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1 La Naturaleza

de la Competencia Basada en la Inteligencia Analtica

Utilizacin de la Inteligencia Analtica para Crear una Competencia Diferencial

En 1997, un hombre de unos treinta y tantos aos con un historial de ob-seso del software, reformista pedaggico y cinfilo alquil la pelcula Apolo 13 en una tienda Blockbuster de su barri? -la cadena de tiendas ms importante de alquiler de videos- y tu-.ro que pagar 40 dlares en concepto de recargos por devolver la cinta fuera de plazo. Esa dentellada a su cartera le llev a preguntarse, Por qu no trabajaban estas tiendas como los centros de fitness, donde se paga una tarifa plana mensual y se utiliza el gimnasio tantas veces como se quiera? Con el bagaje de esta ex-periencia -y pertrechado con los 750 millones de dlares que recibi por la venta de su compaa de software- Reed Hastings se lanz de ca-beza al espumoso mar de la "nueva economa" y puso en marcha Net-flix, Inc.

Una locura, no es cierto? Despus de todo, Blockbuster estaba ingre-sando ms de 3. 000 millones de dlares al ao de sus miles de tiendas es-parcidas por Estados Unidos y muchos otros pases -y no era el nico competidor en este campo. Alquilara realmente la gente las pelculas on-line, esperara a que el servicio de correos oficial (conocido cada vez ms como "correo caracol" a finales de los 90), se las entregara, y despus de verlas se dirigira a un buzn de correos para devolverlas? Estaba claro que N etflix seguira el camino de muchas empresas con base en Internet que tenan un "modelo de negocio" y un argumento de venta pero no te-nan clientes.

Davenport, T., Harris, J. ( 2009 ). La naturaleza de la competencia basada en la inteligencia analtica. En Competing on analytics:inteligencia competitiva para ganar (pp.27-51). Mxico D.F. : Alfaomega. (C24760)

28 La Naturaleza de la Competencia ...

Y, sin embargo, sabemos que la historia se desarroll de forma muy distinta, y que una razn importante del xito actual de Netflix es que se trata de una empresa cuya competitividad se basa en la inteligencia ana-ltica. La empresa de alquiler de pelculas, que ha pasado de ingresar 5 mi-llones de dlares en 1999 a cerca de 1.000 millones de dlares en 2006, es un ejemplo destacado de una firma cuya competitividad se basa en su capacidad matemtica, estadstica, y de gestin de datos. Netflix ofrece el envo gratuito de DVDs a sus casi 6 millones de clientes y suministra tam-bin gratuitamente un paquete para la devolucin. Los clientes visionan las pelculas elegidas a su gusto cuando les conviene y no hay recargos por devoluciones fuera de plazo. En el momento de la devolucin de los DVDs, los clientes escogen sus prximas pelculas.

Adems de los conocimientos y experiencia en el mbito logstico que Netflix debe poseer para que su aventura empresarial sea rentable, em-plea tambin la inteligencia analtica de dos formas importantes, impul-sadas ambas por el comportamiento del cliente y sus patrones de compra. La primera es una "mquina" de recomendacin de pelculas _llamada Ci-nematch, basada en un software exclusivo que funciona de forma algo-rtmica. N etflix contrat a una serie de matemticos con experiencia en programacin para que crearan los algoritmos y cdigos que definieran grupos de pelculas, conectaran las preferencias cinematogrficas 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-to web; todo ello para garantizar una pgina web personalizada para cada cliente visitante.

Netflix ha instituido tambin premios por valor de 1 milln de dla-res para aquellos analistas cuantitativos externos a la empresa que puedan mejorar el algoritmo de Cinematch en un 10 por ciento, como mnimo. El CEO de Netflix Reed Hastings seala, "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". 1 N etflix analiza las elecciones y el feedback de los clientes relativo a las pelculas que han alquilado -ms de 1.000 millones de evaluaciones de pelculas que les han gustado, amado, odiado, etctera- y recomienda las pelculas de forma que se optimicen tanto las preferencias de los clientes como el estado de las existencias. Net-flix recomienda con frecuencia pelculas 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

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encuentra en la "larga cola" -los lmites exteriores de la curva normal donde no radican las ofertas ni los productos ms populares".2

Netflix lleva a cabo tambin otra prctica, hasta cierto punto contro-vertida, basada en la inteligencia analtica denominada throttling (regula-cin de los envos), que consiste en regular la distribucin de los pedidos entre los clientes frecuentes y los infrecuentes. Estos ltimos reciben un tratamiento preferente en las entregas frente a los primeros. Hay nume-rosas razones que justifican esta prctica. Como los envos a clientes son gratuitos y-la cuota mensual es fija, los clientes poco frecuentes son los ms rentables para Netflix. Al igual que todas las empresas, Netflix quiere que sus mejores clientes estn satisfechos y se esfuerza por impedir que se mar-chen. Y, aunque los clientes frecuentes puedan percibir que se les trata de forma injusta (segn afirma Hastings, un pequeo nmero de clientes se ha quejado), Netflix tiene que distribuir su presupuesto de gastos de en-vo entre los clientes ms y menos rentables de una forma que sea lgica desde el punto de vista econmico. Hastings se refiere a esta prctica como el algoritmo de la imparcialidad. N etflix resolvi recientemente una demanda colectiva relativa a esta prctica, a causa de que haba publicitado que la mayora de pelculas se entregaban en el plazo de un da.

La inteligencia analtica ayuda tambin a Netflix a decidir qu debe pagar en concepto de derechos de distribucin de los DVDs. Cuando la empresa compr los derechos de Favela Rising, un documental sobre los msicos de los barrios bajos de Ro de Janeiro, los ejecutivos de Netflix tenan presente que cerca de un milln de clientes les haba pedido en 2003 la pelcula Ciudad de Dios, un drama realista rodado en los barrios ms marginales de Ro. Saba tambin que 500.000 clientes haban es-cogido un documental que tena cierta relacin sobre la vida en los su-burbios de Bombay, llamado Los Nios del Barrio Rojo, y que 250.000 clientes haban pedido a Netflix ambos DVDs. Por tanto, los comprado-res de la empresa se sentan seguros pagando por 250.000 alquileres. Si se pedan ms, se beneficiaban tanto los productores de Favela Rising como N etflix.

Como la mayora de competidores que se basan en la inteligencia ana-ltica, Netflix posee una fuerte cultura de inteligencia analtica y un en-foque de negocio de "testar y aprender". Su director gen~ral de desarrollo y ciclo de vida de producto (chief product officer- CPO) Ned Hunt in-dica:


Desde la jefatura de producto hasta el departamento de ingeniera, 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 Proyeccin Netflix", para que los clientes puedan ver los trilers de las pelculas antes de comprarlas. Hemos creado cuatro versiones diferentes para la prueba, cada una de las cuales ser vista por 20.000 suscriptores. Otro grupo, el grupo de control, no asiste a la sala de proyeccin. Medimos cuanto tiempo de-dican al visionado, cual es el ndice de finalizacin, cuntas pelculas aaden a la cesta de la compra, cmo afecta a la puntuacin de las pelculas que finalmente piden, y muchos otros factores. Los datos iniciales son muy prometedores.

