Introducción
La prestigiosa e influyente consultora Gartner viene alertando desde hace un par de años sobre el declive de los tableros de mando. En el 2020 expresaba: Los responsables de datos y análisis deben ir más allá de los tableros de mando predefinidos.[1] Y en el 2021 reafirmaba: Gartner cree que, en el futuro, los tableros de mando serán reemplazados.[2] En este artículo se resumen las debilidades de los tableros de mando y sus causas y se ejemplifican qué tipos de mejoras deberían implementarse para solventarlas.
Los tableros de mando
Antes de hablar sobre las debilidades de los tableros de mando es necesario reconocer que constituyen uno de los mayores avances prácticos de las últimas décadas.
Tienen su origen en algunas ideas que aparecieron a mediados del siglo XX y que procuraban sistematizar la fijación de objetivos, su medición, y la consideración de aspectos no financieros[3]. A fines del SXX Kaplan y Norton lograron desarrollar una metodología para definir los indicadores clave de performance (o KPI por su sigla en inglés) para cada una de las dimensiones relevantes de la gestión. Esa metodología también contemplaba la comunicación y el control de todos los KPI mediante su visualización integrada en tableros de mando. Finalmente se fueron desarrollando herramientas de software adecuadas y así se sentaron las bases de lo que hoy se suele considerar como el estado del arte de la Inteligencia de Negocios (o BI).
La principal fortaleza de los tableros de mando es que simplifican la gestión, fundamentalmente gracias a una cómoda visualización integral de la marcha de los diferentes aspectos del negocio. Pero en realidad con el tiempo esta fortaleza se ha ido transformando en debilidad, ya que a medida que se consolidaba su uso también empezaron a quedar en evidencia situaciones que escapaban a su capacidad de control.
¿En qué fallan los tableros de mando?
De acuerdo a Gartner la gran debilidad de los tableros de mando radica en su rigidez, y esta se origina en que están concebidos para mostrar cierta información preestablecida en base a preguntas pensadas a priori.
En un principio se entendía que era una gran ventaja que los tableros tuvieran ya previstas las preguntas que los directivos y analistas de negocio se pudieran formular. Por ejemplo, parecía ideal que los tableros tuvieran preestablecidas las posibles líneas de apertura de la información (o “drill down”) para cada KPI. Supuestamente esto contribuiría a agilizar el hallazgo de los datos concretos que permitirían tomar las mejores decisiones en cada caso.
La crítica que plantea Gartner a esta característica aparentemente positiva es que se torna negativa cuando los tableros de mando se deben usar para gestionar organizaciones sometidas a cambios abruptos y frecuentes. Es difícil (o imposible) saber cuáles aperturas de información serán necesarias cuando se enfrentan nuevos hábitos de consumo, nuevas conductas sociales, nuevos tipos de competidores, innovaciones tecnológicas, o nuevas regulaciones económicas, sanitarias y medioambientales. Más aún si se tiene en cuenta que las organizaciones registran cada vez más y más datos y las aperturas pueden obedecer a combinaciones de varias variables.
Como nuestro tiempo se caracteriza por una rápida sucesión de cambios abruptos los tableros no pueden prever qué información será necesaria, y de esta forma se vuelven rígidos frente a los ojos del usuario que debe tomar decisiones frente a nuevas situaciones.
Pero además de la rigidez los tableros de mando también presentan otra deficiencia estructural. Esta se origina en que la gran mayoría de los KPI se calculan utilizando promedios, y los promedios solo aportan información válida cuando se calculan a partir de conjuntos regulares. Si un conjunto de valores no es suficientemente regular su promedio resulta engañoso.
Por ejemplo, si el indicador de promedio de quejas anual por cliente toma el valor 0,01 nos induce a pensar que un cliente de cada cien presenta una queja en el año, lo que podría ser algo totalmente tolerable. Pero si las quejas no son regulares (por ejemplo si siguen el principio de Pareto) pueden ocurrir cosas como que un 20% de los clientes haga muchas quejas (10 al año o más) y el resto ninguna. En ese caso el promedio general también sería 0,01, pero en realidad habría un porcentaje importante de clientes sumamente desconformes. En suma, no podemos confiar en que un valor correcto para un KPI calculado por promedio asegure que el negocio marcha realmente bien.
