Los datos que no puedes usar son datos que no puedes permitirte

Tu organización ha invertido mucho en infraestructura analítica. Tienes cuadros de mando. Tienes KPI. Tienes datos fluyendo por todas partes. Sin embargo, cuando una decisión crítica llega a tu mesa —si pivotar una línea de producto, reasignar recursos o reestructurar un equipo—, toda esa costosa infraestructura de datos de pronto parece inútil.

Esta es la brecha entre tener datos y tener evidencia.

La mayoría de las organizaciones confunde ambas cosas. Los datos son abundantes. La evidencia es intencional. Los datos son lo que recopilas. La evidencia es lo que te dice si tu trabajo realmente ha movido la aguja en algo que importa.

La trampa es cara. Las empresas gastan miles en herramientas, plataformas y sistemas para capturar más datos. Construyen cuadros de mando complejos. Contratan analistas. Pero ocurre lo siguiente: miden lo que es fácil de medir, no lo que es importante medir. Siguen métricas de actividad —cuántas sesiones de formación se completaron, cuántas reuniones se celebraron, cuántas iniciativas están “en curso”—. Esto se siente como progreso. No lo es.

Mientras tanto, la pregunta clave queda sin respuesta: ¿este trabajo cambió realmente lo que necesitábamos cambiar?

Pensemos en este escenario. Una empresa lanza un costoso programa de desarrollo de liderazgo. Las tasas de finalización se siguen con todo detalle. Los datos muestran un 95 % de participación. ¿Éxito, verdad? Excepto que, dos años después, la retención de los empleados de alto rendimiento ha disminuido. El programa no evitó el problema que pretendía resolver. Pero cuando ese resultado se hizo visible, la decisión de invertir ya estaba justificada por las métricas de actividad.

El coste de este desajuste no es solo el gasto inútil en el programa. Es el coste acumulado de tomar decisiones basadas en la evidencia equivocada. Los recursos siguen fluyendo hacia iniciativas que no entregan resultados. Las prioridades se confunden. La ejecución se fragmenta. Los líderes se sienten fuera de control porque, en efecto, lo están.

La disciplina de PuMP empieza aquí: distinguir entre lo que haces y lo que realmente cambia como consecuencia de lo que haces. Antes de medir nada, hazte esta pregunta: si esta métrica mejorara, ¿la organización estaría de verdad en una situación mejor? Si no puedes responder con claridad, estás midiendo actividad, no resultados.

El camino práctico hacia adelante es más simple de lo que muchos creen. Deja de preguntar “¿qué deberíamos medir?”. Empieza a preguntar “¿qué necesita cambiar?”. Define ese resultado con claridad —en lenguaje sencillo, observable y medible—. Luego diseña solo la medición necesaria para comprobar si realmente está cambiando. Elimina todo lo demás.

Esto no cuesta nada. Lo ahorra todo. Porque la evidencia que necesitas suele estar ya disponible en algún lugar de tu organización. Simplemente la estás buscando en el sitio equivocado o mirándola con el enfoque equivocado.

Las organizaciones que ganan no son las que tienen más datos. Son las que tienen la disciplina suficiente para usar solo los datos que importan.