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La Naturaleza
de la Competencia Basada
en la Inteligencia AnalíticaUtilización de la Inteligencia Analítica
para Crear una Competencia Diferencial
En 1997, un hombre de unos treinta y tantos años con un historial de ob- seso del software, reformista pedagógico y cinefilo alquiló la películaApolo 13 en una tienda Blockbuster de su barrio — la cadena de tiendas
más importante de alquiler de videos— y tu-jo que pagar 40 dólares enconcepto de recargos por devolver la cinta fuera de plazo. Esa dentellada
a su cartera le llevó a preguntarse, ¿Por qué no trabajaban estas tiendas
como los centros de fitness, donde se paga una tarifa plana mensual y seutiliza el gimnasio tantas veces como se quiera? Con el bagaje de esta ex-
periencia y pertrechado con los 750 millones de dólares que recibiópor la venta de su compañía de software— Reed Hastings se lanzó de ca-
beza al espumoso mar de la " nueva economía" y puso en marcha Net- flix, Inc.
Una locura, ¿no es cierto? Después de todo, Blockbuster estaba ingre-
sando más de 3. 000 millones de dólares al año de sus miles de tiendas es-
parcidas por Estados Unidos y muchos otros paises y no era el únicocompetidor en este campo. ¿Alquilaría realmente la gente las películas on-
line, esperaría a que el servicio de correos oficial (conocido cada vez más
como " correo caracol" a finales de los 90), se las entregara, y después deverlas se dirigiría a un buzón de correos para devolverlas? Estaba claro
que Netfhx seguiría el camino de muchas empresas con base en Internet
que tenían un "modelo de negocio" y un argumento de venta pero no te- rían clientes.
Davenport, T.H., Harris, J.G. ( 2009 ). La naturaleza de la competencia basada en la inteligencia analítica. En Competing on analytics:inteligencia competitiva para ganar (pp.27-51). México D.F. : Alfaomega. (C24760)
28 La Naturaleza de la Competencia...
Y, sin embargo, sabemos que la historia se desarrolló de forma muydistinta, y que una razón importante del éxito actual de Netflix es que setrata de una empresa cuya competitividad se basa en la inteligencia ana-
lítica. La empresa de alquiler de peliculas, que ha pasado de ingresar 5 mi- llones de dólares en 1999 a cerca de 1. 000 millones de dólares en 2006,
es un ejemplo destacado de una firma cuya competitividad se basa en su
capacidad matemática, estadística, y de gestión de datos. Netflix ofrece elenvio gratuito de DVDs a sus casi 6 millones de clientes y suministra tam- bién gratuitamente un paquete para la devolución. Los clientes visionan
las peliculas elegidas a su gusto cuando les conviene y no hay recargospor devoluciones fuera de plazo. En el momento de la devolución de los
DVDs, los clientes escogen sus próximas peliculas.
Además de los conocimientos y experiencia en el ámbito logístico queNetflix debe poseer para que su aventura empresarial sea rentable, em-
plea también la inteligencia analítica de dos formas importantes, impul-
sadas ambas por el comportamiento del cliente y sus patrones de compra. La primera es una "máquina" de recomendación de peliculas llamada Ci-
nematch, basada en un software exclusivo que funciona de forma algo-
rítmica. Netflix contrató a una serie de matemáticos con experiencia en
programación para que crearan los algoritmos y códigos que definierangrupos de peliculas, conectaran las preferencias cinematográficas de los
clientes con dichos grupos de filmes, evaluaran miles de puntuaciones por
segundo, y las factorizaran en forma de comportamiento actual en el si- tio web; todo ello para garantizar una página web personalizada para cada
cliente visitante.
Netflix ha instituido también premios por valor de 1 millón de dola-
res para aquellos analistas cuantitativos externos a la empresa que puedan
mejorar el algoritmo de Cinematch en un 10 por ciento, como mínimo.
El CEO de Netflix Reed Hastings señala, " Si el secreto de Starbucks es
una sonrisa cuando le sirven un espresso, el nuestro es que el sitio web se
adapta a las preferencias individuales ".' Netflix analiza las elecciones y elfeedback de los clientes relativo a las películas que han alquilado — más
de 1. 000 millones de evaluaciones de peliculas que les han gustado, amado,
odiado, etcétera— y recomienda las peliculas de forma que se optimicentanto las preferencias de los clientes como el estado de las existencias. Net-
flix recomienda con frecuencia peliculas que encajan con el perfil de pre-
ferencias expresado por el cliente pero que a su vez no tienen una
demanda demasiado elevada. En otras palabras, su territorio principal se
Competing on Analytics 29
encuentra en la " larga cola" — los límites exteriores de la curva normal
donde no radican las ofertas ni los productos más populares".'
Netflix lleva a cabo también otra práctica, hasta cierto punto contro-
vertida, basada en la inteligencia analítica denominada throttling ( regula- ción de los envíos), que consiste en regular la distribución de los pedidos
entre los clientes frecuentes y los infrecuentes. Estos últimos reciben untratamiento preferente en las entregas frente a los primeros. Hay nume- rosas razones que justifican esta práctica. Como los envíos a clientes son
gratuitos y la cuota mensual es fija, los clientes poco frecuentes son los másrentables para Netflix. Al igual que todas las empresas, Netflix quiere que
sus mejores clientes estén satisfechos y se esfuerza por impedir que se mar - chen.Y, aunque los clientes frecuentes puedan percibir que se les trata de
forma injusta (según afirma Hastings, un pequeño número de clientes se
ha quejado), Netflix tiene que distribuir su presupuesto de gastos de en-
vio entre los clientes más y menos rentables de una forma que sea lógicadesde el punto de vista económico. Hastings se refiere a esta práctica como
el algoritmo de la imparcialidad. Netflix resolvió recientemente una demanda
colectiva relativa a esta práctica, a causa de que había publicitado que la
mayoria de películas se entregaban en el plazo de un día.
La inteligencia analítica ayuda también a Netflix a decidir qué debe
pagar en concepto de derechos de distribución de los DVDs. Cuando la
empresa compró los derechos de Favela Rising, un documental sobre losmúsicos de los barrios bajos de Río de Janeiro, los ejecutivos de Netflix
tenían presente que cerca de un millón de clientes les había pedido en
2003 la película Ciudad de Dios, un drama realista rodado en los barrios
más marginales de Río. Sabia también que 500.000 clientes habían es-
cogido un documental que tenía cierta relación sobre la vida en los su-
burbios de Bombay, llamado Los Niños del Barrio Rojo, y que 250.000clientes habían pedido a Netflix ambos DVDs. Por tanto, los comprado-
res de la empresa se sentían seguros pagando por 250.000 alquileres. Si
se pedian más, se beneficiaban tanto los productores de Favela Risingcomo Netflix.
Como la mayoría de competidores que se basan en la inteligencia ana-
lítica, Netflix posee una fuerte cultura de inteligencia analítica y un en- foque de negocio de " testar y aprender ". Su director general de desarrolloy ciclo de vida de producto ( chiefproduct oficer — CPO) Ned Hunt in-
dica:
30 La Naturaleza de la Competencia...
Desde la jefatura de producto hasta el departamento de ingeniería, hemos ad-
quirido y desarrollado una fuerte cultura de pruebas cuantitativas. Generalmente, tenemos funcionando a la vez cientos de experimentos diversos sobre las expe- riencias de los clientes. Por ejemplo, ahora mismo estamos poniendo a prueba la
Sala de Proyección Netflix ", para que los clientes puedan ver los tráilers de laspelículas antes de comprarlas. Hemos creado cuatro versiones diferentes para la
prueba, cada una de las cuales será vista por 20.000 suscriptores. Otro grupo, el
grupo de control, no asiste a la sala de proyección. Medimos cuanto tiempo de-
dican al visionado, cual es el índice de finalización, cuantas películas añaden a la
cesta de la compra, cómo afecta a la puntuación de las películas que finalmente
piden, y muchos otros factores. Los datos iniciales son muy prometedores.
