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Experimentation is a capability, not a toolExperimentar es una capacidad, no una herramienta · V8 Master Engine

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Experimentation is a capability,not a toolMade for Carlos Trujillo, by Hanademi
  1. The advantage comes not from testing more, but from learning better and reusing what you learned.
  2. A managerial intervention raised productivity 17% across 38 plants.
  3. Mid-size companies need methods, controls, and costs calibrated to their scale.
Experimentar es una capacidad,no una herramientaMade for Carlos Trujillo, by Hanademi
  1. La ventaja no proviene de probar más, sino de aprender mejor y reutilizar lo aprendido.
  2. Una intervención gerencial elevó 17% la productividad en 38 plantas.
  3. Las empresas medianas necesitan métodos, controles y costos ajustados a su escala.
Testing two versions was linked to 30%more visits across 35,000 startupsAcross observed studies, structured decision-making, management and testing showed gains from 5.5% inproductivity to 30% in visits; evidence includes both interventions and associations.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Management Science; a51.nl; nber.org; ideas.repec.org; The Quarterly Journal of Economics;escholarship.org; scholars.duke.eduUnitMeasured gain or association (%)Data-based decisions, 179 firms: productivity+5.5%Two-version tests, 35,000 startups: page views+11%Italian management voucher: workforce+13%Management quality, +1 standard deviation: productivity+15%38 Indian plants: productivity+17%Two-version tests, 35,000 startups: visits+30%
Across observed studies, structured decision-making, management and testing showed gains from 5.5% in productivity to 30% in visits; evidence includes both interventions and associations.
Probar dos versiones se vinculó con 30%más visitas en 35.000 startupsEn los estudios observados, la toma de decisiones, la gestión y las pruebas estructuradas mostraronganancias de 5,5% en productividad a 30% en visitas; la evidencia incluye intervenciones y asociaciones.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Management Science; a51.nl; nber.org; ideas.repec.org; The Quarterly Journal of Economics;escholarship.org; scholars.duke.eduUnidadGanancia o asociación medida (%)Decisiones basadas en datos, 179 empresas: productividad+5,5%Pruebas de dos versiones, 35.000 startups: páginas vistas+11%Vale italiano de gestión: plantilla+13%Calidad gerencial, +1 desviación estándar: productividad+15%38 plantas indias: productividad+17%Pruebas de dos versiones, 35.000 startups: visitas+30%
En los estudios observados, la toma de decisiones, la gestión y las pruebas estructuradas mostraron ganancias de 5,5% en productividad a 30% en visitas; la evidencia incluye intervenciones y asociaciones.
GlossaryMade for Carlos Trujillo, by HanademiA/B testRandom comparison of 2 versions to measure which changes behavior.Power calculationEstimation of the sample size needed to detect a real effect.Synthetic controlComparator built from a weighted blend of untreated units.Difference-in-differencesMethod that compares before and after changes between groups.Painted doorTest of interest before fully building an offer.SwitchbackDesign that alternates treatment and control across periods.
Each method builds a comparison to isolate real effect from noise. The choice depends on traffic, ability to randomize, and interference between units. No method works for all problems.
GlosarioMade for Carlos Trujillo, by HanademiPrueba A/BComparación aleatoria de 2 versiones para medir cuál cambia el comportamiento.Cálculo de potenciaEstimación del tamaño necesario para detectar un efecto real.Control sintéticoComparador construido con una mezcla ponderada de unidades no tratadas.Diferencias en diferenciasMétodo que compara cambios antes y después entre grupos.Painted doorPrueba de interés antes de construir completamente una oferta.SwitchbackDiseño que alterna tratamiento y control entre periodos.
Cada método construye una comparación para separar efecto real de ruido. La elección depende del tráfico, la posibilidad de aleatorizar y la interferencia entre unidades. Ningún método sirve para todos los problemas.
In Peru, process designs changedcompletion by +4 and -5 percentage pointsChange in on-time completion versus control, percentage points, Peruvian environmental enforcementagency.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: poverty-action.org.Values are differences versus the control mean, in percentage points.Unitpercentage points-5-20254Suggested dates-5Algorithmic assignmentNo change
The 2 interventions belong to the same Peruvian trial. Suggested dates raised on-time completion by 4 percentage points, while algorithmic assignment reduced it by 5. Competitive capability consists in testing decisions and withdrawing those that harm performance.
