Por M.Sc. & M.M. Lida Sandoval
Con la inclusión de la Inteligencia Artificial, de nuevas herramientas tecnológicas y el gran paso que está dando la humanidad hacia la incorporación de datos dentro de la toma de decisiones, existen ciertos desafíos ocultos detrás de esta búsqueda. De acuerdo a Howson “desarrollar este tipo de conocimientos puede ser perturbador”, sin embargo en Merqueo hemos trabajado día a día para incorporar este tipo de tecnología, conocimiento y evolución a la compañía, parte de este reto ha incluido sobrepasar desafíos como:
- Conocimiento
Construir relaciones con campeones en el negocio, aquellos que están dispuestos a incorporar el resultado de un modelo analítico dentro de sus decisiones del día a día, que no le temen a mezclar el conocimiento y la experiencia con los resultados obtenidos a partir de los datos. Tal vez, este es uno de los desafíos más grandes a los que se enfrenta la analítica, incluso diría que es más difícil que construir el modelo más complejo es por esto que considero puede ser el freno de un proyecto de este estilo.
- Velocidad del entorno
Es la dificultad de construir en una industria de startup, donde la velocidad con la que cambia el mercado y la dinámica de los negocios resultan en incrementar la complejidad para construir modelos estables en el tiempo. Este desafío lo hemos logrado superar, con el hecho de combinar el entendimiento del negocio, con la comprensión a futuro de los indicadores que se busca impactar y con desarrollos estandarizados que permiten replicar procesos.
- Diversidad en la información
Los datos captan la situación del mercado y las dinámicas con las que el negocio responde, sin embargo la información debe tratarse con cuidado y ser selectivo en lo que se considera útil para el mercado, dado que se puede caer en lo que se conoce como datos atípicos. La forma como hemos trabajado en Merqueo este desafío, es considerar cuál ventana de tiempo corresponde mejor a lo que se considera el posible futuro del negocio.
- Hablar el mismo lenguaje
Sumergir a la organización a que todos conversen a partir de los datos es clave para que las decisiones se tomen sobre los números, para que el conocimiento no pertenezca a un único individuo sino que haga parte de la organización. Esto ha permitido que construir un ambiente analítico deje de ser un desafío. Sin embargo, para lograrlo se debe disponibilizar herramientas libres y además capacitar a todos los colaboradores para crear un ambiente transparente a toda la organización.
Pese a estos desafíos, hemos logrado diseñar más de 30 MVP (mínimos productos viables), más de 150 procesos automatizados y más de 15 modelos analíticos que responden a las necesidades del negocio, los cuales están estimados por más de 5.000 usd/mes.