- Tags:: #✍️OwnPosts , [[Qué hago trabajando con datos en vez de estar zurriendo mierdas con un látigo]] - Date:: [[2024-12-15]] ![[freepik__candid-image-photography-natural-textures-highly-r__18814.jpeg|300]] *Prompt: "A technology startup office. One person is clearly in charge, tyrannical, giving orders to another person". Qué lista la IA en [[Freepik]], qué sutil el "Teamwork" de detrás y las manos en los bolsillos de la Doer.* Ayer me azotaron con un látigo ante unas 100 personas. ![[latigo.mov]] No es la única práctica del BSDM que disfruto. También disfruto de las que tienen que ver con mi profesión: ![[📖 Bullshit Jobs#^8b7b26]] El BDSM que me apasiona del mundo laboral es la división de tareas entre "hacedores" y "pensadores". Parezco Shakira rompiendo con Piqué: bienvenidos al cuarto artículo en la serie "[[Qué hago trabajando con datos en vez de estar zurriendo mierdas con un látigo]]". Perdonadme, estoy en crisis y me saco de ellas (o me termino de hundir) escribiendo. ## Thinkers - Doers La primera vez que me lo crucé fue con [[🗞 Engineers Shouldn’t Write ETL. A Guide to Building a High Functioning Data Science Department]], y es exactamente como suena: ![[🗞 Engineers Shouldn’t Write ETL. A Guide to Building a High Functioning Data Science Department#^13aa04]] ![[🗞 Engineers Shouldn’t Write ETL. A Guide to Building a High Functioning Data Science Department#^a5bf0b]] Y obviamente: ![[🗞 Engineers Shouldn’t Write ETL. A Guide to Building a High Functioning Data Science Department#^c1bde2]] - Entre Product Managers y Software Engineers ([[Engineers Feeling Less and Less Involvement in Product Decisions, Suggestions]]). - Entre Staff Engineering o Arquitectos y otros equipos de desarrollo ([[📖 Team Topologies#^46c8e7]], [[📖 A Philosophy of Software Design. 2nd Edition#Tactical tornados]]). - Entre roles de negocio y equipos de producto: ![[9E63D820-149F-409D-9F3E-5505CC8A0F06.jpeg|300]] - Entre equipos de producto y equipos de soporte ([[🗣️ Breaking Your Data Team Out of the Service Trap]]). ...y, por supuesto, como caso particular del anterior, mi favorito: **cualquiera** vs. equipos de datos, y en particular, **cualquiera** vs. Heads of Data. ¡No os imagináis la de Heads of Data en la sombra que hay por ahí! ![[Pasted image 20241212115904.png]] *Stakeholders mirando al Head of Data montar un Looker* ## El problema no es que haya Thinkers. Es el monopolio del thinking Desde luego, mi rant no es sobre que haya figuras en una compañía que tengan responsabilidad estratégica, esto es, **qué** hacer y por qué. Eso es un job to be done, y tiene sentido que tenga responsables concretos ([[✍️ Déjame sin trabajo, por favor#La alternativa no necesariamente es una organización completamente plana|aunque podríamos argumentar si eso son roles exclusivos]], [[📖 Range|si eso no es "sobre-especializar"]] o el [[Founder Mode|abuso al delegar el Doing]]). El verdadero problema es que se metan en el **cómo** hacer algo (a través de qué artefactos, y mucho menos, cómo hacer esos artefactos) si no han sido Doers previamente. Es más, lo chungo es que algunos hasta se saltan el **qué**: no tienen bien pensando cuál es el problema a resolver. En equipos de datos se da cuando los líderes de otras áreas te piden implementar historias, a veces con bastante especificidad en el cómo, incluso sin compartir para qué. Pasa tanto a nivel macro/estratégico—preescribiendo un artefacto pero no el problema que busca resolver (e.g., "es el momento de un nuevo modelo de atribución de subscripciones")—como a nivel micro ("quiero un dashboard con \<insertar una lista infumable de KPIs\>"). Vamos, que no nos dan un [[Why Analytics Sucks|seat at the table]] del pensamiento y las decisiones. Y en algunos, cuando escarbas, descubres que ni el problema a resolver era el correcto, con lo que se te forma tremendo kilombo para hacer las cosas bien (literalmente echarte roles de otras áreas encima). ## A los Doers les va regular... Aunque haya gente por ahí que crea que seríamos más felices si simplemente nos dijeran qué hacer ([que resulta que no](https://en.wikipedia.org/wiki/The_Paradox_of_Choice#Mixed_Findings)), la realidad es que esta separación funciona **como el culo para los Doers**. Esto es fácil de ver: es la destrucción total de la **motivación** de un trabajador. Si [[Daniel H. Pink]] en [[📖 Drive]] dice que los tres componentes básicos de la motivación son **autonomía, maestría y propósito**, pues con esto del Thinker - Doer le estás pegando una patada en la espinilla a las tres: - No tienes autonomía. Te están diciendo cómo hacer algo, hasta el detalle a veces. - No tienes propósito. Porque al Thinker no le flipa compartir el contexto porque le retrasas. Cállate y ejecuta puto minion. - Tampoco vas a tener maestría en el dominio del problema. Como mucho habrá maestría técnica, que veremos a ver el valor que tiene en el futuro con los [[Foundation models]] (e.g., escribir una query en SQL vs. qué pregunta es la que merece la pena preguntar). ## ... y a la compañía también Pero es que además, **para sacar cosas que merezcan la pena adelante, tampoco funciona**. A no ser que tenga un background técnico, es muy difícil que un experto en el dominio de un problema se erija como Thinker de otro dominio—el técnico—y sepa cuál es la mejor herramienta disponible para resolver un problema / aprovechar una oportunidad. En Data, como ya conté en [[✍️ Falsos amigos en Data]], esto es más peligroso e ineficiente aún porque: - La peña va sobreconfiada en sus capacidades pero luego no sabe diferenciar la media de la mediana. - A la hora de meterse en harina de analizar datos hay que tomar 20mil decisiones nada triviales. - El trabajo con datos es súper interactivo: tampoco está muy claro por dónde tirar hasta que te vas metiendo en harina, salen preguntas y repreguntas... Entonces, acabamos con un ping-pong horrible entre Thinker y Doer, con montones de slices and dices de datos (desperdiciados) y además sin una narrativa coherente (confundidos). Por no hablar de que también te pierdes ideas "bottom-up, de la gente que está en el barro: [Amazon Prime fue una idea de un software engineer](https://www.vox.com/recode/2019/5/3/18511544/amazon-prime-oral-history-jeff-bezos-one-day-shipping). ## Un mínimo de Thinker Hay Thinkers y Thinkers. Ya que pagamos un coste de ineficiencia y de motivación por esto, por lo menos que seas un buen Thinker, "porque seremos fascistas, pero sabemos gobernar". Ojalá que al menos sean buenas aspiradoras del caos. De [[🗞 Don't Create Chaos]]: ![[🗞 Don't Create Chaos#^1aa729]] Me da pena porque precisamente esto es algo que creo que los roles de datos ¿deberíamos traer? a la mesa. Pertenece, de las [[Data team vision and mission|distintas visiones que puede tener un equipo de datos]], a una de las que más me gustan: [[Driving Operational Clarity]]. ## Black Hat Thinker Esta dinámica se puede dar por puro error. Es verdad que si hablamos de "equipo de datos", ya vamos mal. Es [[Conway law]] pura: estamos creando un equipo que no está alineado con los flujos de valor de la compañía, forzando handoffs feísimos como éste (y otros peores con los equipos de ingeniería). Analiza pero no tiene ownership sobre decisiones o producción. Es, sencillamente, la [[Data team topologies|topología de equipo de data]] incorrecta, al menos para la parte de análisis. A estas alturas, todos sabemos que por ejemplo un "equipo de backend" no tiene sentido, ¿no? Lo que molan son equipos multidisciplinares: tienen todo lo que necesitan, no hay dependencias raras, no hay "poner tareas a Fulano en un Jira". Con Data es lo mismo: lo ideal es que los perfiles de análisis / ciencia de datos estén embebidos en equipos de producto, para que no haya esa desconexión. Peeeero, *donde