En Perú, distintos diseños cambiaron el cumplimientoen +4 y -5 puntos porcentualesCambio en finalización oportuna frente al control, puntos porcentuales, agencia peruana de fiscalizaciónambiental.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: poverty-action.org.Values are differences versus the control mean, in percentage points.Unidadpuntos porcentuales-5-20254Fechas sugeridas-5Asignación algorítmicaSin cambio
Las 2 intervenciones pertenecen al mismo ensayo peruano. Sugerir fechas elevó la finalización oportuna en 4 puntos porcentuales, mientras la asignación algorítmica la redujo en 5. La capacidad competitiva consiste en probar decisiones y retirar las que dañan el desempeño.
Suggested dates lift timely completion to 44%, versus35% with algorithmic assignmentTwo process designs tested against the same control produce a 9-point spread. Algorithmic caseassignment reduces timely completion to 35%, while suggested dates raise it to 44%.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: poverty-action.org.UnitTimely completion rateAlgorithmic assignment35%Control40%Suggested dates44%
Two process designs tested against the same control produce a 9-point spread. Algorithmic case assignment reduces timely completion to 35%, while suggested dates raise it to 44%.
Las fechas sugeridas elevan el cumplimiento puntual a44%, frente a 35% con asignación algorítmicaDos diseños de proceso probados contra el mismo control producen una brecha de 9 puntos. La asignaciónalgorítmica reduce el cumplimiento puntual a 35%, mientras las fechas sugeridas lo elevan a 44%.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: poverty-action.org.UnidadTasa de cumplimiento puntualAsignación algorítmica35%Control40%Fechas sugeridas44%
Dos diseños de proceso probados contra el mismo control producen una brecha de 9 puntos. La asignación algorítmica reduce el cumplimiento puntual a 35%, mientras las fechas sugeridas lo elevan a 44%.
Repeatable processes were associated with5.5% to 17% higher productivityEffects on business productivity across 2 studies with different designs and populations.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Brynjolfsson, E., Hitt, L. M., & Kim, H. H. (2014). Strength in numbers: How does data-driven decisionmaking affect firm performance? Management Science.; Bloom,N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D., & Roberts, J. (2013). Does management matter? Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unitpercentage change179 companies5.5%38 Indian plants17%3.1x
In 179 companies, deciding with data was associated with 5% to 6% more productivity and output. In 38 Indian textile plants, a managerial intervention raised productivity 17%. The studies do not isolate a dedicated experimental team, but they do support systematic processes.
Los procesos repetibles se asociaron conuna productividad entre 5,5% y 17% mayorEfectos sobre productividad empresarial en 2 estudios con diseños y poblaciones diferentes.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Brynjolfsson, E., Hitt, L. M., & Kim, H. H. (2014). Strength in numbers: How does data-driven decisionmaking affect firm performance? Management Science.; Bloom,N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D., & Roberts, J. (2013). Does management matter? Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidadcambio porcentual179 empresas5,5 %38 plantas indias17 %3,1x
En 179 empresas, decidir con datos se asoció con 5% a 6% más productividad y producción. En 38 plantas textiles indias, una intervención gerencial elevó la productividad 17%. Los estudios no aíslan un equipo experimental dedicado, pero sí respaldan procesos sistemáticos.
If annual benefits persisted, 38 plants would implyUS$37.1 million over three yearsMultiply the reported $325,000 annual benefit per plant by 38 plants and accumulate it for each of theapproximately three follow-up years.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Bloom, N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D., & Roberts, J. (2013). Does management matter?Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics.; Does Management Matter? Evidence from India.UnitCumulative undiscounted benefit, USD millions$0$10$20$30Year 1Year 2Year 3$12.3$37.0
If the reported annual benefit persisted across the study sample, the implied cumulative benefit reaches $12.4 million after one year and $37.1 million after three years.
Si persistieran los beneficios anuales, 38 plantasimplicarían US$37,1 millones en tres añosMultiplicar el beneficio anual reportado de US$325.000 por planta por 38 plantas y acumularlo durante cadauno de los aproximadamente tres años de seguimiento.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Bloom, N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D., & Roberts, J. (2013). Does management matter?Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics.; Does Management Matter? Evidence from India.UnidadBeneficio acumulado sin descuento, millones de US$$0$10$20$30Año 1Año 2Año 3$12,3$37,0
Si el beneficio anual reportado persistió en la muestra del estudio, el beneficio acumulado implícito llega a US$12,4 millones tras un año y US$37,1 millones tras tres años.
