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Incertidumbre y Recursos Humanos

EL DESEMPEÑO TIENE FORMA.

Recursos Humanos y Productividad
                  Incertidumbre y RRHH

Las formas en las que se viene midiendo el desempeño de los trabajadores omiten casi siempre que las personas no son máquinas y que, en consecuencia, están sujetas a muchísima más variabilidad.

Imaginemos la clásica herramienta de métodos y tiempos, con la que, normalmente, se cronometra el tiempo que tarda una persona en realizar una tarea determinada o para ser más precisos, un conjunto de acciones encadenadas y concretas.

Si se tratara de una máquina, la media de los tiempos obtenidos sería, de entrada, una buena medida para estimar el tiempo que se espera tardará en realizar esa tarea en un futuro.

Aún así, si cambían las condiciones del entorno (temperatura, calidad de las piezas de entrada, tipo de lubricante…), esa media debería ser revisada para conocer cómo puede verse afectada.

Pero con las personas pasa algo diferente. De las máquinas esperamos comportamientos similares en condiciones de trabajo similares, pero con las personas, hacer esa suposición no es correcto.

A las máquinas se les supone la constancia, a las personas no. A las máquinas se les supone homogeneidad en el resultado de su trabajo, a las personas, no. Dicho de otra manera, a las máquinas, el entorno les influye sólo de forma física, a las personas, de forma física y psíquica. Y es más, a las máquinas sólo les afecta el entorno inmediato o “laboral”, a las personas el laboral y el personal.

Y por lo que he podido ir viendo en la forma de asignar valores de productividad a las personas, los sesgos a los que se exponen las empresas por no abordar este aspecto son muy significativos.

Y más que por no saber que las personas no son máquinas, que en muchos casos es así, el problema está en que no se hace un abordaje matemático de la situación.

Pongamos un ejemplo. Supongamos que la siguiente gráfica representa los resultados en 100 medidas hechas a 6 personas.

Incertidumbre y RRHH _gráfico-

Incertidumbre y RRHH _gráfico-

 

Cada diagrama de caja o boxplot, representa una persona (para saber cómo interpretar un diagrama de caja, se puede hacer una búsqueda en numerosos blogs y sitios sobre estadística descriptiva en general). Los valores del eje de las y, que van des de 0 hasta 70, representan, por ejemplo, el número de piezas que ha pintado cada trabajador o trabajadora en 15 minutos.

Aquí la mediana es la barra en negrita de cada una de las cajas. O sea, la persona 1, la mitad de las veces ha pintado menos de 17 piezas, y la otra mitad, más de 17 piezas. Y la persona 2 también. Pero hay una diferencia enorme. De las veces que la persona 1 ha pintado más de 17 piezas, nunca ha pintado más de 30, pero la segunda persona ha llegado ha pintar hasta 70 piezas. Y de las veces que la persona 1, ha pintado menos de 17, nunca ha pintado menos de 9, mientras que la persona 2 ha llegado a pintar sólo dos piezas en alguna de las medias.

Con este tipo de gráficas, no sólo vemos el comportamiento medio sino que vemos lo constante que es una persona y podríamos decir hasta su potencial.

 Pero realizar e interpretar estas gráficas, debería ser sólo el principio. Saber qué es lo que pasaba en el entorno cada vez que se medía a una persona es fundamental para que no se atribuya la mala suerte a los malos resultados. Es decir, debemos corregir los efectos negativos del entorno para quedarnos con el verdadero efecto de la persona evaluada.

Ahora, pensemos un poco. ¿Cuál de las seis personas evaluadas diríamos que es más productiva?¿Porqué? Supongamos para contestar a esta pregunta que han trabajado bajo las mismas condiciones y que tienen la misma edad, experiencia y antigüedad.