hay voluntad hay un camino*: aunque no estés con la organización ideal, si la peña quiere, puede funcionar. O como decía uno de los mejores jefes que he tenido nunca: "con gente buena todo funciona". Lo que pasa es que lo mismo no hay voluntad: **si el modelo Thinker-Doer funciona para alguien, es para el Thinker**. No es de extrañar que la gente busque posicionarse aquí. No ya porque sea *cool*, si no porque permite una cosa muy guay, que es el oportunismo a la hora de responder ante el ROI de buscar gamusinos. **Si lo que te han mandado explorar tiene impacto, mérito del Thinker.** **Como Doer, aunque parezca increíble, te invisibilizas.** **Si no tiene impacto, al Thinker que le registren** y... "¿éste equipo de data pa que vale?". No quiero sonar Iker Jiménez, pero, esta separación del curro tiene raíces... *inquietantes, ¿no es así, Carmen?*. Viene del [[Taylorismo]]. De [[📖 Reconquista tu tiempo]] de [[Jenny Odell]]: ![[📖 Reconquista tu tiempo#^90787c]] ![[📖 Reconquista tu tiempo#^8f3943]] Por no hablar de que los Thinkers (especialmente los Black Hat) [[✍️ Sin machirulos hay paraiso. Una charla heterofriendly sobre management|son casi siempre hombres]] y no es casualidad su fetichismo por moverse rápido y romper cosas (que en el trabajo con datos por cierto nos revienta bastante). De [[Jenny Odell]] en [[📖 Cómo no hacer nada]]: ![[📖 Cómo no hacer nada#^3cda12]] ^e75808 ## El Thinker se la agarra con la mano Hace poco me decía un buen compañero de fatiga: > **Estoy ejecutando tan a saco que ni siquiera me da tiempo a ver lo que he hecho**. Como los Thinkers en general no tienen [[skin in the game]] en cuanto al ROI de los Doers (ni de su priorización ni de su coste en horas), y como en concreto [[✍️ Ser data-driven no es de guapas|en el trabajo con datos lo que se puede pedir es infinito]], los Doers vamos a piñón para cumplir unas expectativas irreales. Tan a piñón que a veces montas unas visualizaciones para trackear alguna historia y no te paras ni a ver lo que se está viendo. Pero **al Thinker, que *se la agarra con la mano*, le sobra tiempo para dictar y luego fiscalizar tu trabajo** (y ay de ti si te encuentra algún error, porque eso justificará la necesidad de su thinking). Por otro lado, tampoco te puedes parar mucho porque dirá que vas muy lento (again, porque no tiene interiorizado lo que se tarda, y peor, tiene la intuición de que [[✍️ Falsos amigos en Data#Omnisciencia del tracking|se debería tardar poco]]). De hecho, el tiempo que se tarda también es un mecanismo de autorrefuerzo de la posición del Thinker para que el Doer no pueda revelarse contra esta división de tareas. Como dice [[Slavoj Žižek]] en [[📖 Demasiado tarde para despertar]]: ![[📖 Demasiado tarde para despertar#^a9b81e]] ## ¿Qué hacemos entonces? Desde luego, no es una moda pasajera, aunque [[Taste Is Eating Silicon Valley|la nueva narrativa del "taste"]], de los [[‘It’s Game Over for Facts’ How Vibes Came to Rule Everything From Pop to Politics|vibes]], o los [cursos para salir de la uni siendo directamente Thinker](https://www.estrategiadeproducto.com/p/por-que-alguien-recien-salido-de-la-universidad-querria-ser-product-manager) no van a ayudar. ^108146 Podemos montar una matriz de Thinkers como en [[📖 Data Means Business]] hacen con los stakeholders... ![[📖 Data Means Business#^618bf8]] ... pero con distintos cuadrantes. A la gente que se posiciona como Thinker respecto de ti la podemos catalogar en torno a dos ejes: cuánto poder tienen en la compañía, y su ética profesional. ![[Pasted image 20241212173054.png]] - **Baja ética profesional, poco poder ("Liante")**: a esta gente hay que darle lo mínimo que puedas. *Todo lo que digas podrá ser usado en tu contra.