Managerial interventions raisedemployment 13% and up to 17%Estimated change in employment after managerial support in Italy and Brazil.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: ideas.repec.org.; ideas.repec.org.Unitpercentage change17%Brazil, upper estimate13%Italy
An Italian policy on temporary managers raised headcount by nearly 13%. In Brazil, 120 hours of consulting increased employment between 4% and 17%. Evidence broadens the case beyond large digital platforms.
Intervenciones gerenciales elevaron elempleo 13% y hasta 17%Cambio estimado en empleo después de apoyo gerencial en Italia y Brasil.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: ideas.repec.org.; ideas.repec.org.Unidadcambio porcentual17 %Brasil, estimación superior13 %Italia
Una política italiana de gerentes temporales elevó la plantilla casi 13%. En Brasil, 120 horas de consultoría aumentaron el empleo entre 4% y 17%. La evidencia amplía el caso más allá de grandes plataformas digitales.
Brazil’s 3,000-firm program implies360,000 consulting hoursMultiply the reported 120 consulting hours per establishment by the 3,000 establishments served, withintermediate values shown for each 1,000 establishments.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: ideas.repec.org.UnitCumulative consulting hours0100K200K300K1,000 establishments2,000 establishments3,000 establishments120,000360,000
Replicating a 120-hour intervention across 3,000 establishments requires 360,000 delivery hours, making labor capacity a material part of the investment rather than a minor add-on.
El programa brasileño para 3.000 empresas implica360.000 horas de consultoríaMultiplicar las 120 horas de consultoría reportadas por establecimiento por los 3.000 establecimientosatendidos, mostrando valores intermedios por cada 1.000 establecimientos.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: ideas.repec.org.UnidadHoras acumuladas de consultoría0100K200K300K1.000 establecimientos2.000 establecimientos3.000 establecimientos120.000360.000
Replicar una intervención de 120 horas en 3.000 establecimientos requiere 360.000 horas de ejecución, lo que convierte la capacidad laboral en una parte material de la inversión y no en un complemento menor.
Comparing website versions was linked toseparate visit gains of 11% and 30%Estimates associated with A/B testing adoption across roughly 35,000 global startups.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Scholars@Duke publication: Experimentation and Start-up Performance: Evidence from A/B Testing.; nber.org.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unitadditional visitsPersistent increase11%Broad estimate30%2.7x
Nearly 35,000 startups allow observation of real adoption outside a single company. The persistent estimate was 11% more visits, while another formulation approached 30%. It is favorable evidence, but does not compare dedicated teams with occasional testing.
Comparar versiones web se asoció conaumentos separados de 11% y 30% en visitasEstimaciones asociadas con adopción de pruebas A/B entre aproximadamente 35.000 startups globales.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Scholars@Duke publication: Experimentation and Start-up Performance: Evidence from A/B Testing.; nber.org.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidadvisitas adicionalesAumento persistente11 %Estimación amplia30 %2,7x
Cerca de 35.000 startups permiten observar adopción real fuera de una sola empresa. La estimación persistente fue 11% más visitas, mientras otra formulación se acercó a 30%. Es evidencia favorable, pero no compara equipos dedicados con pruebas ocasionales.
Testing page versions correlated with 30% morevisits and persistent 11% page-view gainsThe two traffic measures imply indices of 111 and 130, a 19-point divergence. The larger visit associationshould not be treated as the persistent effect on every traffic measure.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Scholars@Duke publication: Experimentation and Start-up Performance: Evidence from A/B Testing.;nber.org.UnitTraffic index, pre-adoption baseline = 100Pre-adoption baseline100Persistent page views111Visits130
The two traffic measures imply indices of 111 and 130, a 19-point divergence. The larger visit association should not be treated as the persistent effect on every traffic measure.
Probar páginas alternativas se asoció con 30% másvisitas y 11% más vistas persistentesLas dos medidas de tráfico implican índices de 111 y 130, una divergencia de 19 puntos. La mayorasociación en visitas no debe interpretarse como el efecto persistente en todas las medidas de tráfico.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Scholars@Duke publication: Experimentation and Start-up Performance: Evidence from A/B Testing.;nber.org.UnidadÍndice de tráfico, base previa a la adopción = 100Base previa a la adopción100Páginas vistas persistentes111Visitas130
Las dos medidas de tráfico implican índices de 111 y 130, una divergencia de 19 puntos. La mayor asociación en visitas no debe interpretarse como el efecto persistente en todas las medidas de tráfico.
