El big data no siempre ofrece respuestas

¿Qué sería de las empresas sin los datos? Bastaría con preguntarle a Google que ocurriría si no tuvieran acceso a la cantidad ingente de datos que dispone de todos nosotros. Y como Google, otras muchas empresas que ofrecen servicios "gratuitos", donde el producto para ellas somos nosotros, o mejor dicho nuestros datos. Sin embargo, existe toda una serie de problemas que son difícilmente resolubles con un análisis, digamos estadístico, de datos. Sobre esto, sobre la otra forma de obtener información relevante para las empresas y para solucionar problemas, más allá del big data habla este post.

Los avances tecnológicos, las redes sociales y la nueva era digital han generado una enorme cantidad de datos que debidamente tratados, ofrecen un conocimiento más profundo de los consumidores y sus hábitos. Es la forma más radical de la conocida frase: "no me digas lo que compras, muéstrame tu ticket". De ahí el impulso que está tomando el big data, como modo de generar conocimiento y así obtener una ventaja en el mercado. 

Para que os hagáis una idea de las posibilidades y peligros, y aunque no deja de ser una anécdota y tal vez el lado oscuro, echad un vistazo a este vídeo:

Como digo, anécdotas (o no tanto) aparte, el big data permite descubrir patrones de consumo, analizar los datos históricos y de ahí, obtener información.

El big data se encuadra en lo que se podría llamar razonamiento post-mortem con el que se analizan las soluciones a los problemas a partir de datos del pasado. Es una análisis preventivo, donde la búsqueda de soluciones tiene una base en la certidumbre y cierta predictibilidad del futuro. Es un análisis estático. Creo, resuelve cuestiones donde el análisis lógico es la clave para alcanzar la solución. Si ocurre A, entonces B y entonces C. Una propuesta muy del estilo de la consultoría estratégica tradicional y que en un entorno estable, más o menos previsible, funciona extraordinariamente bien.

Sin embargo, hay toda una serie de problemas donde no existe un claro marco inicial, donde el problema a resolver está difusamente descrito y sobre el que hay pocos datos. Un marco, en definitiva, de gran incertidumbre. En este tipo de problemas, el big data dará resultados deficientes. 

Afortunadamente, hay otra alternativa metodológica para afrontar este tipo de situaciones. Cada vez con más fuerza se emplea análisis antropológicos, en los que el tratamiento tradicional de datos con el que las personas son elementos estandarizables, es abandonado. Una manera diferente de aproximarse a la realidad entendiendo los problemas como oportunidades, donde las personas, los seres humanos son la clave de ello. Soluciones por y para él. Donde los fríos datos no son la base del análisis. Se sustituyen los grandes ordenadores por herramientas etnográficas y de observación en campo, propias del mundo del pensamiento de diseño o design thinking. Un paradigma metodológico que pasa por el profundo entendimiento de las necesidades humanas que hay detrás de un problema. A menudo, necesidades no explícitas que hay que descubrir.

Aquí reside la principal diferencia. Mientras con el big data se obtienen de manera lógica patrones y comportamientos, con el pensamiento de diseño el proceso es más bien un viaje guiado para descubrir necesidades a satisfacer. Frente al lógico y frío big data, la antropología y la etnografía se enfocan hacia la empatía, hacia la búsqueda de esos pequeños detalles significativos de la vida de las personas.

El big data, es puro análisis y a través de éste se minimizan riesgos. Con un patrón enmarcado en el pensamiento de diseño, el riesgo se gestiona con acción y se acepta la incertidumbre como variable esencial del proceso de descubrimiento. Es una aproximación, si me lo permitís, mucho más humana. Tanto el big data como el pensamiento de diseño miran al pasado, pero con una diferencia esencial. El pensamiento de diseño, es proyectivo y trata de con ese pasado profundizar en el comportamiento para obtener un conocimiento profundo del porqué del mismo.

Con todo esto, no pretendo poner al pensamiento de diseño por encima del big data, porque sería injusto. Simplemente, pongo de manifiesto que cada uno es útil en un contexto de problemas diferente, y que, probablemente, tengan más de un punto de contacto. Pero de lo que no tengo duda, es que son dos planteamientos muy diferentes y ambos muy útiles. ¿Cuál me gusta y me interesa más y me parece mucho más divertido? Creo que a estas alturas, no deberíais tener muchas dudas :)

Escuchaba ayer en el telediario, un breve reportaje sobre dos nuevos perfiles profesionales: el diseñador de productos inteligentes y el escuchador (entre los minutos 32:42 y 34:40). El primero, una mezcla de tecnólogo y sociólogo, "que debe interpretar las necesidades de la sociedad para hacerlas realidad". Y a través de esta interpretación, dar lugar a "nuevos productos y servicios que con la potencialidad de internet generan innovaciones y nuevos mercados". Una profesión a las que auguraban en ese reportaje, una generación de puestos de trabajo en los próximos 25 años equivalente a la de la informática en los últimos 40... ¡ahí es nada! Por otro lado, el escuchador, "una persona que realiza un trabajo de acompañamiento intelectual". En cualquiera de los dos casos, aproximaciones antropológicas y por tanto humanas, muy en la línea de lo que comento. En particular, el diseñador de productos inteligentes es un perfil que se adapta a todo lo dicho: antropología, sociología, observación, interpretación y necesidades.

De hecho nadie debe sorprenderse si el ya comentado método lean startup y muy particularmente  la parte de desarrollo de clientes (customer development) bebe directamente de esta aproximación que el pensamiento de diseño plantea para la resolución de problemas. 

Como veis, técnicas y herramientas que no son nuevas y que vuelven a tomar fuerza... y con razón.