* Son pérdida de energía inútil. Pero hay que mantener un ojo por si ganaran poder. - **Alta ética profesional, poco poder ("Clueless Thinker"):** esta gente tiene arreglo. Probablemente te están haciendo de Thinker porque tampoco saben hacerlo de otra manera. Con que expliques que esta dinámica está regular, será suficiente. - **Alta ética profesional, mucho poder ("True leader"):** aquí es que quizá ni siquiera hay nada que arreglar. Probablemente sea un verdadero "thought leader", que ayude: es difícil que alguien tenga mucho poder teniendo una buena ética profesional sin que eso implique también unas muy buenas habilidades en el planteamiento de problemas complejos (en general, aunque no sean de su dominio de expertise). - **Baja ética profesional, mucho poder ("True Black Hat Thinker")**: el verdadero chungo. Lo tratamos aparte. Hay un subset entre de Thinkers con poco poder que es bastante increíble que existan: serían los [[📖 Bullshit Jobs#⭐Taskmasters|Taskmasters de David Graeber en Bullshit Jobs]]. No son ni Thinkers ni Doers, son intermediarios. Si estás en esta posición, ojito, que al primer recorte que haya en la organización, vas a la puta calle (rightly so, porque es inútil esta labor). Como Doer, por Dios, sáltatelos, no gastes un segundo ahí. ## Cómo relacionarse con The True Black Hat Thinker Si tuviera la solución, no estaría regalándola en un artículo. Estaría haciendo carrera como [[Jeffrey Pfeffer]]. Hay dos cosas a tener claras: - Siempre va a ver gente de este tipo. ![[📖 Power#^2855de]] - No hay solución definitiva. Solo workarounds. Tu objetivo como Doer (o como mixed Thinker/Doer si vas a por ese sueño) al lidiar con estos perfiles es: 1. Sobrevivir. No salir por la puerta a no ser que tu quieras. 2. Vivir bien. Intentar conseguir tanta autonomía como puedas para preservar las ganas. 3. Hacer un buen trabajo. Esto no ya como imperativo moral, si no porque Black Hat Thinkers campando a sus anchas se pueden cepillar una compañía tranquilamente. Y si eres una data person, estás en la posición para [[Being the Eyes of Your Organization]]. Además tu valor como profesional (dentro de esa compañía y fuera) es el impacto que puedas acreditar que has conseguido. Es un delicado balance. Lo único que se puede hacer es forzar posiciones en el tablero de juego, con mucho cuidado de no ofrecer una oposición frontal (porque si tiene poder, es que te vas a la calle). Es un gastazo de energía, pero es lo que hay, *aver studiao.* Son cuatro cosicas: 1. **Reconduce** si puedes. El Black Hat Thinker tampoco es tonto. Si lo que propone no tiene sentido, todavía le puedes convencer. 2. **Overdo**. Una vez visto algo, no lo puede ignorar: si además de lo que te ha pedido le puedes enseñar algo que pruebe tu punto, lo mismo consigues inclinar la balanza en tu favor. 3. **Defend (positive)**. Para protegerte de que se invisibilice tu trabajo, es importante ser vocal con tu contribución: intenta estar en los foros donde se publique el trabajo para que quede patente que has estado ahí. Comenta en el post de Slack donde se haya publicado (si no has podido publicar tu), da apreciaciones si se está presentando en una reunión... El que no llora, no mama. 4. **Defend (negative)**. Por otro lado, si la cosa ves que va a descarrilar, y no has conseguido ni reconducir, ni puedes hacer el overdo, hay que **dejar patente por escrito en algún sitio que la idea no es tuya y que no estabas de acuerdo con antelación**. Es la más complicada porque por narices tienes que expresar disagreement, es decir, un poquico de enfrentamiento directo. Ofrecerse a hacer meeting notes es la clave, así se puede escribir algo de tipo: "El Black Hat Thinker propone hacer X. Nosotros expresamos estos concerns y ofrecemos esta alternativa Y. Como el Black Hat Thinker está muy convencido, continuamos con la propuesta del Black Hat Thinker". Y ya está. Cuando te canses, pues te vas de ese sitio, y empiezas este ciclo sin fin en otro lugar. O buscas [[📖 Power]]: ![[📖 Power#^150135]] ![[📖 Power#^c71893]]