¿Qué es la toma de decisiones basada en datos?

Resumen: Tomar decisiones basadas solo en intuición ya no es suficiente en entornos de trabajo complejos y cambiantes. La toma de decisiones basada en datos permite ordenar conversaciones, reducir riesgos y avanzar con mayor claridad, sin perder el criterio humano. En este artículo aprenderás qué es una razón basada en datos, cómo obtener métricas útiles, consejos prácticos para decidir mejor y un ejemplo de toma de decisiones basada en la evidencia aplicado a equipos híbridos. 

Una vez estuve en una reunión donde cada persona tenía una opinión distinta sobre qué decisión tomar. Todas sonaban razonables. Todas estaban basadas en experiencias previas, intuición o “lo que había funcionado antes”. 

Sin embargo, nos encontramos con un problema al entender que ninguno de nosotros podía demostrar que su propuesta era la mejor. 

Lo que sucedió fue que la conversación se alargó, la decisión se pospuso y el equipo salió más confundido de lo que entró. Lamentablemente, este tipo de situaciones son más comunes de lo que nos gusta admitir. 

Cuando no se ponen datos específicos sobre la mesa, las decisiones se convierten en debates interminables donde pesa más quién habla más fuerte en lugar de quién tiene la razón. 

No es falta de compromiso ni de capacidad. Es falta de poder compartir evidencia.

Ahí es donde entra la toma de decisiones basada en datos. No para eliminar la experiencia o el criterio humano, sino para ordenarlas. 

Los datos ayudan a pasar del “yo creo” al “esto es lo que estamos viendo”, y le dan estructura a conversaciones que de otra forma son simples percepciones.

Si trabajas en HR, liderazgo o gestión de equipos, sabes lo costoso que puede ser decidir mal o decidir tarde. 

En este artículo vas a entender qué es realmente la toma de decisiones basadas en datos, qué significa tener una razón basada en datos, cómo funciona la obtención de datos para la toma de decisiones y cómo usar la información correcta sin caer en parálisis por análisis.

Al final, tendrás herramientas prácticas para tomar decisiones con más claridad, menos fricción y mayor confianza, incluso en contextos complejos o equipos distribuidos.

¿Qué es una razón basada en datos?

Antes de hablar de herramientas, métricas o dashboards, vale la pena aclarar un concepto clave. 

Una razón basada en datos es un argumento o decisión que se apoya en información observable, medible y verificable. Esto, en lugar de opiniones, intuición o experiencia personal carente de evidencia en el mundo real. 

En la práctica, significa que cuando tomas una decisión puedes explicar por qué la tomaste y en qué información te basaste. No es “creo que esto funcionará”, sino “los datos muestran que esta opción tiene mayor probabilidad de funcionar”.

Un breve recorrido histórico

Durante mucho tiempo, la toma de decisiones en las organizaciones estuvo dominada por la experiencia y la jerarquía. Las decisiones se tomaban desde la intuición del líder o desde lo que había funcionado en el pasado. 

Al principio esto tenía sentido en contextos estables, donde había menos uso de datos y los cambios se daban de manera orgánica y paulatina. Sin embargo, con el crecimiento de los sistemas digitales, empresas alrededor del mundo comenzaron a generar datos de forma masiva. 

Incluso se llegó al punto que las empresas no sabían bien qué hacer con tanta información. Fue hasta que surgieron herramientas de análisis más accesibles y prácticas que los datos empezaron a entrar de verdad en la conversación.

En los últimos años, con el trabajo híbrido, la expansión de equipos distribuidos y la velocidad del cambio, depender solo de la intuición dejó de ser suficiente. 

Las organizaciones empezaron a necesitar decisiones más rápidas y justificables, así como decisiones menos dependientes de percepciones individuales. Ahí es donde la razón basada en datos pasó de ser una ventaja a convertirse en una necesidad.

Por qué la toma de decisiones basadas en datos es clave hoy

Hoy, la toma de decisiones basada en datos no es solo una tendencia. Es una respuesta directa a la complejidad del trabajo actual. Los equipos son más diversos, los contextos cambian rápido y los errores cuestan más.

