La necesidad de combinar el pensamiento analítico e intuitivo

Martín Merino Eiró    13 septiembre, 2021

En mi último día de COU -entonces se llamaba “Curso de Orientación Universitaria”-, antes de entrar en la universidad, el profesor de matemáticas nos preguntó si creíamos que podíamos fiarnos de la intuición a la hora de tomar decisiones. Y, para comprobarlo, nos propuso el siguiente problema: 

Imaginad que enrolláis una cuerda alrededor de la Tierra por su ecuador. Supongamos que es perfectamente esférica y mide aproximadamente 40.000 km. Si cortamos la cuerda, le añadimos un metro más y la recolocamos para que esté a una altura uniforme alrededor de la Tierra, ¿cuánto se levantará de la superficie?, ¿seremos capaces de meter un folio a través de ese espacio, una mano o un gato?

En aquel momento pensé, como la mayoría, que añadir un metro de cuerda a 40.000 km era algo insignificante y que apenas podría meter un dedo por el espacio que dejaría la cuerda sobre la superficie. Pero cuando hicimos el cálculo matemáticamente la realidad es que la distancia entre la cuerda y la superficie permite meter el puño y hasta pasaría un gato. Para comprobarlo solo tenéis que hallar la diferencia entre el radio de la Tierra con una circunferencia de 40.000 km y el nuevo radio cuando se le añade un metro. La cuerda se separa unos 16 cm de la Tierra al añadir un metro a los 40.000 km.

Este problema demuestra que usar siempre la intuición puede llevarnos a tomar decisiones equivocadas. Y digo siempre porque tampoco se trata de eliminarla de nuestro proceso de pensamiento. El pensamiento intuitivo, que incluye las emociones y la creatividad, es más rápido y automático. Pero, aunque la experiencia nos puede ayudar con la intuición, siempre debería estar acompañada de la racionalidad que aportan los datos y las matemáticas, del pensamiento analítico.

¿Por qué la intuición falla con el problema de la Tierra? La respuesta es que nuestro cerebro no está diseñado para pensar en grandes cifras, sino en los que maneja en su experiencia diaria, y nuestras neuronas están orientadas a reconocer formas más que símbolos, no hemos nacido con esa capacidad. 

Darwinismo digital: organizaciones data driven

Pero en la sociedad de la información, en el ámbito empresarial es necesario tomar decisiones basadas en grandes números en el menor tiempo posible y conocer su impacto sobre los clientes y el negocio. Es preciso combinar el pensamiento analítico e intuitivo. Y a ello nos ayuda Big Data Analytics. 

Se trata de una tecnología basada en software que permite recolectar y analizar gran cantidad de datos, organizarlos e interpretarlos para transformarlos en información útil para tomar decisiones. La combinación de big data con la inteligencia artificial permite identificar patrones, extraer nuevos conocimientos y conclusiones y agilizar la toma de decisiones. 

Si Coca-Cola hubiera dispuesto de esta tecnología a finales de los años 80 probablemente no habría cometido uno de los mayores errores de su historia. Cambió el sabor original de su refresco para hacerlo más dulce que el de su competidor, Pepsi. Pero en la creación de New Coke no tuvo en cuenta la vinculación emocional de sus clientes y el resultado provocó grandes críticas y pérdidas de 82 millones de dólares. Apenas dos meses y medio después, la compañía admitió su error y relanzó la Coca-Cola original.

Casos de uso de Big Data Analytics

La capacidad de computación actual, el uso de dispositivos móviles, IoT, las redes sociales… hacen que cada vez dispongamos de más datos y se disparen los casos de uso: movilidad, audiencias, estrategias de expansión, objetivos de negocio, experiencia de cliente, optimización de procesos, etc. Podemos ver algunos de ellos en la web de Telefónica Tech. Con esta tecnología, por ejemplo, Fundación Telefónica creó un mapa de empleabilidad en España con conclusiones muy interesantes. Algunas de ellas pueden parecer contraintuitivas, como que en Jaén y Huelva hay una gran demanda de profesionales de la salud, que Cáceres precisa más directores que trabajadores de ocupaciones elementales o que las habilidades digitales más demandadas en Madrid son Java y cloud computing.

En definitiva, en los tiempos que corren es imposible tener todas las respuestas. Lo importante es hacerse las preguntas adecuadas. Y, a partir de ahí, identificar qué fuentes de datos son necesarias, descubrir los casos de uso que respondan a esas preguntas de negocio y utilizar los datos precisos para extraer información valiosa para la toma de decisiones.

Las compañías que sobrevivan y crezcan serán data driven. La tecnología está. El reto, una vez más, es la transformación de las personas y su mentalidad -recordemos el problema de la Tierra y la cuerda-, pero la analítica de datos va camino de convertirse en una competencia transversal.

Imagen: Cmglee

Comentarios

  1. Un buen artículo, aportando ejemplos de utilidad del Big Data en las empresas. También comentar que no hacía falta ni Big Data, ni inteligencia artificial para haber evitado el fracaso en Coca Cola. Es un caso bastante estudiado. Simplemente se hizo una mala interpretación de los datos. Los datos estaban incompletos, eran datos inexactos. No tenían en cuenta cómo se sentirían los clientes al ver que la Nueva Coca-Cola sustituía a la clásica.

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