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Futurizable OKR Edition #36

19 febrero, 2021

OKR en organizaciones Data Driven

Gracias al Datascience, podemos generar modelos predictivos, identificando una serie de escenarios con una probabilidad alta de ocurrir con los que trazar la estrategia para alcanzar los objetivos de negocio.

Con este sencillo mensaje Gemma Muñoz nos está mostrando la relevancia que tienen los datos a la hora de alcanzar los objetivos de una organización. Un tema sobre el que podéis aprender más en la entrevista que realiza a su compañero Roberto Otero que es científico de datos.

Y cuando hablamos del uso de datos en la empresa solemos hacer referencia al concepto data-driven (impulsado por datos), el cual se enfoca en la toma de decisiones estratégicas basadas en análisis de datos y su correspondiente interpretación. De esta forma un enfoque data-driven permite que a la empresa examinar y organizar sus datos con el fin de atender mejor a sus clientes y usar datos para impulsar sus acciones, contextualizando y personalizando los mensajes a sus clientes actuales y futuros para desarrollar un enfoque más customer-centric.

Ahora bien, ¿qué tiene que ver data-driven con los OKR? Aquí podemos encontrarnos tres enfoques diferentes:

  1. La empresa que está impulsada por los datos, pero no usa OKR. OKR le servirá para construir sobre ese conocimiento basado en datos, una estrategia a través de la cual priorizar lo que se quiere lograr, los Objetivos, y usar los datos para verificar el cumplimiento de los Objetivos, convirtiendo esos datos en Resultados Clave. De este modo el sistema OKR va a servir para enriquecer y dar mayor proyección al modelo data-driven.
  2. La empresa que no trabaja con datos, pero sí que ha definido prioridades usando OKR. Lo que va a ocurrir en este caso es que esa empresa va a necesitar datos de cara a construir unos buenos Resultados Clave, que realmente sean un indicativo de la aportación de valor y no solo de la cantidad de trabajo realizado. Entonces esa combinación de estrategia y análisis puede ser muy positiva para mejorar en la organización.
  3. La empresa que no trabaja con datos ni con OKR. Lo cual ocurre por ejemplo en la mayoría de Pymes, y es normal, porque suelen pensar que lo importante es sacar adelante el trabajo, pero se comete un error al no detenerse a analizar el impacto que tiene ese trabajo en los clientes o el negocio, además de no ser capaces de trazar una estrategia que permita a la organización mejorar tanto a nivel interno como hacia sus clientes.

Diferencias entre Gestión por Objetivos y Estrategia basada en Datos

Los confinamientos y el aislamiento social provocados por la pandemia del coronavirus han propiciado grandes cambios en la gestión en las organizaciones, que se han visto obligadas a cambiar la forma de controlar el trabajo que realizan sus trabajadores y que en muchos casos se basaba exclusivamente en el presencialismo. Ahora que no se puede tener controlada a la gente, como se hacía en las oficinas, no queda más remedio que confiar en ellos para que hagan su mejor trabajo, lo cual habría sido lo ideal sin que fuese necesario recurrir a ello por obligación.

Aquí nos encontramos entonces con un resurgir de las ideas del Management by Objectives (MBO), popularizado por Peter Drucker, al menos en lo que se refiere al cambio que supone dejar de trabajar por tareas y empezar a hacerlo por Objetivos a alcanzar. Pero como os podéis imaginar en el momento actual es necesario aplicar ideas más modernas o adaptadas a la realidad de los intereses y necesidades de los trabajadores, por lo tanto debemos pasar del MBO al OKR.

Y cuando vamos a aplicar OKR nos daremos cuenta de que resulta fundamental contar con datos sobre los que construir la estrategia, o que una vez hayamos trazado la estrategia podamos verificar su cumplimiento a través de los datos. De esta forma contar con datos evitará uno de los grandes problemas que enfrentamos al diseñar los OKR, ya que nos resulta muy difícil establecer resultados clave porque no tenemos el contexto de los datos que tangibilizan el valor de lo que queremos lograr.

Un ejemplo de esto nos lo muestra la empresa Lucidchart a través de su propia experiencia:

En el desarrollo de productos, hacemos muchas pruebas A / B. Podrías medir un millón de cosas diferentes. Elegimos métricas cercanas a la experiencia del usuario y métricas secundarias que hablan de problemas periféricos dentro del producto. Hay tantas formas posibles de medir datos. Es importante que no nos distraigamos con los que no importan.

Y para terminar con este artículo dedicado a la importancia de los datos a la hora de diseñar una estrategia de gestión por objetivos enfocada en los resultados y basada en las personas, os recomendamos leer el siguiente hilo de Twitter escrito por Ricardo Forcano en el que se hace referencia a las ideas de Peter Drucker y se presentan un buen número de consejos al respecto de cómo debemos construir las organizaciones del futuro.

Es bastante increíble que la mayor parte de lo que hemos aprendido sobre gestión durante los últimos 20 años, ya lo predijo Peter Drucker en 1992.

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