El Poder de los Indicadores Pt. 2

EHEvan Hall•03 de abril, 2024•5 min de lectura•Publicación de LinkedIn

"Si no sabes a dónde vas, no llegarás allí"

- Andy Grove

Esta es la segunda entrega de mi serie sobre indicadores. Va a cubrir cómo puedes usar indicadores principales para mostrarte cómo podría verse el futuro por adelantado.

Esto será corto y dulce para introducir el concepto, pero será un buen primer paso para pronósticos y uso de modelos en las próximas semanas. Como tal, voy a introducir la forma más simple de indicador principal, el indicador de linealidad. Como el nombre sugiere, el indicador de linealidad es una forma de rastrear tus operaciones contra un punto de referencia, en este caso una línea recta.

Un extracto de High Output Management p. 21 es la mejor forma que he visto para ilustrar el punto. Aquí Andy Grove describe su enfoque a su proceso de reclutamiento universitario. Prometo que hay una conexión con la acuicultura que haré en breve.

"Graficado aquí está el número de graduados universitarios que han aceptado nuestras ofertas versus el mes del año. Si todo fuera idealmente, nos moveríamos a lo largo de la línea recta que produciría nuestro objetivo de contratación para el semestre para el mes de junio. Si para abril el progreso real es como se muestra aquí, nos encontramos muy por debajo de la línea recta ideal. Así que de leer el indicador, sabemos que la única forma de alcanzar nuestro objetivo es obteniendo aceptación a una tasa mucho más alta en los dos meses restantes de la que habíamos obtenido en los cuatro precedentes. Así el indicador de linealidad destella una advertencia temprana, permitiéndonos tiempo para tomar acción correctiva. Sin él, descubriríamos que habíamos perdido nuestro objetivo en junio, cuando nada se puede hacer al respecto."

¿Suena familiar? Tal vez. Tal vez no. ¿Pero qué tal si edité el gráfico de arriba para que se vea así:

¿O así?

El progreso real también es notoriamente difícil de determinar en acuicultura por una variedad de razones (sesgo de muestra, dificultades de muestreo, distribuciones de tamaño variables etc.). Para los propósitos de esta publicación asumiremos que estos desafíos de precisión no existen. Abordaremos estos desafíos y formas de mitigar el sesgo/error de muestreo en publicaciones futuras.

¿Se ven familiares? Probablemente. Vemos versiones de esos gráficos regularmente cuando miramos datos de granja. Vale la pena notar que los sistemas biológicos raramente (si alguna vez) siguen un patrón lineal, pero el punto aquí es que si no estás comparando tu rendimiento contra algún tipo de punto de referencia o indicador, ¿cómo sabes qué tan bien lo estás haciendo? ¿Y tal vez más importante, cómo sabrás cuándo necesitas hacer cambios para volver al camino correcto (y antes de que sea demasiado tarde)? Un indicador lineal es la forma más simple y probablemente más rápida de rastrear tu progreso durante el cultivo e identificar problemas antes de la cosecha.

¿Fue esto útil? ¿Alguna pregunta o desafío con las publicaciones hasta ahora? ¡Como siempre tu retroalimentación será realmente útil en qué tipo de contenido publicamos aquí!