Prefacio

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

Las últimas décadas han traído mejoras asombrosas en la ciencia de datos, la inteligencia empresarial y la inteligencia artificial (IA). En respuesta, las organizaciones están cada vez más decididas a entretejer estas tecnologías en el tejido de sus decisiones cotidianas. De hecho, una encuesta realizada en 2019 por la consultora global McKinsey descubrió que una mejor toma de decisiones puede beneficiar a una empresa típica de Fortune 500 hasta en 250 millones de dólares al año.

Esto refleja una gran oportunidad de mejorar los resultados organizativos, aunque refleje el pésimo estado actual de la toma de decisiones organizativas.

Pero estamos lejos de alcanzar este nirvana. En la revistaFortune, Alan Murray y Jackson Fordyce escriben, "Los líderes empresariales están tan abrumados de datos que les cuesta funcionar". Y hoy, muchas iniciativas "basadas en datos" y "basadas en pruebas" se están quedando cortas. La razón es, sencillamente, que la toma de decisiones no gira realmente en torno a los datos: gira en torno a la consecución de los resultados de una organización, con los datos como ingrediente clave, pero aún así secundarios respecto a los resultados empresariales. Este enfoque incorrecto en los propios datos conduce a un trabajo de datos e IA que no está bien alineado con los resultados y objetivos deseados de muchas organizaciones.

En cambio, las organizaciones inteligentes están pasando a una toma de decisiones "orientada a los resultados", en la que los datos y la tecnología trabajan "bajo el capó" para potenciar sus decisiones.

Por el camino, ha surgido una nueva disciplina para ayudarles, llamada inteligencia de decisión (ID). La ID reúne la IA (incluidas las tecnologías de IA generativa como ChatGPT), los datos, la experiencia humana, la investigación y otros elementos en un marco integrado que responde a dos preguntas: "Si emprendo esta acción hoy, en este contexto, ¿cuál será el resultado?" y "¿Cuál es la mejor acción que puedo emprender hoy para maximizar la probabilidad de que alcance mis objetivos?".

El DI consiste en garantizar que los responsables de la toma de decisiones puedan utilizar las tecnologías más potentes, y que los sistemas de toma de decisiones presenten la información de forma natural e intuitiva. El DI lleva a las organizaciones más allá del simple uso de datos históricos, que proporcionan información y perspectivas sobre el presente y el pasado, para responder a preguntas sobre el futuro.

Hola, somos los autores de este libro, N. E. Malcolm y L. Y. Pratt. Pratt coinventó el DI (con Mark Zangari) en 2010. Desde entonces, trabajando con nuestro equipo, hemos ayudado al DI a crecer hasta convertirse en un campo tan prometedor que Forbes se pregunta si es "la nueva IA". El Grupo Gartner predice que más de un tercio de las grandes organizaciones utilizarán DI cuando se publique este libro; la empresa de investigación de mercado MarketsandMarkets prevé que el DI crezca hasta alcanzar un mercado de 22.000 millones de dólares en 2027; y el gigante chino Alibaba nombra al DI segundo en su lista de principales tendencias tecnológicas para 2023 (justo después de la IA generativa).

Uno de nosotros -el autor Pratt- escribió el primer libro sobre DI: Link: Cómo la Inteligencia de las Decisiones conecta datos, acciones y resultados para un mundo mejor.1 Ahora hemos creado y entregado docenas de soluciones de DI para organizaciones comerciales grandes y pequeñas, empresas emergentes y el sector público. Los proyectos de DI -los nuestros y los de otros profesionales del DI- han ahorrado y generado muchos cientos de millones de dólares a organizaciones de todo el mundo, además de beneficios sociales y otros no financieros.

Acerca de este libro

Este libro es una guía práctica, de "arremangarse", sobre cómo puedes hacer DI, dentro de tu propia organización o como consultor o Proveedor de Servicios de Inteligencia para las Decisiones (DISP) o Proveedor de Infraestructura de Inteligencia para las Decisiones (DIIP) para otros. Está organizada en torno a una colección de nueve procesos de "buenas prácticas" de DI. Te guiaremos a través de cada uno de ellos, empezando por cómo decidir si el DI es adecuado para tu situación. Te mostraremos cómo diseñar una decisión. Cuando hayas terminado el libro, dispondrás de un activo de decisión continuamente mejorable, conectado a los datos, la IA y otros elementos, que impulsará la diferenciación competitiva y el éxito a través de una mejor toma de decisiones.