El CEO de Netflix, Hastings, tiene un master en informática por Stan-
ford y fue profesor de matemáticas para el Peace Corps. La empresa ha in- troducido ciencia en un sector especialmente artístico. Como se decía en
un articulo del Business Week, " Netflix utiliza los datos para tomar las de-
cisiones que los grandes magnates toman por instinto. El usuario medio
puntúa más de 200 películas, y Netflix devora la historia de los alquileresy las calificaciones de las películas que realizan sus clientes para predecirlo que les gustará... `Es como Moneyball en el sector de las películas [ refi-
riendose a la utilización de las estadísticas en el campo del béisbol profe-
sional, como hace el equipo del OaklandAthletic] con personajes obsesos
por la estadística como Reed que considera las películas como un pro-
blema de datos más', afirma el alto directivo de Netflix Richard N. Bar -
ton".
En las pruebas que lleva a cabo, Netf ix emplea una amplia variedad de
planteamientos cualitativos y cuantitativos, incluyendo encuestas, tests a losusuarios del sitio web, desarrollo de concepto y tests, tests de publicidad, minería de datos ( data mining), estudios de conocimiento de marca, etcé- tera, satisfacción del suscriptor, análisis de canal, optimización del marke-
ting mix, estudios de segmentación, y efectividad del material demarketing. Los tests impregnan la cultura y se extienden desde el depar- tamento de marketing hasta operaciones y el servicio de atención alcliente.
La orientación de la empresa a las técnicas de análisis avanzado le ha
llevado a tener un gran éxito y un elevado ritmo de crecimiento. Sin em- bargo, se está recurriendo también a la inteligencia analítica para que esta
conduzca a la empresa a través de un cambio tecnológico importante.
Está ya perfectamente claro que la distribución de películas pasará a rea-
Competing on Analytics 31
lizarse a la larga a través de canales electrónicos — Internet, el cable, o las
ondas. La mezcla exacta y el momento oportuno aún no están bien defi- nidos, pero el futuro a largo plazo del envio por correo del DVD no es
brillante. Netflix, no obstante, cuenta con la inteligencia analítica para que
la ayude a prosperar en un mundo de distribución virtual. La lógica in- dica que si Netflix sabe más que cualquiera sobre que películas desean
ver los consumidores, éstos seguirán siendo fieles a la empresa indepen-
dientemente de la modalidad en que las películas lleguen a sus pantallas.
Netflix puede parecer una empresa singular, pero en muchos aspectos
es similar a las empresas y organizaciones — un número pequeño pero rá-
pidamente creciente de ellas— que han reconocido el potencial de la in-
teligencia analítica de negocio y que han actuado con energía para hacerlarealidad. Pueden encontrarse en diversos sectores ( ver figura 1 - 1). Algu-
nas, como Netflix, no son muy conocidas como empresas cuya ventajacompetitiva se basa en la inteligencia analítica. Otras, como Harrah's En-
tertainment, del sector del juego o OaklandAthletics del campo del béis-
bol profesional, ya han conseguido fama a través de diversos libros yartículos. Algunas, como Amazon.com,Yahoo!, y Google son start -ups re- cientes que han asociado el poder de Internet a sus motores de inteli-
gencia analítica. Otras, como Mars y Procter & Gamble, han producido
artículos de consumo familiar durante un siglo o más. Todas esas empre-
sas tienen tan sólo dos cosas en común: compiten en base a sus aptitudes
de inteligencia analítica, y tienen un,exito extraordinario en sus respecti- vos sectores. Estamos convencidos que estos dos atributos guardan relación
entre si.
32 La Naturaleza de la Competencia...
FIGURA 1 - 1
Las empresas cuya ventaja competitiva se basa en la inteligencia
analítica se encuentran en una diversidad de sectores
Productos de Consumo
Anheuser -Busch
E & J. Gallo WineyMars
Procter & Gamble
Servicios Financieros
Barclays Bank
Capital One
Royal Bank of Canada
Progressive CasualtyInsurance
WellPoint
Productos Industriales Productos Farmacéuticos
CEMEX • Astra Zeneca
John Deere & Company • Solvay
Telecomunicaciones
Sprint
02
Ocio y tiempo libreOakland Athletics
Boston Red Sox
Harrah's Entertainment
Marriott International
New England Patriots
Vertex Pharmaceuticals, Inc.
Transporte
FedEx
Schneider National
Distribución Minorista
Amazon.com
JCPennyTesco
Wal -Mart
Comercio Electrónico
Netflix, Inc.
Bouygues Telecom • United Parcel Service - Yahoo!
iQUÉ ES LA INTELIGENCIA ANALÍTICA?
Por inteligencia analítica entendemos el uso exhaustivo de datos, análisis es-
tadísticos y cuantitativos, modelos explicativos y de predicción, y direccióny gestión basados en hechos como motor de la toma de decisiones y delas acciones emprendidas. La inteligencia analítica puede ser un input para
la toma de decisiones humanas o puede dirigir la toma de decisiones to-
talmente automatizadas. La inteligencia analítica es un subconjunto de lo
que se ha venido en llamar la inteligencia empresarial ( business intelligence
BI): un conjunto de tecnologías y procedimientos que utilizan los datospara conocer, entender y analizar el rendimiento de la actividad de la em- presa. Como indica la figura 1 - 2, la inteligencia empresarial incluye tanto
acceso a datos y generación de informes como inteligencia analítica. Cadauno de estos enfoques se ocupa de una gama de aspectos relativos a las ac-
tividades de negocio de la organización. Las cuestiones que la inteligen-
cia analítica puede responder representan el extremo de este espectro de
más valor y más proactivo.
Competing on Analytics 33
FIGURA 1 - 2
Inteligencia empresarial e inteligencia analítica
Fuente: Adaptado de un gráfico elaborado por SAS. Utilizado con permiso.
En principio, la inteligencia analitica podría funcionar utilizando pa-
pel, lápiz y tal vez una regla de cálculo, pero cualquier persona sensataque utilice hoy en dia la inteligencia analitica recurrirá a las tecnologíasde la información. La gama de software de inteligencia analitica oscila
desde herramientas estadisticas y de optimizacion relativamente senci- llas en hojas de cálculo ( por supuesto, Excel es el ejemplo más repre- sentativo), a paquetes de software estadístico ( por ejemplo, Minitab), a
juegos complejos de inteligencia empresarial ( SAS, Cognos, Business
Objects), a aplicaciones de predicción sectoriales ( Fair Isaac), y a los mó- dulos de reporte y de inteligencia analitica de los principales sistemas degestión empresarial ( SAP y Oracle). Asimismo, tal y como describiremosmás adelante, unas buenas aptitudes analiticas exigen también la pre-
sencia de unas buenas aptitudes para la gestión de la información que in-
tegren, extraigan, transformen, y accedan a los datos transaccionales delnegocio. Ciertas personas podrían equiparar entonces la inteligencia ana-
lítica con la tecnología de la información de inteligencia analitica, locual constituirá un tremendo error. Como demostraremos a lo largo del
libro, son los aspectos humanos y organizacionales de la competenciabasada en la inteligencia analítica los que son verdaderamente diferen- ciadores.
Optimización Qué es lo mejor que puede suceder? m
Modelo de predicción Qué ocurrirá a continuación? q u
Previsión /Extrapolación Qué pasaría si estas tendencias continuasen?
Análisis estadístico Por qué está ocurriendo esto? ca
E Avisos • Qué acciones son necesarias?
0 Consultas / desglose detalles Dónde está exactamente el problema? d ór, Informes ad -hoc Cuántos, con que frecuencia, dónde? u 2
Reportes estándar Qué ocurrió?
Grado de inteligencia
Fuente: Adaptado de un gráfico elaborado por SAS. Utilizado con permiso.
