El Principio de Pareto 80/20 y la Inteligencia Artificial

Como seguramente sabes, el principio de Pareto dice que el 80% de los efectos (ventas, ingresos, etc.) provienen de un 20% de las causas (productos, empleados, etc.). Fue inicialmente propuesto por el ingeniero y economista italiano Vilfredo Pareto. Hoy día sigue vigente; sin embargo la Inteligencia Artificial y la digitalización de los procesos puede hacer cambiar de forma notable los porcentajes del clásico principio de Pareto.

El Principio de Pareto y la Inteligencia Artificial

Los novedosos análisis de IA en los lugares de trabajo, por ejemplo, permiten que más organizaciones puedan identificar de mejor forma al 20% de los empleados que contribuyen con el 80% del valor para un producto, proceso o experiencia de usuario. De forma similar, la constante digitalización de los procesos empresariales, las plataformas y experiencias de usuario invitan a creativas perspectivas de Pareto. ¿Qué 20% de la actualización en la plataforma crea el 80% de su impacto? ¿Qué 20% de la experiencia de usuario evoca el 80% del deleite o el desagrado? Descubre 5 errores que pueden hundir un negocio.

Super-paretos

Por otra parte las distribuciones tradicionales han cambiado disruptivamente. La perspectiva de 80/20 de Pareto ha decaído a un anacronismo empírico. Las firmas analíticamente agresivas cada vez ven más proporciones de Pareto cercanas a 10/90, 5/50, 2/30 y 1/25. Dependiendo de qué tan rigurosamente se separe, corte y defina digitalmente la información, emergerán Paretos de 1/50, 5/75 y, sí, 10/150. Mediante Análisis del Principio de Pareto se puede separar los “pocos vitales” de los “muchos triviales”. Los “pocos vitales” de Pareto se convierten en los “aún menos vitales”.

Sin embargo, identificar claramente y mimar a los “super-Paretos” no es ir lo suficientemente lejos en términos analíticos; los mercados y el crecimiento de mercados demandan que esas estadísticas descriptivas lleven a estadísticas predictivas y prescriptivas. En otras palabras, convertir esas series de datos en “series de entrenamiento” para algoritmos inteligentes.

El objetivo final debe ser obtener más con menos. Clic para tuitear

Pareto y los KPIs

Para saber cómo funciona nuestro particular Pareto, es vital conocer los KPI de nuestro negocio. Si las tablas de control de KPI no facilitan observaciones basadas en datos sobre información clave de Pareto, las personas estarán ciegas respecto a las futuras oportunidades de optimización y creación de valor. Aprende a crear una estrategia que funcione.

Cada vez más, la forma más segura de revitalizar un Pareto es enlazándolo con otro Pareto. Conforme las firmas ricas en información y algorítmicamente conscientes pasan de administrar individualmente una docena de indicadores claves de Pareto a supervisar cientos, o incluso miles de KPIs en su empresa, surgirán nuevos conjuntos de Pareto.

Los planes estratégicos y las hojas de ruta tecnológicas necesitan estar analíticamente orientadas por “sendas de Pareto”. La habilidad de predecir de mejor forma a los pocos vitales de mañana y la habilidad de combinar KPIs de toda la empresa, se convertirán en fuentes de mayor eficiencia y también serán determinantes para la creación disruptiva de valor.

En definitiva, lo que Pareto viene a decirnos es que unas pocas acciones son las que generan la mayoría de resultados. Y esto es algo que no debemos perder de vista a la hora de enfocar nuestro trabajo y la gestión de la empresa. Actualmente con la digitalización de todos los procesos productivos; la inteligencia aplicada en la gestión de las personas; la optimización de la relación con los clientes y proveedores es más fácil conocer qué % de efectos es producido por qué tipo de causas. A partir de ahí es más factible influir en el 80/20 propuesto por el principio de Pareto. El objetivo final debe ser obtener más con menos.

Cuándo utilizar un Análisis de Pareto

• Al identificar un producto o servicio para el análisis para mejorar la calidad.
• Cuando existe la necesidad de llamar la atención a los problema o causas de una forma sistemática.
• Para identificar oportunidades para mejorar
• Al analizar las diferentes agrupaciones de datos (ej: por producto, por segmento, del mercado, área geográfica, etc.)
• Para buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad de las soluciones
• Al evaluar los resultados de los cambios efectuados a un proceso (antes y después)
• Cuando los datos puedan clasificarse en categorías
• Cuando el rango de cada categoría es importante