El CEO de Netflix, Hastings, tiene un master en informtica por Stan-ford y fue profesor de matemticas para el Peace Corps. La empresa ha in-troducido ciencia en un sector especialmente artstico. Como se deca en un artculo del Business Week, "N etflix utiliza los datos para tomar las de-cisiones que los grandes magnates toman por instinto. El usuario medio punta ms de 200 pelculas, y N etflix devora la historia de los alquileres y las calificaciones de las pelculas que realizan sus clientes para predecir lo que les gustar ... 'Es como Moneyball en el sector de las pelculas [refi-rindose a la utilizacin de las estadsticas en el campo del bisbol profe-sional, como hace el equipo del OaklandAthletic] con personajes obsesos por la estadstica como Reed que considera las pelculas como un pro-blema de datos ms', afirma el alto directivo de N etflix Richard N . Bar-ton".

En las pruebas que lleva a cabo, Netflix emplea una amplia variedad de planteamientos cualitativos y cuantitativos, incluyendo encuestas, tests a los usuarios del sitio web, desarrollo de concepto y tests, tests de publicidad, minera de datos (data mining), estudios de conocimiento de marca, etc-tera, satisfaccin del suscriptor, anlisis de canal, optimizacin del marke-ting mix, estudios de segmentacin, y efectividad del material de marketing. Los tests impregnan la cultura y se extienden desde el depar-tamento de marketing hasta operaciones y el servicio de atencin al cliente.

La orientacin de la empresa a las tcnicas de anlisis avanzado le ha llevado a tener un gran xito y un elevado ritmo de crecimiento. Sin em-bargo, se est recurriendo tambin a la inteligencia analtica para que esta conduzca a la empresa a travs de un cambio tecnolgico importante. Est ya perfectamente claro que la distribucin de pelculas pasar a rea-


!izarse a la larga a travs de canales electrnicos - Internet, el cable, o las ondas. La mezcla exacta y el momento oportuno an no estn bien defi-nidos, pero el futuro a largo plazo del envo por correo del DVD no es brillante. N etflix, no obstante, cuenta con la inteligencia analtica para que la ayude a prosperar en un mundo de distribucin virtual. La lgica in-dica que si Netflix sabe ms que cualquiera sobre que pelculas desean ver los consumidores, stos seguirn siendo fieles a la empresa indepen-dientemente de la modalidad en que las pelculas lleguen a sus pantallas.

N etflix puede parecer una empresa singular, pero en muchos aspectos es similar a las empresas y organizaciones -un nmero pequeo pero r-pidamente creciente de ellas- que han reconocido el potencial de la in-teligencia analtica de negocio y que han actuado con energa para hacerla realidad. Pueden encontrarse en diversos sectores (ver figura 1-1). Algu-nas, como Netflix, no son muy conocidas como empresas cuya ventaja competitiva se basa en la inteligencia analtica. Otras, como Harrah's En-tertainment, del sector del juego o OaklandAthletics del campo del bis-bol profesional, ya han conseguido fama a travs de diversos libros y artculos. 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 analtica. Otras, como Mars y Procter & Gamble, han producido artculos de consumo familiar durante un siglo o ms. Todas esas empre-sas tienen tan slo dos cosas en comn: compiten en base a sus aptitudes de inteligencia analtica, y tienen un,xito extraordinario en sus respecti-vos sectores. Estamos convencidos que estos dos atributos guardan relacin entre s.


FIGURA 1-1 Las empresas cuya ventaja competitiva se basa en la inteligencia analtica se encuentran en una diversidad de sectores

Productos de Consumo Anheuser-Busch E & J. Gallo Winey Mars Procter & Gamble

Productos Industriales CEMEX John Deere & Company

Telecomunicaciones . Sprint 02 Bouygues Telecom

Servicios Financieros Barclays Bank Capital One Royal Bank of Canada Progressive Casualty

Insurance WellPoint

Productos Farmacuticos Astra Zeneca Solvay

Ocio y tiempo libre Oakland Athletics Boston Red Sox Harrah's Entertainmem Marriott Internacional New England Parriots

Distribuci9n Minorista Arnazon.com JCPenny

Vertex Pharmaceuticals, Inc. Tesco Wal-Mart

Transporte Comercio Electrnico FedEx Google Schneider Nacional Netflix, Inc. United Parcel Service Yahoo!

QU ES LA INTELIGENCIA ANALTICA?

Por inteligencia analtica entendemos el uso exhaustivo de datos, anlisis es-tadsticos y cuantitativos, m odelos explicativos y de prediccin, y direccin y gestin basados en hechos como motor de la toma de decisiones y de las acciones emprendidas. La inteligencia analtica puede ser un input para la toma de decisiones humanas o puede dirigir la toma de decisiones to-talmente automatizadas. La inteligencia analtica es un subconjunto de lo que se ha venido en llamar la inteligencia empresarial (business intelligence - BI): un conjunto de tecnologas y procedimientos que utilizan los datos para conocer, entender y analizar el rendimiento de la actividad de la em-presa. Com o indica la figura 1-2, la inteligencia empresarial incluye tanto acceso a datos y generacin de informes como inteligencia analtica. Cada uno de estos enfoques se ocupa de una gama de aspectos relativos a las ac-tividades de negocio de la organizacin. Las cuestiones que la inteligen-cia analtica puede responder representan el extremo de este espectro de ms val"or y ms proactivo.

Competing on Analytics

FIGURA 1-2 Inteligencia empresarial e inteligencia analtica

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~ c.. E o (,)

~ = $3 e ~

Optimizacin .,

Qu es lo mejor que puede suceder? Modelo de prediccin Qu ocurrir a continuacin? Previsin/ Extrapolacin Qu pasara si estas tendencias continuasen?

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Anlisis estadstico Por qu est ocurriendo esto?

Avisos Qu acciones son necesarias? Consultas/ desglose detalles Dnde est exactamente el problema?

-

-Informes ad-hoc Cuntos, con que frecuencia, dnde? ...

- , d Reportes estan ar Qu ocurri?

Grado de inteligencia

Fuente: Adaptado de un grfico elaborado por SAS. Utilizado con permiso.

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En principio, la inteligencia analtica podra funcionar utilizando pa-pel, lpiz y tal vez una regla de clculo, pero cualquier persona sensata que utilice hoy en da la inteligencia analtica recurrir a las tecnologas de la informacin. La gama de software de inteligencia analtica oscila desde herramientas estadsticas y de optimizacin relativamente senci-llas en hojas de clculo (por supuesto, Excel es el ejemplo ms repre-sentativo), a paquetes de software estadstico (por ejemplo, Minitab), a juegos complejos de inteligencia empresarial (SAS, Cognos, Business Objects), a aplicaciones de prediccin sectoriales (Fair Isaac) , y a los m-dulos de reporte y de inteligencia analtica de los principales sistemas de gestin empresarial (SAP y Oracle).Asimismo, tal y como describiremos ms adelante, unas buenas aptitudes analticas exigen tambin la pre-sencia de unas buenas aptitudes para la gestin de la informacin que in-tegren, extraigan, transformen, y accedan a los datos transaccionales del negocio. Ciertas personas podran equiparar entonces la inteligencia ana-ltica con la tecnologa de la informacin de inteligencia analtica, lo cual constituir un tremendo error. Como demostraremos a lo largo del libro, son los aspectos humanos y organizacionales de la competencia basada en la inteligencia analtica los que son verdaderamente diferen-ciadores.