En principio, la inteligencia analitica podría funcionar utilizando pa-
pel, lápiz y tal vez una regla de cálculo, pero cualquier persona sensataque utilice hoy en dia la inteligencia analitica recurrirá a las tecnologías
de la información. La gama de software de inteligencia analitica oscila
desde herramientas estadisticas y de optimizacion relativamente senci- llas en hojas de cálculo ( por supuesto, Excel es el ejemplo más repre-
sentativo), a paquetes de software estadístico ( por ejemplo, Minitab), a
juegos complejos de inteligencia empresarial ( SAS, Cognos, Business
Objects), a aplicaciones de predicción sectoriales ( Fair Isaac), y a los mó- dulos de reporte y de inteligencia analitica de los principales sistemas de
gestión empresarial ( SAP y Oracle). Asimismo, tal y como describiremosmás adelante, unas buenas aptitudes analiticas exigen también la pre-
sencia de unas buenas aptitudes para la gestión de la información que in-
tegren, extraigan, transformen, y accedan a los datos transaccionales delnegocio. Ciertas personas podrían equiparar entonces la inteligencia ana-
lítica con la tecnología de la información de inteligencia analitica, locual constituirá un tremendo error. Como demostraremos a lo largo del
libro, son los aspectos humanos y organizacionales de la competenciabasada en la inteligencia analítica los que son verdaderamente diferen-
ciadores.
34 La Naturaleza de la Competencia...
POR QUÉ LA COMPETENCIA HA DE ESTAR BASADA
EN LA INTELIGENCIA ANALÍTICA?
En una época en que las empresas de muchos sectores ofrecen productos
similares y emplean tecnologías comparables, los procesos empresariales dealto rendimiento están entre los últimos aspectos de diferenciación que
aún quedan. Muchas de las fuentes previas de ventaja competitiva ya no
son aprovechables. La ventaja de una localización singular no es significa-
tiva en el marco de la competencia global y las legislaciones proteccio- nistas han desaparecido en gran medida. Las tecnologías exclusivas se
copian con rapidez y cada vez es más dificil conseguir productos y servi- cios auténticamente innovadores. Lo que queda como base de las venta-
jas competitivas es hacer funcionar la empresa con la máxima eficiencia yefectividad, y tomar las decisiones más inteligentes que sea posible. Asi- mismo, las firmas cuya ventaja competitiva es basa en la inteligencia ana-
lítica exprimen hasta la última gota de valor de los procesos de gestión de
negocio y de las decisiones clave. La inteligencia analítica es útil en casi todos los procedimientos de ne-
gocio. Sin embargo, las organizaciones que quieran ser competitivas de-
ben poseer algún atributo en el que sean mejores que cualquier otra de
su sector — una competencia diferencial.3 Esto suele implicar a algún tipo
de proceso de gestión de negocio o de decisión empresarial. Tal vez us-
ted se esfuerza en ganar dinero a través de identificar mejor que la com-
petencia a los clientes fieles y rentables, y fijando el precio óptimo delproducto o servicio. En este caso, la inteligencia analítica es posiblemente
la respuesta para llegar a ser el mejor en este aspecto. Tal vez usted co-
mercialice productos commodíty o indiferenciados y debe tener un nivel deexistencias lo más reducido posible a la vez que facilita que su cliente sea
capaz de encontrar su producto en las estanterías. Si este es el caso, la in-
teligencia analítica suele ser la clave para optimizar la cadena de suminis-
tro. Tal vez usted compite en un tipo de negocio que requiera una fuerte
inversión en personal y su objetivo es contratar, retener, y promocionar alos mejores profesionales del sector.Aqui, también, la inteligencia analítica
puede ser la clave ( aunque hasta ahora ha sido muy utilizada para estepropósito en el campo del deporte profesional y no tanto en el ámbitoempresarial clásico).
Por otra parte, tal vez sus procesos de gestión de negocio operativos no
son muy diferentes del resto, y usted piensa que su competitividad se basa
Competing on Analytics 35
en la toma de las mejores decisiones. Es posible que pueda seleccionar lasmejores ubicaciones para sus tiendas — si éste es el caso, es probable que
lo haga utilizando la inteligencia analitica. Usted podría aumentar su ta- maño a través de fusiones y adquisiciones y seleccionar tan sólo a los me- jores candidatos para este propósito. La mayoría de ellas no resultan bien,
a tenor de lo que dicen una serie de estudios de amplia divulgación, perola suya si. Si ése es el caso, probablemente no está tomando esas decisio- nes basándose fundamentalmente en la intuición. Las buenas decisiones
suelen haber recopilado tras de si datos y análisis de forma sistemática. Las empresas cuya ventaja competitiva se basa en la inteligencia analí-
ticas son, por tanto, organizaciones que han seleccionado unas pocas ca-
pacidades distintivas sobre las cuales basan su sus estrategias, y luego hanaplicado de forma exhaustiva datos, análisis estadísticos y cuantitativos, ytomas de decisiones basadas en hechos que respalden a esas capacidades se-
leccionadas. La inteligencia analitica, por si sola, no constituye una estra-
tegia, pero su utilización para optimizar una capacidad de negocio
distintiva si constituye una estrategia. Cualesquiera que sean las aptitudes
resaltadas en una estrategia, la inteligencia analitica puede propulsarlas a un
nivel superior. Capital One, por ejemplo, denomina a su planteamiento
competitivo basado en la inteligencia analitica " estrategia basada en la in-
formación". Harrah's ha optimizado sus capacidades distintivas la fide -
lización del cliente y el servicio al cliente— a través de su estrategia basada
en la inteligencia analitica.
Puede cualquier organización de cualquier sector competir eficaz-
mente basándose en la inteligencia analitica? Ésta es una pregunta inte- resante que hemos debatido entre nosotros. Por una parte, prácticamente
todas las empresas tienen la posibilidad de basar su competitividad en la
inteligencia analitica. El sector del cemento, por ejemplo, podría ser el
sector menos imaginativo y el más alejado de la inteligencia analiticaque se pueda encontrar. No obstante, el gigante global del cemento
CEMEX ha aplicado con éxito la inteligencia analitica a su competen-
cia distintiva de optimización en el área de cadena de suministro y deplazos de entrega.
Por otra parte, algunos sectores son claramente más adecuados que
otros para el empleo de la inteligencia analitica. Si su empresa genera mu-
chos datos transaccionales — como asi ocurre en los sectores de servicios
financieros, viajes y transportes, o juego — la competitividad basada en la
inteligencia analitica es una estrategia natural (aunque muchas firmas aún
36 La Naturaleza de la Competencia...
no la emplean). Si su modelo de negocio se basa en factores de dificil me- dición —como el estilo en el sector de la moda, o las relaciones humanas
en el sector de búsqueda de ejecutivos— haría falta un esfuerzo mucho
más innovador para una competitividad basada en la inteligencia analí-
tica. Con todo, casi cada día encontramos ejemplos de empresas que an-
tes trabajaban basándose en la intuición y ahora lo hacen en la inteligenciaanalítica. El sector del vino, por ejemplo, fue una vez y (en algunos ám- bitos) aún es sumamente intuitivo y basado en preferencias de los consu- midores que eran impredecibles. Actualmente, sin embargo, es posible
analizar cuantitativamente y predecir el atractivo de cualquier vino. Losgrandes productores de vino como E & J Gallo están compitiendo sobrela base de la inteligencia analítica en áreas como ventas, agricultura, y co- nocimiento de las preferencias de los consumidores.4
CÓMO PUEDE SER ÚTIL ESTE LIBRO?
