Cuidando la brecha entre los datos y la comprensión

Mientras que los datos son crudos y no están organizados, la información está estructurada y organizada, lo que hace de esta última una mejor herramienta para la toma de decisiones.

Los motores de búsqueda, como Google, han sido revolucionarios al permitirnos acceder a información relevante en el momento que más la necesitamos. Por el contrario, los algoritmos de las redes sociales, al optimizar los clics y las acciones compartidas, a menudo pueden terminar enviándonos puntos de datos que juegan con nuestras emociones, en lugar de buscar informarnos.

Esta importante distinción bien puede desempeñar un papel importante en el motivo por el cual las aplicaciones de redes sociales para consumidores podrían tener un papel muy limitado en la comunicación en el lugar de trabajo, donde la optimización de los resultados comerciales requiere un pensamiento muy diferente.

En Pensando, rápido y lento, Daniel Kahneman distingue entre nuestro cerebro del sistema 1 y nuestro cerebro del sistema 2. Nuestro cerebro del sistema 1 es rápido, instintivo y emocional, mientras que nuestro cerebro del sistema 2 es más lento, más deliberativo y más lógico.

Como humanos, cuando nos acercamos a una situación por primera vez, nuestro cerebro del sistema 1 bien puede estar en control hasta que nuestro cerebro del sistema 2 más racional tome el control. Si bien la información que se reproduce en nuestro cerebro del sistema 1 puede ser más entretenida para nosotros, nuestro cerebro del sistema 2 bien puede ayudarnos a producir mejores resultados en situaciones poco claras.

Recientemente, me encontré trabajando con un equipo que estaba construyendo una plataforma de capacitación de software para ayudar a mejorar las decisiones de gestión. Al equipo le resultó difícil presentar la información de una manera que incentivara a los gerentes a aprender más sobre sus equipos e impulsar mejoras en su desempeño.

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El consejo inmediato que di para mejorar la experiencia del usuario se basó en la heurística desarrollada por Behavioral Insights Team, una compañía formada hace aproximadamente una década dentro del gobierno para ayudar a impulsar a los ciudadanos a tomar decisiones más inteligentes sobre salud, riqueza y felicidad. Un modelo mental útil es el marco del Este, en el que te enfocas en tomar decisiones lo más fáciles, atractivas, sociales y oportunas posible.

Los marcos más avanzados, como Mindspace, introducen otros factores que se pueden usar para impulsar el comportamiento, como aprovechar el hecho de que a las personas les gusta actuar de manera que las haga sentir mejor consigo mismas.

Estas pequeñas intervenciones pueden tener grandes efectos. Por ejemplo, el Behavioural Insights Team encontró que simplemente usando recordatorios de mensajes de texto en los programas de educación para adultos, hubo un aumento del 8% en la probabilidad de que un grupo de control aprobara los exámenes durante un año académico.

Cuando se realizan mejoras más complejas en la experiencia del usuario a gran escala, especialmente cuando la evidencia previa es más limitada, es importante medir el impacto para asegurarse de que estas intervenciones no estén haciendo más daño que bien. Por ejemplo, los ensayos de control aleatorios científicamente sólidos, en los que las personas se asignan aleatoriamente a grupos de control y de prueba, pueden ayudar a proporcionar respuestas concluyentes rápidamente en una gran base de usuarios.

Sin embargo, esto puede ser difícil cuando se diseña un programa de capacitación para una audiencia pequeña que está tratando de mover una métrica de estrella polar que tiene un ciclo de retroalimentación lento.

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Este desafío muestra lo difícil que es editar automáticamente el contenido o crear planes de estudios educativos. Al mismo tiempo, con más datos disponibles que nunca, es esencial poder destilar la información que importa sobre un tema. Por lo tanto, editar la información para que sea lo más destacada y simple posible será un esfuerzo cada vez más importante en nuestra sociedad del conocimiento.

Junade Ali es un tecnólogo experimentado con interés en la gestión de ingeniería de software, la investigación de seguridad informática y los sistemas distribuidos.

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