“Una organización decision-centric se caracteriza fundamentalmente por su enfoque en la toma de decisiones basada en datos y analíticas, desplegando un proceso de mejora continua y una gran adaptabilidad y resiliencia. En lugar de basarse en intuiciones o suposiciones, utilizan la analítica como herramienta estratégica para mejorar sus decisiones en todos los niveles de la organización y, por tanto, ponen un fuerte énfasis en la recopilación, análisis y utilización de datos para informar, incluso automatizar, sus decisiones, lo que les conduce sistemáticamente a obtener ventajas competitivas”.
¿Qué es una organización “Decision-Centric”?
Enterprise Decision-Centric (EDC, por sus siglas en Inglés) es un enfoque organizacional donde las decisiones representan la base y el fundamento de la estrategia, los procesos, los datos, la tecnología y la cultura. En lugar de enfocarse en procesos o sistemas, incluso cuando están orientados y guiados por los datos, las organizaciones EDC diseñan todo su ecosistema organizacional para mejorar, acelerar y optimizar la toma de decisiones.
En otras palabras, una organización centrada en las decisiones, las sitúa en el centro de toda la gestión organizacional, integrando personas, reglas, datos y procesos, para garantizar que se tomen decisiones optimizadas, adaptativas y alineadas con sus objetivos de negocio.
La promesa es pasar de ser una empresa “data-driven” (guiada por datos) a una empresa “decision-smart” (inteligente al decidir).
Pero veamos a continuación qué distingue a una organización decision centric de una organización data-driven.
Data-driven vs. Decision-centric
Aunque es un tema complejo y, en alguna medida, novedoso, este es uno de los debates más interesantes en los círculos de pensamiento estratégico a nivel mundial desde hace algunos años.
En la transformación empresarial moderna —más allá de la transformación digital— hablar de ser una organización guiada por los datos ya no es suficiente. Es un paso necesario, sí, sin duda, pero no garantiza por sí solo que la organización esté tomando las mejores decisiones, de forma más rápida y con impacto real para el negocio.
Lo que verdaderamente marca la diferencia competitiva hoy es dar el siguiente paso: convertirse en una organización centrada en las decisiones.
Enfoque data-driven
Un enfoque data-driven mejora las operaciones reaccionando a la información disponible, pero muchas veces solo justifica decisiones ya tomadas o se centra en pequeños ajustes cotidianos.
Enfoque decision-centric
Un enfoque decision-centric va más allá: el objetivo no solo es usar datos, sino reestructurar la organización y su tecnología para tomar mejores decisiones empresariales, integrando métricas, modelos, IA y reglas de negocio para que cada decisión relevante esté informada, documentada y pueda mejorarse continuamente.
La diferencia fundamental que existe entre los enfoques decision-centric y data-driven radica en dónde se coloca el foco principal de la estrategia y el modelo de gestión.
Y aunque el debate nunca nos llevará a minimizar su relevancia estratégica, en la práctica, la verdadera transformación digital y competitiva consiste en pasar de ser “solo” una organización guiada por los datos a ser realmente una compañía centrada en las decisiones.
¿Dónde está mi organización hoy?
Bueno, no podemos saberlo, pero lo que es seguro es que tu empresa cuenta con un ejército de datos (en primera línea o en los cuarteles a la espera de cumplir una misión); seguro que toma decisiones constantemente, basadas en los datos o basada en la experiencia, la intuición o, efectivamente, cuenta con un modelo de gestión centrado en las decisiones.
Lo más relevante es tener claro (al menos en el pensamiento estratégico) que un enfoque decision-centric transforma la manera en que las organizaciones diseñan procesos, automatizan operaciones y alinean la tecnología, con el objetivo de que cada decisión relevante sea explícita, optimizada y esté alineada tanto a los objetivos internos como a las expectativas externas del mercado.
Este es un buen termómetro para medir la temperatura de tu organización en relación con la orientación a los datos o para sentar las bases de un modelo centrado en las decisiones.
Realizando el diagnóstico con la dinámica Data-driven Gap Analysis
Data-driven Gap Analysis es un modelo creado y diseñado por Parapentex Studios que utilizamos en sesiones de Diseño estratégico para ayudar a las organizaciones a determinar el grado de madurez de su estrategia de datos y facilitarles un marco de trabajo para identificar las líneas de un plan de acción para mejorar su posicionamiento.
Parte de la premisa de que muchas organizaciones aspiran a utilizar los datos como palanca para la creación de valor, aunque la realidad muestra que pocas compañías logran alcanzar los resultados y los beneficios esperados; en muchos casos, por una comprensión superficial de las implicaciones.