Nosotros no hemos inventado la idea de la competitividad basada en la in-
teligencia analítica, pero estamos convencidos de que este libro (y los ar- tículos precedentes que hemos escrito) son los primeros que describen el
fenómeno.' En este libro, usted encontrará más información de la que
hasta ahora se haya recopilado sobre el tema; más discusión sobre el con-
cepto, más ejemplos de organizaciones que están persiguiendo la compe-
titividad basada en la inteligencia analítica, más temas de gestión de los que
ocuparse, y más aplicaciones más especificas de la inteligencia analítica. La primera parte del libro expone la definición y atributos clave de lacompetitividad basada en la inteligencia analítica, y expone ( ¡con algo deinteligencia analítica!) como puede conducir a un mejor rendimiento de
la actividad de la empresa. En su parte final se describen diversas aplica-
ciones de inteligencia analítica competitiva, primero internamente y luegoexternamente, con clientes y proveedores.
La segunda parte del libro es más bien una guía. Empieza con una hoja
de ruta general para las organizaciones que deseen competir basándose
en sus aptitudes de inteligencia analítica. Hay dos capítulos enteros dedi- cados cada uno a los dos recursos clave — humanos y tecnológicos— ne-
cesarios para que esta forma de competitividad sea una realidad.
Concluimos discutiendo algunas de las orientaciones clave de la inteli-
gencia analítica de negocio en el futuro.
Competing on Analytics 37
El libro es extenso, pero sabemos que no será el último que se escriba so-
bre el tema.Tenemos noticia de que otros autores están pensando en escri-
bir libros sobre inteligencia analítica, y esperamos también nuevos artículossobre dicho tema. Esperamos que mucha gente del mundo académico y dela consultoría también lo adopte. Si este campo tiene que prosperar, el
mundo tendrá que dedicar mucho tiempo y muchas energías a concen- trarse en el mismo y nos harán falta todas las guías que podamos conseguir.
CÓMO SE HA LLEGADO HASTA AQUÍ?
LOS ORIGENES DE LA COMPETITIVIDAD BASADA EN
LA INTELIGENCIA ANALÍTICA
Actualmente se dan todas las condiciones para la introducción de la com-
petitividad basada en la inteligencia analítica en las organizaciones. Al
mismo tiempo que los ejecutivos han estado buscando nuevas fuentes de
ventaja y diferenciación, han ido disponiendo de más datos sobre sus em- presas que en cualquier otro momento anterior de su historia. Los siste-
mas de planificación de recursos de gestión empresarial, Enterprise Resource
Planning (ERP), los sistemas punto de venta, Point of Sale ( POS), y los si- tios web, entre otras fuentes, han originado más y mejores datos transac- cionales que en toda la historia de la humanidad. Una nueva generación
de ejecutivos bien preparados — la primera que ha crecido con los orde-
nadores— está entrando en las organizaciones y busca nuevos medios degestionarlas con la ayuda de la tecnología. Por último, la capacidad para lo-
grar que los datos tengan sentido a través de los ordenadores y del soft- ware ha alcanzado al fin su mayoría de edad. Los fabricantes de software
de inteligencia han ampliado de forma espectacular la funcionalidad de sus
productos a lo largo de los últimos años, y los proveedores de hardwarehan optimizado sus tecnologías para analizar y gestionar con rapidez gran- des bases de datos.
El empleo de la inteligencia analítica se inició como una actividad a pe-
queña escala y poco frecuente que se llevaba a cabo en algunos departa- mentos de la empresa que manejaban grandes cantidades de datos. A
finales de los años 60, profesionales e investigadores empezaron a experi-
mentar con el uso de los sistemas informáticos para analizar datos y res- paldar la toma de decisiones. Denominadas sistemas de apoyo a la toma de
decisiones [ decision support systems — DSS], estas aplicaciones se utilizaron
38 La Naturaleza de la Competencia...
para actividades analíticas repetitivas y un tanto restringidas, como plani-
ficación de producción, gestión de la cartera de inversiones, y rutas detransporte. Dos pioneros de los DSS, Peter Keen y Charles Stabell, sostie- nen que el concepto de apoyo a la toma de decisiones surgió de los estu-
dios de toma de decisión organizacional realizados en Carnegie Tech (hoyCarnegie Mellon) por investigadores como Herbert Simon a finales de los
50 y principios de los 60, y de los trabajos técnicos sobre sistemas infor- máticos interactivos llevados a cabo principalmente en el MIT durante los
años 60.6 Otros estudiosos alegarían que sus orígenes están estrechamente
relacionados con aplicaciones militares de la Segunda Guerra Mundial yla posguerra, aunque los ordenadores tal como ahora los conocemos no
estuvieran aún disponibles para dichas aplicaciones.
El análisis estadístico realizado en ordenadores se convirtió en una ac-
tividad mucho más habitual a lo largo de los años 70, a medida que em-
presas como SAS Institute y SPSS introdujeron paquetes de aplicacionesinformáticas que hicieron accesible el análisis estadístico a muchos inves-
tigadores y hombres de empresa. Sin embargo, a pesar de dicha mayor dis- ponibilidad de la estadística, los DSS no prosperaron en ésta época yevolucionaron hacia los sistemas de apoyo a ejecutivos [ Executive Support
Systems — ESS]. 7 Esas aplicaciones implicaban el uso directo de los or-
denadores y los datos por parte de los altos ejecutivos con la finalidad decontrolar y generar informes sobre la marcha de la empresa ( con un me- nor énfasis en la toma. de decisiones). Esta actividad nunca llegó a cuajar
demasiado, debido en parte a la reticencia de los ejecutivos a involucrarse
en su utilización práctica.
La tecnología de inteligencia analítica se llegó a utilizar con más fre-
cuencia para almacenar cantidades de datos relativamente pequeñas y pararealizar consultas como apoyo de tomas de decisiones y control de la mar- cha y el rendimiento de la actividad de la empresa. La focalización en lagestión de datos llegó a ser importante porque se estaba empezando a dis-
poner de cantidades inmensas de datos procedentes de sistemas transac-
cionales como ERP y POS, y posteriormente de las transacciones enInternet. Versiones de esta focalización orientada a los datos son los de-
nominados procesamientos analíticos online [ OnlineAnalytical Processing- OLAP] y más tarde almacenamiento de datos [ data warehousing]. Los al- macenes de datos más pequeños se denominaban data marts.
Actualmente, como ya hemos mencionado, todo este campo se deno-
mina inteligencia empresarial [ Business Intelligence] e incorpora la reco-
Competing on Analytics 39
gida, gestión, y generación de informes sobre los datos orientados a latoma de decisiones asi como las técnicas de análisis avanzado y los trata- mientos informáticos de datos. La inteligencia empresarial es un campo
amplio y popular dentro del sector de las tecnologías de la informaciónTI) —de hecho, una encuesta de Gartner de 2006 realizada a 1. 400 di-
rectores de sistemas de información (CIOs) señala que la inteligencia em-
presarial es la principal prioridad tecnológica para las organizaciones de
TI.a Dos estudios que realizamos en 2002 y 2006 en grandes organiza- ciones que utilizaban sistemas ERP revelaron que la toma de mejores de-
cisiones era el principal beneficio perseguido, y que ( en 2006) la
inteligencia analítica era la tecnología mas buscada para sacarle partido a
los datos ERP.
A pesar de la variación en cuanto a terminología, estos movimientos
cada uno de los cuales duró alrededor de un decenio— tenían varias ca-
racterísticas comunes. Se focalizaban en gran medida en aspectos técnicos,
ocupándose de cómo los ordenadores podían utilizarse para almacenar,
analizar y exhibir datos y resultados de análisis. Concentraron su atenciónen problemas bastante restringidos — con la excepción de los sistemas eje-
cutivos y de control del rendimiento de la actividad, que sólo mostrabanel estado de la empresa.Tambien eran relegados a la " trastienda" de las or-
ganizaciones — utilizados por técnicos y especialistas y con escasa visibi- lidad para los altos directivos. Con escasas excepciones, se podía decir que
casi nunca influian en la naturaleza de la estrategia competitiva de la em-
presa.
