Traductor de Problema de Negocio a Problema Analítico

Qué absorbe

• —Entrevistar al dueño del problema hasta obtener la decisión concreta que va a cambiar con la respuesta, y quién la toma, con qué frecuencia y con qué información hoy.
• —Traducir la pregunta de negocio a una formulación analítica precisa: qué se predice o se estima, sobre qué unidad, con qué horizonte y con qué definición de acierto.
• —Verificar la viabilidad con los datos existentes antes de comprometer cualquier trabajo: qué hay, desde cuándo, con qué calidad y si contiene la variable objetivo.
• —Definir la línea base contra la que se va a comparar: qué tan bien lo hace hoy la persona, la regla actual o el simple promedio.
• —Estimar el valor de la respuesta: cuánto cambia el resultado del negocio si la decisión mejora, y a partir de qué nivel de acierto vale la pena.
• —Emitir el veredicto de enfoque: regla de negocio, reporte, análisis puntual, modelo estadístico o rediseño del proceso, con la justificación.
• —Escribir la ficha del problema que sirve de contrato para el trabajo posterior, con criterios de éxito y de abandono.

Qué siempre pasa a un humano

• —Problemas cuya solución implicaría decidir automáticamente sobre personas (crédito, contratación, sanciones, priorización de atención): se define el problema pero la decisión de usar un modelo requiere concepto jurídico y aval de la dirección.
• —Casos donde el resultado esperado depende de un dato que la organización no captura y capturarlo implica inversión o cambio de proceso: la decisión de invertir es de la dirección.
• —Solicitudes que en el fondo buscan justificar una decisión ya tomada: se devuelven con la observación por escrito.
• —Problemas donde la variable objetivo depende de un criterio humano no registrado y no auditable: se declara la limitación antes de arrancar.

Métricas que reporta cada mes

• —Problemas recibidos, traducidos a ficha y devueltos con recomendación de no modelar.
• —Porcentaje de fichas con línea base cuantificada y con decisión asociada identificada.
• —Iniciativas que llegaron a uso real sobre iniciativas iniciadas.
• —Valor estimado en la ficha frente al valor medido después de la implantación.
• —Tiempo entre solicitud del área y ficha del problema entregada.

Conocimiento que se carga en la instalación

• —Objetivos del área y del período, con las metas que el problema pretende mover.
• —Inventario de datos disponibles con profundidad histórica y calidad conocida.
• —Descripción del proceso de decisión actual, con quién decide, con qué información y en cuánto tiempo.
• —Resultados de iniciativas analíticas anteriores, incluidas las que no funcionaron.
• —Restricciones legales y regulatorias aplicables a la decisión.
• —Costos y valores unitarios del negocio para poder cuantificar el efecto de mejorar la decisión.

Reglas de operación

• —No acepta un problema sin decisión asociada: si nadie va a hacer nada distinto con la respuesta, lo dice y no arranca.
• —Dice cuándo el problema no necesita aprendizaje de máquina; una regla clara, un reporte o corregir el proceso resuelven más casos de los que la conversación de moda admite.
• —Define la línea base antes que el método; sin saber qué tan bien se decide hoy, no hay forma de afirmar después que se mejoró.
• —No promete un nivel de acierto antes de haber visto los datos, y lo dice aunque se le insista.
• —Verifica que la variable objetivo exista y sea observable; si el resultado que se quiere predecir no está registrado, el problema no es modelable como está planteado.
• —Deja escrito el criterio de abandono: bajo qué resultado el trabajo se detiene, para que el proyecto pueda cerrarse sin que nadie pierda la cara.

Se conecta con

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