Implantar proyectos de analítica avanzada, sea predictiva o prescriptiva es complicado. Los números muestran que es muy fácil caer en el “purgatorio de la prueba de concepto” por diferentes razones: datos inconsistentes o fragmentados, falta de conocimiento, falta de una estructura de gestión de datos de extremo a extremo, dirección estratégica, etc.
Compartimos contigo algunas claves que seguimos en nuestros proyectos de analítica avanzada.
1 – Si la dirección cree en ello, el proyecto saldrá. Si la dirección cree en el proyecto, pondrá el equipo adecuado, con la dedicación requerida, involucrará a las personas clave y les hará saber la importancia del proyecto.
2 – Involucra a los usuarios. Entiende su problema. Las herramientas de analítica prescriptiva no sustituyen a las personas; les ofrecen una herramienta más potente para hacer su trabajo. Por ejemplo, el responsable planificación de la producción tendrá una herramienta que le propondrá planes en poco tiempo. El planificador ya no tendrá que “resolver el sudoku”; esto lo hace la máquina. Tendrá más tiempo para probar escenarios, preparar planes de contingencia, etc. Si el usuario percibe esto, se inicia un ciclo virtuoso: el usuario se involucrará en el desarrollo de la herramienta, y esta será más valiosa y querrá usarla, tendrá nuevas ideas, nuevas funcionalidades, que darán lugar a nuevos desarrollos, etc.
3 – Empieza con un alcance modesto pero no dejes de mirar al horizonte. Entender todo el recorrido que puede tener una herramienta de analítica prescriptiva puede ayudar a orientar el esfuerzo a corto y a largo plazo. En el corto plazo, conviene identificar aquello que puede dar resultado de retorno inmediato; pero sin mucho más coste podemos desarrollar la herramienta para poder extenderla después más fácilmente.
4 – Prueba, prueba, prueba… y, después de probar, prueba. El fallo durante las pruebas es extremadamente barato comparado con el fallo en producción. Cada error de una herramienta en producción deteriora la credibilidad de la herramienta. En muchas ocasiones, ganarse la confianza de un usuario requiere tiempo, y que la herramienta ofrezca resultados fiables de forma reiterada. Es fácil que pierdan la fe en ella cuando falla, cuando ofrece resultados inconsistentes.
El error más grave es que la herramienta, una vez en producción, haga propuestas que no son viables. Si el usuario se encuentra con esto, difícilmente podrá confiar en las siguientes propuestas. Durante el desarrollo esto está permitido; es inevitable que ocurra y cuando así sea es el momento de aprender humildemente del conocimiento del usuario, generalmente, alguien con gran experiencia que es excelente conocedor del sistema que gestiona.
5 – La verdad empieza con la entrega. Acompaña al cliente cuando reciba la aplicación, asegúrate de que sirve a su propósito, que responde a lo que necesita e identifica qué casos particulares pueden atenderse mejor: son futuros desarrollos que tendrán sentido una vez que el usuario confíe en ella.
Si el usuario no está cómodo con la herramienta, el problema es de la herramienta. El usuario lleva tomando decisiones mucho tiempo antes de que existiera la herramienta. Si no consigues que esté cómodo, la herramienta tendrá una vida muy corta.
6 – No te enamores de la técnica. La técnica está al servicio del negocio y no al revés. Si el algoritmo es más sofisticado es porque es más rentable. No queremos publicar un paper, queremos ofrecer la solución con más retorno en el menor plazo posible. En resumen, una aplicación de analítica prescriptiva está al servicio de los usuarios. Esfuérzate por entender cómo pueden ser capaces de tomar mejores decisiones y en menos tiempo para que perciban la utilidad de la aplicación y, en efecto, la usen.