Actualmente, la mayoría de grandes organizaciones tiene instaladas al-
gún tipo de aplicaciones de inteligencia analítica y algunas herramientasde inteligencia empresarial. No obstante, suelen ser de importancia me-
nor para el éxito de la empresa y se gestionan a nivel departamental. Unacompañía de seguros, por ejemplo, puede tener algunos métodos y he- rramientas de inteligencia analítica en el departamento actuarial, donde se
establecen los precios de las pólizas. Una empresa industrial puede utili-
zar tales herramientas para la gestión de calidad. Marketing puede dispo- ner de ciertas capacidades para el análisis del valor de los clientes a lo largo
de la vida de la relación. Por muy útiles que sean dichas actividades, locierto es que son invisibles a los ojos de altos directivos, clientes y accio- nistas — y no se puede decir de ellas que sean las impulsoras de la estra- tegia de la empresa. Son importantes para departamentos concretos pero
sin mayor trascendencia para la estrategia competitiva a nivel general.
40 La Naturaleza de la Competencia...
Sin embargo, en este libro focalizamos nuestra atención en las empre-
sas que han elevado a la categoría de arte la gestión de datos, el análisis es-
tadístico y cuantitativo, y la toma de decisiones basada en hechos. Estasorganizaciones tienen actividades de inteligencia analítica que son difi-
cilmente invisibles. El CEO las pregona a todo accionista y demás partesinteresadas. En lugar de ubicarse en la trastienda, la inteligencia analítica
de estas empresas se encuentra en sus informes anuales y en los recortesde prensa. Estas organizaciones han adoptado un recurso que aparente-
mente es accesible a todos, y lo han perfeccionado hasta tal punto que laestrategia se construye a su alrededor.
CUANDO SON APROPIADAS LAS DECISIONES
BASADAS EN LA INTELIGENCIA ANALÍTICA?
Existen considerables evidencias de que las decisiones basadas en la in- teligencia analítica tienen más probabilidades de ser correctas que las
basadas en la intuición.9 Es mejor saber — por lo menos dentro de los
límites de los datos y el análisis— que creer, pensar o percibir, y la ma- yoría de empresas pueden beneficiarse de tomar un mayor número dedecisiones en base a la inteligencia analítica. Por supuesto, existen algu-
nas circunstancias en las que las decisiones no pueden o no deben ba- sarse en la inteligencia analítica. Algunas de dichas circunstancias se
describen en el popular libro de Malcom Glawell, Blink (Parpadeo), que
es una apología de la toma de decisiones basada en la intuicion.10 Es
irónico que un libro que elogia la intuición aparezca y se popularice enun momento en que muchas organizaciones están confiando en gran
medida en la inteligencia analítica, pero quizás ello es parte de su atrac-
tivo romántico. El libro es divertido y persuasivo, pero no deja claro quela intuición sólo es apropiada bajo determinadas circunstancias. Por
ejemplo, Gladwell sin duda tiene razón cuando dice que los seres hu-
manos han perfeccionado su capacidad para tomar decisiones rápidas yprecisas acerca de la personalidad e intenciones de sus semejantes, y esraro que el análisis formal pueda igualar dicha aptitud. Con todo, Glad-
well sostiene que la intuición es una buena guía para la acción sólo
cuando está respaldada por muchos años de conocimientos y experien- cia. Muchos de los ejemplos de intuición que pone Gladwell son sólo
posibles a causa de los años de investigación analítica en la sombra, como
Competing on Analytics 41
los juicios rápidos y aparentemente intuitivos realizados por el Dr. JohnGottsman acerca de si los componentes de una pareja casada cuyo com-
portamiento ha observado seguirán juntos en el futuro. Él ha sido capazde realizar tales evaluaciones sólo gracias a que ha observado y analizadoestadísticamente miles de horas de interacciones de pareja a través de
grabaciones de video.
No cabe la menor duda de que los responsables de tomar decisiones
tienen que emplear la intuición cuando no disponen de datos y deben to- mar una decisión muy rápida — como en el ejemplo de Gladwell de los
agentes de policia que deben decidir si disparan o no sobre un sospechoso.
Gary Klein, consultor en toma de decisiones, ofrece argumentos simila- res con relación a las decisiones que toman los bomberos en edificios en
llamas." Incluso firmas que, en general, son bastante analíticas deben re-
currir a veces a la intuición cuando no disponen de datos. Por ejemplo,
JeffBezos, CEO de Amazon.com, tiene una gran preferencia por testar las
nuevas características de Amazon.com, cuantificando rigurosamente la re-
acción de los usuarios antes de implementarlas definitivamente. Sin em-
bargo, la oferta de " buscar en el interior del libro" fue imposible de testar
sin aplicarla a una masa critica de libros ( Amazon.com arrancó con
120.000). También era costosa de desarrollar lo que aumentaba el riesgo.
En ese caso, Bezos confió en su instinto, se arriesgó, y dicha característicafue muy popular desde el momento de su introducción.12
Desde luego, todo análisis cuantitativo descansa sobre una serie de su-
puestos. Cuando las condiciones que hay tras los supuestos ya no son apli- cables, los análisis debenan dejar de utilizarse. Por ejemplo, Capital One
y otras empresas de tarjetas de crédito realizan predicciones analíticas so- bre la disposición de los clientes a liquidar sus saldos en condiciones de
prosperidad económica general. Si la economía entrase bruscamente en
una fase de recesión, las predicciones ya no serian aplicables, y seria peli- groso seguir utilizándolas.
El mensaje esencial es que la frontera de las decisiones que pueden tra-
tarse con técnicas de análisis avanzado está avanzando continuamente. Las
áreas que en una época eran adecuadas para la toma de decisiones basada
en la intuición han ido acumulando datos y rigor analítico a lo largo deltiempo,y la intuición ya no es la mejor alternativa. Actualmente, por ejem- plo, ciertos ejecutivos aún consideran que es plausible tomar decisiones
importantes sobre fusiones y adquisiciones basándose en su instinto. Sinembargo, las mejores empresas están utilizando inteligencia analítica muy
42 La Naturaleza de la Competencia...
detallada para investigar tales decisiones. Procter & Gamble, por ejemplo,
utilizó diversas técnicas de análisis avanzado antes de adquirir Gillette, in-
cluyendo las dedicadas a logistica y cadenas de suministro, factores im- pulsores de la cotización de la acción y recursos humanos. Dentro de unosaños, las empresas que no utilicen ampliamente la inteligencia analítica
cuando se trate de hacer una adquisición importante serán calificadas de
irresponsables.
De hecho, la tendencia actual apunta hacia un futuro más analítico para
la práctica totalidad de las empresas. La cantidad de datos disponibles se-
guirá con toda seguridad en aumento. Los dispositivos de identificación
por radiofrecuencia [Radiofrequency identification — RFID] se coloca-
rán prácticamente en todo palet o embalaje que avance a través de la ca-
dena de suministro, y generarán cantidades inmensas de nuevos datos quelas empresas recogerán y analizarán. En el comercio al por menor, todoslos carritos de la compra serán lo bastante inteligentes como para regis-
trar información sobre qué productos se cogen de las estanterías y en quéorden. En el campo de la mineria y de la exploración petrolífera, la can- tidad de datos — ya gigantesca hoy en día— se incrementará en progre-
sión geométrica. En el sector de la publicidad, un número cada vez mayor
de empresas recurre a medios como Internet y la televisión por cable, donde puede controlar qué anuncios son vistos por quién — creando de
nuevo una corriente de datos enorme.
