{"id":5312,"date":"2024-02-16T11:06:54","date_gmt":"2024-02-16T10:06:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scrummanager.com\/blog\/?p=5312"},"modified":"2024-02-16T11:12:44","modified_gmt":"2024-02-16T10:12:44","slug":"confiamos-mas-en-las-metricas-que-en-nosotros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scrummanager.com\/blog\/2024\/02\/confiamos-mas-en-las-metricas-que-en-nosotros\/","title":{"rendered":"\u00bfConfiamos m\u00e1s en las m\u00e9tricas que en nosotros?"},"content":{"rendered":"\n<p>En tiempos de la IA y de los an\u00e1lisis predictivos, queremos plantear una reflexi\u00f3n sobre los l\u00edmites de las estrategias basadas en datos y sus posibles puntos ciegos. <\/p>\n\n\n\n<p>Este art\u00edculo no es una cr\u00edtica a estas estrategias, ni mucho menos al an\u00e1lisis de datos. Es evidente que recopilar informaci\u00f3n y extraer conclusiones de \u00e9sta ayuda a descubrir oportunidades, y a crear y mejorar productos y servicios. Y una IA puede descubrir patrones en bases de datos que no son evidentes para un ser humano. Pero hay algunas falacias extendidas sobre el an\u00e1lisis de datos aplicado a la gesti\u00f3n de proyectos que conviene cuestionar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00abEs mejor tomar decisiones en base a datos que en base a tu instinto\u00bb<\/h2>\n\n\n\n<p>Cuando se habla en estos t\u00e9rminos sobre la toma de decisiones, se presenta una <strong>dicotom\u00eda falsa. <\/strong>Es posible decidir en base a <strong>muchos otros factores: conocimiento, experiencia, o una comprensi\u00f3n hol\u00edstica de sistemas complejos. <\/strong>Separar todo eso entre blanco o negro, datos o instinto, decisiones informadas o a lo loco, es desaprovechar una riqueza de posibilidades. <\/p>\n\n\n\n<p>Es cierto que las corazonadas pueden salir caras. Conforme una empresa crece, tomar una decisi\u00f3n que no se sustenta en nada puede traer consecuencias a gran escala. Hay mucha responsabilidad. Pero estar preparado para pivotar deprisa no es incompatible con unas prioridades y objetivos claros, ni equivale a saltar por capricho de una ocurrencia a otra. <\/p>\n\n\n\n<p>Hay algunas tendencias, dentro y fuera de la gesti\u00f3n de proyectos, que desprestigian la creatividad humana y engloban un amplio abanico de habilidades como \u00abintuici\u00f3n\u00bb, para a continuaci\u00f3n proponer los datos como la alternativa objetiva y fiable. Esto es otra falacia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00abLos datos son objetivos\u00bb<\/h2>\n\n\n\n<p>Confiar ciegamente en los datos puede llevar a enga\u00f1o y a tomar malas decisiones. Los datos no surgen de la nada, y existe una subjetividad inherente en el proceso de recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sesgo en la selecci\u00f3n: <\/strong>al decidir qu\u00e9 datos recopilar, se puede incurrir en un sesgo de selecci\u00f3n. Por ejemplo, si una empresa desea evaluar la percepci\u00f3n de su marca en redes sociales, primero debe decidir en cu\u00e1les enfocarse. Bas\u00e1ndose en datos hist\u00f3ricos, si sus clientes son j\u00f3venes, puede asumir que la mejor opci\u00f3n es crear cuentas en redes con mayor presencia de este sector demogr\u00e1fico. Los datos obtenidos pueden ser valiosos, pero ignorar\u00e1n por tanto conversaciones sobre la marca en otras redes que pueden atraer a un p\u00fablico m\u00e1s maduro o profesional.  <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Interpretaci\u00f3n de datos y sesgo de confirmaci\u00f3n: <\/strong>cuando los analistas interpretan datos, pueden ser susceptibles al sesgo de confirmaci\u00f3n, buscando informaci\u00f3n que respalde sus hip\u00f3tesis previas o las expectativas de la empresa, en lugar de objetividad. Un ejemplo claro es cuando se ignoran datos que contradicen la eficacia de una campa\u00f1a de <em>marketing<\/em> popular dentro de la empresa, priorizando datos que sugieren un \u00e9xito marginal.