El Gran Reinicio y el fin del Mecanicismo
En general se escucha que las organizaciones mecánicas son cosas del pasado y parecería que hoy imperan conceptos como flexibilidad, descentralización, habilidades blandas, etc. Sin embargo la idea de que el funcionamiento de las empresas se puede asimilar a máquinas subsiste en nuestra mente más de lo que creemos. Dee Hook ha dicho “Si usted cree que su modelo interno de realidad no se basa en gran medida en la máquina como metáfora, haga un seguimiento cuidadoso de cada pensamiento y cada expresión que usa o escucha”.[4]
En este sentido la confianza que depositamos en los tableros de mando se basa en gran medida en que continuamos pensando en la máquina como metáfora de las organizaciones. De hecho Kaplan y Norton comenzaban la presentación de su metodología haciendo una comparación con el tablero de control de un avión.[5]
Pero los sedimentos de antiguas concepciones mecanicistas parecen estar siendo totalmente desterrados por los efectos de la pandemia del COVID 19. Klaus Schwab en su fundamentación del Gran Reinicio afirma:
A menudo pensamos en nuestro mundo como si fuera gobernado por la física clásica post-newtoniana caracterizada por la linealidad, la previsibilidad e incluso hasta cierto punto el determinismo, pero tal mundo no existe. Hoy, posiblemente más que nunca, y debido a la creciente interdependencia, nuestro mundo exhibe ciertas propiedades de la física cuántica: está muy interconectado, es incierto e increíblemente complejo.[6]
En un mundo muy interconectado, incierto e increíblemente complejo tanto la rigidez de los tableros como su incapacidad para controlar situaciones irregulares se tornan problemas críticos. Y es por esto que se hace inminente la predicción de Gartner sobre su reemplazo.
Cómo mejorar los tableros de mando
Gartner apuesta a que en el futuro: “los tableros de mando serán sustituidos por información adaptada a las necesidades del usuario y entregada en su lugar de consumo en forma automática, conversacional, móvil y dinámica”.[7] Alcanzar estos niveles de automatización y excelencia requiere una importante transformación en la concepción y operativa de los actuales tableros de mando.
Para dar una idea sobre cómo se podrían implementar esas transformaciones consideremos por ejemplo el problema de la rigidez que causan los drill down predefinidos.
Si se desea que el usuario no quede limitado a algunos drill down prefijados, lo primero que debemos anotar es que la cantidad de drill down que se puede hacer sobre un KPI es exponencial a la cantidad de datos relacionados. Por ejemplo si en relación a un KPI de ventas se tuvieran 10 variables (artículo, familia, presentación, sucursal, forma de entrega, etc.) la cantidad de drill down posibles sería del orden de 2 a la 10, o sea aproximadamente 1000. Esto incluye la apertura por cada variable, y también por sus posibles combinaciones por ejemplo: “sucursal y presentación”, “sucursal, presentación, forma de entrega”, etc.
Esta cantidad de drill down nos muestra que sería inviable pretender que un usuario los analice uno por uno para ver cuál de ellos merecen atención. Y peor aún, si el KPI estuviera relacionado con 30 variables entonces la cantidad de drill down posibles sería del orden de los miles de millones. ¡Resulta absolutamente impensable analizar manualmente esta variedad de situaciones!
Para lograr una solución real a este problema es necesario recurrir a algoritmos de inteligencia artificial que se encarguen de analizar toda la información de manera dinámica, de forma que el usuario sea conducido hacia los drill down que contienen las combinaciones que realmente están afectando los resultados del negocio.
Este es un ejemplo sobre cómo se puede combinar la operativa tradicional de los tableros de mando con las nuevas posibilidades que aportan hoy los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Justo Miranda
Enero 2022
Notas:
[1] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-trends-in-data-and-analytics-for-2020
[2] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-and-analytics-trends-for-2021
[3] Ver Robert S. Kaplan, Conceptual Foundations of the Balanced Scorecard, 2010
[4] Dee Hock , One From Many VISA and the Rise of Chaordic Organization, 2005, p. 201
[5] Robert Kaplan & David Norton, El Cuadro de Mando Integral, 2002, p. 14
[6] Klaus Schwab & Thierry Malleret , The Great Narrative (The Great Reset Book 2),2022, p. 22
[7] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-and-analytics-trends-for-2021