El software de inteligencia analítica aumentará su grado de disponi-
bilidad y estará al alcance de toda organización. Las firmas de softwareorientadas a la estadística, como SAS y SPSS han puesto a disposición de
tes y de los usuarios análisis cada vezlas compañías normales y corrienmás sofisticados a lo largo de treinta años, y seguirán haciéndolo. Firmasdel campo de la inteligencia empresarial, como SAS, Business Objects, yCognos, están incorporando más capacidades de inteligencia analítica a
sus paquetes de software. Proveedores como Fair Isaac Corporation co-
mercializarán nuevas aplicaciones dirigidas a distintas competencias de
negocio. Proveedores de sistemas de gestión empresarial como SAP yOracle están posibilitando cada vez más el análisis de los datos de sus sis-
temas y el control del rendimiento de la actividad de la empresa. Asi- mismo, Microsoft está incorporando cantidades crecientes de capacidad
analítica en su software básico de productividad personal. En el futuro, la
disponibilidad de software no será un problema en el campo de la com-
petencia basada en la inteligencia analitica, aunque la capacidad de utili-
Competing on Analytics 43
zar adecuadamente el software de inteligencia analítica nunca será unacualidad commodity o indiferenciada.
Cabe suponer también con bastante seguridad que el hardware noconstituirá un problema. Actualmente, los procesadores de 64 -bits de In-
tel y otras empresas que pueden realizar análisis cuantitativos exhaustivosde grandes conjuntos de datos se consideran muy avanzados, pero esta si- tuación terminará pronto. Los ordenadores especializados de proveedores
como Teradata y Netezza pueden manejar con facilidad almacenes de da- tos de multiterabytes. No hay duda que el ordenador personal del pro - ximo futuro será capaz de realizar análisis rigurosos. El mayor problema
será el modo en que las organizaciones controlen sus datos y análisis, y seaseguren de que los usuarios individuales toman decisiones basadas en
análisis y supuestos correctos. Para continuar como empresa cuya competitividad se base en la inte-
ligencia analítica, sin embargo, hay que seguir estando en vanguardia. Lacompetencia basada en la inteligencia analítica tendrá algo de carrera ar-
mamentistica, que necesita un desarrollo continuo de nuevas medidas,
nuevos algoritmos y nuevos enfoques para la toma de decisiones. Las fir- mas que la adopten eliminarán sistemáticamente las conjeturas de sus pro-
cedimientos y modelos de negocio. Aquellas empresas con ventajascompetitivas basadas en la inteligencia analítica tendrán que llevar a cabo
experimentos en muchas áreas de sus empresas y aprender de cada uno deellos. Para poder implementar de forma efectiva decisiones cuantitativas,
el análisis tendrá que ser una capacidad generalizada entre los empleados
y no la de unos cuantos " científicos del espacio" con conocimientos yexperiencia en el campo de los análisis cuantitativos.
Nosotros hemos confeccionado una hoja de ruta que describe los pa-
sos principales que se deben dar para crear una empresa cuyas ventajas
competitivas se basen eficazmente en la inteligencia analítica. Conlleva
unos prerrequisitos clave, como disponer, como mínimo, de datos en can-
tidad y calidad razonable del área de negocio que la inteligencia analíticarespalde, y tener el tipo de hardware y software adecuado. Sin embargo, las variables clave son de tipo humano. Uno de los prerrequisitos es que
debe haber algún directivo con el suficiente grado de compromiso con la
inteligencia añalitica para seguir desarrollando la idea. Pero, a continuación,
el factor esencial para que una organización avance adecuada y rápida- mente a lo largo de la ruta de la inteligencia analítica es el respaldo que
obtenga. Firmas como Netflix, Harrah's y Capital One gozan del respaldo,
44 La Naturaleza de la Competencia...
e incluso de la pasión, del CEO por la competitividad basada en la inte- ligencia analítica, lo que les permite "avanzar por la ruta a toda máquina ".
Otras organizaciones que carecen del respaldo entusiasta de sus ejecu- tivos deben pasar primero por un camino " de prueba" que demuestre elvalor de la competencia basada en la inteligencia analítica. En este camino
se avanza más despacio, y los que lo toman tienen que conseguir tambiénal final el respaldo de la alta dirección si quieren que sus ventajas compe-
titivas se basen de verdad en la inteligencia analítica. Hablaremos de estahoja de ruta — y de los pasos a tomar en cada uno de los dos caminos — con más detalle en la segunda parte del libro (en especial, en el capitulo
6). Por ahora, simplemente queremos subrayar que, aunque la inteligen-
cia analítica parezca fría y basada en la informática, los factores mas im- portantes que llevan al éxito involucran a gente apasionada.
LA INTELIGENCIA ANALÍTICA EN EL CAMPO
DEL DEPORTE PROFESIONALY SUS CONSECUENCIAS
PARA EL MUNDO DE LA EMPRESA
Tal vez podamos entender mejor la evolución de la competitividad basadaen la inteligencia analítica a lo largo de un sector, focalizándonos en el
campo del deporte profesional. Aunque los deportes difieran, todos tienen
en común grandes cantidades de datos y unos recursos humanos (los ate- tas) de talento pero caros. El campo de los deportes difiere también del de
la empresa, pero ambos coinciden en la necesidad de optimizar recursos
y, por supuesto, en la necesidad de triunfar. Tal vez el deporte profesional más analítico sea el béisbol, que desde
hace tiempo ha sido un dominio del análisis cuantitativo y estadístico. Lautilización de estadísticas y nuevas medidas en el campo del béisbol reci- bió una publicidad considerable con la publicación de Moneyball & bola
de dinero), de Michael Lewis.13 El libro describía la orientación hacia la in- teligencia analítica de los Oakland Atheltics, un equipo profesional que sis-
temáticamente llegaba a los playoffs a pesar de que su nómina era
relativamente baja ( incluidos los playoffs de 2006 — aunque, incluso el me-
jor competidor basado en la inteligencia analítica no gana siempre, como
en 2005). Lewis describía la conversión del Director General de Oakland,
Billy Beane, a la inteligencia analítica para la selección de jugadorescuando se dio cuenta de que él mismo había poseído todas las caracterís-
ticas clásicas de un gran jugador, según decian los principales cazatalen-
Competing on Analytics 45
tos de la liga. Sin embargo, Beane no había sido un gran jugador, de modoque empezó a concentrarse más en el rendimiento real que poniaii demanifiesto las estadísticas de juego que en el potencial para llegar a ser un
gran jugador. Beane y los Athletics empezaron también a hacer uso demediciones relativamente nuevas del rendimiento de los jugadores. Al
igual que las empresas cuya competitividad se basa en la inteligencia ana-
lítica, inventaron nuevas unidades de medida que evaluaban y sacaban elmáximo provecho de su rendimiento.
Sin embargo, Beane no fue realmente el primer directivo de Oakland
que adoptó una orientación estadística. 14 A principios de los año 80,
SandyAlderson, entonces Director General, (ahora CEO de los San Diego
Padres, otro participante de los playoffs), adoptó un enfoque más estadís-
tico por dos razones. En primer lugar, antes de tomar dicha decisión Oa-
kland no había realizado unas buenas campañas durante una serie de años
y se encontraba al borde de la desaparición. En segundo lugar, a Aldersonle ofrecieron una versión inicial de un paquete estadístico de base de da-
tos y análisis para Apple II. Las estadísticas de béisbol pueden conseguirsecon facilidad de firmas como STATs, Inc., y el Elias Sport Bureau, aun- que los equipos ya podían tenerlas mucho antes de que empezaran a apro-
vecharse de ellas. Estos motivos son los típicos de por qué las empresas
suelen adoptar la competencia basada en la inteligencia analítica: una com-
binación de necesidades acuciantes del propio negocio, la disponibilidad
de los datos, y las Tecnologías de la Información (TI) que puedan anali- zar todos los números.
