Un proceso para la toma de decisiones sobre algoritmos humanos

••• Piense por un momento en cómo una organización toma una decisión. Primero viene el _hechos_, los datos que informarán la decisión. Utilizando estos hechos, alguien formula _cursos de acción alternativos_ y los evalúa de acuerdo con los criterios acordados. Entonces, el que toma las decisiones _elige_ la mejor alternativa y la organización _se compromete_ sí a la acción. Los análisis avanzados pueden automatizar partes de esta secuencia; ofrecen la posibilidad de decisiones más rápidas y mejor informadas y costes considerablemente más bajos. Pero a menos que esté preparado para transformar la forma en que las personas trabajan juntas a lo largo del proceso de toma de decisiones, es probable que se decepcione. Tomemos un ejemplo sencillo: la función de cobros de una empresa. En el pasado, docenas de agentes de cobranza recibían cientos de cuentas morosas asignadas al azar todos los días, cada una con algunos datos sobre el cliente. A continuación, cada agente revisó una lista estándar de alternativas y decidió cómo intentaría cobrar lo que se le debía. Hoy en día, un algoritmo puede recopilar muchos más datos sobre las cuentas de los que cualquier ser humano podría procesar fácilmente: historiales de pagos extensos, datos demográficos extensos,. Con estos datos, puede separar las cuentas en categorías simples, por ejemplo, rojo-amarillo-verde. Ahora los cursos de acción alternativos son más sencillos. Los rojos, de bajo valor, poco probable que se paguen, van directamente a una agencia de cobros. Los verdes, de alto valor, que es probable que paguen, acuden a personas especialmente capacitadas para el servicio de los guantes blancos. Las amarillas requieren una revisión cuidadosa de las alternativas y mucha más intervención humana antes de que se tome una decisión. Dentro de las categorías amarilla y verde, los sofisticados experimentos de prueba y aprendizaje pueden informar las decisiones que quedan por tomar. Los agentes pueden descubrir a partir de estos experimentos qué canales y mensajes generan la mayor rentabilidad financiera al tiempo que minimizan los costes y la insatisfacción del cliente. De este modo, pueden optimizar sus elecciones sobre cómo perseguir cuentas morosas. La nueva forma de hacer las cosas es mejor y más eficiente. Pero mire cómo cambia el proceso en sí y qué se espera de las personas involucradas: - El software ahora ayuda a recopilar y analizar información crítica, eliminando las tareas que antes realizaban los seres humanos. Pero la gente tiene que determinar qué datos recopilar y cómo ponderarlos. - Los esquemas de categorización rojo-amarillo-verde u otros esquemas sencillos de categorización pueden acelerar la formulación de alternativas. Los modelos analíticos avanzados pueden incorporar la experiencia de los mejores responsables de la toma de decisiones de una organización, lo que ayuda a eliminar alternativas que son menos viables que otras y centra la evaluación en las líneas de acción más prometedoras. La gente necesitará formación sobre cómo utilizar los conocimientos de las nuevas herramientas de apoyo a la toma de decisiones. - Dentro de los grupos amarillo y verde, los resultados de la prueba y aprendizaje pueden mejorar drásticamente la calidad de las decisiones que toma una organización. La gente todavía tendrá que averiguar qué experimentos realizar y después interpretar los resultados. Es probable que los nuevos procedimientos de decisión requieran inversiones en tecnología, por ejemplo, software que incorpore reglas y nueva lógica de decisión en los sistemas de flujo de trabajo. También requerirán rediseñar los roles de las personas para que se adapten al nuevo proceso. La posible necesidad de nuevas habilidades podría implicar una amplia formación y puede requerir la contratación de nuevos talentos por completo. El uso de análisis puede mejorar enormemente la calidad de sus decisiones y puede aumentar la eficiencia del proceso de decisión hasta un 25%. Cuando se ejecuta bien, conduce a una mayor satisfacción de clientes y empleados. Pero el análisis por sí solo no logrará estos resultados; el proceso de decisión tiene que cambiar para que la gente aprenda nuevas habilidades y asuma nuevos roles. La transformación es organizativa y tecnológica, y es más extensa de lo que muchas empresas imaginan.