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Calidad y limpieza de datos<\/strong>: la calidad de los datos puede verse afectada por errores de entrada, datos incompletos o duplicados. Por ejemplo, si una base de datos de clientes contiene numerosos registros duplicados, el an\u00e1lisis podr\u00eda indicar incorrectamente un mayor alcance de mercado o una efectividad de campa\u00f1a inflada.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sesgos en los sistemas de an\u00e1lisis: <\/strong>los algoritmos y modelos utilizados para analizar datos no son neutrales. Est\u00e1n dise\u00f1ados por humanos y pueden incorporar sus sesgos y suposiciones. Por ejemplo, un modelo predictivo que eval\u00faa la probabilidad de \u00e9xito de candidatos a un puesto puede estar sesgado por los criterios subjetivos de sus creadores, potencialmente discriminando contra ciertos grupos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Por otro lado, los datos pueden tener l\u00edmites y fechas de caducidad dependiendo del proyecto.  Los datos hist\u00f3ricos pueden perder relevancia r\u00e1pidamente en mercados vol\u00e1tiles o ante cambios tecnol\u00f3gicos. En los <a href=\"https:\/\/www.scrummanager.com\/bok\/index.php?title=VUCA\">entorno VUCA<\/a>, las empresas que se basan en an\u00e1lisis de tendencias pasadas sin considerar el dinamismo del mercado pueden encontrarse desarrollando estrategias obsoletas. Y hacer predicciones a largo plazo en base a datos, aunque sean recientes, puede suponer decepciones. El entorno ha podido cambiar varias veces, o pueden surgir variables que no se consideraron en el momento de planificar. <\/p>\n\n\n\n<p>No faltan ejemplos recientes: la pandemia o el <em>boom<\/em> de ChatGPT han sido grandes cambios con consecuencias en el mercado que no pueden predecirse en un plan de negocio a 4 a\u00f1os. Por ejemplo, las estrategias de <em>retail<\/em> tradicional basadas en datos pre-pandemia se encontraron inadecuadas en el contexto del aumento del comercio electr\u00f3nico durante la COVID-19.<\/p>\n\n\n\n<p>Depender en exceso del an\u00e1lisis de datos puede llevar a ignorar la intuici\u00f3n y el conocimiento contextual que los l\u00edderes y empleados aportan.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00abNo puedes controlar lo que no puedes medir\u00bb<\/h2>\n\n\n\n<p>Tom DeMarco hizo famoso en 1982 su principio \u00abno puedes controlar lo que no puedes medir\u00bb. D\u00e9cadas despu\u00e9s, sin embargo, se retractaba: <\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u00abLas m\u00e9tricas que inicialmente expuse en mi libro Controlling Software Projects: Management, Measurement and Estimation, han definido la forma en la que muchos ingenieros constru\u00edan el <em>software<\/em> y planificaban el trabajo. Con un \u00e1nimo de estado reflexivo, ahora me pregunto:&nbsp;<strong>\u00bffue correcto el asesoramiento en m\u00e9tricas?, \u00bfsigue siendo pertinente? y, \u00bfcreo todav\u00eda que las m\u00e9tricas son una necesidad para el \u00e9xito de cualquier desarrollo de <em>software<\/em>? Mis respuestas son no, no y no.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Muchos proyectos han avanzado sin centrar la gesti\u00f3n en el control, sino en la creaci\u00f3n de productos maravillosos como GoogleEarth o Wikipedia.<br>Para entender la verdadera funci\u00f3n del control, es necesario distinguir de manera dr\u00e1stica entre dos tipos diferentes de proyectos:<\/p>\n\n\n\n<p>Un proyecto de tipo A, con un coste estimado de un mill\u00f3n de d\u00f3lares y un c\u00e1lculo de retorno aproximado de 1,1 millones.<br>Un proyecto de tipo B, que con un coste estimado de un mill\u00f3n de d\u00f3lares, produce un valor de m\u00e1s de 50 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n\n\n\n<p>Lo inmediatamente evidente es que el control resulta importante en el proyecto A, y sin embargo su importancia es m\u00ednima en el B. Esto nos lleva a la extra\u00f1a conclusi\u00f3n de que el control estricto es importante en los proyectos poco importantes, y viceversa.