Ciclos de toma de decisiones

1) ¿Qué es el ciclo de toma de decisiones?

• La pregunta → Dado → el Análisis/insayt → la Decisión → la Acción → la Medida del efecto → la Enseñanza → una (nueva) Pregunta.

• OODA: la velocidad del bucle es más importante que la «idealidad» del paso.
• PDCA (Plan-Do-Check-Act) - control de calidad y mejora continua.
• DIKW (Data-Information-Knowledge-Wisdom) es el grado de abstracción de los hechos a las reglas.

Objetivo: reducir el tiempo del evento a la acción y mejorar la calidad de las soluciones a un costo controlado (costo-a-decisión).

2) Funciones, derechos y responsabilidad

Propietario de la solución (Decision Owner): responsable de elegir la alternativa y el riesgo.
Analista/Científico de datos: formula una hipótesis, selecciona un método, considera el efecto.
Propietario empresarial de métricas: definiciones de KPI, umbrales de destino, guardrails.
Operaciones/Ingeniería: proporciona datos, herramientas, SLO, automatización.
Cumplimiento/Riesgo: parámetros de riesgo permisible, privacidad y cumplimiento de normas.

Prácticas: RACI/RAPID, matriz de escalamiento, derechos de modificación de umbrales/reglas.

3) Tipología de soluciones y contornos

Quirófanos (minutos/horas): incidentes, alertas, límites, antifraude.
Tácticas (días/semanas): campañas, prising, alocación de presupuestos, experimentos UX.
Estratégico (trimestres/años): cartera de productos, mercados, principios arquitectónicos.

Para cada tipo, defina: ritmo (cadence), soluciones SLA, canales de escalamiento, formato de informes.

4) Ciclo de referencia (esqueleto de proceso)

1. La pregunta y la hipótesis es formular el problema, las métricas objetivo (primary/guardrail), MDE.
2. Datos y contexto - fuentes, frescura, calidad, definiciones semánticas.
3. Análisis/modelado - stat ./ML-métodos, escenarios, sensibilidad, riesgos.
4. Solución - criterios de selección, límites de riesgo, negociación.
5. Acción/Implementación - Banderas, Instrucciones, Responsables, Plazos.
6. Medición del efecto - Diseño del experimento/observabilidad, intervalos de confianza.
7. Retrospectiva - lecciones, actualización de estándares/umbrales, documentación.

Artefactos: plantilla one-pager, tarjeta de solución, runbook de reversión, registro de hipótesis.

5) Métricas de ciclo (KPIs de decisión)

Decision Latency: tiempo desde la detección del evento hasta la acción seleccionada.
Time-to-Insight: desde la consulta hasta el insight correcto.
Time-to-Action: desde el interior hasta la ejecución (incluidas las negociaciones).
Win-Rate de soluciones: proporción de decisiones que han producido un efecto positivo estadísticamente significativo.
Efecto Tamaño/Uplift: magnitud de la influencia sobre los KPI primarios (e intervalo de confianza).
Costo-a-Decisión: dinero/horas para la preparación y ejecución de la solución.
Coverage: proporción de procesos cerrados por bucles formalizados (hay owner, SLO, runbook).

Se recomienda introducir Decision Scorecard en el producto/proceso.

6) Arquitectura de datos y herramientas bajo bucle

Recogida/entrega: streaming (Kafka/PubSub), CDC, ELT; contratos de circuitos, pruebas de frescura.
Almacenamiento/escaparates: Lake + DWH/OLAP; HTAP según sea necesario; unidades/roll-ups.
Capa semántica: fórmulas de KPI, versiones, propietarios, RLS/CLS.
Insite-delivery: dashboards adaptativos, alertas con prioridad, recomendaciones/NBA.
Experimentos: banderas fich, orquestación A/B, revista de experimentos, calculadoras MDE.
Automatización: reglas/políticas (motor de regla), orquestadores de acciones, API a sistemas.
Observabilidad: registros, métricas, trazados; auditoría de soluciones y exportaciones.

7) Diseño de soluciones y control de riesgos

Guardrails: métricas de seguridad (por ejemplo, retención, tolerancia a fallas, quejas).
Políticas de umbral: quién cambia los umbrales, cómo se validan, cómo se retrotraen.
Confianza en los datos: pruebas de calidad, lineaje, explicabilidad de modelos (SHAP).
Ética y privacidad: enmascaramiento PII, RLS/CLS, DSAR, localización de almacenamiento de información.

8) Experimentación y causalidad

Aleatorización/estratificación, análisis de potencia, CUPED/permutación, corrección de comprobaciones múltiples.
Cuasi-experimentos (DiD, control sintético) cuando el RCT no es posible.
Decision-as-Code: almacena hipótesis, métricas y criterios de éxito en el repositorio.