Pero antes de sumergirnos en los detalles escabrosos, creemos que es importante que entiendas que puedes empezar a hacer DI hoy mismo. En serio, estamos hablando de dentro de 20 minutos: el tiempo que se tarda en llegar a la sección titulada "Construye tu primer DDC, ¡ahora mismo!" en el capítulo siguiente.

Inteligencia de decisión en pocas palabras

En pocas palabras, el DI ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones. Ayuda a los responsables de la toma de decisiones a comprender cómo las acciones potenciales que pueden emprender hoy (las cosas que pueden hacer) podrían afectar a sus resultados deseados (las cosas que quieren conseguir). Para pasar de las acciones a los resultados, el DI se centra en un dibujo llamado diagrama de decisión causal (DDC), que actúa como un "plano de decisión". El DDC te permite diseñar una decisión. Su propósito es poner a todo el mundo de acuerdo: tecnólogos, responsables de la toma de decisiones e incluso las partes interesadas afectadas por la decisión. Para que te hagas una idea de cómo es una DDC, la Figura P-1 muestra una muy sencilla.

Figura P-1. Un simple diagrama de decisión causal (DDC).

Tendremos más que decir sobre las DDC en capítulos posteriores, pero puedes ver algunas cosas desde el principio. Dibujamos las acciones a la izquierda del diagrama y los resultados a la derecha. Entre ambos hay una cadena de consecuencias. (Ten en cuenta que se trata de consecuencias, no de tareas, y que, por regla general, están fuera de tu control después de realizar una acción).

La Figura P-2 muestra una DDC más compleja, incluyendo algunas anotaciones que muestran dónde encaja la tecnología en una decisión. (Para ver los detalles, puedes descargar un PDF del repositorio de materiales complementarios del libro).

Figura P-2. Un CDD que ayuda a los gestores de edificios a decidir "¿Cuándo y cómo debo abrir mi edificio y mantener a la gente a salvo de la pandemia?"

Para dibujar un DDC, documentas tus resultados deseados y las acciones que puedes emprender para alcanzarlos. Las plasmas en un diagrama que también muestra tu comprensión de las cadenas de causa y efecto que conectan las acciones con los resultados. Más adelante, si quieres, puedes añadir datos, pruebas, modelos, análisis y experiencia humana que informen tu decisión, de modo que tu diagrama no quede sólo sobre el papel, sino que también pueda ser simulado por un ordenador. En esta forma, la simulación basada en el DDC es efectivamente un "gemelo digital de la decisión", que proporciona una forma basada en pruebas de determinar qué acciones serán más eficaces para lograr tus resultados. En este libro te guiaremos por el proceso de creación de los DDC.

En su aspecto más fundamental, DI es una disciplina de integración y diseño, que conecta las tecnologías entre sí y con los responsables humanos de la toma de decisiones. Y la DDC muestra cómo encajan estas piezas. En pocas palabras, el DI ayuda a las organizaciones a aprovechar lo mejor de la experiencia humana, mano a mano con todo tipo de tecnología. El DI empieza y termina con el grupo o la persona que toma la decisión. La tecnología es secundaria, se utiliza como apoyo para tomar mejores decisiones. No totalmente automatizado, pero tampoco basado únicamente en el juicio humano, el DI es un método de IA "híbrido", uno de los mercados tecnológicos de más rápido crecimiento.

La metodología DI sostiene que la toma de decisiones estructurada puede representarse como un conjunto de procesos bien definidos. Éstos siguen un ciclo de vida, que comienza con la formulación de la decisión en cuestión y termina con el análisis retrospectivo de la eficacia del curso de acción elegido, y posiblemente con la reutilización de la decisión o de elementos de la misma para decisiones futuras.

