¿Qué negocios están escalando gracias al Data-Driven?

Hay momentos en la historia de los negocios en los que una palabra comienza a repetirse hasta volverse incómoda. Datos es una de ellas. Aparece en reuniones, presentaciones y discursos estratégicos, pero no siempre con el mismo sentido. Para algunas organizaciones, los datos siguen siendo un registro del pasado; para otras, se han convertido en una brújula que orienta decisiones, anticipa movimientos del mercado y redefine la manera misma de crecer.

Este artículo se guía deliberadamente por la mirada experta de Sebastián Maidana, miembro del faculty de ADEN International Business School, quien aborda el enfoque data-driven no como una tendencia tecnológica, sino como un cambio profundo en la lógica de gestión. 

Desde esa perspectiva, este recorrido propone avanzar hacia una cuestión incómoda: por qué algunos modelos de negocio crecen de manera consistente mientras otros, con acceso a la misma tecnología, se estancan.

Primero: ¿Qué es data driven y por qué redefine los negocios digitales?

Hablar de data driven no implica, necesariamente, hablar de tecnología avanzada, algoritmos complejos o infraestructuras sofisticadas. En su sentido más profundo, ser data driven significa tomar decisiones relevantes a partir de evidencia analizada, y no únicamente desde la intuición, la costumbre o la jerarquía. Es un cambio de lógica antes que de herramientas: pasar de decidir “porque siempre se hizo así” a decidir “porque los datos muestran que esta es la mejor opción”.

Desde esta perspectiva, el enfoque data driven redefine los negocios digitales porque altera el punto de partida de la estrategia. No se trata solo de usar datos como insumo informativo, sino de pensar con datos: formular mejores preguntas, diseñar métricas coherentes con los objetivos del negocio y aceptar que la evidencia puede —y muchas veces debe— cuestionar supuestos históricos. 

Sebastián Maidana lo plantea con claridad en su libro Data Driven Business – Métricas de negocio basadas en datos, publicado por la editorial Escuela de Negocios ADEN. Allí señala que un negocio verdaderamente orientado a datos considera a la información como un activo estratégico, comparable al capital o al talento, siempre que exista una cultura organizacional capaz de interpretarla y transformarla en acción.

La diferencia entre “usar datos” y ser data driven es sutil, pero decisiva. Muchas empresas generan reportes, dashboards o indicadores periódicos; sin embargo, continúan tomando decisiones clave por inercia o percepción. En esos casos, los datos funcionan como un espejo retrovisor: describen lo que ya ocurrió. En un enfoque data driven, en cambio, los datos se convierten en una herramienta de anticipación, aprendizaje y ajuste continuo.

Negocios orientados a la automatización: Cuando los datos ejecutan

En este tipo de negocio, los datos dejan de ser un insumo pasivo para convertirse en motores de acción. No se limitan a describir lo ocurrido ni a sugerir alternativas: activan decisiones operativas de manera directa, con reglas claras y criterios previamente definidos.

Sebastián Maidana ilustra este enfoque al señalar que los datos de ventas pueden disparar pedidos automáticos de inventario, reduciendo quiebres de stock y sobrecostos logísticos. Detrás de ese ejemplo aparentemente simple hay una idea poderosa: cuando una decisión se repite con frecuencia y sus variables son observables, puede ser automatizada sin perder calidad.

Ampliando esta lógica, hoy existen negocios que automatizan mucho más que inventarios. 

• Plataformas digitales ajustan precios dinámicamente según demanda, competencia y comportamiento del usuario
• Empresas de servicios asignan recursos humanos en función de cargas de trabajo proyectadas
• Organizaciones industriales regulan ritmos de producción a partir de datos de eficiencia y mantenimiento. 

En todos los casos, la automatización no elimina la decisión: la traslada del momento de ejecución al momento de diseño.

Sin embargo, el rasgo distintivo de los negocios orientados a la automatización no es “automatizar todo”, sino saber qué no automatizar. Las decisiones estratégicas, las excepciones críticas o los escenarios ambiguos siguen requiriendo intervención humana. El verdadero valor surge cuando la automatización libera tiempo y energía para que las personas se concentren en decisiones de mayor impacto, en lugar de quedar atrapadas en tareas operativas.

Negocios basados en análisis comercial: la estrategia que nace del dato

Sebastián Maidana sostiene que el análisis comercial utiliza datos —como encuestas de clientes, desempeño de productos o información de mercado— para producir estrategias, requisitos y planes concretos. 