Estas son algunas razones claras por las que este método se practica en instituciones alrededor del mundo:

• Reduce la subjetividad en decisiones clave
• Acelera la toma de decisiones
• Mejora la alineación entre equipos
• Disminuye riesgos innecesarios
• Facilita decisiones en equipos híbridos o distribuidos
• Hace las decisiones más defendibles y transparentes

Aquí es importante tomar una pausa y dejar en claro que la razón basada en datos no reemplaza la experiencia individual del ser humano.

Más bien este sistema la complementa al darle estructura, claridad y contexto a decisiones que antes dependían demasiado de la intuición. 

En un entorno de trabajo cada vez más complejo, este valor añadido no solo es notable, sino necesario.

Obtención de datos para la toma de decisiones: cómo encontrar las métricas adecuadas

Hablar de datos es fácil. Lo difícil es saber qué datos realmente sirven para decidir. 

Muchas organizaciones recopilan enormes cantidades de información, pero aún así siguen tomando decisiones con incertidumbre. El problema no es la falta de datos, sino la falta de criterio para obtener los correctos.

La obtención de datos para la toma de decisiones no consiste en medirlo todo, sino en identificar qué información aporta claridad y valor a un análisis de procesos. 

Más datos no siempre significan mejores decisiones. A veces, significan más ruido.

De recolectar datos a obtener información útil

Recolectar datos es un acto técnico. Obtener datos útiles es un acto estratégico.

Recolectar datos significa registrar todo lo que ocurre: métricas, números, reportes, registros. Obtener datos para decidir implica filtrar, priorizar y dar contexto. Es pasar de “tenemos mucha información” a “sabemos qué mirar para tomar esta decisión”.

Un buen punto de partida es hacer una pregunta clara antes de buscar métricas. Si no hay una pregunta, los datos no ayudan.

Por ejemplo, una pregunta poco clara para un equipo tratando de solucionar un problema sería “¿Cómo va el equipo?”, mientras que una pregunta útil sería “¿Qué está afectando la entrega a tiempo de los proyectos este trimestre?”

La segunda pregunta orienta directamente qué datos necesitas y cuáles puedes ignorar.

Cómo elegir métricas que sí ayudan a decidir

No todas las métricas tienen el mismo valor. Algunas solo describen lo que pasó, otras te ayudan a anticipar lo que viene. Para la toma de decisiones basadas en datos, estas son las más importantes.

1. Métricas alineadas al problema, no al ego

Muchas métricas existen solo porque siempre se han medido o porque “se ven bien” en un reporte. Pero si no influyen en una decisión concreta, no sirven.

Ejemplo: Saber cuántas horas trabaja un equipo dice poco si el problema es la calidad del resultado. En ese caso, las métricas de cumplimiento de plazos son más útiles para realizar un análisis.

2. Métricas accionables

Una buena métrica debería permitirte hacer algo con ella. Si el dato no te indica una posible acción, probablemente no es relevante para decidir.

Ejemplo: Medir el nivel de participación en reuniones le da entrada a más acciones que solo contar cuántas reuniones se han realizado durante un mes.

3. Métricas comprensibles para todos

Si solo una persona entiende la métrica, no ayuda a alinear al equipo. La obtención de datos para la toma de decisiones debe priorizar indicadores que puedan ser interpretados sin traducciones complejas.

Ejemplo: “Porcentaje de proyectos entregados a tiempo” genera más claridad que un indicador técnico sin contexto.

4. Métricas comparables en el tiempo

Los datos aislados dicen poco. Lo valioso es ver tendencias. Comparar semanas, meses o trimestres permite entender si una decisión está funcionando.

Ejemplo: No basta con saber cómo fue este mes. Lo importante es saber si mejoró o empeoró respecto al mes anterior.

