Tu empresa no necesita más datos. Necesita tomar mejores decisiones
Entrepreneur en Espanol ·
La inteligencia artificial y la analítica empresarial permiten procesar más información que nunca. Eso no garantiza mejores decisiones. The post Tu empresa no necesita más datos. Necesita tomar mejores decisiones appeared first on Entrepreneur en Espanol .
En nuestra junta semanal de operaciones revisamos cinco indicadores; me di cuenta de que ninguno estaba cambiando una decisión.
Nunca habíamos tenido tanta información disponible para dirigir una empresa y, aun así, seguimos llegando tarde a muchas decisiones. Tenemos tableros que se actualizan prácticamente en tiempo real, modelos que anticipan comportamientos y herramientas de inteligencia artificial (IA) capaces de encontrar patrones en cantidades enormes de información.
El problema aparece cuando, después de todo eso, alguien entra a una junta con 20 indicadores sobre la mesa y la conversación termina exactamente donde empezó: ¿qué hacemos? Ese es uno de los grandes retos que estamos comenzando a enfrentar. Hemos avanzado muchísimo en nuestra capacidad para saber qué está pasando en el negocio, pero no necesariamente al mismo ritmo en nuestra capacidad para decidir qué hacer con lo que sabemos.
Durante años tuvo sentido concentrarnos en construir esa visibilidad. Business Intelligence permitió ordenar información que antes estaba fragmentada y convertirla en indicadores que ayudaron a entender mejor la operación. El problema es pensar que tener esa información frente a nosotros significa que el trabajo está terminado. Un tablero puede mostrarnos que las ventas disminuyeron o que un cliente está modificando su comportamiento, pero entre reconocer esa señal y tomar una buena decisión sigue existiendo una distancia considerable. Y es precisamente en ese espacio donde creo que comenzaremos a ver uno de los cambios más interesantes de la analítica empresarial.
El concepto de Decision Intelligence parte de una idea que parece sencilla: utilizar la tecnología no solo para comprender lo que sucede, sino para mejorar la manera en que decidimos al respecto. Estas plataformas combinan modelado de decisiones, analítica e inteligencia artificial para apoyar, mejorar y automatizar decisiones .
En enero de 2026, Gartner publicó su primer Magic Quadrant de plataformas de Decision Intelligence , lo que muestra que estamos frente a una disciplina que comienza a tomar forma propia dentro de la estrategia tecnológica de las organizaciones.
Sin embargo, sería un error convertir esto en la siguiente moda tecnológica y comenzar a preguntar qué plataforma de Decision Intelligence debemos comprar. El cambio verdaderamente interesante ocurre antes. Durante mucho tiempo construimos nuestra estrategia de datos preguntándonos qué información necesitábamos conocer sobre el negocio. La pregunta correcta es otra: ¿cuáles son las decisiones que necesitamos tomar mejor?
Cuando cambiamos el punto de partida, también cambia la forma en que pensamos la tecnología, porque dejamos de acumular información esperando encontrar respuestas y comenzamos a determinar qué información realmente necesitamos para resolver una decisión.
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Actualmente, una empresa puede identificar que un cliente tiene una alta probabilidad de abandonar un servicio. Saberlo tiene valor, pero todavía no resuelve el problema. Lo realmente importante comienza después: entender qué significa esa señal dentro de la relación con ese cliente y determinar si debemos actuar. Quizá la mejor decisión sea ofrecer algo diferente; quizá sea cambiar la experiencia que estamos entregando; quizá descubramos que intervenir no tiene sentido. La predicción nos ayuda a imaginar lo que podría suceder. La inteligencia de decisión debería ayudarnos a entender qué conviene hacer frente a esa posibilidad.
La llegada de la inteligencia artificial vuelve esta conversación todavía más relevante. Estamos incorporando modelos capaces de analizar información a una velocidad imposible para una persona y cada vez veremos más sistemas capaces de recomendar o ejecutar acciones. Gartner estima que para 2027 el 25% de las decisiones no gobernadas con LLM causarán pérdidas financieras o reputacionales. La cifra es importante, pero la pregunta interesante no es cuántas decisiones podremos automatizar. Es cuántas deberíamos automatizar y bajo qué criterios estaremos dispuestos a hacerlo.
Porque automatizar una decisión no necesariamente significa mejorarla. Podemos tener un modelo extraordinariamente preciso que esté resolviendo la pregunta equivocada o una recomendación técnicamente correcta que ignore algo fundamental del contexto del negocio. Incluso podemos acelerar una decisión deficiente y convertir un problema pequeño en uno mucho mayor. Conforme demos más autonomía a la tecnología, necesitaremos ser mucho más rigurosos para entender cómo se construyen las decisiones y dónde debe mantenerse el criterio humano. La IA puede ampliar nuestra capacidad para decidir, pero no puede compensar una organización que nunca definió con claridad qué significa decidir bien.
Para quienes estamos al frente de una empresa, hay una recomendación que considero fundamental: antes de pensar dónde implementar IA, debemos identificar qué decisiones tienen mayor impacto en el negocio y cuáles realmente pueden automatizarse. Un buen ejemplo es la originación de crédito. Las instituciones evalúan miles de solicitudes que, si cumplen con las políticas de riesgo, pueden resolverse de manera automatizada. Sin embargo, cuando existen condiciones fuera de lo habitual, los casos deben llegar a un comité de crédito, donde es necesario incorporar el contexto, la experiencia y el criterio humano.
La inteligencia artificial puede aportar valor en ambos escenarios, pero la clave está en reconocer que no todas las decisiones requieren el mismo tratamiento y que una buena estrategia comienza por entender las necesidades del negocio, no por buscar dónde aplicar la tecnología.
También necesitamos revisar nuestros indicadores con una mirada más crítica. Si tenemos un dashboard que consultamos cada semana, deberíamos preguntarnos qué decisión cambia realmente cuando uno de esos indicadores se mueve. Si la respuesta es ninguna, estamos midiendo por costumbre. Durante años asociamos tener más información con tener mayor control, cuando en realidad demasiados indicadores también pueden generar ruido. Una buena estrategia de datos no debería medirse únicamente por cuánto podemos observar, sino por cuánto de esa información ayuda a modificar una decisión cuando todavía estamos a tiempo de hacerlo.
Gartner proyecta que para 2029 las decisiones de negocio modeladas explícitamente serán 80% más rápidas y cinco veces más confiables que aquellas que no cuenten con gobernanza.
Más allá de si la cifra termina cumpliéndose exactamente, me parece que apunta hacia algo relevante: tendremos que empezar a tratar las decisiones como hoy tratamos otros procesos críticos del negocio. Entender cómo se toman, qué información utilizan y cuándo necesitan revisarse será parte de la infraestructura empresarial. Sobre todo, cuando una parte creciente de esas decisiones deje de depender exclusivamente de una persona.
Después de años construyendo empresas capaces de mirar prácticamente cada movimiento de su operación, llegó el momento de hacer una pregunta mucho más incómoda: ahora que podemos ver tanto, ¿estamos decidiendo mejor?
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