La dinámica facilita el conjunto de principios estratégicos que han de tenerse en cuenta para diseñar una visión y una estrategia de datos efectiva de acuerdo con las mejores prácticas.
Sea como sea, no debes perder de vista que esta transformación no es ni táctica ni tecnológica, va más allá de la tecnología (aunque es una pieza fundamental), se trata de una transformación estratégica para desplegar una “orquestación inteligente de las decisiones”.
Y podemos ayudarte.
¿Qué implica este cambio en la práctica?
Vamos a delinear las principales ventajas que se obtienen cuando una organización alcanza la velocidad de crucero en su modelo de gestión centrado en las decisiones.
Aceleración de los tiempos de respuesta
"Pasamos de saber qué pasó, a decidir qué hacer… en tiempo real”
- Decisiones más rápidas y oportunas, especialmente en contextos volátiles (mercado, clientes, cadena de suministro).
- Se reduce el “time-to-decision” (TTD), que impacta directamente en oportunidades comerciales, productividad y eficiencia operativa.
Por ejemplo, una empresa que ajusta los precios dinámicamente ante los cambios de la demanda, gana cuota de mercado frente a quien necesita tres (3) reuniones para decidir.
Mayor calidad y coherencia en las decisiones
"Las decisiones ya no dependen del estilo del jefe de turno”
- Las decisiones clave se modelan, documentan y estandarizan.
- Se minimiza del sesgo humano y los elementos subjetivos (especialmente útil en operaciones, crédito, riesgo, talento).
- Mayor consistencia en toda la organización, incluso en estructuras descentralizadas o multinacionales.
Por ejemplo, se reducen los errores y los retrabajos gracias a que se toman menos decisiones contradictorias entre áreas.
Escalabilidad del conocimiento y de la inteligencia empresarial
"Decidimos bien una vez. Podemos hacerlo bien mil veces”
- Las buenas decisiones se sistematizan y escalan mediante automatización, reglas de negocio, IA o workflows.
- El conocimiento se vuelve un activo organizacional, no algo que vive solo en la cabeza de los expertos.
Por ejemplo, un algoritmo de riesgo aprende del comportamiento de los clientes y ajusta su lógica con cada ciclo; cada nuevo dato mejora la siguiente decisión.
Mejora de la contabilidad estratégica
"Sabemos quién decide, por qué y con qué resultado”
- Se puede trazar el ciclo completo de la decisión: desde el input hasta el resultado y el aprendizaje.
- Esto permite implementar bucles de feedback para mejorar continuamente (DecisionOps).
Por ejemplo, mejora la gobernanza, facilita las auditorías y profesionaliza (institucionaliza) el proceso de toma de decisiones.
Optimización del ROI de datos e inteligencia artificial
"La IA ya no es un juguete, es un copiloto en la toma de decisiones”
- Muchas empresas han invertido millones en datos y en IA sin un retorno claro.
- El enfoque decision-centric conecta directamente estas inversiones con casos de uso concretos, reales y recurrentes.
Por ejemplo, cada modelo, API o dashboard tiene un propósito claro: mejorar la toma de decisiones clave.
Ventaja competitiva sostenible
"Decidir mejor, más rápido y más alineado... se convierte en el nuevo valor diferencial”
- En mercados maduros o saturados, la diferencia ya no está en el producto, sino en la agilidad y precisión con la que se toman decisiones críticas.
- Una empresa que puede detectar, decidir y actuar con velocidad, crea una ventaja adaptativa difícil de copiar.
Por ejemplo, startups disruptivas que compiten no con más recursos, sino con mejores decisiones apalancadas en tecnología y datos.
¿Cuál la hoja de ruta que debemos seguir?
Antes de concluir analicemos, a vista de pájaro, las principales etapas que debería recorrer una organización para alcanzar el objetivo: transformarse en una organización centrada en las decisiones.
Fase 1: Diagnóstico Estratégico de Decisiones
"Antes de automatizar decisiones, entendamos cuáles valen la pena"
Objetivo: Identificar, mapear y priorizar las decisiones clave que impactan los resultados del negocio.
Actividades:
- Mapear decisiones críticas por unidad o proceso (ventas, riesgos, pricing, operaciones…).
- Clasificar decisiones: estratégicas, tácticas, operativas.
- Evaluar frecuencia, impacto económico, complejidad y grado de automatización actual.
- Identificar “decision gaps”: decisiones lentas, manuales, mal documentadas o incoherentes.
Entregable: Mapa de decisiones priorizadas con indicadores de valor y viabilidad de transformación.
