En una reunión de hace unos años, un compañero proyectó un gráfico precioso. Colores corporativos, una línea subiendo, el logo bien puesto en la esquina. Todo el mundo asintió. Alguien dijo "buenísimo". Y yo levanté la mano para preguntar una tontería: ¿ese eje vertical empieza en cero?
No empezaba. Empezaba en 40. La línea que parecía un cohete era, en realidad, una subida del 3%.
No lo cuento para quedar de listo, porque yo he hecho ese mismo gráfico muchas veces sin darme cuenta. Lo cuento porque describe bastante bien el estado de la formación en datos: enseñamos a la gente a fabricar gráficos y damos por hecho que sabrá leerlos. Y no. Son dos habilidades distintas, y solo una de las dos se enseña.
Business Intelligence: la herramienta no es el conocimiento
Piensa en cómo se aprende esto normalmente. Un curso de Excel. Luego uno de Power BI o de Tableau. Menús, botones, tablas dinámicas, cómo conectar un origen de datos. Al final tienes un certificado de inteligencia de negocios y sabes mover cosas en una pantalla.
Lo que casi nunca aparece en ese temario es la parte incómoda: qué pregunta estoy respondiendo, de dónde salen estos números, quién los metió, qué falta aquí, qué me estoy creyendo sin comprobar. O sea, la parte que de verdad convierte un dato en una decisión de negocio. Es la diferencia entre saber conducir y saber a dónde vas.
Por eso hay tanta empresa con un montón de dashboards de análisis de datos y ninguna decisión distinta. El cuadro de mando se mira los lunes, todo el mundo asiente, y luego cada uno hace lo que ya iba a hacer. Cuando esto se enquista, es cuando tiene sentido meter a alguien de fuera: buena parte del trabajo de una consultoría Business Intelligence no es montar el panel bonito, es hacer las preguntas que dentro nadie hace porque llevan dos años dando por buena la misma métrica.
La verdad es que el problema rara vez es técnico. Los datos suelen estar. Lo que no está es la cultura de datos: la costumbre de interrogarlos.
Leer datos es leer, no calcular
Aquí va mi opinión, y no creo que sea especialmente popular: leer datos se parece mucho más a la comprensión lectora que a las matemáticas.
Cuando lees un artículo de opinión, tu cabeza hace cosas automáticamente. Quién escribe esto. Qué quiere que yo piense. Qué no me está contando. Nadie te enseñó eso con un temario, lo aprendiste leyendo mucho y llevándote algún chasco.
Con un gráfico, en cambio, casi nadie hace ese ejercicio. Un número escrito en una diapositiva tiene una autoridad que una frase no tiene. Parece que viene de la realidad, no de una persona que eligió qué medir, en qué periodo y con qué filtro. Y todas esas decisiones son opinables. Cada dato es el resultado de una cadena de elecciones humanas, y cualquiera de ellas pudo hacerse mal, o hacerse para que saliera lo que interesaba.
Hans Rosling se hizo famoso justamente por eso. No por sus fórmulas, sino porque cogía datos que ya eran públicos —los mismos que tenía todo el mundo, ahí, en Gapminder— y te enseñaba que lo que tú creías del mundo estaba mal. La materia prima estaba al alcance de cualquiera. La lectura no.
Formación en análisis de datos: lo que sí se puede enseñar
Como no me gusta quedarme en el diagnóstico, te cuento lo que a mí me ha funcionado, tanto conmigo como con equipos.
Empieza por la pregunta, nunca por el dato. Antes de abrir nada, escribe en una línea qué quieres saber y qué harías distinto según la respuesta. Si no cambia nada lo que salga, no mires. Te acabas de ahorrar la tarde.
Pregunta siempre de dónde sale el número. Quién lo genera, con qué frecuencia, qué pasa cuando alguien se olvida de rellenar el campo. Los agujeros más gordos que me he encontrado nunca estaban en el cálculo, estaban en el origen. Un comercial que apunta las oportunidades el viernes por la tarde a ojo te destroza cualquier informe, por bonito que sea.
Busca el dato que te lleva la contraria. Si una métrica te da la razón, ve a buscar la que no. Esto es puro sesgo de confirmación y es agotador de hacer, pero es lo único que separa analizar de justificar. Cuando todos los datos apuntan a lo que ya pensabas, casi siempre es que has dejado de mirar.
Cuenta la historia sin el gráfico. Si no puedes explicar en dos frases habladas qué está pasando y por qué, el gráfico no te ha servido de nada. Solo te ha dado la sensación de haber entendido algo, que es una trampa bastante habitual. Esto es viejísimo, por cierto: Edward Tufte lleva desde los ochenta explicando que un gráfico está para pensar, no para decorar. Le hemos hecho poco caso.
Nada de esto necesita una licencia de software. Se entrena leyendo informes reales, discutiéndolos y equivocándose delante de otros. Es más aburrido de vender que un curso con certificado, pero es lo que queda cuando la herramienta cambia. Y la herramienta va a cambiar, siempre lo hace.
La IA no te salva de esto (más bien al contrario)
Ahora mismo puedes pedirle a un modelo que te analice una hoja de cálculo y te suelte conclusiones en diez segundos. Yo lo hago a diario, ya os he contado cómo trabajo con IA y no pienso volver atrás.
Pero eso no elimina el problema, lo acelera. Un modelo te va a dar una respuesta segura de sí misma sobre datos que quizá estén mal recogidos, y te la va a dar redactada estupendamente. Si no sabes leer, ahora te equivocas más rápido y con mejor prosa. El criterio no lo automatiza nadie: sigue siendo tuyo decidir si esa respuesta tiene sentido.
Así que la formación en análisis de datos, lejos de sobrar, es de las pocas cosas que se revalorizan. No la parte de fabricar el gráfico —esa se la queda la máquina, y bienvenida sea— sino la de mirarlo con desconfianza sana.
Hace tiempo escribí sobre qué le digo a mis hijos sobre estudiar cuando ni yo sé qué trabajos van a existir. Esto es de las pocas respuestas que tengo bastante claras. No sé si aprenderán Power BI, y me da un poco igual. Pero saber preguntarle a un número de dónde viene, eso les va a servir toda la vida. Al final va de lo mismo que contaba en la curiosidad no es un don, es una disciplina: no es talento, es la costumbre de no tragarse las cosas a la primera.
Es más sencillo de lo que parece, en el fondo. Lo difícil es hacerlo cuando el gráfico te está dando la razón.
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