El enfoque de inteligencia analítica en el campo del béisbol se ha am-
pliado considerablemente durante los últimos años. Uno de los equipos
que ha adoptado el enfoque " moneyball" es el de los Boston Red Sox
un equipo que tiene tanto capacidades de inteligencia analítica como
el dinero para invertir en jugadores costosos. Los Red Sox tenían también
una necesidad de negocio en 2004, ya que no habían ganado la Serie
Mundial a lo largo de ochenta y seis años. Ellos ejemplifican también otrade las razones de por las que las organizaciones adoptan la competencia
basada en la inteligencia analítica: nuevo liderazgo. En 2002, los dos nue-
vas principales propietarios del equipo eran John Henry, un directivo deuna empresa de fondos de inversión ( hedgefunds) y Tom Werner, produc- tor de televisión y antiguo propietario de los San Diego Padres. El atrac- tivo que la inteligencia analítica tenia para Henry era evidente, peroWerner se había dado cuenta también con los Padres de que la clase di-
46 La Naturaleza de la Competencia...
rigente tradicional del béisbol no sabia tanto como pretendía acerca de lo
que hacia falta para ganar el campeonato. Como dijimos antes, la alta di-
rección de los Sox permitió que el equipo adoptara el enfoque de avance
a toda máquina en el camino de la competencia basada en la inteligencia
analítica.
Al igual que otras organizaciones comprometidas con las estrategias de
inteligencia analítica, los Red Sox contrataron rápidamente como con-
sultor a la persona de más talento en el campo de la inteligencia analítica:
Bill James, considerado generalmente como el profesional más destacado
del mundo en el dominio de las estadísticas de béisbol. El hecho de que
ningún otro equipo hubiera considerado conveniente fichar a tal genio de
la inteligencia analítica subempleado indica que la competencia basada en
la inteligencia analítica en el campo del béisbol no estaba aún generalizada.
El enfoque de inteligencia analítica junto a algunos nuevos y caros ju- gadores de talento— ofreció pronto resultados, y en 2003 llegaron a laAmerican League Championship Series ( ALCS) frente a sus eternos ri- vales los NewYorkYankees.
Sin embargo, hay un partido de este campeonato que ilustra una difi- cultad clave de la competencia basada en la inteligencia analítica: si hayque implementar decisiones, basadas en la inteligencia analítica, ésta tiene
que propagarse por todos los ámbitos de la organización. En el quinto ydecisivo partido de la serie, la estrella de los Red Sox, Pedro Martínez, es-
taba efectuando los lanzamientos. Los analistas de los Sox habían demos-
trado de forma concluyente que Martínez era una presa mucho más fácil
para los bateadores del equipo contrario después de unas 7 entradas o 105
lanzamientos ( ese año, el promedio de bateo del equipo contrario frente
a Martinez para los lanzamientos 91 al 105 era 0,231; para los lanzamien-
tos 106 al 120 era de 0, 370). Habían advertido al entrenador Grady Lit - tle que bajo ningún concepto Martinez debía seguir lanzando después de
llegar a este punto. Sin embargo, cuando Martinez, como era de esperar,
empezó a fallar al final de la séptima entrada, Litde le mantuvo en los lan-
zamientos durante la octava entrada ( incluso en contra de la opinión del
preparador de lanzamientos), y los Yankees acribillaron a Martinez. LosNewYorkYankees ganaron la ALCS, pero Little perdió su empleo. Ésta esuna historia convincente de lo que puede ocurrir si los directivos de la
primera linea y los empleados no actúan de acuerdo con el programa deinteligencia analítica. Afortunadamente para los siempre sufridos aficio-
nados de los Red Sox (incluido uno de los autores de este libro) la com-
Competing on Analytics 47
binacion de datos y dinero se demostró insuperable en la temporada 2004, y los Sox acabaron con una sequía de ochenta y seis años sin ganar elcampeonato de la Serie Mundial ( World Series).
La competitividad basada en la inteligencia analítica no ha triunfado
del todo en el campo del béisbol, sin embargo. Algunos equipos, inclui- dos algunos equipos constantemente en cabeza, como los Atlanta Braves
aunque también utilizan los datos, siguen confiando en gran medida en
los criterios tradicionales de búsqueda de jugadores. El Director General
de los Braves, John Schuerholz, sostenía en una entrevista que " no estoyde acuerdo con la afirmación de que sólo con las nuevas estadísticas del
movimiento new age, cromadas y perfeccionadas digitalmente se puedasustituir la intuición, el criterio y la capacidad de análisis humanos parabuscar nuevos jugadores. Por ello, lo que nosotros hacemos es utilizar am-
bas cosas ". 15 Uno de los mejores entrenadores de beisbol,Tony La Russade los St. Louis Cardinals, (cuyo equipo ganó la Serie Mundial en 2006),
combina brillantemente la inteligencia analítica con la intuición para de-
cidir cuándo debe sustituir a un jugador de la lista de bateadores que no
está fino o si debe fichar a un jugador con chispa para mejorar la moral
del equipo. En su reciente libro, Three Nights in August ( Tres Noches de
Agosto), Buzz Bissinger describe este equilibrio: "La Russa valora la in-
formación que generan los ordenadores. Analiza las filas y las columnas. Pero también sabe hasta dónde pueden llegar en el béisbol y que inclusopueden llegar a confundirte por un exceso de análisis. Hasta donde el sa-
bia, no había forma de cuantificar las ganas. Los datos le decian exacta-
mente lo que necesitaba saber cuándo se añadían a veinticuatro años de
experiencia como entrenador ".16
La inteligencia analítica se ha extendido también al campo del fútbol
profesional. Los New England Patriots, por ejemplo, han obtenido re-
cientemente grandes éxitos, ganando tres Super Bowls en cuatro años. El
equipo utiliza a fondo datos y modelos analíticos, tanto para dentro comopara fuera del terreno de juego. La inteligencia analítica en profundidad
ayuda a la selección de jugadores y a mantenerse por debajo del limite sa- larial máximo ( el último año el equipo tenía la nómina vigésimo cuarta
más elevada de la Liga Nacional de Fútbol). El equipo selecciona sus ju-
gadores sin utilizar los servicios de búsqueda tradicionales que emplean
otros equipos, y valora las alternativas de selección basándose en factorestan poco tradicionales como la inteligencia y la disposición a subsumir elego personal en beneficio del equipo.
48 La Naturaleza de la Competencia...
Los Patriots hacen también un uso importante de la inteligencia ana- lítica para tomar decisiones en el terreno de juego. Tanto sus entrenado-
res como sus jugadores son famosos por el estudio exhaustivo que hacen
de las estadísticas y las peliculas de partidos. Se sabe que su entrenadorjefe, Bill Belichick lee con detenimiento artículos de profesores de eco-
nomía sobre las probabilidades estadísticas de los resultados de los parti-
dos. Fuera del ámbito del terreno de juego, el equipo utiliza inteligencia
analítica en detalle para evaluar y mejorar "el programa de actividades parasus aficionados ". En todos los partidos que juegan en casa, por ejemplo,
de veinte a veinticinco personas tienen el cometido concreto de realizar
mediciones cuantitativas de una serie de factores: comida, aparcamiento,
personal, limpieza de los servicios, etcétera. Los proveedores externos son
controlados con vistas a la posible renovación de contrato y tienen in- centivos para mejorar el rendimiento de su actividad."
Otros equipos de la NFL que hacen un amplio uso de las estadísticas
son, entre otros: Kansas City Chiefs, Tennessee Titans, y Green BayPackers. Los Titans, por ejemplo, han determinado que las medidas tradi-
cionales del rendimiento referidas a las yardas concedidas o ganadas son
relativamente poco importantes, y han encontrado otras medidas alterna- tivas. Los Packers analizaron las películas de los partidos de un corredor
running back) con un problema de pérdida de balón, y llegaron a la con- clusión de que sólo se producía cuando el codo del jugador no estaba ho-
rizontal al suelo en el momento del impacto."' A pesar del éxito de los
Patriots y de otros equipos de la NFL, muchos de ellos tienen que captaraún todavía la naturaleza y el valor de la competitividad basada en la in- teligencia analítica.
