February 8, 2022
February 8, 2022
Hace miles de años, un suegro le aconsejó a su yerno delegar tareas, que, según él, no sólo lo harían desfallecer, sino a todos los que estaban bajo su responsabilidad. Y le dijo:
“.... todo asunto grave lo traerán a ti (tus administradores), y ellos juzgarán todo asunto pequeño. Así aliviarás la carga de sobre ti, y la llevarán ellos contigo…”
Resulta que el yerno se llamaba Moisés, y entre los objetivos de la empresa estaba movilizar alrededor de 1,000,000 de personas de un lugar a otro. Además, era el encargado de la administración de la población.
Es probable que su empresa no sea tan conocida, pero, así como Moisés, es probable que usted necesite delegar o complementar gran parte de sus decisiones, para concentrarse en llevar su negocio de un punto a otro. Es más, es posible que, aunque tenga las intenciones de hacerlo, el negocio no ha crecido lo suficiente para hacer grandes inversiones en personal calificado. Si su empresa es grande, hay todavía más decisiones que quiera delegar.
Un estudio realizado por McKinsey entre el 13 y el 28 de febrero de 2018 hace una estimación del tiempo empleado en la toma de decisiones en encuestados de diversas empresas. En promedio, alrededor de la mitad de los encuestados, pasaban más del 30% de su tiempo laboral tomando decisiones. Más aún, en ejecutivos, un 14% pasaba un 70% de su tiempo laboral tomando decisiones.
Pero algo muy interesante, es que, en promedio, el 60% decían que el tiempo para la toma de decisión no se empleaba de forma efectiva, lo que podría traducirse aproximadamente, según la firma, en USD 250 Millones en una empresa promedio del Fortune 500. Aproximando nosotros un cálculo, esto sería entre 1% y 5% de los ingresos de una empresa en el empleo inefectivo del tiempo en el proceso de toma de decisiones. Esto, sin contar el costo financiero de decisiones desacertadas.
Si aplicamos este estudio, y aproximamos los costos a una micro, pequeña y mediana empresa, y tomamos la clasificación de AMPYME, los costos anuales por el empleo inefectivo del tiempo en la toma decisiones podría estar entre $7,500 para una microempresa, $50,000 para una empresa pequeña y $125,000 para una empresa mediana.
Imagine que usted siga la recomendación del suegro Jetro, delegando o complementando decisiones menores de forma automatizada, de tal manera, que una computadora pueda aprender un criterio para predecir, complementar y hacer más eficiente su toma de decisiones.
Pues esto es una de las cosas que hace el Machine Learning, definido por como “…el campo de estudio que da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas…”
Sólo imagine un grupo de decisiones menores de índole comercial, operativo, administrativo y financiero en una empresa. Ahora agregue alrededor de 59 actividades económicas en los reportes del Instituto Nacional de Estadística y Censo:
Esto se traduce en alrededor de 236 tipos de decisiones menores en el conjunto de actividades económicas. Ahora, no sólo considere los tipos, sino cada una de ellas.
¿Cuánto inventario mantener para reducir los costos de mermas?
¿Cuál de los productos a escoger tiene mayor probabilidad de ser más duradero?
¿Qué terrenos tienen mayor probabilidad de producir cultivos de alta calidad? ¿Cuál elegir?
¿Qué producto financiero debo recomendar a un cliente particular?
¿Qué probabilidad tendrá un cliente de incumplir en el pago de sus obligaciones financieras? ¿Debo otorgarle crédito?
¿Qué candidato tendrá mayor probabilidad de tener mayor rendimiento laboral en 2 años? ¿A quién contratar?
¿Cuál será la vida útil real de la flota de buques en una empresa de servicios marítimos?
¿Cuál será la demanda de servicios marítimos de barcos que transitan por el Canal de Panamá?
¿Qué rutas brindan una mayor probabilidad de entregar mercancías en los tiempos acordados?
¿Qué estudiantes tendrán mejor desempeño académico? ¿En qué programas de reforzamiento invierto?
¿Qué estudiantes tendrán mayor probabilidad de desertar? ¿A qué estudiantes monitorear con el objetivo de brindar ayudas tempranas?
¿Qué profesores tienen mayor probabilidad de que sus estudiantes pasen las pruebas universitarias? ¿A quienes se les sugieren cursos pedagógicos?
Para estas preguntas, le invitamos a explorar modelos de Machine Learning (e.g. ML Supervisado, ML No Supervisado, Deep Learning), que, mediante el uso de información obtenida por bases de datos, drones, satélites, expedientes, entre otras fuentes, pueden aprender las características y criterios para predecir resultados, y complementar su toma de decisiones.
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