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Cómo el Pensamiento Basado en Riesgo puede favorecer a mi empresa

Risk Based Thinking (PBR)

RBTEn el Pensamiento Basado en Riesgo (PBR), entender variabilidad, azar e incertidumbre constituye a mí parecer una de las cuestiones más importantes. No obstante, la dificultad para entender estos conceptos des de la perspectiva de empresa, es una constante, y el desánimo desincentiva su uso y por tanto se desaprovecha su utilidad.

En este sentido, la nueva ISO 9001:2015, nos da la oportunidad de incorporar y interiorizar en nuestra Organización un PBR basado en estos conceptos, y por tanto, de aprovechar su utilidad.

En este post me he propuesto explicar los conceptos de variabilidad, azar e incertidumbre de forma ágil y gráfica, pero será trabajo del lector consolidar su comprensión a partir de intentar relacionar su realidad empresarial con lo aquí expuesto.

Cuando tomamos decisiones pensamos en resultados y consecuencias. Los resultados (o estados de una variable) son indicadores de la variabilidad. En principio, convendremos que, a más variabilidad en los posibles resultados, mayor será la incertidumbre que tengamos sobre el futuro de una decisión. No es lo mismo predecir el resultado en el lanzamiento de una moneda que en la tirada de una ruleta. Pero, como veremos, en situaciones de completo azar, este efecto de la variabilidad desaparece.

Por otro lado, los resultados pueden estar condicionados (o “influidos”), o producirse totalmente al azar. No es lo mismo jugar a la lotería primitiva que jugar una partida de ajedrez.

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LO COMPLEJO Y ÚTIL DE LA PREDICCIÓN

Cómo las predicciones pueden ser útiles en el mundo de la complejidad

Como siempre decimos, el riesgo es incertidumbre y ésta, expectativas y predicción.

Pero, ¿Qué es la predicción?¿Es todo predecible?¿Todo lo predecible nos aporta utilidad? Y sobre todo, ¿Cómo de fácil o difícil es predecir?

Lo complejo y útil de la predicción.
Lo complejo y útil de la predicción.

En este post, partiré de las ideas de Jeffrey Kluger plasmadas en su libro titulado simplejidad”. En él, este periodista de la revista Times y coautor de “Apolo 13”, aborda el hecho de porqué en tantas ocasiones las cosas simples acaban siendo complejas y cómo las cosas complejas pueden ser extraordinariamente simples.

Como muy bien expone en su libro, a los científicos de la complejidad les gusta hablar de ideas como el “caos puro” o la “robustez pura”, ya que ambas son cosas extremadamente simples. Una habitación vacía llena de moléculas de aire caliente puede no ser un lugar muy interesante, pero es un lugar extraordinariamente activo en el que las moléculas giran en todas direcciones a la vez, dispersándose caóticamente por cada esquina y grieta posibles. Por otro lado, un pedazo de carbono enfriado hasta lo que se conoce como cero absoluto, ni es interesante ni es activo.

De esta manera se define lo robusto como extremadamente estático y ordenado, y lo caótico como extremadamente activo y desordenado.

Lo interesante del tema es que en ninguno de estos dos extremos encontramos complejidad alguna, en el sentido de que no resulta difícil explicar ambos estados. En uno de los casos, tendremos la absoluta certeza de que, sino hacemos nada, el pedazo de carbono seguirá exactamente igual mañana, y pasado mañana y el próximo año. Por otro lado, también tendremos la absoluta certeza de que no se podrá predecir con la más mínima exactitud en qué lugar se encontrará una molécula de aire concreta en un instante determinado. Simplemente habrá cambiado de lugar.

Así, en el reino de la simplicidad, donde se encuentra lo caótico y lo robusto, la predicción no aporta nada.

Será por tanto en el mundo de lo complejo, donde la predicción puede aportar su utilidad, pero a la vez, donde será más difícil hacerlo.

Y los seres vivos, por ejemplo, se encuentran justo a mitad de camino entre el caos y la robustez puros, y por tanto, intervienen en casos en los que predecir suele ser de extrema complejidad.

