«El data literacy o alfabetización de los datos, hace referencia a nuestra capacidad para entender, usar y comunicar los datos de manera efectiva.»
Antes de profundizar en los motivos es importante que comencemos por definir qué es data literacy o alfabetización de los datos. Este concepto hace referencia a nuestra capacidad para entender, usar y comunicar los datos de manera efectiva. Específicamente Gartner, una de las firmas líderes en investigación y asesoría en el mundo, la define como nuestra capacidad para leer, escribir y comunicar datos dentro de un contexto, incluyendo nuestra capacidad para entender las fuentes de los datos, los constructos, los métodos aplicados y la capacidad para describir casos de uso, posibles aplicaciones y el valor que se deriva de ellos (Gartner, s.f.). De igual forma, hay que tener claro que no es: no consiste en usar un conjunto de herramientas, el objetivo último no es que todos seamos unos expertos matemáticos, estadísticos o científicos de datos, y no es una competencia que se tenga o no, sino que se puede ir desarrollando.
Tal vez te estés preguntando qué tienen que ver esto con la automatización. Resulta que la cuarta revolución industrial o industria 4.0 se caracteriza por impulsar aún más la automatización, es decir convertir los procesos manuales, operativos y repetitivos que realiza un individuo a realizarlos por una computadora a un click de distancia. Por ejemplo, esos reportes mensuales de ventas que todos los meses tienen la misma estructura, que lo que cambia es el insumo (los datos) y la salida (interpretación), se pueden obtener ya por medio de empresas especializadas en analítica. Nuestro recurso humano ya no tiene que dedicar horas a correr macros, aplicar fórmulas, o construir tablas dinámicas en Excel, sino a analizar los datos, a proponer planes y estrategias, a monitorear, entre muchas otras funciones que posiblemente aporten más valor a la organización. Sin embargo, sí tienen bajos niveles de data literacy, es probable que no puedan desempeñar esas funciones a cabalidad.
Lo preocupante es que empresas como Gartner han encontrado que para este año (2020) se espera que el 50% de las organizaciones no tengan suficientes competencias de alfabetización de los datos para obtener suficiente valor para su negocio (Gartner, 2019). Es más, una encuesta realizada por Accenture en 2019 a 9000 empleados de tiempo completo en compañías de más de 50 empleados en Inglaterra, Estados Unidos, Alemania, Francia, Singapur, Suecia, Japón, Australia e India encontró que el 48% de los empleados toman decisiones basadas en su intuición incluso cuando hay datos disponibles, y este porcentaje es mayor al 60% cuando estamos hablando de cargos altos como gerentes. Además el 74% de los empleados reporta sentirse abrumado cuando trabajan con datos. Lo anterior podría indicar que en la medida que se automaticen más procesos y se obtengan más datos se van a presentar más obstáculos para aprovechar el valor de estos cambios tecnológicos.
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¿Qué podemos hacer al respecto?
Para comenzar un diagnóstico, si bien este debe ser único a cada organización y hacer parte de un programa permanente de alfabetización de los datos, hay señales que podemos empezar a recolectar que nos darán una idea de cómo estamos. Este diagnóstico preliminar gira sobre las siguientes competencias: conocimiento, asimilación, interpretación, escepticismo y curiosidad. Por ejemplo, puede preguntar a los roles encargados de analizar los datos si conoce qué es una media, qué es una desviación estándar, cuál es la diferencia entre un dato cualitativo y uno cuantitativo, cuando es mejor emplear la mediana que la media. O cuando está en una presentación con gráficos y tablas, puede hacer una pausa y preguntar si todos conocen cuál es la fuente de información de lo que se está presentando, si para todos son claros las fórmulas detrás de las variaciones porcentuales u otros indicadores que se utilicen, tal vez si hay filtros que se apliquen a los datos y si se tenía conocimiento sobre esto.
Una última idea, es prestar atención en una reunión de resultados si algún integrante es escéptico a los resultados, ahora no se trata solo de decir no creo en los resultados sino en las preguntas que acompañan ese escepticismo tal vez pregunté ¿Cuáles son los supuestos que se utilizaron para inferir un resultado? o ¿Cómo se capturaron los datos? (provienen de un proceso aleatorio o no), entre otras. Si la respuesta para muchas de estas preguntas es no sé, no lo conozco, no lo utilizó, no ocurre, entonces lo más probable es que los niveles de alfabetización de los datos, al menos para el grupo de personas que les preguntó, sea bajo. En ese sentido, hay una alta probabilidad de que esté perdiendo competitividad y agilidad para adaptarse a los cambios que trae la cuarta revolución industrial.
Lo anterior porque la automatización va más allá de automatizar reportes puesto que se trata en su último fin de que las máquinas puedan realizar tareas que se asemeje al razonamiento u otras competencias del ser humano como ver, escuchar, hablar, conducir, entre otras. Dentro de esos procesos se generarán miles o millones de nuevos datos, listos para ser limpiados, transformados y analizados. Estos avances tecnológicos ya impactan y seguirán impactando la forma en que vivimos y trabajamos, de ahí que como empresarios debemos preparar a nuestras empresas y nuestro capital humano para que pueda tomar lo mejor de la industria 4.0 para que seamos más competitivos y adaptativos a los cambios en el entorno.
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