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POR QUE LA COMPETENCIA HA DE ESTAR BASADA EN LA INTELIGENCIA ANALTICA?

En una poca en que las empresas de muchos sectores ofrecen productos similares y emplean tecnologas comparables, los procesos empresariales de alto rendimiento estn entre los ltimos aspectos de diferenciacin que an quedan. Muchas de las fuentes previas de ventaja competitiva ya no son aprovechables. La ventaja de una localizacin singular no es significa-tiva en el marco de la competencia global y las legislaciones proteccio-nistas han desaparecido en gran medida. Las tecnologas exclusivas se copian con rapidez y cada vez es ms dificil conseguir productos y servi-cios autnticamente innovadores. Lo que queda como base de las venta-jas competitivas es hacer funcionar la empresa con la mxima eficiencia y efectividad, y tomar las decisiones ms inteligentes que sea posible. Asi-mismo, las firmas cuya ventaja competitiva es basa en la inteligencia ana-ltica exprimen hasta la ltima gota de valor de los procesos de gestin de negocio y de las decisiones clave.

La inteligencia analtica es til en casi todos los procedimientos de ne-gocio. Sin embargo, las organizaciones que quieran ser competitivas de-ben poseer algn atributo en el que sean mejores que cualquier otra de su sector -una competencia diferencial. 3 Esto suele implicar a algn tipo de proceso de gestin de negocio o de decisin empresarial. Tal vez us-ted se esfuerza en ganar dinero a travs de identificar mejor que la com-petencia a los clientes fieles y rentables, y fijando el precio ptimo del producto o servicio. En este caso, la inteligencia analtica es posiblemente la respuesta para llegar a ser el mejor en este aspecto. Tal vez usted co-mercialice productos commodity o indiferenciados y debe tener un nivel de existencias lo ms reducido posible a la vez que facilita que su cliente sea capaz de encontrar su producto en las estanteras. Si este es el caso, la in-teligencia analtica suele ser la clave para optimizar la cadena de suminis-tro. Tal vez usted compite en un tipo de negocio que requiera una fuerte inversin en personal y su objetivo es contratar, retener, y promocionar a los mejores profesionales del sector. Aqu, tambin, la inteligencia analtica puede ser la clave (aunque hasta ahora ha sido muy utilizada para este propsito en el campo del deporte profesional y no tanto en el mbito empresarial clsico).

Por otra parte, tal vez sus procesos de gestin de negocio operativos no son muy diferentes del resto, y usted piensa que su competitividad se basa


en la toma de las mejores decisiones. Es posible que pueda seleccionar las mejores ubicaciones para sus tiendas - si ste es el caso, es probable que lo haga utilizando la inteligencia analtica. Usted podra aumentar su ta-mao a travs de fusiones y adquisiciones y seleccionar tan slo a los me-jores candidatos para este propsito. La mayora de ellas no resultan bien, a tenor de lo que dicen una serie de estudios de amplia divulgacin, pero la suya s. Si se es el caso, probablemente no est tomando esas decisio-nes basndose fundamentalmente en la intuicin. Las buenas decisiones suelen haber recopilado tras de s datos y anlisis de forma sistemtica.

Las empresas cuya ventaja competitiva se basa en la inteligencia anal-ticas son, por tanto, organizaciones que han seleccionado unas pocas ca-pacidades distintivas sobre las cuales basan su sus estrategias, y luego han aplicado de forma exhaustiva datos, anlisis estadsticos y cuantitativos, y tomas de decisiones basadas en hechos que respalden a esas capacidades se-leccionadas. La inteligencia analtica, por s sola, no constituye una estra-tegia, pero su utilizacin para optimizar una capacidad de negocio distintiva s constituye una estrategia. Cualesquiera que sean las aptitudes resaltadas en una estrategia, la inteligencia analtica puede propulsarlas a un nivel superior. Capital One, por ejemplo, denomina a su planteamiento competitivo basado en la inteligencia analtica" estrategia basada en la in-formacin". Harrah's ha optimizado sus capacidades distintivas -la fide-lizacin del cliente y el servicio al cliente-- a travs de su estrategia basada en la inteligencia analtica.

Puede cualquier organizacin de cualquier sector competir eficaz-mente basndose en la inteligencia analtica? sta es una pregunta inte-resante que hemos debatido entre nosotros. Por una parte, prcticamente todas las empresas tienen la posibilidad de basar su competitividad en la inteligencia analtica. El sector del cemento, por ejemplo, podra ser el sector menos imaginativo y el ms alejado de la inteligencia analtica que se pueda encontrar. No obstante, el gigante global del cemento CEMEX ha aplicado con xito la inteligencia analtica a su competen-cia distintiva de optimizacin en el rea de cadena de suministro y de plazos de entrega.

Por otra parte, algunos sectores son claramente ms adecuados que otros para el ernpleo de la inteligencia analtica. Si su empresa genera mu-chos datos transaccionales - como as ocurre en los sectores de servicios financieros, viajes y transportes, o juego-la competitividad basada en la inteligencia analtica es una estrategia natural (aunque muchas firmas an

36 La Naturaleza de la Competencia .. .

no la emplean). Si su modelo de negocio se basa en factores de dificil me-dicin -como el estilo en el sector de la moda, o las relaciones humanas en el sector de bsqueda de ejecutivos- hara falta un esfuerzo mucho ms innovador para una competitividad basada en la inteligencia anal-tica. Cor;t todo, casi cada da encontramos ejemplos de empresas que an-tes trabajaban basndose en la intuicin y ahora lo hacen en la inteligencia analtica. El sector del vino, por ejemplo, fue una vez y (en algunos m-bitos) an 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. Los grandes productores de vino como E & J Gallo estn compitiendo sobre la base de la inteligencia analtica en reas como ventas, agricultura, y co-nocimiento de las preferencias de los consumidores. 4

CMO PUEDE SER TIL ESTE LffiRO?

Nosotros no hemos inventado la idea de la competitividad basada en la in-teligencia analtica, pero estamos convencidos de que este libro (y los ar-tculos precedentes que hemos escrito) son los primeros que describen el fenmeno. 5 En este libro, usted encontrar ms informacin de la que hasta ahora se haya recopilado sobre el tema; ms discusin sobre el con-cepto, ms ejemplos de organizaciones que estn persiguiendo la compe-titividad basada en la inteligencia analtica, ms temas de gestin de los que ocuparse, y ms aplicaciones ms especficas de la inteligencia analtica. La primera parte del libro expone la definicin y atributos clave de la competitividad basada en la inteligencia analtica, y expone (con algo de inteligencia analtica!) como puede conducir a un mejor rendimiento de la actividad de la empresa. En su parte final se describen diversas aplica-ciones de inteligencia analtica competitiva, primero internamente y luego externamente, con clientes y proveedores.

