Prendre decisions

La capacitat de prendre decisions empresarials basades en la interpretació personal dels fets en un determinat context és quelcom crític.

Existeix un conjunt de fenòmens que impacten negativament en el moment de prendre decisions, sovint els equips es veuen afectats per un conjunt de comportaments que els fan decidir malament:

  • Recerca selectiva d’evidències. Es busquen proves que donen suport a les hipòtesis preestablertes, però s’ignoren les que no ho fan o permeten arribar altres tipus de conclusions.
  • Inèrcia. Seguir amb els mateixos patrons de pensament; incapacitat d’abordar les solucions des d’un altre punt de vista.
  • Wishful thinking. Optimisme gratuït, il·lús; voler veure les coses sempre de manera positiva.
  • Repetició. Creure el que s’ha dit per repetició i per acumulació de fonts, posant més atenció a la informació i experiències recents que a la recollida històricament.
  • Pensament grupal. Conformar-se i creure per la pressió de la majoria de l’equip
  • Creure que el errors es deuen a factors externs o mala sort i que l’èxit està directament vinculat al talent de l’equip
  • Acabar abans de començar. Acceptar la primera alternativa que sembli funcionar.
  • Veure el que volem. Activar una percepció selectiva que tendeix a eliminar informació que no es considera útil en un primer moment
  • Estar influenciat per la informació inicial de manera que configuri la visió de nova informació rebuda.
  • Credibilitat de les fonts. Acceptar o rebutjar fonts de forma prematura per prejudicis.

Malgrat tot, el judici qualitatiu, la capacitat de prendre decisions és quelcom central en la direcció i lideratge de les empreses i organitzacions. La creativitat, la comprensió emocional i la imaginació són, ara per ara, territori dels humans.

La intel·ligència artificial és una tecnologia de predicció; quantes més prediccions faci, més econòmic serà el cost unitari de cada predicció. La intel·ligència artificial serà més eficaç per desenvolupar prediccions per la seva capacitat de recollir i analitzar dades, però necessitarà l’aplicació del judici i la comprensió emocional – territori humà- per prendre aquestes decisions.

L’impacte de les tecnologies d’intel·ligència artificial i big data, faran que el fet de prendre decisions quedi més distribuït al proporcionar als empleats dades i prediccions  precises al seu abast. Les dades distribuïdes permeten i exigeixen una nova distribució de poders de decisió.

Les organitzacions han de democratitzar la capacitat de prendre decisions. Existeix una  visió autocràtica dins les organitzacions que concedeix a un conjunt limitat de persones la capacitat de prendre decisions que afectin a la innovació o als clients. En canvi la metodologia de treball per processos fa a tothom responsable de la recerca i implementació d’idees per millorar el rendiment operatiu. Les organitzacions han d’aplicar aquest principi per millorar les habilitats dels seus empleats per tal de generar coneixement, innovació i capacitat de prendre decisions relacionades amb el mercat.

La democratització de les dades – integració de les mateixes i accés universal – incrementa l’eficàcia dels empleats. La percepció de risc davant la pèrdua de control és el principal fre a l’empoderament dels empleats; les organitzacions tendeixen a sentir-se incòmodes i utilitzen tota mena de controls burocràtics i autoritzacions preventives abans de prendre decisions. Les noves tecnologies permeten passar d’un paradigma d’autoritzacions preventives a un altre de post-detecció.

Les noves tecnologies de predicció i la necessitat de democratitzar les dades poden donar un fort impuls a l’empoderament dels empleats incrementant l’agilitat i enfoc a client de les empreses. Només cal prendre decisions.

 

Si vols pots subscriure't al blog per correu electrònic:

Be the first to leave a comment. Don’t be shy.

Join the Discussion

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.