Errores comunes en la obtención de datos para la toma de decisiones

Incluso con buena intención, muchas organizaciones caen en errores que debilitan el uso de datos. Estos son algunos de ellos:

• Medir demasiadas cosas al mismo tiempo.
• Usar métricas que no están conectadas a ninguna decisión
• Depender de datos desactualizados
• No acordar una definición común de las métricas
• Confundir correlación con causa

Estos errores no solo generan confusión, también erosionan la confianza en los datos. Cuando los equipos sienten que los números no reflejan la realidad, dejan de usarlos.

Consejos para utilizar datos en la toma de decisiones

Tener datos no garantiza mejores decisiones. La diferencia radica en cómo los interpretas, compartes y conviertes en acciones. 

Usar datos bien no es un ejercicio técnico, es una habilidad de liderazgo. Estos consejos te ayudan a hacerlo sin caer en rigidez ni parálisis por análisis:

• Empieza siempre con una pregunta clara: Antes de abrir un dashboard o pedir un reporte, define qué decisión necesitas tomar y qué duda quieres resolver. Una buena pregunta dirige la conversación y filtra qué información realmente importa.
• Combina datos con contexto humano: Complementa los datos con conversaciones, observaciones y feedback del equipo. Las decisiones basadas en datos funcionan mejor cuando los números se combinan con las personas.
• Prioriza pocos indicadores, pero bien definidos: Más métricas no significan mejores decisiones. Elegir pocos indicadores clave permite que el equipo los entienda, los recuerde y actúe sobre ellos. 
• Usa los datos para aprender, no para castigar: Si los datos se perciben como una herramienta de control, las personas dejarán de confiar en ellos. En cambio, cuando se usan para aprender, ajustar y mejorar, generan apertura y colaboración.
• Decide y actúa, aunque la información no sea perfecta: En la práctica, la mayoría de las decisiones se toman con información incompleta. Lo importante es usar los mejores datos disponibles, asumir ese nivel de incertidumbre y revisar el impacto después. 

Ejemplo de toma de decisiones basada en la evidencia

Un equipo híbrido empezó a notar algo extraño. 

Nadie lo dijo abiertamente al inicio, pero los proyectos comenzaban a retrasarse. No de forma dramática, solo pequeños retrasos que se acumulaban semana tras semana. 

Las reuniones seguían ocurriendo, las personas parecían ocupadas y el compromiso no era el problema. Aun así, algo no estaba funcionando.

El liderazgo tenía varias hipótesis. Algunos pensaban que el problema era el trabajo remoto. Otros creían que faltaba disciplina.

Todas eran opiniones razonables, pero ninguna era una razón basada en datos.

En lugar de tomar una decisión apresurada, el equipo decidió observar primero.

1. El problema, definido con precisión

Antes de buscar soluciones, hicieron algo clave: convertir una sensación difusa en un problema concreto.

El problema quedó definido así: “Los proyectos del equipo híbrido están teniendo retrasos constantes en la etapa de coordinación entre áreas.”

Esa frase cambió todo. Ya no era “algo anda mal”, sino algo específico que podía analizarse.

2. Qué datos decidieron observar

Aquí entra la obtención de datos para la toma de decisiones. No midieron todo. Midieron lo necesario.

Recolectaron información durante cuatro semanas sobre:

• Tiempo entre entregas parciales
• Número de bloqueos reportados por semana
• Participación en sesiones de planeación
• Frecuencia de cambios de prioridad a mitad de sprint

Nada demasiado sofisticado. Solo datos que ayudarán a entender el flujo real del trabajo.

3. Lo que los datos revelaron

Cuando revisaron la información, apareció un patrón claro:

• Los retrasos no ocurrían en la ejecución, sino en la coordinación
• Los equipos que coincidían presencialmente al menos una vez al mes tenían menos bloqueos
• Los cambios de prioridad se concentraban en semanas sin espacios claros de alineación

La evidencia apuntaba a algo muy concreto: El problema no era el trabajo híbrido, sino la falta de momentos intencionales de alineación.