Permite poner en evidencia diferencias que, sin datos, permanecen invisibles. Por ejemplo, suele revelar que no todos los productos, clientes o canales aportan valor en la misma proporción.

Una empresa de software B2B, por ejemplo, con el paso del tiempo puede ir ampliando su oferta para responder a pedidos específicos de distintos clientes. Al incorporar un análisis comercial riguroso, la empresa puede llegar a descubrir que una parte significativa de sus ingresos proviene de un conjunto reducido de funcionalidades, mientras que otras demandan soporte, ventas y mantenimiento desproporcionados. 

En empresas de servicios profesionales ocurre algo similar. Sin análisis comercial, todos los clientes parecen igualmente valiosos. Con datos, aparecen diferencias claras en esfuerzo requerido, rentabilidad real y potencial de crecimiento.

Negocios apoyados en sistemas de decision support

En este tipo de negocios, los datos no sustituyen la decisión humana ni automatizan por completo la acción. Su función es más sutil —y, a la vez, más poderosa—: acompañar al decisor en el momento exacto en que debe elegir, reduciendo la incertidumbre, la sobrecarga de información y la dependencia de criterios puramente subjetivos. Aquí, la inteligencia del sistema no está en decidir, sino en poner el mejor contexto posible sobre la mesa.

A diferencia de otros enfoques data-driven, los negocios apoyados en decision support systems asumen una premisa clave: no toda decisión debe ser automatizada. Existen contextos donde intervienen variables cualitativas, excepciones o factores humanos que hacen indispensable el criterio profesional. Lo que sí puede —y debe— hacerse es reducir el “ruido” que rodea a la decisión. El sistema filtra, ordena y prioriza información para que la persona decida con mayor foco.

Imaginemos una empresa comercial con cientos de clientes activos. Sin un sistema de apoyo a la decisión, los vendedores suelen priorizar por intuición, costumbre o urgencia aparente. Con un enfoque de decision support, el sistema puede sugerir prioridades combinando variables como probabilidad de cierre, historial de compras, margen esperado, riesgo de abandono o tiempo desde el último contacto. El vendedor sigue decidiendo, pero ya no parte de cero: parte de una lectura informada del negocio.

Negocios centrados en analytics: Descubrir lo que no se ve

En los negocios centrados en analytics, los datos dejan de utilizarse únicamente para confirmar lo evidente y pasan a cumplir una función mucho más exigente: revelar aquello que todavía no está a la vista. No se trata de responder preguntas conocidas (¿vendimos más o menos?, ¿subieron o bajaron los costos?) sino de formular preguntas nuevas, muchas veces incómodas, que permiten comprender por qué ocurren ciertos fenómenos y qué podría pasar si no se actúa a tiempo.

Sebastián Maidana explica que las herramientas de analytics permiten explorar los datos para encontrar patrones útiles, relaciones complejas y comportamientos que no emergen en un análisis superficial. En este enfoque, la analítica deja de ser descriptiva y se vuelve explicativa y, en muchos casos, predictiva. 

Un ejemplo frecuente aparece en organizaciones que gestionan grandes volúmenes de operaciones. Dos áreas pueden mostrar niveles de desempeño similares en indicadores generales, pero la analítica avanzada permite detectar diferencias en la forma en que llegan a esos resultados. Mientras una área opera de manera estable, otra depende de picos de esfuerzo o correcciones constantes. A simple vista, los números “cierran”… con analytics, emergen riesgos ocultos que pueden afectar la sostenibilidad del negocio.

Negocios gobernados por métricas

Sebastián Maidana señala que las métricas permiten evaluar y optimizar tanto la estrategia como las operaciones, ayudando a formular mejores preguntas y a retroalimentar decisiones futuras. Desde su enfoque, el problema no es la falta de datos, sino la ausencia de métricas bien elegidas que conecten la información con la acción.

En este tipo de negocios, la primera diferencia clave aparece en qué se decide medir y qué se deja afuera. A diferencia de organizaciones que acumulan indicadores sin jerarquía, aquí existe una selección consciente de métricas críticas, generalmente asociadas a tres grandes dimensiones del negocio:

• Métricas de ingresos, que permiten entender no solo cuánto se vende, sino cómo se genera ese ingreso y con qué estabilidad.
• Métricas de eficiencia, orientadas a detectar desperdicios, cuellos de botella y uso real de los recursos.
• Métricas de riesgo, vinculadas a sostenibilidad, dependencia de clientes, liquidez o exposición futura.

