reutilizarse en diferentes procesos, áreas y puntos de decisión.
¿Las decisiones de tu compañía no siguen todos los puntos de esta lista? Entonces se necesita redefinir el proceso de toma de decisiones operacionales de la compañía. Veamos ahora qué pueden hacer los responsables de toma de decisiones para mejorar en este ámbito.
Acciones clave para los responsables que desean mejorar la toma de decisiones
Para mejorar el proceso, los responsables de toma de decisiones deben:
- Identificar qué proceso de toma de decisiones hay que rediseñar y por qué.
- Priorizar las decisiones, los análisis y los datos.
- Identificar el grado de aplicación de analítica avanzada e IA que será necesario, y las nuevas habilidades, hábitos y competencias que implica.
- Implantar el nuevo modelo de toma de decisiones.
- Analizar resultados y utilizar modelos de ML para mejorar el proceso de manera iterativa.
En este momento es importante incidir en el punto número 3, y explicar los diferentes niveles de aplicación de analítica avanzada en la toma de decisiones de negocio:
Apoyo a la decisión (+ Humano – maquina)
Humano: Decisión tomada por humanos basada en principios, ética, experiencia, prejuicios, lógica, razonamiento, emoción, habilidades y estilo.
Maquina: Las máquinas proporcionan visualizaciones, exploración, alertas y otro apoyo a los responsables humanos de la toma de decisiones.
Optimización de la decisión (Humano/maquina)
Humano: Existen múltiples formas de optimización. La máquina sugiere; el ser humano decide. El humano sugiere; la máquina decide. El ser humano y la máquina deciden juntos. Cada tienen su propia dinámica.
Maquina: Las máquinas utilizan la IA para generar recomendaciones, y pueden proporcionar de diagnóstico para la validación y validación y exploración humanas.
Automatización de las decisiones (-Humano + maquina)
Humano: Revisa y realiza un seguimiento de las decisiones tomadas.
Maquina: Toma de decisiones autónomas utilizando predicciones, previsiones, simulaciones, reglas, optimización u otro tipo de IA.
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Según Gartner, en 2023 más del 33% de las grandes organizaciones tendrá analistas que practicarán la inteligencia de decisiones (incluyendo el modelado de decisiones). Comienza ya a estudiar tus opciones y preparar tu compañía para adaptarse a los nuevos modelos de negocio y cambios de mercado de la manera más ágil posible.
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