Tres formas de crear un equipo basado en los datos

Inti St Clair/Getty Images

No cabe duda de que es una señal de progreso que una proporción significativa de las organizaciones y los directivos actuales parezcan sentirse culpables cuando admiten que toman las grandes decisiones de gestión de forma intuitiva y no basada en las pruebas. De hecho, siendo basado en datos se ha sumado a las filas de «innovador», «diverso» y «socialmente responsable» como una de las características más loables de la cultura organizacional, al menos si nos guiamos por los sitios web de las empresas.

Aunque sentir la presión por demostrar que los hechos objetivos —en lugar de las preferencias subjetivas— subyacen a las decisiones clave de los directivos es sin duda un paso importante para convertirse realmente en una organización basada en los datos, es un objetivo ambicioso para cualquier empresa, que requiere un gran transformación cultural, que tendrá que trascender los deseos de los altos directivos para crear cambios reales en la forma en que las personas piensan, sienten y actúan en todos los niveles de la organización. Y, como ocurre con cualquier transformación cultural, los directivos son un agente crítico del cambio. Estas son tres recomendaciones clave de gestión del talento que deberían ayudar a su equipo a centrarse más en los datos:

1. Fomentar el pensamiento crítico: Si bien gran parte de los debates actuales en torno a los datos se centran en el papel de la tecnología y la IA, en realidad es el lado humano de la ecuación que seguirá siendo el mayor diferenciador para los equipos y las organizaciones. A medida que la organización acelera su capacidad de recopilar más y más datos (y no se trata tanto del tamaño sino de la calidad), lo que más importa es contar con personas que puedan hacer las preguntas correctas sobre los datos. De hecho, como sostienen Ajay Agrawal y sus colegas en su reciente libro, la inteligencia artificial (IA) permitirá una predicción más barata, lo que explica por qué hay tanta demanda. Pero la curiosidad humana y el pensamiento crítico son necesarios para identificar los principales problemas que la IA y los datos pueden ayudar a resolver, y este proceso empieza con usted.

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Esto significa cuestionar sus propios prejuicios, desconfiar de su intuición y mostrar un buen grado de escepticismo cuando se le presentan ideas y sugerencias de otras personas, en particular de su equipo. Es igualmente importante no recompensar a los demás por tener ideas intuitivas o ideas que parezcan intuitivamente correctas. En cambio, celebre el pensamiento crítico, la curiosidad y el deseo más profundo de cuestionar las cosas_._ Por ejemplo, Amazon fomenta los desacuerdos para evitar el pensamiento grupal y aprovechar los beneficios de la diversidad cognitiva.

Aunque las personas difieren en su predisposición general hacia el pensamiento crítico, puede ayudarlas a desarrollar cualquier potencial que tengan si pone los incentivos adecuados, da a las personas comentarios precisos y establece una cultura de aprendizaje informal y no jerárquica en la que las personas puedan compartir puntos de vista e ideas. Por ejemplo, en AirBnB , los empleados publican los problemas en un depósito de conocimientos interno que permite a otras personas dar respuestas o soluciones. Este simple intento de obtener conocimientos de forma colectiva aumentará la capacidad de resolución de problemas de su equipo al aprovechar su inteligencia colectiva.

2. Invierta en formación: Con demasiada frecuencia, hay un desajuste entre las cosas que los gerentes y las organizaciones dicen que valoran (por ejemplo, la innovación, las habilidades sociales, el talento de liderazgo y la toma de decisiones basada en los datos) y los recursos que dedican a hacer posible esas cosas. Las implicaciones son obvias: si quiere que su equipo adopte o, al menos, se mantenga al día con la actual revolución de los datos y aborde el trabajo de una manera más basada en la evidencia, tendrá que capacitarlos. Esto no significa convertir a todo el mundo en un científico de datos, pero aprovechando el vasto universo de recursos virtuales que existen dentro y fuera de las organizaciones. Por ejemplo, muchas de las mejores universidades, incluida la Ivy League, ofrecen Internet gratis cursos sobre IA, visualización de datos, y ciencia de datos, y las principales empresas de este ámbito, como Google, ofrecen una amplia gama de recursos y cursos en línea gratuitos sobre IA, análisis y macrodatos. Por lo tanto, la inversión principal no es el dinero, sino hora. Y, por supuesto, tiene que incentivar a la gente a aprovechar este tiempo.

Metaanalítico estudia sugieren que cabe esperar que las intervenciones de formación bien diseñadas aumenten los resultados del aprendizaje formal en un 0,60 de la desviación estándar, lo que implica que la persona promedio del grupo de entrenamiento acabará superando al 73% de las personas de un sin entrenamiento grupo. Dicho esto, el potencial de las personas limita lo mucho que se beneficiarán de una intervención de entrenamiento. De hecho, un completo metanálisis muestra que para la mayoría de los trabajos y tareas relacionadas con el trabajo, la práctica deliberada representa solo el 1% de la variabilidad del rendimiento, y el 99% restante depende de las cualidades individuales presentes (y mensurables) antes la formación tuvo lugar. En otras palabras, la mayoría de los avances en experiencia o conocimiento relacionados con la formación pueden predecirse en función del potencial inicial de las personas, lo que hace que una buena contratación tenga más consecuencias que una buena formación (consulte el siguiente punto).

3. Contrate a las personas adecuadas: En lo que respecta al entrenamiento de habilidades de razonamiento cuantitativas, basadas en datos o basadas en hechos, hay pruebas bien establecidas de las competencias que predicen la probabilidad de las personas de aprender y demostrar estas habilidades. En primer lugar, esto depende de su nivel de inteligencia general o la capacidad cognitiva, que es el mejor indicador de la capacidad de una persona para resolver problemas de razonamiento bien definidos y adquirir conocimientos formales en cualquier área de competencia. Piense en ello como una medida general de la potencia mental o la velocidad de procesamiento cognitivo. Más específicamente, las personas con más cuantitativo o habilidad numérica a los niveles (un subconjunto de la inteligencia general) les resultará mucho más fácil seguir cualquier formación relacionada con el análisis de datos. Independientemente de la experiencia o la base de conocimientos que ya tengan, aprenderán mejor y más rápido.

Puede parecer obvio, pero la implicación práctica es que si quiere que su equipo tenga habilidades cuantitativas, lo mejor que puede hacer es evitar contratar a personas con niveles más bajos de capacidad de razonamiento numérico. Sin embargo, también hay otras cualidades psicológicas que determinan si las personas aprenderán a pensar de forma más empírica y cuantitativa: estar drogadas con Apertura a la experiencia, curiosidad y capacidad de aprendizaje mejorará la de la gente voluntad para aprender y pensar de manera más racional, al igual que su nivel general de motivación y escrupulosidad. Por lo tanto, no importa lo inteligente que sea su intervención de aprendizaje y lo bien diseñado y ejecutado que esté su programa, será más eficaz si los destinatarios son generalmente inteligentes, curiosos y trabajadores; de hecho, el perfil de su equipo será el principal determinante del éxito de su intervención.