La segunda parte del libro es ms bien una gua. Empieza con una hoja de ruta general para las organizaciones que deseen competir basndose en sus aptitudes de inteligencia analtica. Hay dos captulos enteros dedi-cados cada uno a los dos recursos clave - humanos y tecnolgicos- ne-cesarios para que esta forma de competitividad sea una realidad. Concluimos discutiendo algunas de las orientaciones clave de la inteli-gencia analtica de negocio en el futuro.


El libro es extenso, pero sabemos que no ser el ltimo que se escriba so-bre el tem.a. Tenemos noticia de que otros autores estn pensando en escri-bir libros sobre inteligencia analtica, y esperamos tambin nuevos artculos sobre dicho tema. Esperamos que mucha gente del mundo acadmico y de la consultora tambin lo adopte. Si este campo tiene que prosperar, el mundo tendr que dedicar mucho tiempo y muchas energas a concen-trarse en el mismo y nos harn falta todas las guas que podamos conseguir.

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COMO SE HA LLEGADO HASTA AQUI? LOS ORGENES DE LA COMPETITIVIDAD BASADA EN

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LA INTELIGENCIA ANALITICA

Actualmente se dan todas las condiciones para la introduccin de la com-petitividad basada en la inteligencia analtica en las organizaciones. Al mismo tiempo que los ejecutivos han estado buscando nuevas fuentes de ventaja y diferenciacin, han ido disponiendo de ms datos sobre sus em-presas que en cualquier otro momento anterior de su historia. Los siste-mas de planificacin de recursos de gestin empresarial, Enterprise Resource Planning (ERP), los sistemas punto de venta, Point of Sale (POS), y los si-tios web, entre otras fuentes, ha!?- originado ms y mejores datos transac-cionales que en toda la historia de la humanidad. Una nueva generacin de ejecutivos bien preparados -la primera que ha crecido con los orde-nadores- est entrando en las organizaciones y busca nuevos medios de gestionarlas con la ayuda de la tecnologa. Por ltimo, la capacidad para lo-grar que los datos tengan sentido a travs de los ordenadores y del soft-ware ha alcanzado al fin su mayora de edad. Los fabricantes de software de inteligencia han ampliado de forma espectacular la funcionalidad de sus productos a lo largo de los ltimos aos, y los proveedores de hardware han optimizado sus tecnologas para analizar y gestionar con rapidez gran-des bases de datos.

El empleo de la inteligencia analtica se inici como una actividad a pe-quea 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 aos 60, profesionales e investigadores empezaron a experi-mentar con el uso de los sistemas informticos 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


para actividades analticas repetitivas y un tanto restringidas, como plani-ficacin de produccin, gestin de la cartera de inversiones, y rutas de transporte. Dos pioneros de los DSS, Peter Keen y Charles Stabell, sostie-nen que el concepto de apoyo a la toma de decisiones surgi de los estu-dios de toma de decisin organizacional realizados en Carnegie Tech (hoy Carnegie Mellon) por investigadores como Herbert Simon a finales de los 50 y principios de los 60, y de los trabajos tcnicos sobre sistemas infor-mticos interactivos llevados a cabo principalmente en el MIT durante los aos 60.6 Otros estudiosos alegaran que sus orgenes estn estrechamente relacionados con aplicaciones militares de la Segunda Guerra Mundial y la posguerra, aunque los ordenadores tal como ahora los conocemos no estuvieran an disponibles para dichas aplicaciones.

El anlisis estadstico realizado en ordenadores se convirti en una ac-tividad mucho ms habitual a lo largo de los aos 70, a medida que em-presas como SAS Institute y SPSS introdujeron paquetes de aplicaciones informticas que hicieron accesible el anlisis estadstico a muchos inves-tigadores y hombres de empresa. Sin embargo, a pesar de dicha mayor dis-ponibilidad de la estadstica, los DSS no prosperaron en sta poca y evolucionaron hacia los sistemas de apoyo a ejecutivos [ Executive Support Systems- ESSJ. 7 Esas aplicaciones implicaban el uso directo de los or-denadores y los datos por parte de los altos ejecutivos con la finalidad de controlar y generar informes sobre la marcha de la empresa (con un me-nor nfasis en la toma de decisiones) . Esta actividad nunca lleg a cuajar demasiado, debido en parte a la reticencia de los ejecutivos a involucrarse en su utilizacin prctica.

La tecnologa de inteligencia analtica se lleg a utilizar con ms fre-cuencia para almacenar cantidades de datos relativamente pequeas y para realizar consultas como apoyo de tomas de decisiones y control de la mar-cha y el rendimiento de la actividad de la empresa. La focalizacin en la gestin de datos lleg 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 en Internet. Versiones de esta focalizacin orientada a los datos son los de-nominados procesamientos analticos online [ Online Analytical Processing-OLAP] y ms tarde almacenamiento de datos [data warehousing]. Los al-macenes de datos ms pequeos se denominaban data marts.

Actualmente, como ya hemos mencionado, todo este campo se deno-mina inteligencia empresarial [Business Intelligence] e incorpora la reco-


gida, gestin, y . generacin de informes sobre los datos orientados a la toma de decisiones as como las tcnicas de anlisis avanzado y los trata-mientos informticos de datos. La inteligencia empresarial es un campo amplio y popular dentro del sector de las tecnologas de la informacin (TI) -de hecho, una encuesta de Gartner de 2006 realizada a 1.400 di-rectores de sisten1as de informacin (CIOs) seala que la inteligencia em-presarial es la principal prioridad tecnolgica para las organizaciones de TI.8 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 analtica era la tecnologa mas buscada para sacarle partido a los datos ERP

A pesar de la variacin en cuanto a terminologa, estos movimientos -cada uno de los cuales dur alrededor de un decenio- tenan varias ca-ractersticas comunes. Se focalizaban en gran medida en aspectos tcnicos, ocupndose de cmo los ordenadores podan utilizarse para almacenar, analizar y exhibir datos y resultados de anlisis. Concentraron su atencin en problemas bastante restringidos -con la excepcin de los sistemas eje-cutivos y de control del rendimiento de la actividad, que slo mostraban el estado de la empresa. Tambin eran relegados a la "trastienda" de las or-ganizaciones -utilizados por tcnicos y especialistas y con escasa visibi-lidad para los altos directivos. Con escasas excepciones, se poda decir que casi nunca influan en la naturaleza de la estrategia competitiva de la em-presa.

