Storytelling en Ciencia de Datos: cómo usar historias para explicar análisis y liderar proyectos
El storytelling se ha convertido en una competencia esencial para cualquier científico de datos, analista o gerente de proyectos. No alcanza con conocer los algoritmos o dominar las herramientas: la verdadera diferencia está en cómo comunicamos los hallazgos y en cómo logramos que otros entiendan, recuerden y actúen.
Basado en la exposición de Ignacio Urteaga, Director del Instituto Data Science Argentina, este artículo explica por qué el storytelling funciona, cómo se estructura y de qué manera puede aplicarse en análisis, reportes y proyectos de datos.
¿Qué es el Storytelling y por qué funciona?
El storytelling es una técnica de transmisión de información basada en narraciones. Va más allá de simplemente compartir datos: combina razonamiento, emoción e instinto para lograr una comunicación memorable.
Las tres claves del storytelling
- Estructura narrativa
Los relatos generan interés porque pasan cosas: hay un inicio, un desarrollo y una resolución. - Conexión sensorial y emocional
Una buena historia permite “ver”, “sentir” o “oler” la situación, conectando con la audiencia en un nivel más profundo. - Mensaje reforzado por la narración
La historia no es adorno: potencia la idea principal y facilita su recordación.
Elementos psicológicos que explican su efectividad
Ignacio Urteaga destaca que el storytelling apunta a tres niveles de la percepción humana:
1. Lo racional
Hay un contenido objetivo: datos, resultados, conclusiones.
2. Lo emocional
La historia despierta empatía, interés y cercanía con la audiencia.
3. Lo instintivo
Las estructuras conocidas —como un relato claro y coherente— generan confianza automática.
La combinación de estos tres niveles hace que la información sea más creíble, memorable y persuasiva.
Las reglas para construir una buena historia
Según Urteaga, un storytelling efectivo debe seguir principios claros:
Introspección
Conocerse a uno mismo para identificar qué experiencias transmitir y desde dónde contar.
Autenticidad
Las historias reales se perciben como honestas; las inventadas generan distancia.
Empatía
Entender qué siente la audiencia y cómo recibirá la historia.
Uso adecuado del énfasis
Ni monotoneidad absoluta ni exageración. Debe acompañar el contenido.
Adaptación a la audiencia
No se cuenta igual en una presentación técnica que ante un directorio.
Simplicidad
Demasiados elementos confunden; la historia debe ser clara.
Cómo construir un relato para comunicar datos
Para aplicar storytelling al trabajo cotidiano de análisis, Urteaga propone pasos concretos:
1. Tener claro qué querés comunicar
Sin objetivo, no hay historia.
2. Definir el escenario donde ocurre la acción
La audiencia debe “sentirse ahí”.
3. Elegir personajes creíbles
Pueden ser clientes, usuarios, procesos o datos.
4. Identificar el conflicto
Toda historia gira en torno a un problema a resolver.
Ejemplos de Storytelling en Marcas Globales
Urteaga comparte referencias que muestran el poder del storytelling:
- Johnnie Walker: “Keep Walking”, historia del fundador; nunca se habla de beber.
- Coca-Cola / Quilmes: vinculan consumo a experiencias positivas.
- Renault Scenic: la transformación del usuario a través de la experiencia de producto.
- Apple: enfoca sus lanzamientos en historias de uso real.
Aplicaciones del Storytelling en Ciencia de Datos
Aquí está el valor específico para tu guía: cómo aplicar storytelling en el trabajo con datos.
1. Presentación de resultados
En lugar de compartir gráficos y métricas “como teoremas”, contar:
- cómo se llegó al hallazgo,
- qué problemas aparecieron,
- qué hipótesis se probaron,
- y cómo se resolvió.
Esto hace la presentación entretenida, comprensible y memorable.
2. Propuesta de acciones
Narrar el futuro posible:
“Si implementamos esta acción, esto es lo que va a ocurrir paso a paso”.
La historia ayuda a visualizar el impacto.
3. Gestión de proyectos
Ideal para:
- explicar el por qué del proyecto,
- describir cómo será el recorrido,
- anticipar cambios para reducir resistencia en los equipos.
Por qué el storytelling es clave para los científicos de datos
- Transforma datos complejos en información accionable.
- Aumenta la claridad en la comunicación con directivos.
- Reduce la distancia entre análisis técnicos y decisiones de negocio.
- Facilita la adopción de proyectos y la gestión del cambio.
- Mejora la capacidad de persuasión y liderazgo.
Recursos Recomendados para Storytelling
Tal como menciona Ignacio Urteaga, existen recursos útiles para profundizar:
- libros sobre narrativa aplicada a negocios,
- videos de divulgación,
- ejemplos de campañas que utilizan storytelling,
- ejercicios prácticos para construir historias simples y efectivas.
El storytelling no es una técnica “blanda” ni secundaria: es una herramienta central en el trabajo con datos. Permite que la información circule, que los resultados se entiendan y que las decisiones se tomen con fundamentos claros.
Integrar storytelling en la formación de Data Science ayuda a formar profesionales completos: capaces no solo de analizar, sino de explicar, convencer y liderar.
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