MineduLAB chose to expand 3 of 9 evaluatedprogramsRandomized evaluations conducted and programs committed for scale by MineduLAB through 2018.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: povertyactionlab.org.; repositorio.minedu.gob.pe.UnitprogramsEvaluated · 9Committed for scale· 3
MineduLAB had conducted 9 randomized evaluations and committed to scaling 3 programs. A 2015 pilot found no significant impact. Mature capacity demands that results change decisions.
MineduLAB decidió ampliar 3 de 9programas evaluadosEvaluaciones aleatorizadas realizadas y programas comprometidos para ampliación por MineduLAB hasta2018.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: povertyactionlab.org.; repositorio.minedu.gob.pe.UnidadprogramasEvaluados · 9Comprometidos paraescala · 3
MineduLAB había realizado 9 evaluaciones aleatorizadas y comprometido la ampliación de 3 programas. Un piloto de 2015 no encontró impacto significativo. La capacidad madura exige que los resultados cambien decisiones.
MineduLAB chose to expand 3 of 9 evaluatedprograms, or 33%One third of the evaluation portfolio reached a scale commitment. One documented pilot had no significantimpact, while five additional evaluations did not receive a reported scale commitment.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: povertyactionlab.org.; repositorio.minedu.gob.pe.UnitRandomized evaluations3Committed toscale1Documentednull pilot5No scale commitmentreported
One third of the evaluation portfolio reached a scale commitment. One documented pilot had no significant impact, while five additional evaluations did not receive a reported scale commitment.
MineduLAB decidió ampliar 3 de 9programas evaluados, equivalentes al 33%Un tercio de la cartera de evaluaciones alcanzó un compromiso de escalamiento. Un piloto documentado notuvo impacto significativo, mientras otras cinco evaluaciones no recibieron un compromiso de escalamientoreportado.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: povertyactionlab.org.; repositorio.minedu.gob.pe.UnidadEvaluaciones aleatorizadas3Comprometidaspara escalar1Piloto nulodocumentado5Sin compromiso deescalamiento reportado
Un tercio de la cartera de evaluaciones alcanzó un compromiso de escalamiento. Un piloto documentado no tuvo impacto significativo, mientras otras cinco evaluaciones no recibieron un compromiso de escalamiento reportado.
Aligning public-lab managers with goals increasedresearch output and products brought to marketEstimated changes across 42 public research and development labs in India.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: papers.ssrn.com.Unitpercentage changeScientific output16%10%11%22%h-indexCo-authorsPublicationsCitations perscientistCommercial results58%75%PatentsMultinational licenses
The natural experiment tracked 42 public labs. Scientific indicators supplied increased between 10% and 22%. The study also reported 58% more patents and 75% more revenue from multinational licenses.
Alinear gerentes de laboratorios públicos con metasaumentó estudios y productos llevados al mercadoCambios estimados en 42 laboratorios públicos de investigación y desarrollo de India.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: papers.ssrn.com.Unidadcambio porcentualProducción científica16 %10 %11 %22 %Índice hCoautoresPublicacionesCitas porcientíficoResultados comerciales58 %75 %PatentesLicencias multinacionales
El experimento natural siguió 42 laboratorios públicos. Los indicadores científicos suministrados aumentaron entre 10% y 22%. El estudio también reportó 58% más patentes y 75% más ingresos por licencias multinacionales.
AI use was twice as common among largecompanies as midsized firmsEuropean Union companies using artificial intelligence, by size, 2024.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, 2024.; dataciencia.anid.gob.cl.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020).Trustworthy online controlled experiments: A practical guide to A/B testing. Cambridge University Press.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.UnitcompaniesSmall11.2%Medium21%Large41.2%
In 2024, 21% of EU medium-sized enterprises used AI, versus 41.2% of large ones. A Chilean study of 2,081 companies also found technology adoption gaps by revenue and headcount. Experimental evidence concentrates where infrastructure is least restrictive.
El uso de IA fue dos veces más común enempresas grandes que medianasEmpresas de la Unión Europea que usaban inteligencia artificial, por tamaño, 2024.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises, 2024.; dataciencia.anid.gob.cl.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020).Trustworthy online controlled experiments: A practical guide to A/B testing. Cambridge University Press.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.UnidadempresasPequeñas11,2 %Medianas21 %Grandes41,2 %
En 2024, 21% de las empresas medianas de la UE usaba IA, frente a 41,2% de las grandes. Un estudio chileno de 2.081 empresas también encontró diferencias de adopción tecnológica por ventas y empleo. La evidencia experimental se concentra donde la infraestructura es menos restrictiva.