El baloncesto profesional ha estado históricamente menos orientado al
análisis cuantitativo que el béisbol o el fútbol, pero el enfoque numérico
está empezando a despegar también en este campo.Varios de los mejores
equipos, entre ellos los San Antonio Spurs, han contratado consultores en
estadística o ejecutivos con orientación a la estadística. Los Houston Roc-
kets han seleccionado recientemente como Director General a un joven
ejecutivo orientado al análisis cuantitativo que previamente gestionaba
sistemas de información e inteligencia analítica para los Boston Celtics.
Daryl Morey, master en administración y dirección de empresas ( MBA) por el MIT, considera a Bill James, experto en medición informática de
las estadísticas de béisbol, su modelo a imitar y sostiene que la inteligen- cia analítica en el baloncesto es similar a la del béisbol. "Se trata del mismo
Competing on Analytics 49
principio. Obtener victorias con un gasto menor ".19 Al igual que en el
béisbol y en el fútbol, los equipos y sus analistas van en busca de nuevasmedidas, como el valor del jugador para el equipo cuando está en el
campo de juego versus cuando está fuera del mismo (llamado Índice Ro-
land ( Roland Rating) en honor del estadístico amateur Roland Beech). La competitividad basada en la inteligencia analítica está arraigando no
sólo en el campo del deporte profesional americano. Algunos equipos de
fútbol europeos han empezado a emplear también técnicas similares. EIA.C.
Milán, uno de los principales equipos europeos utiliza modelos de predic-
ción para evitar las lesiones de los jugadores mediante el análisis de los da-
tos fisiológicos, ortopédicos, y psicológicos obtenidos de una diversidad defuentes. Su centro de investigación Milán Lab identifica los factores de
riesgo que con mayor grado de probabilidad se asocian a una lesión para
cada jugador. El centro evalúa también a los posibles jugadores a incorpo-
rar al equipo.Varios de los componentes del equipo nacional italiano que
ganó la Copa del Mundo en 2006 se entrenaban en Milán Lab. El Bolton
Wanderers, un equipo de fútbol ingles en rápido ascenso, es conocido por
el uso exhaustivo de los datos que hace su entrenador para evaluar el ren-
dimiento de losjugadores y las estrategias de equipo. El equipo emplea tam- bién la inteligencia analítica para identificar a sus clientes más valiosos yofrecerles privilegios que contribuyan a crear fidelidad hacia el club.
Por qué se da toda esa actividad en el campo del deporte profesional
y en qué se diferencia de otro tipo de organizaciones? Hay muchos temasque afectan por igual al deporte y a la empresa. Tal vez la lección mas im- portante que ofrece la inteligencia analítica en el terreno del deporte pro-
fesional sea su focalización en los recursos humanos — en la selección yconservación de los mejores jugadores al menor coste. Ésta no es unapráctica generalizada en el campo de la " gestión del talento" en la empresa,
pero quizás debería serlo.A medida que los salarios de empleados y eje- cutivos siguen aumentado, tal vez haya llegado la hora de empezar a re-
coger y analizar los datos relativos a qué personas rinden adecuadamentey bajo qué circunstancias, y a asegurarse de que se tiene en el equipo a losjugadores adecuados. Hay unas pocas empresas que están empezando aadoptar un enfoque más analítico en la gestión de recursos humanos, pero
también es cierto que los equipos deportivos están en este aspecto muypor delante de otro tipo de organizaciones.
La competitividad basada en la inteligencia analítica en el mundo del
deporte ilustra también sobre el hecho de que el análisis comienza a uti-
50 La Naturaleza de la Competencia...
lizarse más cuando hay datos suficientes para analizar. Si hay un área de ne- gocio en la que por primera vez se generan grandes cantidades de datos, es probable que pronto se convierta en terreno de juego para la compe- titividad basada en la inteligencia analítica. Los innovadores analíticos del
deporte profesional suelen crear también nuevas medidas, y los profesio- nales del mundo de la empresa deberían hacer lo mismo.
Aunque la inteligencia analítica es un tema un tanto abstracto y com- plejo, su adopción en el campo del deporte profesional ilustra sobre la
naturaleza humana del proceso. Cuando un equipo adopta la competiti-
vidad basada en la inteligencia analítica, se debe a que un líder ha tomado
la decisión de actuar de ese modo. El origen de la decisión suele remon-
tarse a los antecedentes y experiencias del propio líder. La competitividadbasada en la inteligencia analítica— tanto en el campo deportivo como
empresarial— es casi siempre una historia que involucra a personas y alliderazgo.
Tampoco es .casual que les haya ido bien a los equipos deportivos que
han adoptado la competitividad basada en la inteligencia analítica. No ga-
narán campeonatos cada año, por supuesto, pero los equipos cuya com-
petitividad se basa en la inteligencia analítica han tenido éxito en todos los
deportes en los que ha surgido. No obstante, a medida que la competiti-
vidad basada en la inteligencia analítica se extiendey lo hace con rapi- dez— los equipos tendrán que seguir innovando y desarrollando suscapacidades de inteligencia analítica si desean permanecer en cabeza. Sea
cual sea el enfoque competitivo adoptado, lo cierto es que ningún equipo
ni empresa) puede dormirse en los laureles.
QUÉ ENCONTRARA EN ESTE LIBRO?
A lo largo de este capitulo hemos intentado exponer las lineas generales
de la competencia basada en la inteligencia analítica y ofrecer unos cuan- tos ejemplos al respecto del mundo de la empresa y del deporte. Daremosmuchos más ejemplos de aquí en adelante, y a lo largo de la primera partedel libro, entraremos mucho más en detalle sobre lo que significa la com-
petencia basada en la inteligencia analítica y sobre el modo en que lasempresas pueden avanzar en esta dirección. En el capitulo 2 se describen
los atributos específicos de las empresas cuya estrategia competitiva se basa
en la inteligencia analítica y se expone un modelo en cinco etapas que
Competing on Analytics 51
muestra hasta que punto una organización está orientada a la inteligenciaanalítica. En el capítulo 3 se describe el modo en que la inteligencia ana-
lítica contribuye a un mejor rendimiento de la actividad empresarial, eincluye algunos datos y análisis sobre el tema. En los capítulos 4 y 5 se des- criben una serie de aplicaciones de la inteligencia analítica en la empresa;
están agrupadas en aplicaciones orientadas internamente y aplicacionesque involucran básicamente las relaciones externas con clientes y prove- edores.
En la segunda parte del libro, nuestro objetivo es analizar los pasos clave
a dar y las aptitudes involucradas en la competencia basada en la inteli- gencia analítica. Empezamos dicha parte con una exposición en el capí-
tulo 6 de la hoja de ruta global para la competitividad basada en lainteligencia analítica. El capítulo 7 trata del factor más importante para
conseguir que una empresa sea analítica: su personal. El capítulo 8 trata de
los importantes recursos de la tecnología y los datos, y de cómo se pue- den combinar en una arquitectura e inteligencia analítica global. En elcapítulo 9 concluimos con una exposición acerca de las futuras direccio-
nes que la competencia basada en la inteligencia analítica puede tomar.
Hacemos todo lo posible para ayudar a las organizaciones a embar-
carse en este viaje hacia el éxito empresarial y organizacional. Sin em- bargo, es importante recordar que se trata sólo de una visión general. Haymuchos libros que tratan del modo de implementar la inteligencia em-
presarial, de cómo crear y modificar los modelos de inteligencia analíticaen áreas como la cadena de suministro y marketing, y de cómo realizar elanálisis cuantitativo y estadístico básico. Nuestro objetivo no es propor- cionar a los profesionales de la empresa todo el conocimiento necesario
para hacer un trabajo analítico riguroso, sino entusiasmar al lector sobre
las posibilidades que ofrece la competencia basada en la inteligencia ana-
lítica y motivarle para que siga estudiando en esta dirección.