Tres formas de crear un equipo basado en datos
Resumen.
A medida que la organización carga su capacidad de recopilar más y más datos, lo que más importa es contar con personas que puedan hacer las preguntas correctas sobre los datos. Aunque las personas difieren en su predisposición general al pensamiento crítico, puedes ayudarlas a desarrollar cualquier potencial que tengan si implementas los incentivos adecuados, les das a las personas comentarios precisos y estableces una cultura de aprendizaje informal y no jerárquica en la que las personas puedan compartir puntos de vista y ideas. Por ejemplo, en AirBnB, los empleados publican los problemas en un repositorio interno de conocimientos que permite a otras personas dar respuestas o soluciones. También existen cualidades psicológicas que determinan si los individuos aprenderán a pensar de manera más empírica y cuantitativa. No importa cuán inteligente sea su intervención de aprendizaje y cuán bien diseñado y ejecutado esté su programa de formación, será más eficaz si los destinatarios son generalmente brillantes, curiosos y trabajadores; de hecho, el perfil de su equipo será el factor determinante más importante del éxito de su intervención.
Es sin duda una señal de progreso que una proporción significativa de organizaciones y directivos hoy en día parezca sentirse culpable cuando admiten que están tomando grandes decisiones de gestión de forma intuitiva y no basada en evidencia. De hecho, ser basado en datos se ha unido a las filas de «innovador», «diverso» y «socialmente responsable» como una de las características más loables de la cultura organizacional, al menos si nos pasamos por los sitios web de las empresas.
Aunque sentir la presión de demostrar que los hechos objetivos —en lugar de las preferencias subjetivas— subyacen a las decisiones clave de los gerentes es, sin duda, un gran paso para convertirse en una organización basada en datos, es un objetivo ambicioso para cualquier empresa, que requiere un gran transformación cultural, que deberá trascender los deseos de los líderes superiores para crear cambios reales en la forma en que las personas piensan, sienten y actúan en todos los niveles de la organización. Y, al igual que con cualquier transformación cultural, los gestores son agente crítico de cambio. Estas son tres recomendaciones clave para la gestión del talento que deberían ayudar a tu equipo a basarse más en los datos:
1. Promover 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 equipos y organizaciones. A medida que la organización carga su capacidad de recopilar cada vez 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 a los datos. De hecho, como argumentan 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 de ella. 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 comienza contigo.
Esto significa cuestionar tus propios prejuicios, desconfiar de tu intuición y mostrar un buen grado de escepticismo cuando se te presentan ideas y sugerencias de otros, en particular de tu equipo. Igualmente importante, no recompense a otros por proponer ideas intuitivas o ideas que se sienten intuitivamente correctas. En su lugar, 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 al pensamiento crítico, puedes ayudarlas a desarrollar cualquier potencial que tengan si implementas los incentivos adecuados, les das a las personas comentarios precisos y estableces una cultura de aprendizaje informal y no jerárquica en la que las personas puedan compartir puntos de vista y ideas. Por ejemplo, en AirBNb, los empleados publican los problemas en un repositorio de conocimientos interno que permite a otras personas dar respuestas o soluciones. Este simple intento de hacer crowdsourcing de conocimientos elevará las capacidades de resolución de problemas de su equipo al aprovechar su inteligencia colectiva.
2. Invierte en formación: Con demasiada frecuencia, hay un desajuste entre las cosas que los gerentes y las organizaciones dicen valorar (por ejemplo, innovación, habilidades sociales, talento de liderazgo y toma de decisiones basada en datos) y los recursos que dedican a hacer posible esas cosas. Las implicaciones son obvias: si quieres que tu equipo adopte, o al menos se mantenga al día, con la revolución actual de los datos y que aborde el trabajo de una manera más basada en la evidencia, tendrás que capacitarlos. Esto no significa convertir a todos 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, incluidas las ligas Ivy, ofrecen servicios gratuitos en línea. cursos sobre IA, visualización de datos, y ciencia de datos, y corporaciones líderes en este ámbito, como Google, ofrecen una amplia gama de recursos gratuitos y cursos en línea sobre IA, análisis y big data. Por lo tanto, la inversión principal no es dinero, sino tiempo. Y, por supuesto, hay que incentivar a la gente para que aproveche este tiempo.
Meta-analítica estudios sugieren que se puede esperar que las intervenciones de formación bien diseñadas aumenten los resultados del aprendizaje formal en un 0,60% de una desviación estándar, lo que implica que el individuo promedio del grupo de formación terminará superando al 73% de las personas en un sin formación grupo. Dicho esto, el potencial de las personas limita cuánto se beneficiarán de una intervención de formación. De hecho, un completo metaanálisis 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 medibles) ante la formación se llevó a cabo. En otras palabras, la mayor parte de las ganancias de experiencia o conocimiento relacionadas con la formación pueden predecirse por el potencial inicial de las personas, lo que hace que una buena contratación sea más importante que una buena formación (véase el siguiente punto).
3. Contrata a las personas adecuadas: Cuando se trata de la formación de habilidades de razonamiento cuantitativas, basadas en datos o basadas en hechos, existen pruebas bien establecidas de las competencias que predicen la probabilidad de que las personas aprendan y demuestren estas habilidades. En primer lugar, esto depende de su nivel de inteligencia general o capacidad cognitiva, que es el mejor predictor 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 concretamente, las personas con mayor cuantitativo o habilidad numérica levels (un subconjunto de inteligencia general) le resultará mucho más fácil aprender cualquier formación relacionada con el análisis de datos. Independientemente de la experiencia o la base de conocimientos que ya tengan, aprenderán más rápido y mejor.
Esto puede parecer obvio, pero la implicación práctica es que si quieres que tu equipo tenga habilidades cuantitativas, lo mejor es evitar contratar a personas con niveles inferiores de capacidad de razonamiento numérico. Y, sin embargo, también hay otras cualidades psicológicas que determinan si los individuos aprenderán a pensar de manera más empírica y cuantitativa: estar en lo alto de Apertura a la experiencia, curiosidad y aprendizabilidad mejorará la buena disposición aprender y pensar de manera más racional, al igual que su nivel general de motivación y escrupulosidad. Por lo tanto, no importa cuán inteligente sea su intervención de aprendizaje y cuán bien diseñado y ejecutado esté su programa, será más eficaz si los destinatarios son generalmente brillantes, curiosos y trabajadores; de hecho, el perfil de su equipo será el factor determinante más importante del éxito de su intervención.
— Escrito por Tomas Chamorro-Premuzic
