¿Cuál es la importancia del Design Thinking en Analítica de Datos?

Varias empresas peruanas se subieron a las olas de la innovación y de la analítica de datos, en muchos casos bajo el paraguas de transformación digital. Consecuencia de ello es la búsqueda constante de conocimiento y capacidades en ciencia de datos (CdD) de un lado y design thinking (DT) del otro, en particular su adaptación a los negocios por la consultora IDEO.

El DT rara vez es combinado con la CdD, sea en cursos, páginas Web o conversaciones de directorio. Sin embargo, creo que ganaríamos mucho en eficiencia e innovación al concertar esos dos mundos, pues no se trata de ‘agua y aceite’ sino más bien ‘limón y pescado’, como trataré de explicarles. Revisemos a continuación las características principales del DT, su aporte a la CdD y las adaptaciones eventuales requeridas a su versión clásica.

  • Resolución de problema: El DT es en el fondo un método de resolución de problema, que puede ser un cepillo de dientes poco amigable para la encía o una experiencia frustrante para fans de cine. La CdD cobra sentido cuando resuelve un problema – por ejemplo la fuga de clientes – y por consecuencia requiere un método para ello.
  • Usuario en el centro: La mayoría de los proyectos analíticos fallan por no resolver un problema relevante para el negocio o no adaptarse al proceso seguido por el usuario. Poner al usuario el centro – pilar del DT – incrementa enormemente la tasa de éxito en analítica, como lo explico en un artículo anterior. La nueva realidad post-covid 19 refuerza aún más la urgencia de partir de las necesidades del usuario. Sin embargo, definamos bien quién es el usuario. Para el diseño de un cepillo de dientes es obvio, pero en el caso de una aplicación analítica como la retención de clientes, debemos entender quienes deciden sobre las acciones tácticas o estratégicas para retener a los clientes.
  • Equipo multidisciplinario: Diseñar un nuevo producto y desarrollar una nueva aplicación analítica son proyectos requiriendo capacidades tan diversas como resolución de problema, gestión de proyecto ágil, storytelling y desarrollo tecnológico. Buscar a la persona que tenga todas esas capacidades le tomará mucho tiempo y si la encuentra, mucho dinero… Una solución más pragmática es armar un equipo.
  • Creatividad: Algunos proyectos analíticos buscan aumentar al usuario y requieren pensar muy creativamente sobre el sistema persona-máquina. Otros buscan automatizar una decisión, en cuyo caso la eficiencia puede pesar más que la creatividad, aunque esta última siempre tiene relevancia.
  • Storytelling: El DT se basa mucho en la visualización y el poder de las historias para lograr comunicación efectiva y creatividad. Diría que en CdD, esas capacidades son sumamente importantes. En efecto, no todos los miembros del equipo saben de estadística avanzada o machine learning, por lo cual es absolutamente necesario usar gráficos y metáforas para comunicar, convencer y lograr el cambio.
  • Prototipeo y testeo iterativos: El contexto digital de la analítica de datos ofrece una gran flexibilidad para iterar prototipos y testeos, otro pilar del DT. El prototipo de un cepillo de dientes es intuitivo, pero muchos se preguntan cómo prototipear un modelo de machine learning… Lo que nos ha funcionado muy bien en este caso es combinar una interfaz usuario para comunicar lo que el modelo hace y no hace, con un diagrama de flujos de información para alinear el modelo mental del usuario con el modelo real.

Hemos visto que la Ciencia de los Datos comparte los principios fundamentales del Design Thinking, dejando claro que el Design Thinking es primordial en la analítica de datos para resolver en equipo problemas relevantes para los usuarios claves y fallar lo más temprano, para encontrar más rápida y frecuentemente el éxito.

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