Durante la última elección presidencial, el equipo de TI del presidente Barack Obama no debería haber superado el equipo de Romney, como de forma masiva lo hizo. Trump señala que Romney tuvo tres grandes errores.

El primer error es que estaba usando los servicios de análisis que no entienden las elecciones, el segundo fue el uso de varios servicios que no se coordinan entre sí y el tercero no estaba cuestionando los datos, ya que solamente hablaba de lo que querían oír. Esta última ha sido una causa recurrente de proyecto e incluso el fracaso de la empresa. El último error se está repitiendo en la campaña de Trump, pero parece ser aceptado.

Puede parecer irónico que después de que Romney tuvo tanto dolor por perde, Trump está preparando para que Romney sea capaz de decirle que, después del triunfo con el partido sólo perderá las elecciones, y que al menos no perdió tan mal. Es evidente que el resultado de Ted Cruz, el cual es el de apostar todo a la carrera política de Trump.

Trump no necesita de ningún análisis de datos

Adweek señalo la cobertura que tiene con Trump, y concluye que están con él, pero yo creo que hay entre la empresa y el ahora candidato tiene un problema en común. Cuando los números mostrados están de acuerdo con la opinión de un ejecutivo, estos resultados muestran sólo lo que le candidato quiere ver y no lo que pasa en la opinión pública. No me malinterpreten, dados los problemas que hemos tenido con la analítica que bien podría ser el caso. Un informe reciente de KPMG señala que, la mayoría de los CEOs no confiaba en sus números, lo que sugiere Trump está en buena compañía, pero sigue siendo una conclusión estúpida. El camino correcto es que sea mejor entender los números y asegurarse de que puede confiar en ellos.

Romney vs Obama

Lo que parece extraño para mí, es que en ese tiempo se postulaba un hombre que dirige las grandes empresas y por el otro lado, una persona que era básicamente un maestro con una ligera experiencia política, y fue el maestro el que utiliza la analítica mejor.

Obama tuvo un mejor equipo, hizo mucho mejor uso de los sistemas, era mucho más rentable, y los resultados los aseguró Obama, para obtener el segundo mandato.

Romney, sin embargo, estaba convencido de que iba a ganar porque los números le decían lo que quería oír. Como resultado, su equipo se echó hacia atrás, pensando que su candidato haría el resto por la victoria. Por lo tanto, en este caso, Obama confiaba en sus números, estaban en lo cierto, y en la ejecución lo señalaban por debajo, pero al saber usarlos, ganó. Romney también confiaba en sus números, pero estaban equivocados, y perdió. Así que la respuesta debe ser asegurar que los números, los análisis, no son exactos y también se debe desconfiar de los números.

Grupos de discusión

Estoy de acuerdo con Trump y Steve Jobs en la opinión de que los grupos de discusión son basura cuando se trata de predecir cosas. La razón es que se forma de ejecutarse pueden ser manipulados con facilidad, no hay una buena manera de colocarlos en el futuro por lo que sus decisiones son sólo el reflejo de lo que se debe hacer ahora, y, debido a ello son tan convincentes, la gente tiende a creer lo que el grupo de discusión señala.

Te voy a dar un ejemplo. Hace años yo estaba en un grupo de discusión para Chrysler y me mostraron un auto maravilloso, o al menos eso creía. Todos nosotros dijimos que lo comprobamos en un minuto, para poder poner el auto en producción. Sin embargo, en un periodo de 18 meses nos mostraría en automóvil cuando ya estuviera disponible, el problema es que ya había mejores coches que venían de empresas de la competencia por lo que mi posición, y de todos los demás, cambiaron, simplemente el auto no vendió bien.

Esto no significa que los grupos de discusión no son útiles. Son los más utilizados cuando se trata de entender por qué alguien hizo algo, en gran parte son algo inútil en términos de predecir algo. Por ejemplo, en el voto Brexit, grupos de discusión probablemente habrían mostrado que la gente votó para mostrar el descontento con el gobierno no porque realmente querían la salida. Eso sería el pequeño problema para meter en aprietos al gobierno para no salir de la Unión Europea.

¿Por qué perdió Trump?

Si bien el uso de Clinton de la analítica no está al nivel de Obama, realmente podemos saber que está muy por encima de Trump. En parte, esto se puede ver en lo que respecta a lo mucho mejor que ella ha estado en la recolección de donativos. Ella también parece girar mejor en problemas a medida que se vuelven importantes para la resonancia.

Sin embargo, su campaña ha sido muy pasiva y con ello hace que la campaña de Trump sea más relevante, y lo único destacado ha sido las acusaciones por el uso del correo electrónico personal. El número amanejado en ambos equipos de trabajo debe está más cerca a la a propensión a votar porque esta cifra será el pedacito de Romney olvido en su campaña.

Finalmente, debemos tener en muy en cuenta es que los números están para tomar mejores decisiones y, si no se puede confiar en ellos, fijar la parte de confianza, si tirar todo el concepto de la analítica que esto conlleva, es una herramienta clave para la toma de decisiones. Si los frenos no funcionan, no lo deje de usar los frenos, ya que le pueden solucionar ciertos problemas. Los frenos pueden salvar su vida, la analítica pueden salvar su trabajo, o en este caso, puede ser la burla por convertirse peor al hombre llamado artista de estrangulamiento.

Rob Enderle, presidente y analista principal de Enderle Group.

Traducción, Gerardo Esquivel, Computerworld México.