Actualmente, la mayora de grandes organizaciones tiene instaladas al-gn tipo de aplicaciones de inteligencia analtica y algunas herramientas de inteligencia empresarial. No obstante, suelen ser de importancia me-nor para el xito de la empresa y se gestionan a nivel departamental. Una compaa de seguros, por ejemplo, puede tener algunos mtodos y he-rramientas de inteligencia analtica en el departamento actuaria!, donde se establecen los precios de las plizas. Una empresa industrial puede utili-zar tales herramientas para la gestin de calidad. Marketing puede dispo-ner de ciertas capacidades para el anlisis del valor de los clientes a lo largo de la vida de la relacin. Por muy tiles que sean dichas actividades, lo cierto 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.


Sin embargo, en este libro focalizamos nuestra atencin en las empre-sas que han elevado a la categora de arte la gestin de datos, el anlisis es-tadstico y cuantitativo, y la toma de decisiones basada en hechos. Estas organizaciones tienen actividades de inteligencia analtica que son dif-cilmente invisibles. El CEO las pregona a todo accionista y dems partes interesadas. En lugar de ubicarse en la trastienda, la inteligencia analtica de estas empresas se encuentra en sus informes anuales y en los recortes de prensa. Estas organizaciones han adoptado un recurso que aparente-mente es accesible a todos, y lo han perfeccionado hasta tal punto que la estrategia se construye a su alrededor.

CUNDO SON APROPIADAS LAS DECISIONES BASADAS EN LA INTELIGENCIA ANALTICA?

Existen considerables evidencias de que las decisiones basadas en la in-teligencia analtica tienen ms probabilidades de ser correctas que las basadas en la intuicin.9 Es mejor saber -por lo menos dentro de los lmites de los datos y el anlisis- que creer, pensar o percibir, y la ma-yora de empresas pueden beneficiarse de tomar un mayor nmero de decisiones en base a la intdigencia analtica. Por supuesto, existen algu-nas circunstancias en las que las decisiones no pueden o no deben ba-sarse en la inteligencia analtica. Algunas de dichas circunstancias se describen en el popular libro de Malcom Glawell, Blink (Parpadeo), que es una apologa de la toma de decisiones basada en la intuicin. 10 Es irnico que un libro que elogia la intuicin aparezca y se popularice en un momento en que muchas organizaciones estn confiando en gran medida en la inteligencia analtica, pero quizs ello es parte de su atrac-tivo romntico. El libro es divertido y persuasivo, pero no deja claro que la intuicin slo es apropiada bajo determinadas circunstancias. Por ejemplo, Gladwell sin duda tiene razn cuando dice que los seres hu-manos han perfeccionado su capacidad para tomar decisiones rpidas y precisas acerca de la personalidad ~ intenciones de sus semejantes, y es raro que el anlisis formal pueda igualar dicha aptitud. Con todo, Glad-well sostiene que la intuicin es una buena gua para la accin slo cuando est respaldada por muchos aos de conocimientos y experien-cia. Muchos de los ejemplos de intuicin que pone Gladwell son slo posibles a causa de los aos de investigacin analtica en la sombra, como


los juicios rpidos y aparentemente intuitivos realizados por el Dr. John Gottsman acerca de si los componentes de una pareja casada cuyo com-portamiento ha observado seguirn juntos en el futuro. l ha sido capaz de realizar tales evaluaciones slo gracias a que ha observado y analizado estadsticamente miles de horas de interacciones de pareja a travs de grabaciones de video.

N o cabe la menor duda de que los responsables de tomar decisiones tienen que emplear la intuicin cuando no disponen de datos y deben to-mar una decisin muy rpida -como en el ejemplo de Gladwell de los agentes de polica que deben decidir si disparan o no sobre un sospechoso. Gary Klein, consultor en toma de decisiones, ofrece argumentos simila-res con relacin a las decisiones que toman los bomberos en edificios en llamas. 11 Incluso firmas que, en general, son bastante analticas deben re-currir a veces a la intuicin cuando no disponen de datos. Por ejemplo, JeffBezos, CEO de Amazon.com, tiene una gran preferencia por testar las nuevas caractersticas de Amazon.com, cuantificando rigurosamente la re-accin 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 arranc con 120.000). Tambin era costosa de desarrollar lo que aumentaba el riesgo. En ese caso, Bezos confi en su instinto, se arriesg, y dicha caracterstica fue muy popular desde el momento de su introduccin. 12

Desde luego, todo anlisis cuantitativo descansa sobre una serie de su-puestos. Cuando las condiciones que hay tras los supuestos ya no son apli-cables, los anlisis deberan dejar de utilizarse. Por ejemplo, Capital One y otras empresas de tarjetas de crdito realizan predicciones analticas so-bre la disposicin de los clientes a liquidar sus saldos en condiciones de prosperidad econmica general. Si la econona entrase bruscamente en una fase de recesin, las predicciones ya no serian aplicables, y sera peli-groso seguir utilizndolas.

El mensaje esencial es que la frontera de las decisiones que pueden tra-tarse con tcnicas de anlisis avanzado est avanzando continuamente. Las reas que en una poca eran adecuadas para la toma de decisiones basada en la intuicin han ido acumulando datos y rigor analtico a lo largo del tiempo, y la intuicin ya no es la mejor alternativa. Actualmente, por ejem-plo, ciertos ejecutivos an consideran que es plausible tomar decisiones importantes sobre fusiones y adquisiciones basndose en su instinto. Sin embargo, las mejores empresas estn utilizando inteligencia analtica muy


detallada para investigar tales decisiones. Procter & Gamble, por ejemplo, utiliz diversas tcnicas de anlisis avanzado antes de adquirir Gillette, in-cluyendo las dedicadas a logstica y cadenas de suministro, factores im-pulsores de la cotizacin de la accin y recursos humanos. Dentro de unos aos, las empresas que no utilicen ampliamente la inteligencia analtica cuando se trate de hacer una adquisicin importante sern calificadas de irresponsables.

De hecho, la tendencia actual apunta hacia un futuro ms analtico para la prctica totalidad de las empresas. La cantidad de datos disponibles se-guir con toda seguridad en aumento. Los dispositivos de identificacin por radiofrecuencia [Radiofrequency identification- RFID] se coloca-rn prcticamente en todo paleto embalaje que avance a travs de la ca-dena de suministro, y generarn cantidades inmensas de nuevos datos que las empresas recogern y analizarn. En el comercio al por menor, todos los carritos de la compra sern lo bastante inteligentes como para regis-trar informacin sobre qu productos se cogen de las estanteras y en qu orden. En el campo de la minera y de la exploracin petrolfera, la can-tidad de datos -ya gigantesca hoy en da- se incrementar en progre-sin geomtrica. En el sector de la publicidad, un nmero cada vez mayor de empresas recurre a medios como Internet y la televisin por cable, donde puede controlar qu anuncios son vistos por quin -creando de nuevo una corriente de datos enorme.