\u00bb<\/p>\n<cite>(Tom DeMarco, edici\u00f3n de julio\/agosto de <a href=\"http:\/\/www2.computer.org\/portal\/web\/software\">IEEE Software<\/a>, 40 aniversario de la Ingenier\u00eda del Software)<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Esta evoluci\u00f3n en el pensamiento de DeMarco es significativa, y la distinci\u00f3n entre proyectos de tipo A y tipo B, fundamental: <strong>no todos los proyectos deben gestionarse de la misma manera. <\/strong>Los que tienen un alto potencial de retorno o impacto (tipo B) pueden beneficiarse de un enfoque m\u00e1s flexible y orientado a la innovaci\u00f3n, donde el control estricto y las m\u00e9tricas detalladas son, quiz\u00e1 parad\u00f3jicamente como \u00e9l se\u00f1ala, menos importantes.<\/p>\n\n\n\n<p>El deseo de control es m\u00e1s que comprensible, pero todo depende del contexto y del proyecto. No s\u00f3lo por la distinci\u00f3n A-B que hace de DeMarco, bas\u00e1ndose en el gran retorno de proyectos de alto riesgo. Hay muchas otras cuestiones que condicionan los proyectos: las consecuencias en caso de error, la volatilidad del mercado, o la agresividad de la competencia.<\/p>\n\n\n\n<p>Si un error puede suponer problemas serios y el entorno del negocio es estable, entonces tiene sentido planificar y medir. Pero cuando se apunta a una diana que no para de moverse y podemos permitirnos fallar, es mejor disparar balas trazadoras y rectificar r\u00e1pido el tiro. Poner el foco en la experimentaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n<p>Existen muchas estrategias \u00e1giles para probar ideas sin invertir demasiados recursos, algunas de las cuales exploramos en otros art\u00edculos y materiales de formaci\u00f3n. Como suele decirse: <strong>equiv\u00f3cate r\u00e1pido, prueba barato y pivota r\u00e1pido.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cuando las corazonadas aciertan<\/h2>\n\n\n\n<p>Igual que hay ejemplos de productos y servicios exitosos fruto de los datos, los hay basados en experiencia e \u00abinstinto\u00bb (o creatividad, o como se quiera llamar). Las pantallas t\u00e1ctiles como las conocemos ahora, por ejemplo, no surgieron de datos. Steve Jobs consideraba el <em>stylus<\/em> y el teclado de la Blackberry ortop\u00e9dicos y poco c\u00f3modos. Cre\u00eda, a nivel personal, que las interacciones entre el ser humano y la tecnolog\u00eda ten\u00edan que ser m\u00e1s org\u00e1nicas. De ah\u00ed el dise\u00f1o de un nuevo sistema de detecci\u00f3n basado en impulsos el\u00e9ctricos en lugar de presi\u00f3n, para interactuar con la pantalla sin intermediarios. Esa idea dif\u00edcilmente podr\u00eda haber salido analizando el uso de dispositivos m\u00f3viles de personas cuyas referencias eran los tel\u00e9fonos cl\u00e1sicos, ordenadores con teclado y cuadernos. De hecho hay gente que echa de menos los teclados de la Blackberry. <\/p>\n\n\n\n<p>Pero esto no fue una ocurrencia, sino una decisi\u00f3n basada en experiencia y en una observaci\u00f3n intuitiva sobre la naturaleza humana: \u00bfes m\u00e1s \u00aborg\u00e1nico\u00bb escribir con un <em>stylus<\/em> o tocar directamente? <\/p>\n\n\n\n<p>La clave de la innovaci\u00f3n es cuestionar lo actual; proponer una ant\u00edtesis. Es la evoluci\u00f3n dial\u00e9ctica del conocimiento. Y puede resultar dif\u00edcil encontrar oportunidades disruptivas en datos hist\u00f3ricos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los <strong>momentos \u00abeureka\u00bb <\/strong>son raros, impredecibles y valiosos. Ser\u00eda una l\u00e1stima dejar escapar uno por falta de datos que lo respalden. Para un entorno \u00e1gil con una creatividad f\u00e9rtil hay que dar la bienvenida tambi\u00e9n a estas ideas y ponerlas a prueba. <\/p>\n\n\n\n<p>Y al final, quiz\u00e1 deber\u00eda ser la tecnolog\u00eda la que siga la visi\u00f3n humana, y no los humanos quienes sigan la visi\u00f3n de los datos. <\/p>\n<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sobre m\u00e9tricas, capacidades humanas que ayudan en la toma de decisiones, y qui\u00e9n controla la visi\u00f3n del 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