Puede parecer mucho, pero un aspecto importante del DI es que es fácil de hacer, sobre todo al principio. En lugar de pedirte que pienses sobre las decisiones de una forma nueva, el DI simplemente te pide que documentes la forma en que piensas sobre las decisiones en la actualidad. Te darás cuenta de que el simple hecho de dibujar una decisión -como te enseñaremos a hacer en el próximo capítulo- es muy útil.

A lo largo del camino, descubrirás que el DI incluye estos elementos importantes:

  • Definir claramente las necesidades de decisión

  • Representar la toma de decisiones como un conjunto de procesos bien definidos que siguen un ciclo de vida, desde la formulación de la decisión hasta el análisis retrospectivo de su eficacia y potencial de reutilización.

  • Siguiendo un proceso de diseño iterativo que incorpora datos, análisis y juicios de expertos; permite múltiples escenarios y modela diferentes mundos potenciales.

  • Creación de un DDC como representación gráfica unificadora de una decisión diseñada

  • Integrar activos de decisión como los datos, el conocimiento humano y los modelos de aprendizaje automático (ML) y de IA con elementos de la DDC; esto permite que las decisiones sean impulsadas por los datos y más

  • Haciendo hincapié en la garantía de calidad y la seguridad

  • Transformarse en una organización centrada en la toma de decisiones utilizando las buenas prácticas organizativas y culturales

LLMs, OMG

En el momento en que este libro entra en imprenta, ChatGPT y otros grandes modelos lingüísticos (LLM) están poniendo patas arriba el mundo de la tecnología, sobrealimentando a escritores, codificadores, estafadores y demás. Y el DI no es una excepción. Ya estamos viendo cómo la tecnología LLM proporciona un asesoramiento increíblemente valioso a nuestros clientes de DISP, actuando como un nuevo colaborador superpotente en múltiples fases de los procesos de DI sobre los que leerás aquí. En particular, hemos visto que los LLM sacan a la superficie acciones, aspectos externos, resultados y consecuencias imprevistas que nadie había considerado antes, ayudando a reducir la "visión de túnel".

Consideramos que el papel de los LLM en el DI es una especie de "super Google", que proporciona a los modeladores de decisiones y a los responsables de la toma de decisiones un acceso mucho más fácil a una amplia gama de activos que pueden utilizar para fundamentar su toma de decisiones. Pero los LLM no realizan simulaciones de acción a resultado, por lo que son complementarios a los métodos de razonamiento para la toma de decisiones que describimos aquí.

¿A quién va dirigido este libro?

Este libro es para ti si quieres aprender a introducir el DI en tu organización o en tus clientes. Puede que seas un ejecutivo que se toma en serio las decisiones, combinando lo mejor de diversos conocimientos humanos e informáticos para impulsar la ventaja competitiva. Puede que te apasione abordar el cambio climático, pero sabes que hay muchos datos de observación de la Tierra que no se utilizan porque los científicos de datos no saben cómo conectarlos con la toma de decisiones. Puede que seas un consultor de datos o de IA, o un empleado de una de las empresas emergentes de DISP, que busca diferenciar su práctica aportando algo nuevo y valioso. Puede que seas un experto en ML que quiere maximizar el valor de esta importante tecnología, o un jefe de analítica o inteligencia empresarial que necesita una forma de comunicarse con sus clientes internos para que su tecnología les ayude a tomar mejores decisiones basadas en pruebas.

Hemos escrito este libro para la perspectiva "insurgente" de abajo arriba, así como para los pocos afortunados que han obtenido el patrocinio ejecutivo centralizado para llevar el DI a toda la organización. De hecho, escribimos este libro en colaboración con un banco central del G20 en proceso de hacer precisamente eso, y el banco ha adaptado este libro para su uso interno.