Capability needs structureA repeating framework of metal ribs supports a glass roof.Sources: The Cost of Enterprise AI Governance: What to Budget For | Enterprise AI Procurement. enterpriseaiprocurement.com.au.
Building experimentation capability requires deliberate infrastructure rather than access to tools alone.
La capacidad necesita estructuraUna estructura repetitiva de nervaduras metálicas sostiene una cubierta de vidrio.Fuentes: The Cost of Enterprise AI Governance: What to Budget For | Enterprise AI Procurement. enterpriseaiprocurement.com.au.
Construir capacidad de experimentación exige infraestructura deliberada, no solo acceso a herramientas.
Spain's DGT estimated €1,683,840to operate its corporate dataplatform for 2 years.The DGT contract does not estimate the cost of business experimentation. It illustratesthe scale a managed data layer can reach.Sources: boe.es.; LaunchDarkly. (2025). Pricing and plans.; Optimizely. (2025). Experimentation plans and services.
The figure comes from Spain's DGT Teradata platform. License prices typically exclude salaries, instrumentation, storage, data quality, and traffic costs. Experimental cost must be measured as a complete system.
La DGT estimó €1.683.840 paraadministrar 2 años su plataformacorporativa de datos.El contrato de la DGT no estima el costo de experimentación empresarial. Ilustra lamagnitud que puede alcanzar una capa administrada de datos.Fuentes: boe.es.; LaunchDarkly. (2025). Pricing and plans.; Optimizely. (2025). Experimentation plans and services.
La cifra corresponde a una plataforma Teradata de la DGT española. Los precios de licencia suelen excluir salarios, instrumentación, almacenamiento, calidad y costo del tráfico. El costo experimental debe medirse como sistema completo.
In Chile, 97% of companies are not largeDistribution of 409,300 companies represented by Chile's ELE-7 survey.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: economia.gob.cl.UnitcompaniesSMEs54%Micro43%Large3%
The survey represents 409,300 Chilean companies. Only 3% are large, while micro and small-to-medium enterprises make up 97% of the universe. Experimental architecture must work with small teams and budgets.
En Chile, 97% de las empresas no songrandesDistribución de 409.300 empresas representadas por la encuesta ELE-7 de Chile.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: economia.gob.cl.UnidadempresasPymes54 %Micro43 %Grandes3 %
La encuesta representa 409.300 empresas chilenas. Solo 3% son grandes, mientras microempresas y pymes forman 97% del universo. La arquitectura experimental debe funcionar con equipos y presupuestos pequeños.
A commissioned study estimated370% return over 3 years for acomposite organization.The study was prepared by Forrester Consulting and commissioned by Optimizely. Itshould be read as a modeled business case, not as representative estimation.Sources: Forrester Consulting. (2023). The total economic impact of Optimizely experimentation. Commissioned by Optimizely.
The figure signals substantial economic potential. It also comes from a vendor-commissioned study of a composite organization. It does not represent average returns for medium-sized enterprises.
Un estudio encargado estimó 370%de retorno en 3 años para unaorganización compuesta.El estudio fue elaborado por Forrester Consulting y encargado por Optimizely. Debeleerse como caso comercial modelado, no como estimación representativa.Fuentes: Forrester Consulting. (2023). The total economic impact of Optimizely experimentation. Commissioned by Optimizely.
La cifra comunica un potencial económico grande. También proviene de un estudio encargado por el proveedor y de una organización compuesta. No representa el retorno promedio de empresas medianas.
Small companies use 3 financing sources,not 5Significant financing sources used by Chilean companies, by size.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: economia.gob.cl.Unitfinancing sources5Large and medium3Small and micro
Large and medium enterprises use at least 5 significant financing sources. Small and micro enterprises use only 3. Experimental capacity for this segment must grow in stages and demonstrate early value.
Las empresas pequeñas usan 3 fuentes definanciamiento, no 5Fuentes significativas de financiamiento utilizadas por empresas chilenas, según tamaño.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: economia.gob.cl.Unidadfuentes de financiamiento5Grandes y medianas3Pequeñas y micro
Las empresas grandes y medianas usan al menos 5 fuentes significativas de financiamiento. Las pequeñas y microempresas usan solo 3. La capacidad experimental para este segmento debe crecer por etapas y demostrar valor temprano.
CAF estimated 150.8x benefit-to-cost ratiowith US$203,943 invested in the platform.Reported platform development investment was US$203,943. The outcome is notcomparable with vendor commercial studies.Sources: caf.com.