El software de inteligencia analtica aumentar su grado de disponi-bilidad y estar al alcance de toda organizacin. Las firmas de software orientadas a la estadstica, como SAS y SPSS han puesto a disposicin de las compaas normales y corrientes y de los usuarios anlisis cada vez ms sofisticados a lo largo de treinta aos, y seguirn hacindolo. Firmas del campo de la inteligencia empresarial, como SAS, Business Objects, y Cognos, estn incorporando ms capacidades de inteligencia analtica a sus paquetes de software. Proveedores como Fair Isaac Corporation co-mercializarn nuevas aplicaciones dirigidas a distintas competencias de negocio. Proveedores de sistemas de gestin empresarial como SAP y Oracle estn posibilitando cada vez ms el anlisis de los datos de sus sis-temas y el control del rendimiento de la actividad de la empresa. Asi-mismo, Microsoft est incorporando cantidades crecientes de capacidad analtica en su software bsico de productividad personal. En el futuro, la disponibilidad de software no ser un problema en el campo de la com-petencia basada en la inteligencia analtica, aunque la capacidad de utili-


zar adecuadamente el software de inteligencia analtica nunca ser una cualidad commodity o indiferenciada.

Cabe suponer tambin con bastante seguridad que el hardware no constituir un problema. Actualmente, los procesadores de 64-bits de In-tel y otras empresas que pueden realizar anlisis cuantitativos exhaustivos de grandes conjuntos de datos se consideran muy avanzados, pero esta si-tuacin terminar 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 pr-ximo futuro ser capaz de realizar anlisis rigurosos. El mayor problema ser el1nodo en que las organizaciones controlen sus datos y anlisis, y se aseguren de que los usuarios individuales toman decisiones basadas en anlisis y supuestos correctos.

Para continuar como empresa cuya competitividad se base en la inte-ligencia analtica, sin embargo, hay que seguir estando en vanguardia. La competencia basada en la inteligencia analtica tendr algo de carrera ar-mamentstica, que necesita un desarrollo continuo de nuevas medidas, nuevos algoritmos y nuevos enfoques para la toma de decisiones. Las fir-mas que la adopten eliminarn sistemticamente las conjeturas de sus pro-cedimientos y modelos de negocio. Aquellas empresas con ventajas competitivas basadas en la inteligencia analtica tendrn que llevar a cabo experimentos en muchas reas de sus empresas y aprender de cada uno de ellos. Para poder implementar de forma efectiva decisiones cuantitativas, el anlisis tendr que ser una capacidad generalizada entre los empleados y no la de unos cuantos "cientficos del espacio" con conocimientos y experiencia en el campo de los anlisis cuantitativos.

N os otros 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 analtica. Conlleva unos prerrequisitos clave, como disponer, como mnimo, de datos en can-tidad y calidad razonable del rea de negocio que la inteligencia analtica respalde, 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 algn directivo con el suficiente grado de compromiso con la inteligencia aaltica para seguir desarrollando la idea. Pero, a continuacin, el factor esencial para que una organizacin avance adecuada y rpida-mente a lo largo de la ruta de la inteligencia analtica es el respaldo que obtenga. Firmas como Netflix, Harrah's y Capital One gozan del respaldo,


e incluso de la pasin, del CEO por la competitividad basada en la inte-ligencia analtica, lo que les permite "avanzar por la ruta a toda mquina".

Otras organizaciones que carecen del respaldo entusiasta de sus ejecu-tivos deben pasar primero por un camino "de prueba" que demuestre el valor de la competencia basada en la inteligencia analtica. En este camino se avanza ms despacio, y los que lo toman tienen que conseguir tambin al final el respaldo de la alta direccin si quieren que sus ventajas compe-titivas se basen de verdad en la inteligencia analtica. Hablaremos de esta hoja de ruta -y de los pasos a tomar en cada uno de los dos caminos-con ms detalle en la segunda parte del libro (en especial, en el captulo 6). Por ahora, simplemente queremos subrayar que, aunque la inteligen-cia analtica parezca fra y basada en la informtica, los factores ms im-portantes que llevan al xito involucran a gente apasionada.

LA INTELIGENCIA ANALTICA EN EL CAMPO DEL DEPORTE PROFESIONAL Y SUS CONSECUENCIAS PARA EL MUNDO DE LA EMPRESA

Tal vez podamos entender mejor la evolucin de la competitividad basada en la inteligencia analtica a lo largo de un sector, focalizndonos en el campo del deporte profesional. Aunque los deportes difieran, todos tienen en comn grandes cantidades de datos y unos recursos humanos Oos atle-tas) de talento pero caros. El campo de los deportes difiere tambin 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 ms analtico sea el bisbol, que desde hace tiempo ha sido un dominio del anlisis cuantitativo y estadstico. La utilizacin de estadsticas y nuevas medidas en el campo del bisbol reci-bi una publicidad considerable con la publicacin de Moneyball (La bola de dinero)} de Michael Lewis.13 El libro describa la orientacin hacia la in-teligencia analtica de los Oakland Atheltics, un equipo profesional que sis-temticamente llegaba a los playo.ffs a pesar de que su nmina era relativamente baja (incluidos los playoffs de 2006 - aunque, incluso el me-jor competidor basado en la inteligencia analtica no gana siempre, como en 2005). Lewis describa la conversin del Director General de Oakland, Billy Beane, a la inteligencia analtica para la seleccin de jugadores cuando se dio cuenta de que l mismo haba posedo todas las caracters-ticas clsicas de un gran jugador, segn decan los principales cazatalen-


tos de la liga. Sin embargo, Beane no haba sido un gran jugador, de modo que empez a concentrarse ms en el rendimiento real que ponan de manifiesto las estadsticas de juego que en el potencial para llegar a ser un gran jugador. Beane y los Athletics empezaron tambin a hacer uso de mediciones relativamente nuevas del rendimiento de los jugadores. Al igual que las empresas cuya competitividad se basa en la inteligencia ana-ltica, inventaron nuevas unidades de medida que evaluaban y sacaban el mximo provecho de su rendimiento.

Sin embargo, Beane no fue realmente el primer directivo de Oakland que adopt una orientacin estadstica. 14 A principios de los ao 80, Sandy Alderson, entonces Director General, (ahora CEO de los San Diego Padres, otro participante de los playoffs), adopt un enfoque ms estads-tico por dos razones. En primer lugar, antes de tomar dicha decisin Oa-kland no haba realizado unas buenas campaas durante una serie de aos y se encontraba al borde de la desaparicin. En segundo lugar, a Alderson le ofrecieron una versin inicial de un paquete estadstico de base de da-tos y anlisis para Apple II. Las estadsticas de bisbol pueden conseguirse con facilidad de firmas como STATs, In c., y el Elias Sport Bureau, aun-que los equipos ya podan tenerlas mucho antes de que empezaran a apro-vecharse de ellas. Estos motivos son los tpicos de por qu las empresas suelen adoptar la competencia basada en la inteligencia analtica: una com-binacin de necesidades acuciantes del propio negocio, la disponibilidad de los datos, y las Tecnologas de la Informacin (TI) que puedan anali-zar todos los nmeros.