4. La decisión que tomaron

Con los datos sobre la mesa, el equipo tomó una decisión simple, pero bien fundamentada:

• Definir dos días al mes para trabajo presencial o coworking enfocado solo en planeación
• Reducir reuniones operativas y priorizar sesiones de alineación estratégica
• Medir nuevamente los bloqueos y retrasos durante el siguiente trimestre

No cambiaron herramientas. No cambiaron personas. Solo cambiaron la forma de decidir.

5. El resultado

Después de dos meses, los datos mostraron mejoras claras:

• Menos cambios de prioridad inesperados
• Reducción de bloqueos entre áreas
• Entregas más consistentes

El equipo no solo resolvió el problema. Aprendió algo más importante: Cuando las decisiones se apoyan en datos claros, el camino hacia la solución se vuelve mucho más corto.

Este es un ejemplo sencillo, pero poderoso, de cómo la toma de decisiones basada en datos no elimina el lado humano del trabajo. Lo ordena. Le da estructura a conversaciones que antes se quedaban en percepciones.

Beneficios de la ciencia de datos para la toma de decisiones

La ciencia de datos no es solo para equipos técnicos. Bien aplicada, se convierte en una aliada práctica para líderes, HR y equipos híbridos que necesitan decidir con más claridad y menos fricción. 

Su valor no está en la complejidad, sino en cómo traduce información en decisiones más inteligentes.

Aquí tienes algunos beneficios claros que se notan en el día a día.

• Reduce la improvisación: Las decisiones dejan de depender sólo de percepciones y se apoyan en evidencia concreta.
• Aumenta la velocidad para decidir: Cuando los datos están organizados, las conversaciones se acortan y las decisiones avanzan más rápido.
• Mejora la calidad de las decisiones: No se trata de decidir más, sino de decidir mejor, con menor margen de error.
• Hace visibles patrones que antes no se veían: La ciencia de datos para la toma de decisiones permite detectar tendencias que pasan desapercibidas.
• Facilita la alineación entre áreas: Los datos crean un punto de referencia común para equipos con intereses distintos.
• Reduce riesgos innecesarios: Ayuda a anticipar problemas antes de que se conviertan en crisis.
• Refuerza la confianza en el liderazgo: Las decisiones explicadas con datos generan más credibilidad y transparencia.
• Optimiza recursos y esfuerzos: Permite enfocar tiempo, presupuesto y energía donde realmente hacen falta.
• Apoya la toma de decisiones en equipos híbridos: Los datos sustituyen la falta de contexto físico y ordenan la colaboración a distancia.
• Convierte la experiencia en aprendizaje acumulado: Cada decisión basada en datos deja información útil para mejorar la siguiente.

Conclusión

Tomar decisiones nunca ha sido fácil. Siempre hay presión, tiempos cortos y expectativas altas. Pero lo que sí ha cambiado es el contexto. 

Hoy, decidir solo desde la intuición ya no es suficiente. No porque la intuición no sirva, sino porque ahora tenemos la posibilidad de complementarla con información real.

No necesitas ser experto en ciencia de datos para empezar. Tampoco necesitas herramientas complejas. Lo más importante es el hábito de hacer mejores preguntas, observar patrones y tomar decisiones con intención. 

Poco a poco, ese enfoque transforma la manera en que los equipos trabajan y cómo los líderes lideran.

Si quieres empezar hoy, haz algo simple. 

Toma una decisión que tengas pendiente y pregúntate qué información ya tienes que pueda ayudarte a tomarla mejor. Tal vez no sea perfecta, pero será más clara que antes. Y en un mundo de trabajo cada vez más complejo, esa claridad es una ventaja enorme.

Si más adelante quieres llevar este enfoque a equipos que trabajan desde distintos lugares, coordinar mejor sus esfuerzos y crear espacios donde los datos y las personas se encuentren, plataformas como Pluria pueden ayudarte a convertir la información en acción. 

Porque las buenas decisiones no solo se piensan mejor, también se ejecutan mejor cuando el entorno las acompaña.