Por ejemplo, una empresa que celebra un crecimiento sostenido en facturación. Sin un enfoque gobernado por métricas, ese dato se interpreta como una señal inequívoca de éxito. Al incorporar métricas de eficiencia, el análisis puede revelar que el costo por operación está creciendo más rápido que los ingresos. Si además se observan métricas de riesgo, puede aparecer una alta concentración de ventas en pocos clientes. Las métricas, en este caso, cambian la narrativa del negocio y obligan a revisar decisiones antes de que el problema se vuelva estructural.

Negocios que compiten a través del benchmarking

Estos modelos entienden que medir el desempeño propio sin referencias externas puede generar diagnósticos incompletos o, peor aún, una falsa sensación de solidez. El benchmarking permite poner los resultados en contexto y tomar decisiones con una perspectiva más amplia.

Sebastián Maidana define el benchmarking como el proceso de comparar resultados propios con los de competidores, industrias o estándares, y lo presenta como una herramienta esencial dentro de los negocios data-driven. 

Cumple varias funciones estratégicas simultáneas:

• Poner en contexto el desempeño interno, evitando interpretaciones aisladas de los resultados propios.
• Detectar brechas reales de competitividad, diferenciando entre problemas estructurales y decisiones estratégicas conscientes.
• Priorizar inversiones, identificando qué desvíos justifican acción inmediata y cuáles no.
• Evitar la autocomplacencia, incluso en escenarios de crecimiento sostenido.

Sin duda, ordena las prioridades: no todas las métricas requieren el mismo nivel de atención ni el mismo esfuerzo de optimización.

Negocios estructurados en torno al reporting

Sebastián Maidana define el reporting como un tipo básico de control interno, orientado a informar métricas o estados de forma regular. Lejos de ser un elemento menor, este enfoque pone en evidencia que sin reporting no hay visibilidad, y sin visibilidad, la gestión se vuelve reactiva o fragmentada (Maidana, Data Driven Business – Métricas de negocio basadas en datos, Escuela de Negocios ADEN). 

Lo que distingue a estos negocios no es la cantidad de reportes que generan, sino cómo están diseñados y para qué se utilizan. Un reporting eficaz no busca mostrar todo, sino mostrar lo necesario para sostener el control. Cuando esto ocurre, los reportes dejan de ser documentos estáticos y se convierten en puntos de referencia compartidos dentro de la organización.

A medida que aumenta la escala de un determinado negocio, los fundadores o directivos ya no pueden “ver todo” de manera directa. El reporting se convierte entonces en una extensión de su capacidad de gestión. No reemplaza la presencia ni el liderazgo, pero permite ejercer control sin microgestión, identificando rápidamente dónde enfocar la atención.

Pero atención: porque el reporting no es neutro. Cada reporte comunica prioridades. Aquello que se mide y se reporta con frecuencia tiende a recibir atención… lo que no aparece en los reportes, suele quedar fuera del radar decisorio. Por eso, diseñar reportes implica tomar decisiones estratégicas sobre qué controlar y qué dejar en segundo plano.

Negocios impulsados por investigación de mercado: crear datos para decidir

Sebastián Maidana incluye la investigación de mercado dentro de los usos clave del enfoque data-driven, destacando su rol en la comprensión de necesidades, percepciones y dinámicas competitivas.

Lo distintivo de estos negocios es que no esperan a que el mercado “hable solo” a través de resultados tardíos. En lugar de lanzar productos, campañas o cambios estructurales y luego medir consecuencias, generan datos antes de decidir. Encuestas, entrevistas, estudios de comportamiento, pruebas de concepto o análisis de percepción se integran al proceso decisorio como insumos clave, no como validaciones posteriores.

Ejemplo: una empresa que evalúa expandirse a un nuevo segmento de clientes. Sin investigación, la decisión suele apoyarse en analogías con segmentos existentes o en intuiciones internas. Un negocio impulsado por investigación de mercado, en cambio, busca comprender cómo ese nuevo segmento percibe el valor, qué problemas considera prioritarios y qué alternativas ya utiliza. 

La decisión final puede ser avanzar, ajustar la propuesta o incluso desistir, pero en todos los casos se basa en datos generados específicamente para responder esa pregunta estratégica. Este enfoque resulta especialmente relevante en contextos de innovación. 

Cuando una organización desarrolla un nuevo producto o servicio, los datos históricos pierden valor predictivo. La investigación de mercado permite explorar expectativas, fricciones y barreras antes de invertir recursos significativos. Así, el negocio no elimina el riesgo, pero lo gestiona de forma consciente y anticipada.