El enfoque de inteligencia analtica en el campo del bisbol se ha am-pliado considerablemente durante los ltimos aos. Uno de los equipos que ha adoptado el enfoque rrmoneyballn es el de los Boston Red Sox -un equipo que tiene tanto capacidades de inteligencia analtica como el dinero para invertir en jugadores costosos. Los Red Sox tenan tambin una necesidad de negocio en 2004, ya que no haban ganado la Serie Mundial a lo largo de ochenta y seis aos. Ellos ejemplifican tambin otra de las razones de por las que las organizaciones adoptan la competencia basada en la inteligencia analtica: nuevo liderazgo. En 2002, los dos nue-vos principales propietarios del equipo eran John Henry, un directivo de una empresa de fondos de inversin (hedge funds) y Tom Werner, produc-tor de televisin y antiguo propietario de los San Diego Padres. El atrac-tivo que la inteligencia analtica tena para Henry era evidente, pero Werner se haba dado cuenta tambin con los Padres de que la clase di-


rigente tradicional del bisbol no saba tanto como pretenda acerca de lo que haca falta para ganar el campeonato. Como dijimos antes, la alta di-reccin de los Sox permiti que el equipo adoptara el enfoque de avance a toda mquina en el camino de la competencia basada en la inteligencia analtica.

Al igual que otras organizaciones comprometidas con las estrategias de inteligencia analtica, los Red Sox contrataron rpidamente como con-sultor a la persona de ms talento en el campo de la inteligencia analtica: Bill James, considerado generalmente como el profesional ms destacado del mundo en el dominio de las estadsticas de bisbol. El hecho de que ningn otro equipo hubiera considerado conveniente fichar a tal genio de la inteligencia analtica subempleado indica que la competencia basada en la inteligencia analtica en el campo del bisbol no estaba an generalizada. El enfoque de inteligencia analtica -junto a algunos nuevos y caros ju-gadores de talento- ofreci pronto resultados, y en 2003 llegaron a la American 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 compett:ncia basada en la inteligencia analtica: si hay que implementar decisione:. basadas en la inteligencia analtica, sta tiene que propagarse por todos los mbitos de la organizacin. En el quinto y decisivo partido de la serie, la estrella de los Red Sox, Pedro Martnez, es-taba efectuando los lanzamientos. Los analistas de los Sox haban demos-trado de forma concluyente gue Martnez era una presa mucho ms fcil para los bateado res del equipo contrario despus de unas 7 entradas o 1 OS lanzamientos (ese ao, el promedio de bateo del equipo contrario frente a Martnez para los lanzamientos 91 al 1 OS era 0,231; para los lanzamien-tos 106 al 120 era de 0,370). Haban advertido al entrenador Grady Lit-de que bajo ningn concepto Martinez deba seguir lanzando despus de llegar a este punto. Sin embargo, cuando Martinez, como era de esperar, empez a fallar al final de la sptima entrada, Little le mantuvo en los lan-zamientos durante la octava entrada (incluso en contra de la opinin del preparador de lanzamientos), y los Yankees acribillaron a Martnez. Los N ew York Yankees ganaron la ALCS, pero Little perdi su empleo. sta es una historia convincente de lo que puede ocurrir si los directivos de la primera lnea y los empleados no actan de acuerdo con el programa de inteligencia analtica. Afortunadamente para los siempre sufridos aficio-nados de los Red Sox (incluido uno de los autores de este libro) la com-


binacin de datos y dinero se demostr insuperable en la temporada 2004, y los Sox acabaron con una sequa de ochenta y seis aos sin ganar el campeonato de la Serie Mundial (World Series) .

La competitividad basada en la inteligencia analtica no ha triunfado del todo en el campo del bisbol, sin embargo. Algunos equipos, inclui-dos algunos equipos constantemente en cabeza, como los Atlanta Braves -aunque tambin utilizan los datos, siguen confiando en gran medida en los criterios tradicionales de bsqueda de jugadores. El Director General de los Braves,John Schuerholz, sostena en una entrevista que "no estoy de acuerdo con la afirmacin de que slo con las nuevas estadsticas del movimiento new age, cromadas y perfeccionadas digitalmente se pueda sustituir la intuicin, el criterio y la capacidad de anlisis humanos para buscar nuevos jugadores. Por ello, lo que nosotros hacemos es utilizar am-bas cosas" .15 Uno de los mejores entrenadores de bisbol, Tony La Russa de los St. Louis Cardinals, (cuyo equipo gan la Serie Mundial en 2006), combina brillantemente la inteligencia analtica con la intuicin para de-cidir cundo debe sustituir a un jugador de la lista de bateado res que no est 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)1 Buzz Bissinger describe este equilibrio: "La Russa valora la in-formacin que generan los ordenadores. Analiza las filas y las columnas. Pero tambin sabe hasta dnde pueden llegar en el bisbol y que incluso pueden llegar a confundirte por un exceso de anlisis. Hasta donde l sa-ba, no haba forma de cuantificar las ganas. Los datos le decan exacta-mente lo que necesitaba saber cundo se aadan a veinticuatro aos de experiencia como entrenador" .16

La inteligencia analtica se ha extendido tambin al campo del ftbol profesional. Los New England Patriots, por ejemplo, han obtenido re-cientemente grandes xitos, ganando tres Super Bowls en cuatro aos. El equipo utiliza a fondo datos y modelos analticos, tanto para dentro como para fuera del terreno de juego. La inteligencia analtica en profundidad ayuda a la seleccin de jugadores y a mantenerse por debajo del lmite sa-larial mximo (el ltimo ao el equipo tena la nmina vigsimo cuarta ms elevada de la Liga Nacional de Ftbol). El equipo selecciona sus ju-gadores sin utilizar los servicios de bsqueda tradicionales que emplean otros equipos, y valora las alternativas de seleccin basndose en factores tan poco tradicionales como la inteligencia y la disposicin a subsuroir el

, ego personal en beneficio del equipo.


Los Patriots hacen tambin un uso importante de la inteligencia ana-ltica 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 estadsticas y las pelculas de partidos. Se sabe que su entrenador jefe, Bill Belichick lee con detenimiento artculos de profesores de eco-noma sobre las probabilidades estadsticas de los resultados de los parti-dos. Fuera del mbito del terreno de juego, el equipo utiliza inteligencia analtica en detalle para evaluar y mejorar" el programa de actividades para sus 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, etctera. Los proveedores externos son controlados con vistas a la posible renovacin de contrato y tienen in-centivos para mejorar el rendimiento de su actividad. 17

Otros equipos de la NFL que hacen un amplio uso de las estadsticas son, entre otros: Kansas City Chiefs, Tennessee Titans, y Green Bay Packers. 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 pelculas de los partidos de un corredor (running back) con un problema de prdida de baln, y llegaron a la con-clusin de que slo se produca cuando el codo del jugador no estaba ho-rizontal al suelo en el momento del impacto.18 A pesar del xito de los Patriots y de otros equipos de la NFL, muchos de ellos tienen que captar an todava la naturaleza y el valor de la competitividad basada en la in-teligencia analtica.