Lo que aprenderás

Después de completar este libro, podrás

  • Comprender el tipo de decisiones que toman las organizaciones y en cuáles puede ayudar el DI

  • Comprender cómo crear, leer, utilizar, mantener y reutilizar CDDs

  • Disponer de un "kit de inicio" de documentos y plantillas DI que puedas adaptar a tu organización

Y entenderás cómo utilizar el DI para:

  • Estructura las conversaciones sobre decisiones en torno a los resultados deseados (financieros o no) y las acciones para conseguirlos

  • Utiliza herramientas colaborativas de última generación para mapear IA, conocimiento, datos y más en decisiones

  • Encuentra la simplicidad y el orden en medio de la confusión de datos, herramientas y decisiones complejas

  • Aporta valor a tus proyectos de gestión de datos orientándolos hacia el 10% de los datos que tienen el 90% del valor

  • Identifica formas de integrar silos dentro de tu organización

  • Especifica tus requisitos para las simulaciones automatizadas de razonamiento de decisiones a un equipo de software

  • Gana más confianza y credibilidad para tu equipo de datos/análisis/AI, porque hablas el idioma de tu cliente

Ten en cuenta que hay varios temas que no se tratan aquí. Por ejemplo, en no profundizamos en las repercusiones sociales más amplias del DI ni en su potencial para resolver problemas complejos como el clima y las pandemias. Estos impactos se tratan en Link. Por último, no entramos en los detalles técnicos de cómo construir herramientas de DI, como API, interfaces o modelos estadísticos y de IA que interoperen con modelos informáticos de DI. Esas tecnologías cambian rápidamente, pero los principios que ofrecemos aquí se sostienen por sí mismos, independientemente de las opciones tecnológicas concretas.

Suposiciones de este libro

No presuponemos que tengas ningún conocimiento técnico específico. Hemos escrito este libro para ayudar a todos los participantes en un proceso de toma de decisiones: no sólo a los ejecutivos, directivos y partes interesadas, sino también a los analistas y científicos de datos que proporcionan datos y otras pruebas a los responsables de la toma de decisiones.

Tampoco suponemos que hayas leído Link. Te presentamos todo lo que necesitas saber sobre el DI. Mientras que Link era un estudio visionario del campo, este libro te da pasos prácticos que puedes dar para hacer DI, hoy y ahora, con o sin tecnología. Este libro también se centra en los procesos de DI: nuestro énfasis aquí está en la secuencia de pasos a dar dentro de tu organización para tomar mejores decisiones con mejores resultados.

Contenido de este libro

En el Capítulo 1, te presentamos el DI. Presentamos una breve historia del DI y explicamos sus ventajas desde varios puntos de vista. Puedes saltarte el Capítulo 1 si quieres iniciarte rápidamente en los procesos de DI.

Los capítulos restantes están organizados en torno a nueve procesos de DI, resumidos en la Figura P-3.

Figura P-3. Los nueve procesos de DI.

El Capítulo 2 te pone en marcha con la toma de decisiones. Abarca los procesos de creación de una Declaración de Objetivos de Decisión inicial y el encuadre del diseño de la decisión, incluida la identificación de las acciones disponibles y los resultados deseados.

El Capítulo 3 trata del Diseño de la Decisión, donde creas tu DDC inicial.

En el Capítulo 4, investigarás los activos técnicos y de datos que pueden respaldar tu decisión. Esto se llama Investigación de los Activos de Decisión.

Ahora es el momento de reunirlo todo para tomar la mejor decisión posible. Se trata de la Simulación de la Decisión, tratada en el Capítulo 5.

Antes de emprender una acción basada en tu decisión, querrás evaluar los riesgos, las sensibilidades y las incertidumbres. Esto es la Evaluación de Decisiones, tema del Capítulo 6.

Ahora es el momento de emprender la(s) acción(es) que has elegido. En este libro, no vamos a decirte cómo hacer las cosas una vez que has tomado una decisión: suponemos que eso ya lo sabes hacer bastante bien. Pero en el Capítulo 7, describiremos el Monitoreo de las Decisiones: cómo puedes utilizar tus activos de DI para monitorear los resultados de tu(s) acción(es) (KPI, intermedios, resultados, etc.) a medida que se desarrollan en la realidad, de modo que puedas hacer ajustes rápidos si las cosas se desvían de su curso.

Por último, el Capítulo 8 trata de lo que debes hacer una vez utilizado el modelo de decisión. En la Retención de Artefactos de Decisión, te aseguras de que se pueda reutilizar la mayor parte posible del esfuerzo de toma de decisiones. En el proceso de Retrospectiva de la Decisión, evaluarás y mejorarás tus procesos de toma de decisiones para la próxima vez.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Consejo

Este elemento significa un consejo o sugerencia.

