Últimamente se habla mucho de la importancia del storytelling en analytics. Obviamente, no tiene sentido analizar datos si las personas a las que se los vamos a presentar no entienden qué relación tienen esos insights con el Negocio.  ¿Cuál es el reto entonces? Ser capaz de explicar el análisis de forma efectiva y que el resultado del mismo se convierta en insights para los demás.

Convertir insights en realidades

Por otro lado, nuestro estudio Innovation at Scale sugiere que el avance de la IA ha traído consigo otra necesidad: la capacidad de convertir insights en realidades, conectar Analytics a la Operación. ¿Qué quiere decir esto? Se necesita a alguien para mover una idea o insight desde cero y decidir qué hacer con él y cómo. Esto requiere un equipo que incluya ingenieros y científicos de datos, pero también otro rol que McKinsey describe como “traductores de negocio”.

Quiénes son los traductores de negocio

Los traductores de negocio son básicamente un punto de unión entre la ciencia y el negocio y actúan como una capa semántica humana. No se trata puramente ni de científicos de datos ni de ingenieros de datos, aunque necesitan tener experiencia de trabajo con datos. También es importante que dispongan de experiencia en analytics, como conocimiento de herramientas y técnicas de analítica y, además, cómo se deben usar.

Efectivamente, hasta ahora podríamos estar refiriéndonos a un científico de datos. Sin embargo, en el caso de los traductores de negocio la experiencia y sus habilidades analíticas van unidas a una capacidad para identificar cómo la analítica avanzada puede aportar valor al negocio y conocimiento sobre cómo materializar ese valor. Para ello es necesario un entendimiento profundo de las funciones y procesos empresariales, su organización y el sector en el que opera, además de la capacidad de trabajar en equipo de forma efectiva.

¿Qué supone todo esto en la práctica? Los traductores de negocio son necesarios en todo el ciclo de vida de un proyecto de analytics.  En una primera etapa, su misión será trabajar con la parte de negocio para ayudarles a articular y priorizar sus problemas y convertirlos en preguntas a las que dar respuesta e incluso participar en la formulación de nuevas preguntas. A partir de ahí recurren a su conocimiento en analítica para plantear estos retos de negocio a científicos de datos e ingenieros, que serán los encargados de desarrollar modelos orientados a resolver los problemas proporcionando la respuesta adecuada. Una vez los resultados estén disponibles, la labor del traductor de negocio será presentarlos al área de negocio, ayudándoles a entender cómo utilizar los resultados en la cadena de valor y llevarlos a la realidad, lo que supone la operacionalización de analytics.

Dónde buscarlos

Ya hemos mencionado que los traductores de negocio necesitan un conocimiento sólido de su compañía y del sector. Por eso, en la mayoría de las ocasiones, suele funcionar mejor desarrollarlo internamente que adquirirlo en el mercado, trabajar con perfiles internos en lugar de contratar a alguien externo, que puede conocer el sector y tener experiencia en analytics pero desconoce cómo funcionan los procesos en esa compañía en concreto.

Dentro de la empresa, los primeros candidatos a convertirse en traductores de negocio podrían ser los propios científicos de datos. Estos tienen el conocimiento de la generación de modelos y juegan con la ventaja de que realmente conocen las posibilidades de estas tecnologías.  Pero no son los únicos perfiles que pueden encajar, los primeros traductores de negocio tenían formación empresarial y en economía, pero carecían de las habilidades de programación que poseen los científicos de datos. Una buena opción sería pues, los citizen data scientist, usuarios de negocio con un conocimiento razonable de analytics e interés en ayudar a la organización en su transición hacia una compañía centrada en analytics.

Los traductores de negocio también necesitan habilidades de gestión de proyectos y de persuasión, así como de gestión de personas. Pero lo más importante es que comprendan que, cuando se usa la información como un activo estratégico, deben ser capaces de equilibrar una operacion escalable,  pero segura, con la agilidad y la innovación.

Retos para este perfil

Una de las habilidades más importantes de un traductor de negocio será la capacidad de aportar valor de forma sistemática. Esto quiere decir que puede ser relativamente sencillo hacerlo en un solo proyecto, pero que suceda de forma sostenida en el tiempo es más complejo e implica superar algunas barreras de la implementación de innovación. Dichas barreras son compartidas por casi todas las organizaciones, pero también pueden ser particulares de cada organización o empresa.

Algunos de los problemas más comunes de los proyectos analíticos se dan cuando el proyecto nace de una perspectiva meramente científica, a partir de los científicos de datos, por lo que puede ser que no se centren en las necesidades de negocio reales o que el modelo en cuestión no se ajuste a los objetivos de negocio. Por ejemplo, el modelo puede ser perfecto a nivel técnico, pero si no se puede adaptar a la evolución del mercado o del negocio, su uso será muy limitado.  Los traductores de negocio son los encargados de resolver estos problemas al actuar como nexo de unión entre las funciones de negocio y la analítica.

Es habitual pensar que los traductores de negocio son una necesidad puntual y que en un futuro próximo todos realizaremos esta función. Sin embargo, los traductores de negocio son como los buenos directores de proyecto, capaces de dar unidad a un proyecto y hacer que funcione de forma efectiva, la única diferencia es que se trata de proyectos que nunca terminan.