6 pasos para tomar decisiones con datos en Argentina

En Argentina asistimos a un debate sobre el mercado laboral y la mejor toma de decisiones: algunos proponen una reducción de la jornada laboral, en horas o días por semana, y que se complemente con créditos para las PYMES. Por otro lado, siguiendo algún guiño del FMI, tendencias globales, baja en contagios y mortalidad entorno al COVID-19, se plantea poner fin a las restricciones para la contratación, para darle dinamismo al mercado laboral. Ambas propuestas buscan mejorar la productividad y generar puestos de trabajo, para revertir la situación económica.

Cuando la toma de decisiones se da dentro de una compañía, se reducen las alternativas y aristas, pero a la vez, los resultados están más a la vista y en la cabeza del líder a quien, por cierto, no se lo elige cada 2 o 4 años, sino ejercicio tras ejercicio. El punto es cómo hacer para tomar decisiones en base a datos concretos, minimizando riesgos y con proyección de resultados. ¿Es momento de invertir y expandirse para posicionarse mejor de cara al crecimiento económico? ¿Cómo adaptarse al regreso a las oficinas, en épocas de trabajo híbrido? ¿Se deben ajustar los planes a un acuerdo con el FMI o al resultado electoral? ¿Cómo reconvertir el equipo y adaptarlo para lo que viene? Veamos.

Existe un modelo de seis pasos para la toma de decisiones con datos (conocida en inglés como data-driven decision making), que se aplica en más de 30 países del mundo, en formato capacitación de equipos y con altos niveles de rendimiento. El modelo desarrollado por la consultora global de negocios BTS permite articular una cultura de toma de decisiones basadas en datos; simular escenarios y hasta ejecución de planes con la prospección de resultados.

1) Pre-work: antes del programa, un estudio de caso virtual junto con materiales de lectura para establecer la información que requieren para resolver los desafíos del caso. Se proporciona un estudio de caso sobre el rol, y la situación de la empresa.

2) Sesiones de conocimiento teóricas de introducción: para resaltar las trampas mentales que se deben evitar durante el análisis de datos y brindar orientación sobre cómo usar los datos para contar historias convincentes que inspiren a la acción.

3) Data simulation: los líderes se sumergen en abundantes y variados datos y practican identificar los datos más relevantes aplicando un modelo para convertir eficazmente los datos en decisiones y valor para el negocio.

4) Sesiones de feedback: en las que se vinculan las decisiones tomadas con el impacto en los KPI´s (indicadores clave de rendimiento en inglés) y descubren el “por qué” detrás de la calidad de decisiones, relacionado con el modelo.

5) Debate y reflexión: después de cada secuencia, los líderes intercambian opiniones sobre los conocimientos adquiridos y cómo aplicarlos al trabajo diario.

6) Ejecución: donde los participantes buscan la aplicación de los aprendizajes en su mundo real.

En la era del conocimiento, la información disponible es más importante que nunca para la toma de decisiones. Pero también lo es contar con un modelo que permita involucrar y llevarlo a cabo con método a los equipos de trabajo, para simular los impactos diarios de las tomas de decisiones y cómo contribuir desde cada lugar a conseguir los objetivos de toda la organización.

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