El baloncesto profesional ha estado histricamente menos orientado al anlisis cuantitativo que el bisbol o el ftbol, pero el enfoque numrico est empezando a despegar tambin en este campo.Varios de los mejores equipos, entre ellos los San Antonio Spurs, han contratado consultores en estadstica o ejecutivos con orientacin a la estadstica. Los Houston Roc-kets han seleccionado recientemente como Director General a un joven ejecutivo orientado al anlisis cuantitativo que previamente gestionaba sistemas de informacin e inteligencia analtica para los Boston Celtics. Daryl Morey, master en administracin y direccin de empresas (MBA) por el MIT, considera a Bill James, experto en medicin informtica de las estadsticas de bisbol, su modelo a imitar y sostiene que la inteligen-cia analtica en el baloncesto es similar a la del bisbol. "Se trata del mismo


principio. Obtener victorias con un gasto menor" .19 Al igual que en el bisbol y en el ftbol, los equipos y sus analistas van en busca de nuevas medidas, como el valor del jugador para el equipo cuando est en el campo de juego versus cuando est fuera del mismo (llamado ndice Ro-land (Roland Rating) en honor del estadstico amateur Roland Beech).

La competitividad basada en la inteligencia analtica est arraigando no slo en el campo del deporte profesional americano. Algunos equipos de rutbol europeos han empezado a emplear tambin tcnicas similares. El A. C. Miln, uno de los principales equipos europeos utiliza modelos de predic-cin para evitar las lesiones de los jugadores mediante el anlisis de los da-tos fisiolgicos, ortopdicos, y psicolgicos obtenidos de una diversidad de fuentes. Su centro de investigacin Miln Lab identifica los factores de riesgo que con mayor grado de probabilidad se asocian a una lesin para cada jugador. El centro evala tambin a los posibles jugadores a incorpo-rar al equipo. Varios de los componentes del equipo nacional italiano que gan la Copa del Mundo en 2006 se entrenaban en Miln Lab. El Bolton Wanderers, un equipo de fi.ltbol ingles en rpido ascenso, es conocido por el uso exhaustivo de los datos que hace su entrenador para evaluar el ren-dimiento de los jugadores y las estrategias de equipo. El equipo emplea tam-bin la inteligencia analtica para identificar a sus clientes ms valiosos y ofrecerles privilegios que contribuyan a crear fidelidad hacia el club.

Por qu se da toda esa actividad en el campo del deporte profesional y en qu se diferencia de otro tipo de organizaciones? Hay muchos temas que afectan por igual al deporte y a la empresa. Tal vez la leccin ms im-portante que ofrece la inteligencia analtica en el terreno del deporte pro-fesional sea su focalizacin en los recursos humanos -en la seleccin y conservacin de los mejores jugadores al menor coste. sta no es una prctica generalizada en el campo de la" gestin del talento" en la empresa, pero quizs debera 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 qu personas rinden adecuadamente y bajo qu circunstancias, y a asegurarse de que se tiene en el equipo a los jugadores adecuados. Hay unas pocas empresas que estn empezando a adoptar un enfoque ms analtico en la gestin de recursos humanos, pero tambin es cierto que los equipos deportivos estn en este aspecto muy por delante de otro tipo de organizaciones.

La competitividad basada en la inteligencia analtica en el mundo del deporte ilustra tambin sobre el hecho de que el anlisis comienza a uti-


lizarse ms cuando hay datos suficientes para analizar. Si hay un rea de ne-gocio en la que por primera vez se generan grandes cantidades de datos, es probable que pronto se c01~vierta en terreno de juego para la compe-titividad basada en la inteligencia analtica. Los innovadores analticos del deporte profesional suelen crear tambin nuevas medidas, y los profesio-nales del mundo de la empresa deberan hacer lo mismo.

Aunque la inteligencia analtica es un tema un tanto abstracto y com-plejo, su adopcin en el campo del deporte profesional ilustra sobre la naturaleza humana del proceso. Cuando un equipo adopta la competiti-vidad basada en la inteligencia analtica, se debe a que un lder ha tomado la decisin de actuar de ese modo. El origen de la decisin suele remon-tarse a los antecedentes y experiencias del propio lder. La competitividad basada en la inteligencia analtica-tanto en el campo deportivo como empresariales casi siempre una historia que involucra a personas y al liderazgo.

Tampoco es . casual que les haya ido bien a los equipos deportivos que han adoptado la competitividad basada en la inteligencia analtica. No ga-narn campeonatos cada ao, por supuesto, pero los equipos cuya com-petitividad se basa en la inteligencia analtica han tenido xito en todos los deportes en los que ha surgido. No obstante, a medida que la competiti-vidad basada en la inteligencia analtica se extiende -y lo hace con rapi-dez- los equipos tendrn que seguir innovando y desarrollando sus capacidades de inteligencia analtica si desean permanecer en cabeza. Sea cual sea el enfoque competitivo adoptado, lo cierto es que ningn equipo (ni empresa) puede dormirse en los laureles.

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A lo largo de este captulo hemos intentado exponer las lneas generales de la competencia basada en la inteligencia analtica y ofrecer unos cuan-tos ejemplos al respecto del mundo de la empresa y del deporte. Daremos muchos ms ejemplos de aqu en adelante, y a lo largo de la primera parte del libro, entraremos mucho ms en detalle sobre lo que significa la com-petencia basada en la inteligencia analtica y sobre el modo en que las empresas pueden avanzar en esta direccin. En el captulo 2 se describen los atributos especficos de las empresas cuya estrategia competitiva se basa en la inteligencia analtica y se expone un modelo en cinco etapas que


muestra hasta que punto una organizacin est orientada a la inteligencia analtica. En el captulo 3 se describe el modo en que la inteligencia ana-ltica contribuye a un mejor rendimiento de la actividad empresarial, e incluye algunos datos y anlisis sobre el tema. En los captulos 4 y S se des-criben una serie de aplicaciones de la inteligencia analtica en la empresa; estn agrupadas en aplicaciones orientadas internamente y aplicaciones que involucran bsicamente 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 analtica. Empezamos dicha parte con una exposicin en el cap-tulo 6 de la hoja de ruta global para la competitividad basada en la inteligencia analtica. El captulo 7 trata del factor ms importante para conseguir que una empresa sea analtica: su personal. El captulo 8 trata de los importantes recursos de la tecnologa y los datos, y de cmo se pue-den combinar en una arquitectura e inteligencia analtica global. En el captulo 9 concluimos con una exposicin acerca de las futuras direccio-nes que la competencia basada en la inteligencia analtica puede tomar.

Hacemos todo lo posible para ayudar a las organizaciones a embar-carse en este viaje hacia el xito empresarial y organizacional. Sin em-bargo, es importante recordar que se trata slo de una visin general. Hay muchos libros que tratan del modo de implementar la inteligencia em-presarial, de cmo crear y modificar los modelos de inteligencia analtica en reas como la cadena de suministro y marketing, y de cmo realizar el anlisis cuantitativo y estadstico bsico. Nuestro objetivo no es propor-cionar a los profesionales de la empresa todo el conocimiento necesario para hacer un trabajo analtico riguroso, sino ent~siasmar al lector sobre las posibilidades que ofrece la competencia basada en la inteligencia an-ltica y motivarle para que siga estudiando en esta direccin.

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