Negocios enfocados en la optimización continua: mejorar sin improvisar

En los negocios enfocados en la optimización continua, los datos se utilizan como una herramienta permanente de mejora, no como un recurso ocasional para corregir fallas graves. La lógica que los guía es clara: ningún proceso es perfecto ni definitivo, y siempre existe margen para hacerlo más eficiente, más previsible o más sostenible si se lo observa con evidencia.

Sebastián Maidana plantea que la optimización implica usar datos para mejorar áreas como marketing, operaciones o producción, identificando cuellos de botella, ineficiencias y pérdidas ocultas. 

Se apoya en algunos principios clave:

• Los procesos se analizan incluso cuando funcionan, porque el objetivo no es corregir fallas visibles, sino detectar fricciones silenciosas.
• Las decisiones de mejora se basan en datos operativos reales, no en percepciones aisladas o experiencias anecdóticas.
• Las mejoras son incrementales, evitando cambios bruscos que generen resistencia o riesgos innecesarios.
• Cada ajuste se mide, para validar si efectivamente produjo el impacto esperado.

Pequeños cambios —respaldados por datos— pueden generar mejoras significativas sin necesidad de grandes inversiones. La clave no está en la magnitud del cambio, sino en su precisión.

Negocios que aprenden mediante experimentación: decidir después de aprender

En los negocios que aprenden mediante experimentación, la toma de decisiones parte de una premisa incómoda pero profundamente realista: no siempre es posible saber de antemano cuál es la mejor opción. En lugar de ocultar esa incertidumbre o resolverla con intuición, estos modelos la enfrentan generando datos propios antes de escalar decisiones que pueden tener alto impacto.

La experimentación permite detectar qué funciona mejor antes de escalar, evitando errores costosos que, una vez amplificados, resultan difíciles de revertir. Aquí, aprender rápido y barato es una ventaja competitiva concreta.

En estos negocios, la experimentación suele aplicarse a distintos niveles de decisión, por ejemplo:

• pruebas de pricing para evaluar sensibilidad al precio,
• tests de mensajes o propuestas de valor antes de grandes campañas,
• ensayos de procesos operativos para medir impacto en eficiencia o calidad,
• validación de nuevos modelos de servicio antes de su adopción general.

Un rasgo cultural clave es que estos modelos legitiman el error controlado. Fallar en un experimento pequeño no se percibe como un problema, sino como información valiosa. El verdadero error sería escalar una decisión sin haber aprendido lo suficiente. 

Personas, decisiones y formación en la era data-driven

Sebastián Maidana advierte que la principal barrera para una estrategia basada en datos no es tecnológica, sino cultural y de talento analítico especializado. Esta afirmación resulta especialmente relevante para entender por qué muchas organizaciones invierten en plataformas avanzadas pero no logran traducir datos en decisiones sostenidas.

A pesar de la alta demanda, América Latina enfrenta una escasez de talento calificado que pone en riesgo el escalamiento de los negocios. En países como México, el 75% de las empresas afiliadas a COPARMEX reportan dificultades para cubrir vacantes, siendo la escasez de trabajadores calificados una de las variables principales. A nivel regional, el sector de Tecnología de la Información presenta una tasa de escasez de talento del 62%, superado únicamente por sectores como Energía (78%) y Comunicaciones (76%).   

Esta brecha ha obligado a las empresas a cambiar su estrategia de adquisición de talento hacia el upskilling y reskilling. El 84% de los empleadores planea mejorar las habilidades de su propia fuerza laboral para satisfacer la demanda tecnológica, reconociendo que no siempre encontrarán el talento listo en el mercado abierto. 

Estudiar programas en negocios digitales permite ordenar ese cambio, comprenderlo en profundidad y, sobre todo, gestionarlo con criterio. No se trata únicamente de adquirir habilidades técnicas, sino de desarrollar una mirada estratégica capaz de integrar tecnología, datos y negocio en un mismo marco de decisión. Quien se forma en este campo aprende a leer el impacto de la digitalización en toda la organización, no solo en un área aislada.

Preguntas frecuentes de cierre

Después de recorrer ejemplos, modelos y decisiones reales, suelen aparecer preguntas más directas. No son técnicas, sino conceptuales: buscan ordenar ideas, despejar confusiones y bajar el enfoque data-driven a la práctica cotidiana. Las siguientes respuestas apuntan justamente a eso: poner claridad donde suele haber ruido.