9) Velocidad vs calidad: compromisos

Fast path: acciones preconcebidas sobre el runbook (auto-approw ↔ bajo riesgo).
Safe path: verificación completa y A/B (alto riesgo/costo de error).
Dual track: soluciones rápidas de «prueba» con un conjunto paralelo de pruebas.

10) Automatización de contornos (Decision Automation)

Rules → ML → RL: desde umbrales y heurísticas hasta modelos y banditas contextuales.
Human-in-the-Loop: los operadores confirman/ajustan las propuestas del sistema.
Explain & Override: explicar las razones de la decisión, la capacidad de anular temporalmente.
Versionados/revocados: número de versión de reglas/modelos, política rollback.

11) Patrones visuales y UX

Cinta prioritaria: alertas y soluciones para reducir el coste del retraso.
La tarjeta de la decisión: el problema → la alternativa → el efecto esperado → el riesgo → el propietario → dedlayn.
Drill-through: desde KPI hasta eventos/casos primarios para verificar hipótesis.
Zero-click insights: breves conclusiones y acciones terminadas directamente en la tarjeta.

12) Catálogo de soluciones y memoria de la organización

Repositorio: plantillas, casos pasados, efectos, anti-patrones.
Búsqueda y etiquetas: por métricas, dominios, riesgos, propietarios.
Reutilización: «recetas» para situaciones recurrentes (incidentes, estacionalidad).

13) Antipatternas

Soluciones de correlación sin experimento/métodos causales.
Métricas-camaleones: diferentes fórmulas de KPI en diferentes informes.
Alerta tormenta: sin priorizar, deduplicación, snooze y runbook's.
Falta de owner 'a: «irresponsabilidad colectiva», latencia arrastrada.
Feedback-loop roto: el efecto no se mide → la organización no aprende.
Consultas en vivo complejas a OLTP: degradación de sistemas productivos.

14) Hoja de ruta para la aplicación

1. Discovery: mapa de soluciones (JTBD), KPI críticos, riesgos/limitaciones; asignar owners.
2. Ciclo MVP: 2-3 casos prioritarios; Plantilla de tarjeta de solución; alertas básicas; Infraestructura A/B.
3. Escala: capa semántica de KPI, biblioteca de recetas, priorización de alertas, puntuación de decisión.
4. Automatización: reglas/modelos para path rápido, human-in-the-loop, auditoría, retrocesos.
5. Optimización: presupuesto-guardia (costo-a-decisión), banditas/RL, formación del personal, retro regular.

15) Lista de verificación antes del lanzamiento

• Se han fijado los propietarios de las soluciones y la matriz de escaladas.
• Las métricas primary/guardrail, los umbrales de destino y los MDE están definidos.
• La capa semántica y las pruebas de calidad de los datos se incluyen en el CI.
• Alertas configuradas con prioridad, deduplicación y snooze.
• Hay banderas fich y un reverso seguro; registro de decisiones y acciones.
• Se describen las políticas de privacidad (RLS/CLS, enmascaramiento PII), la auditoría está habilitada.
• Se documentan experimentos y cuasi experimentos; hay calculadoras de potencia.
• El Scorecard de decisión y los rituales retrógrados están pintados en el calendario.

16) Niveles de madurez (maturity)

L1 Adic-hoc: las soluciones son puntuales, las métricas son heterogéneas, los efectos no se miden.
L2 Procesador: hay plantillas y propietarios, pero la automatización es débil.
L3 Insite-producto: capa semántica, A/B por defecto, catálogo de soluciones.
L4 Contornos automatizados: path rápido con reglas/ML, human-in-the-loop.
L5 Sistema de autoaprendizaje: RL/bandits, guardas de presupuesto, auditoría de extremo a extremo y explainability.

17) Ejemplos de plantillas de soluciones (piezas rápidas)

«Anomalía del KPI X «: si delta> T y las métricas guardrail normalmente → activar el modo Y durante el reloj Z; de lo contrario, la escalada.
«Reasignación presupuestaria»: una vez a la semana comparar el ROI de los canales; si ROI_A/ROI_B> R → desplazar Q%.
«Charn-risk»: a p (churn)> P y margen> M → ofrecer offer S; lógica uplift.
«Incidente SLO»: con p95> S y la razón es el cuello de botella N → ejecutar un plan de retroceso/bypass.

En resumen: los ciclos de toma de decisiones eficaces no son un informe ni una reunión, sino un circuito de ingeniería que conecta datos, personas, herramientas y reglas a un sistema repetible. Reduzca la latencia, aumente la proporción de efectos confirmados, automatice el «path rápido» seguro, aprenda en cada ciclo, y su inteligencia de organización crecerá previsiblemente y de manera manejable.