The Mi Colombia Digital case shows how much shared infrastructure can matter. CAF estimated a 150.8x cost-benefit ratio over 5 years. It is a public digital platform, not an estimate of business experimental returns.
Sources
CAF estimó 150,8 de beneficio por costocon US$203.943 invertidos en plataforma.La inversión reportada en desarrollo de plataforma fue US$203.943. El resultado no escomparable con estudios comerciales de proveedores.Fuentes: caf.com.
El caso de Mi Colombia Digital muestra cuánto puede importar una infraestructura compartida. CAF estimó una relación costo-beneficio de 150,8 a 5 años. Es una plataforma pública digital, no una estimación de retorno experimental empresarial.
Fuentes
The average Spanish company has 4.4employeesAverage employment per company in Spain and comparable economies.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: espanadigital.gob.es.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practicalguide to A/B testing. Cambridge University Press.Unitemployees per companySpain4.4European Union5.9United Kingdom9.4Germany11.8
The average Spanish company employs 4.4 people, less than half the German average. That scale limits traffic, specialization, and budget. Proper experimental design must work with small samples and multifunctional teams.
La empresa española promedio tiene 4,4empleadosEmpleo promedio por empresa en España y economías comparables.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: espanadigital.gob.es.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practicalguide to A/B testing. Cambridge University Press.Unidadempleados por empresaEspaña4,4Unión Europea5,9Reino Unido9,4Alemania11,8
La empresa española promedio emplea 4,4 personas, menos de la mitad que la alemana. Esa escala limita tráfico, especialización y presupuesto. El diseño experimental adecuado debe funcionar con muestras pequeñas y equipos multifunción.
Five decisive comparisons remaininsufficiently measured.Available evidence could not establish: productivity of mid-market companies withdedicated teams versus ad hoc testing; annual investment in technology and experimentalstaff at mid-market companies versus large tech firms; adoption of synthetic control bycompany size; adoption of painted door by traffic level; revenue impact between NorthAmerica and Europe versus Latin America.Sources: U.S. Census Bureau. (2021). Management and Organizational Practices Survey.; Eurostat. (2025). ICT usage and e-commerce in enterprisesdatabase.; CEPAL. (2025). Observatorio de Desarrollo Digital.
Available evidence could not establish dedicated mid-market productivity versus ad hoc testing or comparable annual investment. It also could not establish adoption of methods by scale or regional return. This prevents asserting a general causal premium for mid-market companies.
Cinco comparaciones decisivas siguen sinmedición pública suficiente.La evidencia disponible no pudo establecer: productividad de empresas medianas conequipos dedicados frente a pruebas ad hoc; inversión anual en tecnología y personalexperimental de empresas medianas frente a grandes tecnológicas; adopción de controlsintético por tamaño empresarial; adopción de painted door por nivel de tráfico; impactoen ingresos entre Norteamérica y Europa frente a América Latina.Fuentes: U.S. Census Bureau. (2021). Management and Organizational Practices Survey.; Eurostat. (2025). ICT usage and e-commerce in enterprisesdatabase.; CEPAL. (2025). Observatorio de Desarrollo Digital.
La evidencia disponible no pudo establecer productividad dedicada frente a pruebas ad hoc ni inversión anual comparable. Tampoco estableció adopción de métodos por escala o retorno regional. Esto impide afirmar una prima causal general para empresas medianas.
Latin American clinical-trial centers cost59% as much as North American centersEstimated regional cost per center in pivotal trials from 2015-2016, with North America set to 100.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: pubmed.ncbi.nlm.nih.gov.; CEPAL. (2025). Observatorio de Desarrollo Digital.; OECD. (2025). ICTaccess and usage by businesses.Unitpercentage of North American cost40%60%80%100%49%Africa50%CentralEurope53%Middle East59%LatinAmerica78%WesternEurope78%Oceania78%AsiaNorth America
Clinical trials offer a concrete regional comparison of operating costs. Latin America came in at 59% of North American cost per center, versus 78% in Western Europe. The evidence does not permit converting this gap into a regional revenue premium.
Los centros latinoamericanos de ensayos clínicoscostaron 59% que los norteamericanosCosto regional estimado por centro en ensayos pivotales de 2015-2016, con Norteamérica igual a 100.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: pubmed.ncbi.nlm.nih.gov.; CEPAL. (2025). Observatorio de Desarrollo Digital.; OECD. (2025). ICT accessand usage by businesses.Unidadporcentaje del costo norteamericano40 %60 %80 %100 %49 %África50 %EuropaCentral53 %OrienteMedio59 %AméricaLatina78 %EuropaOccidental78 %Oceanía78 %AsiaNorteamérica
Los ensayos clínicos ofrecen una comparación regional concreta de costos operativos. América Latina quedó en 59% del costo norteamericano por centro, frente a 78% en Europa Occidental. La evidencia no permite convertir esta brecha en una prima regional de ingresos.