Nota

Este elemento significa una nota general.

Utilizar materiales complementarios

Puedes descargarte material complementario (hojas de trabajo, etc.) en https://oreil.ly/DIH-supplemental.

Si tienes una pregunta técnica o un problema al utilizar los ejemplos de código, envía un correo electrónico a

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Agradecemos la atribución, pero en general no la exigimos. Una atribución suele incluir el título, el autor, la editorial y el ISBN. Por ejemplo"The Decision Intelligence Handbook " de L. Y. Pratt y N. E. Malcolm (O'Reilly). Copyright 2023 Quantellia, L.L.C., 978-1-098-13965-0".

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Tenemos una página web para este libro,, en la que incluimos erratas, ejemplos y cualquier información adicional. Puedes acceder a esta página en https://oreil.ly/DI-Handbook.

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Agradecimientos

Este libro no habría sido posible sin, en primer lugar, el increíble equipo de empleados e inversores de Quantellia, que se han pegado a nosotros en la difícil tarea de crear una nueva disciplina al mismo tiempo que ofrecemos soluciones en ella. Ha sido un largo camino, pero una experiencia épica. Realmente no hay palabras para expresar nuestra gratitud a nuestros sufridos seguidores. Mención especial merece Mark Zangari, que, como coinventor del DI, es la "joya oculta" detrás de gran parte de lo que hacemos: sus ideas están profundamente entretejidas en lo que leerás aquí.

También nos han sorprendido los conocimientos y la experiencia del equipo de O'Reilly, especialmente Michelle Smith y Sarah Grey, que se tomó la molestia de aprender DI tan profundamente mientras editaba nuestro borrador que la consideramos una colaboradora de la disciplina.

También hemos tenido la suerte de contar con grandes colegas con los que hemos creado y ofrecido soluciones de DI, como Jessica Jaret, Elizabeth Nitz, el Dr. John Wooten, Skye Wiersma y Katie Harder, y en épocas anteriores Rick Ladd, Sammy Thomas, Jennifer Fruehauf, Margaret Johnson, Allie Golon y Janet Nemmers. También estamos especialmente agradecidos a Erik Balodis, que aportó grandes ideas a un primer borrador de este libro, que dieron lugar a este artículo.

Apoyando y respaldando nuestro trabajo desde fuera de nuestra organización han estado amigos y seguidores demasiado numerosos para mencionarlos. Merecen una mención especial Jim Casart, el Dr. David Roberts (líder mundial en la introducción del DI en el mundo académico, que también revisó un borrador de este libro), Allan Frank, Robert Walker, Joseph Wiggins, VR Ferose, Håkan Edvinsson, James Parr y su equipo de Trillium (que están introduciendo el DI en uno de los ámbitos más importantes de nuestro tiempo: la resiliencia climática), el Dr. Grady Booch, la Dra. Cassie Kozyrkov, Jeffrey Williams, Tim McElgunn y Linda Kemp. Recibimos magníficos comentarios de varios revisores técnicos, y estamos muy agradecidos a Joshua Dejong, el Dr. Roger Moser, Donald Farmer, Tobias Zwingmann, Anand Thakar, Jen Stirrup y Jazmine Cable. La comunidad de proveedores de DI también ha sido de gran ayuda. Cabe destacar a Data Innovation.AI, Pyramid Analytics, Astral Insights, Agilisys, CModel y C-Plan.IT. También estamos muy agradecidos a los miembros de nuestra familia: Michael Malcolm, la Dra. Annis Pratt, la Dra. Faith Hopp, John Smith, Casper Smith y Aspen Smith (y la coautora Pratt también da las gracias a su perro, Bowie), por los sacrificios que supuso apoyar este importante esfuerzo. La coautora Pratt también da las gracias a Landlocked Ales (cuyos vuelos de cerveza Decision Fatigue alimentaron su escritura).

1 L. Y. Pratt, Link: How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World (Bingley, Reino Unido: Emerald Publishing, 2019).

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