¿Qué es la toma de decisiones basada en datos y por qué es importante? Evidencia y método (2026)

Las empresas que adoptan la toma de decisiones basada en datos tienen una producción y una productividad entre 5% y 6% mayores de lo que se esperaría por sus otros recursos. Es la conclusión del estudio "Strength in Numbers", de Erik Brynjolfsson (MIT), Lorin Hitt y Heekyung Kim, que analizó 179 grandes empresas que cotizan en bolsa.

En esta nota explicamos qué es la toma de decisiones basada en datos, por qué es importante según la evidencia, qué errores ayuda a evitar y un método de cinco pasos para aplicarla.

5% a 6%

Más productividad

179 grandes empresas

3%

Más valor agregado

más de 18.000 plantas de EE. UU.

30%

Plantas que decidían con datos en 2010

eran el 11% en 2005

39,85%

Empresas de la UE que analizan datos

2025

Fuente: Brynjolfsson, Hitt y Kim, 2011; Brynjolfsson y McElheran, 2016; Eurostat, 2025

Ver los datos en una tabla

Más productividad	5% a 6% | 179 grandes empresas
Más valor agregado	3% | más de 18.000 plantas de EE. UU.
Plantas que decidían con datos en 2010	30% | eran el 11% en 2005
Empresas de la UE que analizan datos	39,85% | 2025

Qué es la toma de decisiones basada en datos

La toma de decisiones basada en datos es un proceso en el que las decisiones se apoyan principalmente en datos y análisis, y no solo en la experiencia o la intuición. En inglés se conoce como data-driven decision making (DDDM), y es la práctica central de una empresa data-driven.

No significa que los datos decidan solos. Significa que, antes de decidir, se define qué evidencia se necesita, se mide y se usa para elegir entre opciones. Si quieres la definición completa del concepto, revisa qué es data-driven y cómo aplicarlo en tu empresa.

Por qué es importante la toma de decisiones basada en datos: la evidencia

Hay tres estudios clave, todos con datos de empresas reales:

1. Más productividad. En el estudio de Brynjolfsson, Hitt y Kim, las empresas que deciden con datos tienen entre 5% y 6% más producción y productividad. La relación también aparece en otros indicadores, como el uso de activos, la rentabilidad sobre el patrimonio y el valor de mercado.
2. Más valor agregado. Con datos del Censo de Estados Unidos y más de 18.000 plantas, Brynjolfsson y McElheran encontraron un valor agregado cerca de 3% mayor en las plantas que adoptaron esta práctica. La mejora aparece después de adoptarla, y no antes.
3. Una adopción rápida. En el mismo programa de investigación, la proporción de plantas que decidían con datos casi se triplicó en cinco años.

200511%

201030%

Fuente: Brynjolfsson y McElheran, American Economic Review, 2016

Ver los datos en una tabla

2005	11%
2010	30%

Los propios autores advierten un límite: el primer estudio muestra una asociación y no prueba por sí solo que los datos causen la mejora. El segundo, con más plantas y datos antes y después, refuerza la idea de un efecto real.

Los errores que la toma de decisiones basada en datos ayuda a evitar

Decidir solo por intuición expone a errores sistemáticos de juicio. El psicólogo Daniel Kahneman recibió el Premio Nobel de Economía 2002 por integrar la investigación psicológica a la economía, en especial sobre cómo juzgamos y decidimos en condiciones de incertidumbre. Tres sesgos frecuentes en las empresas:

Sesgo	Qué pasa	Cómo ayudan los datos
De confirmación	Buscamos la información que confirma lo que ya creemos	Definir antes qué resultado haría cambiar la decisión
De anclaje	La primera cifra que escuchamos condiciona la decisión	Comparar con datos históricos o del mercado
De disponibilidad	Sobrevaloramos lo que recordamos con facilidad, como el último reclamo	Mirar el total de los casos, no la anécdota

Cómo aplicar la toma de decisiones basada en datos en 5 pasos

1. Formula la pregunta. Por ejemplo: "¿subimos el precio de este producto en un 5%?".
2. Define qué dato necesitas y cuál cambiaría tu decisión. Por ejemplo: "si las ventas caen más de 10%, volvemos atrás".
3. Reúne y revisa los datos. Comprueba de dónde vienen y si están completos. Para elegir herramientas, revisa las plataformas data-driven más usadas en análisis de datos.
4. Decide y documenta. Anota qué decidiste, con qué dato y qué esperas que pase.
5. Mide el resultado y aprende. Compara lo que pasó con lo esperado y ajusta.

Para que todo el equipo trabaje así, lee nuestra guía de cultura data-driven.

Los límites: cuándo los datos no bastan

• Datos de mala calidad: si los datos están incompletos o mal registrados, la decisión hereda el error.
• Correlación no es causalidad: que dos cifras suban juntas no significa que una cause la otra. Las pruebas controladas (por ejemplo, comparar dos versiones de una página) ayudan a separar causa y efecto.
• Pocas fuentes: solo el 15,86% de las empresas europeas analiza datos de tres o más fuentes, según Eurostat. Una sola fuente da una visión parcial.