En este contexto, gestionar la incertidumbre, supondrá en la mayoría de ocasiones predecir sobre aspectos en los que intervienen elementos complejos. De esta manera, parar un momento a pensar sobre la complejidad de dichos elementos nos ayudará sin duda a entender la magnitud del problema al que nos enfrentamos cuando queremos predecir y el grado de utilidad que nos podrán aportar sus resultados.

Y hacer este ejercicio de análisis y reflexión de lo que queremos predecir, de lo que podemos llegar a obtener y de su utilidad, no siempre se hace, y de ahí que muchas veces no encontremos resultados útiles o no busquemos lo que necesitamos.

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Medición de la Incertidumbre asociada a los objetivos

Un posible esquema de procedimiento para medir la incertidumbre asociada a los objetivos

Riesgo y sistemas de gestión

medicionLos problemas nuevos y complejos requieren de soluciones creativas.

En este blog se ha ido escribiendo mucho acerca del concepto de “riesgo” y su enfoque para que sea útil en los Sistemas de Gestión.

 En las últimas entradas se ha hecho referencia a los objetivos como “target” de la incertidumbre.

 Así, podemos entender que la mejor forma de identificar riesgos es considerar primero grupos de objetivos para después determinar los factores que influyen en que tengamos mayor o menor incertidumbre asociada.

 Y un objetivo, tendrá mayor o menor incertidumbre según los siguientes aspectos:

 El número de variables que lo determinan

  1. Los estados que puede tomar cada una de esas variables
  2. El peso que cada variable puede tener sobre el objetivo
  3. El grado de conocimiento que podemos tener sobre el estado futuro de cada variable
  4. La relación o interdependencia entre esas variables

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Hoy Recomiendo… Pensar rápido, pensar despacio

Pensar rápido, pensar despacio. D. Kahneman, 2011

 

1En la cubierta trasera y en las solapas puede leerse lo siguiente:

 «¿Quién está mejor pertrechado para la vida: el que piensa lento o el que piensa deprisa? Daniel Kahneman muestra en este libro que las mayores expectativas de éxito corresponden a las personas que adiestran ambos métodos de toma de decisiones y son capaces de decidirse en cada momento del día por el más conveniente».

«La vida se compone de cientos de actividades automáticas, pero también de decisiones deliberadas que marcan nuestra actividad diaria, nuestro trabajo y nuestras relaciones. A la hora de tomar tales decisiones, hay personas que optan por una actitud más reposada, más racional y meditativa, mientras que otras, por el contrario, se muestran más impulsivas y ceden más terreno a sus sentimientos cuando se inclinan por una opción u otra. En este libro, Daniel Kahneman sostiene que no existe un único modelo correcto de toma de decisiones: la deliberación lenta, pausada y que se detiene ante todas las variables posibles antes de decidirse no es superior ni inferior a la toma de decisiones rápida, intuitiva y emocional. Se trata de procesos complementarios, a la vez que innatos y susceptibles de perfeccionarse».

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MÁRKETING, INCERTIDUMBRE Y MODELOS DE ATRIBUCIÓN

En márketing los modelos de atribución son la base de la planificación, predicción y optimización de los diferentes canales de interacción con el cliente

Los modelos de atribución, o el peso que cada acción de marketing o comercial ha tenido sobre la generación real de demanda es quizás uno de los temas que más me apasionan del marketing.

Des de una perspectiva puramente matemática, la atribución es un problema complejo porque:

  • Intervienen muchas variables
  • Estas variables no son independientes, es decir, influyen unas en otras y hasta se retroalimentan o inhiben
  • Los targets son personas y como tales nos enfrentamos a comportamientos no siempre racionales
  • Los conocimientos básicos en estadística, al generalizarlos, suelen llevarnos a cometer errores de análisis e interpretación de los datos

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