El algoritmo no camina por los pasillos

Todos quieren la verdad absoluta de los datos... hasta que los datos les dan una verdad que no les gusta.

En las mesas directivas de Latam, la petición número uno suele ser la misma: "Necesitamos una cultura 100% Data-Driven". Es una frase que suena espectacular en los reportes anuales. Pero la pregunta que casi nadie se atreve a hacer en voz alta es: "¿Y estamos dispuestos a que los datos demuestren que mi brillante intuición estaba equivocada?"

Ahí es cuando todos empiezan a mirar sus celulares.

Estamos programados para buscar información que confirme lo que ya creemos. En el mundo corporativo, nos encanta decir que lideramos con datos — siempre y cuando esos gráficos validen la decisión que ya habíamos tomado antes de entrar a la reunión. A eso no le llamo estrategia. Se llama Data-Confirmation.

Uno de mis primeros momentos de claridad fue revisando ventas por día en supermercados. El dashboard mostraba una anomalía clara: en todas las cadenas, las ventas subían hacia el fin de semana — excepto en una, donde el pico también ocurría los miércoles. El algoritmo marcaba el patrón, pero no tenía la respuesta. Así que apagué la pantalla y fui un miércoles a esa cadena a ver qué pasaba en el mundo real.
Encontré una promoción física exclusiva que simplemente no estaba trackeada en la base de datos central.

"Ahí entendí mi primera gran regla: el dato te da el "qué". La calle te da el "por qué".

Y aquí es donde el liderazgo femenino en tecnología toma un giro vital. Históricamente, se asumió que la sensibilidad era una debilidad en un entorno de números fríos. Falso. La sensibilidad es exactamente lo que te permite empatizar con el usuario final y tener una visión holística.
Las mujeres en datos no solo aportamos código — aportamos la lectura humana de la sala. Y desde ahí, destrabar la parálisis por análisis.

Si eres líder y quieres que tu equipo use la data como brújula y no como escudo, tres cosas concretas:

Define la acción antes que el gráfico. Antes de pedir un reporte, pregúntate: ¿qué voy a hacer con esta información? Si no hay una pregunta de negocio clara, detente.

Adopta la mentalidad del practicante. Mira tus métricas como si fuera tu primer día. Sin el sesgo de la experiencia. ¿Qué historia leerías?

Usa la IA como tu abogado del diablo. No para confirmar lo que ya pensás — para destruir tu hipótesis.

Una verdadera cultura analítica no trata de tener reportes más bonitos. Trata de tener la humildad de preguntar "¿qué es lo que no estoy viendo?" y la valentía de actuar sobre esa respuesta.

Deja de esconderte detrás de los reportes. Humaniza tu data.