DISTORSIONES COGNITIVAS 10/10
En esta es la décima y última entrada sobre las distorsiones cognitivas, es un cierre importante para aprovechar lo visto en los diez artículos y pueda analizar con objetividad sus pensamientos y los deje libres de distorsión, logrando un mejor nivel de metacognición, indispensable para la gestión empresarial que hoy día se requiere, el esfuerzo valdrá la pena, el impacto es alto. Quién diga que su pensamiento no tiene distorsiones cognitivas tiene la mayor distorsión de todas.
Dentro de la certificación GESTIÓN MÁXIMA se proporcionan 4 herramientas cognitivas muy valiosas para poder tomar decisiones y analizar la realidad de manera objetiva.
Cada una atiende desviaciones propias de la mente y que son imperceptibles para el empresario/empleado en su toma de decisiones diaria o en la adquisición de conocimiento, de ahí el valor de estas herramientas, son concretas y, una vez aplicadas las cuatro, garantizan una percepción de la realidad mucho más certera y ajustada a los hechos.
La primera herramienta que se aplica es la búsqueda de errores en la generación de patrones y la segunda son la detección de distorsiones cognitivas, éstas son diez y a cada una se dedicó un post en este blog (excepto para las dos últimas que se fueron en un solo post)cada entrada independiente entre sí. Esa última entrega supone la lectura detallada de las nueve anteriores e incluye una herramienta concreta para analizar el pensamiento empresarial.
La segunda parte de esta entrada trata sobre el Deep Learning y la relación que tiene el potencial del análisis de las distorsiones cognitivas en este campo.
LAS DISTORSIONES COGNITIVAS
Las distorsiones cognitivas son muy perniciosas en el ámbito empresarial, generan
- Pensamientos automáticos
- Error en el procesamiento de la información
- Son creencias que disparan pensamientos y estos generan emociones normalmente negativas que perturban profundamente el ambiente laboral
- Impiden una correcta adaptación al entorno
- Provocan malas decisiones
- Evitan la objetividad
- Dificultan o hasta impiden la adquisición del conocimiento.
LA HERRAMIENTA
Es muy sencillo el manejo de la herramienta, primero hay que haber leído con detalle todos los textos sobre distorsiones que se encuentran en este blog, realmente es poco el texto si se obvian todo lo que se encuentra repetido. Una vez procesado y asumido que es seguro que se posee alguna distorsión cognitiva, se dedican unos minutos (entre 1 y 5) a contemplar el mapa mental que sigue
Tratando de reflexionar sobre cuál es la distorsión en la que más frecuentemente se cae. Luego se procede a utilizar el formato que sigue, iluminando con colores los círculos de acuerdo al nivel de posibilidad o proclividad que se tiene de caer en cierta distorsión. Trate de ser lo más honesto posible será en su beneficio directo y de su empresa pues se mejoraran sensiblemente sus decisiones y su flexibilidad en la adquisición de conocimiento. Si no hubo al menos un par de distorsiones con calificación 4 o 5 usted tiene una distorsión grave y su capacidad de metacognición es limitada.
En el caso de que lo haga en equipo, se puede manejar una dinámica de tal forma que de manera anónima cada quién exprese las distorsiones cognitivas de todos, este ejercicio requiere de valor pero los resultados son de un crecimiento dramático en la gestión de conocimiento del grupo de trabajo.
Para un problema específico se utiliza la siguiente forma y en ella se plasmas cual es la posibilidad de que esté ocurriendo una distorsión, igualmente si no hay dos distorsiones en nivel 4 o 5 definitivamente no se está aplicando bien la herramienta. Su uso en la toma de decisiones y análisis de situaciones en grupo es de un alto impacto y una sensible mejora en los resultados.
Pues ya tiene usted una invaluable herramienta, tan sencilla como poderosa.
DEEP LEARINING
Este término tan utilizado hoy día es en realidad el concepto más antiguo de lo que se denominaba como Inteligencia artificial a finales de los ochentas, se trata de las redes neuronales, solo que ahora regresan con un poder de computo millones de veces mayor y con la posibilidad de utilizar grandes cantidades de datos (lo que se conoce como BIG DATA). La suma de estas dos cualidades permite que las redes neuronales aprendan y a eso se le llama DEEP LEARNING, concepto que varias de sus aplicaciones y servicios WEB ya utilizan todos los días.
