Tres leyes de la física para transformar digitalmente tu negocio eliminando la incertidumbre

No es ningún secreto que se aprenda solamente en una escuela de negocios: las empresas que toman decisiones correctas, de forma rápida y consistente son las que lideran el mercado. Y si esas decisiones tienen que ver con la experiencia de uso, además, mejoran la satisfacción de sus clientes, aumentan la retención e incrementan su cuota el mercado.

Pero, ¿cómo tomar decisiones más inteligentes de forma rápida? Eliminando la incertidumbre.

Es cierto que no es sencillo, que supone un esfuerzo y que es necesario contar con recursos que se puedan invertir en innovación para reforzar a los profesionales, mejorar los procesos e innovar con tecnología. Pero es posible. Lo más importante siempre es invertir en las personas, ya que son las que pueden aportar las habilidades y el acervo necesarios para garantizar decisiones inteligentes, especialmente basadas en el diseño y el desarrollo de la experiencia de los clientes. Por su parte, los procesos son los que ayudan a gestionar todas las actividades interrelacionadas, tales como la admisión, el onboarding, el análisis de fraude y riesgo, aprobaciones y denegaciones, siguientes decisiones… Finalmente, la tecnología aporta velocidad, precisión y capacidades de analítica necesarias precisamente para eliminar la incertidumbre.

En cualquier caso, incluso contando con los mejores profesionales, los procesos más adecuados y la tecnología más innovadora, cualquier decisión supone, además de la necesidad de una información sobre la que basarla, una elección, un riesgo y una pérdida. Y, en muchas ocasiones, una vez tomada la decisión comienzan las dudas: ¿contábamos con toda la información necesaria? ¿Eran datos precisos? ¿Se nos olvidó calcular alguna consecuencia ¿Serán los resultados iguales a las previsiones?

Por todo ello, es imprescindible eliminar la incertidumbre en el proceso de toma de decisiones. Es algo que está más que demostrado en el método científico y que se puede aplicar también en el ámbito financiero.

El efecto multiplicador de la fuerza y la gestión de datos

“Dame un punto de apoyo y moveré el mundo”, afirmó Arquímedes para explicar cómo funciona una palanca.

Cuando se aplica una fuerza sobre uno de los bordes de la palanca (fuerza de entrada), la masa colocada en el borde contrario se desplaza hacia arriba (fuerza de salida). Y cuanto más grande sea la palanca, mayor será el resultado mecánico y más sencillo será elevar cargas más pesadas.

En el mundo digital, y 2.000 años después, se puede aplicar esta misma ley de la física para tomar decisiones seguras. Cuando se añaden aplicaciones, los datos incrementan la palanca digital y cuando a la palanca se le añaden IA, capacidades de analítica, simulación y optimización, la fuerza es aún mayor, por lo que los resultados son mejores. Por ejemplo, con las fuerzas adecuadas, las empresas pueden crear experiencias de usuario completas y mantener una estrategia personalizada y con una propuesta de acciones que mejore las estrategias de venta cruzada aumentando la escala y la eficiencia.

Predicciones personalizadas

Durante siglos, muchos astrónomos han intentado encontrar un sentido a la órbita de Mercurio, ya que, al contrario que el resto de los planetas del Sistema Solar, parecía tener un comportamiento aleatorio. La Teoría de la Relatividad de Einstein explica que la órbita de este planeta viene causada por una curvatura muy sutil del espacio-tiempo, debido a su cercanía con el sol y la influencia gravitacional que produce la estrella.

Aunque la teoría de Einstein no se pudo confirmar hasta décadas más tarde, resultó ser cierta, tanto para explicar el movimiento de Mercurio como otros fenómenos tales como los agujeros negros, la expansión del Universo o las diferentes velocidades a las que funcionan los relojes en campos gravitacionales.

Pues el comportamiento de los clientes se puede comparar, en muchas ocasiones, a la órbita de Mercurio. A pesar de realizar complejos cálculos para anticipar las necesidades futuras, sigue siendo una ciencia inexacta. Y en la mayoría de los casos, las empresas, en realidad, tienen toda la información necesaria para tomar las decisiones óptimas, pero las piezas están tan alejadas unas de otras que parecen un puzle sin montar.

Utilizando IA, ML, analítica, simulación y optimización en los puntos de recogida de datos relacionados con el cliente, las empresas pueden llegar a conseguir predicciones hiperprecisas sobre cualquier inquietud de un cliente. De esta manera, se puede llegar a comprender completamente el viaje que realiza el cliente y, así, incrementar su satisfacción, mantener su fidelidad y aumentar la cuota de mercado.

Organización de la información

Con el tiempo, el número de aplicaciones que se utiliza en una compañía provoca que los datos que se pueden analizar se incrementen. Por eso, es muy difícil, en ocasiones, organizar toda la información disponible y menos aún las relación que hay entre cada activo de datos y cómo unos afectan a otros en tiempo real.

El principio de incertidumbre de Heisenberg explica que existe un límite para la precisión entre ciertos pares de propiedades físicas (por ejemplo, entre posición o velocidad de una partícula): cuanta más precisión tengamos a la hora de medir una, menor será la precisión de la otra. Por eso, es fundamental la organización: las personas y sus circunstancias no son estáticas y la organización puede resolver la incertidumbre ofreciendo capacidades de control de la gestión de los cambios, trazabilidad, verificación, validación, auditorías, puntos de control… Todo esto ayuda a verificar la precisión antes de tomar decisiones.

De la teoría a la práctica

Para conseguir objetivos de negocio, las empresas deben contar con una arquitectura que permita la organización de las decisiones. La clave para el éxito, según mi experiencia, es maximizar el valor del dato sin perder de vista la mejora de la eficiencia, de la precisión de la consistencia y de la certidumbre.

El modelado, la gobernanza y la integridad de los datos son la base para organizar y estructurar la información. Facilitan la certidumbre en la toma de decisiones aumentando la precisión, la eficiencia y la usabilidad a la vez que favorecen la creación de patrones, de tendencias y de relaciones con las que los modelos pueden aprender.

La incertidumbre es un coste. Y la calidad del dato es esencial para tomar decisiones acertadas, pero precisamente por eso es importante entender su complejidad y sus grados de relación. Solo así se puede reducir la incertidumbre cumpliendo todos los estándares legales.