Imagina que eres analista de datos en una empresa. Tienes las herramientas, las cifras, y el poder de guiar a tu jefe hacia el éxito. Pero también hacia un precipicio.
No subestimemos la influencia que tienes como analista: tus decisiones afectan cómo otros toman las suyas, y aquí te explico cómo eso puede salir maravillosamente bien… o terriblemente mal.
Primera regla del analista: “Los datos no mienten” (pero cuidado con cómo los interpretas)
El analista promedio vive bajo un mantra: “los datos son la verdad”. Pero la realidad es un poco más complicada. Un gráfico mal leído puede llevar a tu jefe a pensar que abrir una sucursal en el Polo Norte es la idea del siglo.
Por ejemplo, supongamos que analizas la asistencia a una cadena de cines. Tu análisis demuestra que en diciembre la afluencia se dispara. “¡Claro!”, piensas, “la gente adora el cine en invierno”. Así que sugieres abrir más salas en pleno enero.
¿El problema? Olvidaste un pequeño detalle: diciembre incluye vacaciones y películas navideñas. Enero, en cambio, es ese mes donde nadie quiere salir porque está ocupado recuperándose de los gastos navideños.
Tu jefe toma decisiones basadas en tu análisis, pero si tú no interpretas los datos correctamente, ese aumento en la asistencia puede convertirse en butacas vacías.
La ironía del menú perfecto en la confitería del cine
Ahora estás evaluando el negocio de las palomitas y los nachos, que genera beneficios mínimos pero constantes en los cines.
Decides lanzar una encuesta: “¿Qué opinan de la calidad de nuestros aperitivos?” Suena razonable, ¿verdad? Pero ten cuidado: las respuestas cualitativas pueden ser traicioneras.
¿Y si descubres que a los clientes no les gusta nada del menú actual? Cambias todo y decides añadir sushi y croquetas de quinoa.
Pero sorpresa: ahora, en lugar de gastar 20 dólares en nachos, el público sale corriendo porque el cine es para palomitas, no para ensaladas gourmet.
Conclusión: no solo necesitas entender las cifras; también debes anticipar cómo tus “geniales” sugerencias pueden desatar un caos absoluto.
“¿Qué horario de cine prefieres?”: El dilema del showtime
Uno de tus análisis revela que las funciones de las 19:30 son un éxito. Las de las 20:00, no tanto. Tu jefe, impresionado por tu capacidad predictiva, decide eliminar el horario de baja fluencia y añadir una función a las 20:30.
Todo parece ir sobre ruedas hasta que llegan las quejas. Resulta que la gente no quería el cambio, pero, claro, nunca les preguntaste. Ahora, entre las malas críticas y las ventas cayendo, te miran con cara de “esto es culpa tuya”.
Moraleja: los datos te dicen el qué, pero no el por qué. Si no investigas más allá de las cifras, puedes dejar a tu jefe con un gran dolor de cabeza (y a ti con una reunión de Recursos Humanos).
El gran villano del analista: Las expectativas del stakeholder
Por último, nunca subestimes el impacto que tienen tus análisis en el humor de los stakeholders. Si presentas un informe repleto de cifras y gráficos incomprensibles, el jefe puede malinterpretar todo y acabar tomando una decisión catastrófica.
Por ejemplo, recuerda lo que le pasó a Coca-Cola con “New Coke”. Los datos decían que el nuevo sabor era mejor, así que retiraron el clásico. ¿El resultado? Una ola de furia pública porque los consumidores no querían cambiar su Coca-Cola de toda la vida. ¿El problema? Interpretaron mal lo que realmente importaba a los clientes.
La paradoja de la encuesta «muy satisfecha»
Recientemente, en McDonald’s, vivimos una escena que merece estar en un capítulo de “Errores de diseño en el mundo real”. Al terminar de pedir nuestros menús, la persona que nos atendió, amable y sonriente, nos pidió un pequeño favor: escanear el código QR del ticket y responder la encuesta de satisfacción.
«Por supuesto», pensé, dispuesto a ser un ciudadano modelo. Pero lo que vino después fue digno de estudio.
Con un tono casi de confesionario, nos dijo: «Por favor, pongan en todo 'muy satisfecho'. Si ponen solo 'satisfecho', eso no cuenta. Es un cero. Ah, y al final pongan mi nombre.«
La ironía era tan evidente que tuve que contener una sonrisa. Aquí estaba yo, analista de datos, frente a un sistema que pretendía medir la satisfacción del cliente pero que, en realidad, estaba siendo saboteado desde dentro. Y no por mala fe, sino por pura supervivencia.
Es fácil imaginar el porqué. En una cultura corporativa como la de McDonald’s, conocida por su intensidad y presión según testimonios de antiguos empleados, el miedo al castigo puede hacer maravillas… pero no necesariamente para la calidad de los datos.
Esa chica no quería inflar los resultados por ambición desmedida, sino porque sabía que cualquier cosa que no fuera “muy satisfecho” podría tener consecuencias negativas para ella.
Aquí es donde entra la tragedia analítica: alguien en McDonald’s diseñó un sistema de encuestas para medir la experiencia del cliente, confiando ciegamente en que los datos serían representativos de la realidad. Pero sin experimentar ni comprobar cómo el proceso operaría en la práctica, ignorando un factor clave: el comportamiento humano.
¿Quién no va a ceder cuando una persona, probablemente agotada y mal pagada, te pide ayuda con una sonrisa? Es más, muchos clientes sienten empatía o simplemente quieren evitar un momento incómodo. Entonces, clic, clic, clic: «muy satisfecho», «muy satisfecho», «muy satisfecho». El resultado: un dataset impecable… y completamente inútil.
Lo que comenzó como una herramienta para obtener información veraz sobre el nivel de satisfacción del cliente termina convertido en un desfile de datos manipulados que, en el mejor de los casos, retratan un mundo ficticio.
¿El resultado? El analista de datos, en su oficina corporativa, sonríe satisfecho con los gráficos, sin sospechar que está a punto de proponer medidas basadas en una realidad que no existe.
Este episodio resume una verdad incómoda: el diseño de un sistema de captura de datos no termina cuando lo lanzas; empieza cuando lo pruebas en el mundo real. Sin esa validación, puedes acabar no solo con datos erróneos, sino con decisiones que impacten negativamente en el negocio.
Y aquí, el problema no es solo técnico; es cultural. Cuando la cultura corporativa impone miedo y castigo, los datos siempre serán manipulados, porque las personas buscarán protegerse.
Si de verdad quieres medir algo necesitas crear un entorno donde las personas se sientan seguras dando respuestas honestas.
Mientras tanto, la próxima vez que alguien me pida que evalúe una experiencia con «muy satisfecho» como única opción, probablemente recordaré esta lección con una sonrisa. Porque, al final, la satisfacción real está en diseñar procesos que funcionen… y en comerme las patatas antes de que se enfríen.
De superhéroe a villano hay solo un Excel de distancia
Tú, querido, querida analista, tienes un superpoder: influir en decisiones críticas. Pero ese poder viene con una gran responsabilidad.
Antes de entregar tu próximo informe, recuerda:
- Los datos necesitan contexto.
- La perspectiva cualitativa es clave.
- Probar la integridad del viaje de los datos es esencial.
- Y, tu jefe no sabe leer gráficos -es la realidad-, así que no lo confundas.
Si lo haces bien, serás el héroe del día.
Si lo haces mal… bueno, al menos tendrás una buena anécdota para contar en la próxima entrevista de trabajo.