EJEMPLO
Es sencillo el concepto, suponga que quiere usted reconocer las facturas emitidas a sus clientes que pueden representar un posible riesgo de morosidad. Si cuenta con decenas de miles de facturas y tiene registro de los clientes que han sido morosos, inicia el proceso de aprendizaje de la red neuronal, esta solo tiene una salida binaria es decir puede decir si una factura tiene riesgo de ser morosa o no. La entrada puede ser de 10, 15 o cientos de variables de una factura. Los pasos son los siguientes
(1)Seleccionar las facturas morosas
(2)Seleccionar los campos que se suponen importantes para predecir morosidad (nombre, lugar, fecha, monto …)
(3)Pasar cada factura, una por una, por la “red neuronal” y comparar si el resultado coincide con la realidad (es decir que si es morosa la red diga “SI” y si no es morosa diga “NO”)
(4)Ajustar los “pesos” de la red si es que hubo error y volver a intentar TODO el conjunto
(5)Hacer desde el paso 3 o si es necesario desde el 2 hasta que el error sea mínimo.
Claro que donde entran los expertos es en el paso 4, es decir dejar las reglas para que la red aprenda, pero una vez que aprende ya podrá detectar la posibilidad de morosidad de las facturas y, todavía más, seguir aprendiendo.
IMPACTOS
El impacto del Deep Learning en todo el software empresarial será muy amplio pues se podrá desarrollar software que ya haya “aprendido” ciertas prácticas y ciertas situaciones de un ámbito empresarial específico.
La intervención humana será de dos tipos muy acotados, la del experto en Deep Learning, “el domador de las redes neuronales” y el experto que intervendrá cuando los casos se salgan de los patrones que la red aprendió.
El Deep learning ya se usa ampliamente, sino ¿de dónde cree que se obtienen las cada vez mejores recomendaciones de rutas?, ¿de dónde cree que se le dan recomendaciones de compra?, ¿de dónde cree que las redes sociales determinan que anuncio “pegarle” en su flow?
Lo que ocurre es que ahora se empieza a aplicar en los procesos empresariales. ¿Qué es una empresa sino un conjunto de procesos, incluyendo el metaproceso que los modifica y los depura? Existen estándares, benchmarks y marcos bien establecidos de medición para todos los procesos y cada vez se especializan más en tamaños y giros de empresas.
Lo que posibilita la aplicación del Deep learning en el software empresarial (ERP: CRM; HCM;SCMS…) es que ahora hay una gran cantidad de datos , BIG DATA, con la conjunción de estas dos posibilidades es muy posible hacer que el software aprenda y cada vez de manera más profunda, de ahí su nombre.
¿Y LAS DISTORSIONES COGNITIVAS?
Usted podrá aducir que el título de esta entrada es forzado y que en realidad no tienen nada que ver ambos conceptos. Todo lo contrario, tres hechos concretos que demuestran la importancia de su conjunción en el futuro de la GESTIÖN MÁXIMA de la empresas. Antes una leve reflexión sobre el conocimiento empresarial.
La metacognición es indispensable para los tres tipos de conocimiento que tiene cualquier empresa, el declarativo, el procedural y el causal. Con esta habilidad el Deep Learning se puede aplicar en cualquiera de los tres tipos, sin ella, en su caso, de manera muy limitada en el procedural.
(1)Los equipos humanos son más flexibles y potentes con su manejo del conocimiento cuando no tienen distorsiones cognitivas, falacias, sesgos y errores en la detección de patrones. (las cuatro son herramientas de la CERTIFICACIÓN GESTIÓN MÁXIMA, aquí solo se vio la primera). El uso del Deep learning y en general del conocimiento se exponencia en grupos humanos que saben pensar establecidos en la metacognición
(2)Los expertos “domadores” y los que atienden excepciones requieren de las cuatro herramientas señaladas para garantizar que lo que esta “aprendiendo” la red está libre de malos enfoques y la red efectivamente este “entendiendo” la realidad.
(3)Para el diseño y la explotación del Deep Learning es indispensable la metacognición, es está la que guia y aprovecha el potencial del Deep learning
La metacognición tiene que ver con la conciencia, sin ella es imposible alcanzarla, y hasta hoy, es exclusiva de los seres humanos y ,hasta hoy, imposible de encontrar en cualquier software por “Deep” que sea. Vaya pues esta reflexión que definitivamente lo prepara para lo que ya esta aquí.
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