Fase 2: Diseño de la Arquitectura de Decisiones
"Diseñar cómo, cuándo y con qué criterios se toman las decisiones"
Objetivo: Construir una estructura modular y gobernada para orquestar decisiones de forma consistente e iterativa.
Actividades:
Definir modelos de decisión (por ejemplo, usando marcos como DMN – Decision Model & Notation).
- Establecer roles y propietarios: ¿quién toma qué decisiones?
- Conectar fuentes de datos relevantes (internas, externas y en tiempo real).
- Diseñar mecanismos de retroalimentación (closed-loop decisioning).
- Establecer criterios para automatizar, asistir o delegar decisiones.
Entregable: Blueprint de decisión + marco de gobernanza + lógica de decisión modelada.
Fase 3: Activación tecnológica y analítica
"La tecnología entra cuando la decisión está clara"
Objetivo: Desplegar soluciones tecnológicas que habiliten la toma de decisiones inteligentes y escalables.
Actividades:
- Desarrollar o integrar motores de decisión (reglas, IA, workflows).
- Crear copilotos de decisión: interfaces donde los usuarios tomen decisiones asistidas por los datos.
- Integrar analítica avanzada (ML, predicción, optimización) en puntos clave del proceso.
- Establecer cuadros de mando de seguimiento de la calidad de las decisiones (no solo indicadores de actividad).
Entregable: Decisiones clave automatizadas, asistidas o supervisadas con trazabilidad completa.
Fase 4: Escalamiento y aprendizaje continuo
"El sistema aprende y mejora con cada decisión tomada"
Objetivo: Consolidar un sistema vivo de aprendizaje organizacional basado en resultados de decisiones.
Actividades:
- Implementar mecanismos de feedback y corrección automática.
- Monitorear el impacto real de las decisiones (con KPIs específicos).
- Ajustar modelos, reglas o procesos según el comportamiento observado.
- Escalar buenas prácticas de decisión a otras áreas o geografías.
Entregable: Sistema de mejora continua basado en datos y resultados de decisiones reales (DecisionOps).
Beneficios estratégicos
Para concluir, veamos a continuación las principales dimensiones y su impacto estimado en 12-24 meses.
Velocidad
Reducción del TTD (time to decision) entre un 30-70 % y aumento generalizado de la agilidad corporativa.
- La organización puede tomar decisiones clave más rápidamente, sin depender de ciclos lentos, reuniones innecesarias o aprobaciones jerárquicas.
- Se reduce el ciclo entre la detección de un evento (como una oportunidad o un riesgo) y la acción concreta.
- Permite decisiones en tiempo real en procesos críticos: pricing, logística, detección de fraude, etc.
Calidad de las decisiones
Mejora de los KPIs de negocio vinculados (ventas, márgenes, eficiencia).
- Las decisiones se vuelven consistentes en toda la organización, alineadas con objetivos estratégicos y reglas bien definidas.
- Se eliminan contradicciones entre áreas, filiales o niveles jerárquicos.
- Reduce el riesgo de “decisiones desalineadas” que generan fricción, retrabajo o errores estratégicos.
Ahorros operativos
Entre un 15–25 % de ahorro en costes asociados a errores, retrabajo o lentitud.
- Aprendizaje continuo basado en resultados reales porque cada decisión alimenta un ciclo de mejora: los modelos aprenden, los procesos se ajustan y los equipos evolucionan.
- Permite optimizar decisiones a partir de los resultados reales, no solo de análisis previos.
- Aumenta la resiliencia y adaptabilidad organizacional, convirtiendo la toma de decisiones en un sistema vivo, evolutivo y medible.
Valor del dato (como activo)
Incremento del ROI de las plataformas analíticas y de la IA.
- Justifica las inversiones tecnológicas con impacto directo en ingresos, costes o riesgos.
- Los modelos, dashboards y plataformas analíticas dejan de ser una “decoración digital” y se conectan directamente con las decisiones de negocio.
- Convierte la IA en un copiloto de decisión real, no en una prueba de concepto.
Cultura empresarial
Cada decisión tiene trazabilidad: se sabe quién la tomó, con qué criterios, con qué datos y con qué resultado.
- Alinea a la organización con estándares de auditoría, ética, ESG o regulaciones específicas (SOX, GDPR, Basilea, etc.).
- Fomenta una cultura de responsabilidad, mejora y transparencia.
- Facilita el control y monitoreo de decisiones automatizadas, reduciendo riesgos reputacionales o regulatorios.
En resumen
Transformar la organización no es solo digitalizarla, sino enseñarla a decidir mejor, más rápido y con menos fricción.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su orientación estratégica integrando eficazmente un modelo orientado a las decisiones aprovechando todas las capacidades de Sisense?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, July 2025