Scale teaches operational discipline, nottransferable performance.About 33% of ideas improve the metric, 33% show no effect, and 33% worsen it. Thatimplies about 67% produce no statistically reliable improvement, so this rough heuristiccannot set targets for midsized companies.Sources: Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practical guide to A/B testing. Cambridge University Press.;Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments. Cambridge University Press.Approximate distribution: one third improve, one third show no effect, and one third worsen.
The heuristic divides ideas into roughly 3 equal groups: 33% improve, 33% show no change, and 33% worsen. Therefore, about 67% do not produce a statistically reliable improvement. Its value is cultural, not a target for midsized companies.
La escala enseña disciplina operativa, no unrendimiento transferible.Aproximadamente el 33% de las ideas mejora la métrica, el 33% no muestra efecto y el33% la empeora. Eso implica que cerca del 67% no produce una mejora estadísticamenteconfiable, por lo que esta heurística aproximada no puede fijar metas para empresasmedianas.Fuentes: Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practical guide to A/B testing. Cambridge University Press.;Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments. Cambridge University Press.Distribución aproximada: un tercio mejora, un tercio no muestra efecto y un tercio empeora.
La heurística divide las ideas en 3 grupos aproximadamente iguales: el 33% mejora, el 33% no cambia y el 33% empeora. Por tanto, cerca del 67% no produce una mejora estadísticamente confiable. Su valor es cultural, no una meta para empresas medianas.
80% of experiments lacked enough-data checks versusa 33% idea success rate elsewhereThe reported quality-control gap is larger than the expected winning share. These measures come fromdifferent mature programs, so the ratio is a scale comparison rather than a causal estimate.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: atticusli.com.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practicalguide to A/B testing. Cambridge University Press.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy onlinecontrolled experiments. Cambridge University Press.UnitShare of experiments or ideasHad power calculation20%Ideas improve33%Ideas do not improve67%Lacked power calculation80%
The reported quality-control gap is larger than the expected winning share. These measures come from different mature programs, so the ratio is a scale comparison rather than a causal estimate.
80% de experimentos no verificó datos suficientesfrente a 33% de ideas exitosas en otro programaLa brecha reportada de control de calidad supera la proporción esperada de ganadoras. Las medidasprovienen de programas maduros distintos, por lo que la razón compara escalas y no estima causalidad.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: atticusli.com.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: Apractical guide to A/B testing. Cambridge University Press.; Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthyonline controlled experiments. Cambridge University Press.UnidadProporción de experimentos o ideasCon cálculo de potencia20%Ideas que mejoran33%Ideas que no mejoran67%Sin cálculo de potencia80%
La brecha reportada de control de calidad supera la proporción esperada de ganadoras. Las medidas provienen de programas maduros distintos, por lo que la razón compara escalas y no estima causalidad.
If 33% keep succeeding, quadrupling testsyields 132 successes per original 100 testsHigher throughput scales both outcomes: an indexed portfolio moves from 33 to 132 winners, whileexperiments without improvement rise from 67 to 268. The scenario assumes the outcome mix remainsconstant.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practical guide toA/B testing. Cambridge University Press.; Optimizely. (2021). Skyscanner customer experimentation case study.;Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments. Cambridge University Press.UnitExperiments in an indexed portfolio1004006726833132All experimentsNo improvementWinners100-test baseline4x velocity scenario
Higher throughput scales both outcomes: an indexed portfolio moves from 33 to 132 winners, while experiments without improvement rise from 67 to 268. The scenario assumes the outcome mix remains constant.
Si 33% sigue funcionando, cuadruplicar las pruebasproduce 132 éxitos por 100 pruebas inicialesUn mayor volumen amplifica ambos resultados: una cartera indexada pasa de 33 a 132 ganadoras, mientraslas pruebas sin mejora suben de 67 a 268. El escenario supone que la distribución de resultados permanececonstante.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practical guide to A/Btesting. Cambridge University Press.; Optimizely. (2021). Skyscanner customer experimentation case study.;Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments. Cambridge University Press.UnidadExperimentos en una cartera indexada1004006726833132Todos los experimentosSin mejoraGanadorasBase de 100 pruebasEscenario con velocidad 4x
Un mayor volumen amplifica ambos resultados: una cartera indexada pasa de 33 a 132 ganadoras, mientras las pruebas sin mejora suben de 67 a 268. El escenario supone que la distribución de resultados permanece constante.
Testing ideas appeared across programs,books, and software platformsDated milestones of experimental institutionalization and infrastructure between 2016 and 2025.Made for Carlos Trujillo, by HanademiSources: ideas.repec.org.; Thomke, S. H. (2020). Experimentation works: The surprising power of business experiments. Harvard BusinessReview Press.; Bland, D. J., & Osterwalder, A. (2020). Testing business ideas. Wiley.Unityear2016201820202022202420252016–2018Brazil, 3,000 establishments2020Experimentation Works2020Testing Business Ideas, 44techniques2022Brazil, costs for 850services2024Harness acquires Split2025Red.es, 8 lines for smallbusinesses
Brazil brought management consulting to 3,000 establishments between 2016 and 2018. By 2020, 2 books organized experimental culture and 44 testing techniques. Then came public cost models, integration with software delivery, and platforms for small businesses.
Probar ideas apareció en programas, librosy plataformas informáticasHitos fechados de institucionalización experimental y de infraestructura entre 2016 y 2025.Made for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: ideas.repec.org.; Thomke, S. H. (2020). Experimentation works: The surprising power of business experiments. Harvard BusinessReview Press.; Bland, D. J., & Osterwalder, A. (2020). Testing business ideas. Wiley.Unidadaño2016201820202022202420252016–2018Brasil, 3.000establecimientos2020Experimentation Works2020Testing Business Ideas, 44técnicas2022Brasil, costos de 850servicios2024Harness adquiere Split2025Red.es, 8 líneas para pymes
Brasil llevó consultoría de gestión a 3.000 establecimientos entre 2016 y 2018. En 2020, 2 libros organizaron la cultura experimental y 44 técnicas de prueba. Después llegaron modelos públicos de costos, integración con entrega de software y plataformas para pymes.
In summaryMade for Carlos Trujillo, by HanademiSources: Forrester Consulting. (2023). The total economic impact of Optimizely experimentation. Commissioned by Optimizely.; caf.com.;ideas.repec.org.; ideas.repec.org.; boe.es.; povertyactionlab.org.Un estudio encargado por Optimizely estimó 370% de retorno durante tres años para una organización compuesta.CAF estimated Mi Colombia Digital’s five-year cost-benefit ratio at 150.8, with US$203,943 platform-development investment.An Italian TEM-voucher policy increased recipient firms’ workforce by nearly 13%, mainly through full-time permanent employees.Across matched samples, Brazil’s 120-hour management consulting increased employment by 4% to 17%.Spain’s DGT estimated €1,683,840 for two years of administering its Teradata corporate-datawarehouse platform.By 2018, Peru's MineduLAB had conducted nine randomized evaluations and committed to scale three effective programs.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Carlos Trujillo, by HanademiFuentes: Forrester Consulting. (2023). The total economic impact of Optimizely experimentation. Commissioned by Optimizely.; caf.com.;ideas.repec.org.; ideas.repec.org.; boe.es.; povertyactionlab.org.Un estudio encargado por Optimizely estimó 370% de retorno durante tres años para una organización compuesta.CAF estimó en 150,8 la relación costo-beneficio a cinco años de Mi Colombia Digital, con una inversión de US$203.943 endesarrollo de plataforma.Una política italiana de vouchers para gerentes temporales de exportación aumentó la plantilla de las empresasbeneficiarias en casi 13 %, principalmente con empleados permanentes de tiempo completo.Según las muestras emparejadas, la consultoría de gestión de 120 horas en Brasil aumentó el empleo entre 4 % y 17 %.La DGT de España estimó €1.683.840 para dos años de administración de su plataforma Teradata de datawarehouse corporativo.Para 2018, MineduLAB de Perú había realizado nueve evaluaciones aleatorizadas y se había comprometido a ampliar tres programas efectivos.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Across observed studies, structured decision-making, management and testing showed gains from 5.5% in productivity to 30% in visits; evidence includes both interventions and associations. Experimentation includes much more than A/B tests.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

En los estudios observados, la toma de decisiones, la gestión y las pruebas estructuradas mostraron ganancias de 5,5% en productividad a 30% en visitas; la evidencia incluye intervenciones y asociaciones. La experimentación incluye mucho más que pruebas A/B.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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