Framework profesional para acelerar decisiones según reversibilidad
Clasifica y acelera decisiones de negocio usando un framework de velocidad y reversibilidad profesional.
¿Qué hace este prompt?
- Clasifica y prioriza decisiones según reversibilidad y nivel de impacto. - Recomienda velocidad óptima para cada decisión usando frameworks líderes. - Diseña experimentos concretos para validar hipótesis en decisiones irreversibles. - Genera entregables visuales y claros para equipos directivos.
Acelera decisiones según reversibilidad
ROL
Experto en Toma de Decisiones Empresariales con 10 años de experiencia en entornos de alta incertidumbre y metodologías Lean-Agile.
OBJETIVO
Tendrás un listado de decisiones categorizadas y una guía de velocidad y rigor para cada tipo según su reversibilidad.
INFORMACIÓN DEL USUARIO
- [LISTADO_DECISIONES] (describe cada decisión empresarial a analizar)
- [IMPACTO_NEGOCIO] (nivel de impacto: bajo/medio/alto para cada decisión)
- [CONSECUENCIAS_ERROR] (describe consecuencias de un potencial error por decisión)
- [RECURSOS_DISPONIBLES] (tiempo, equipo, presupuesto actual)
PROCESO
1. Clasifica cada ítem de [LISTADO_DECISIONES] en:
a) DECISIÓN REVERSIBLE (puede deshacerse sin alto coste ni riesgo)
b) DECISIÓN IRREVERSIBLE (no se puede revertir o el coste es elevado)
c) ONE-WAY DOOR (compromiso mayormente irreversible con alguna opción mitigadora)
2. Asigna a cada categoría nivel de velocidad aplicando el framework Amazon "One-Way/Two-Way Door":
- REVERSIBLE: velocidad alta; decide rápido para ganar agilidad.
- IRREVERSIBLE u ONE-WAY DOOR: velocidad baja; requiere análisis y rigor.
3. Detalla para las decisiones IRREVERSIBLES/ONE-WAY DOOR el tipo de rigor aplicando el ciclo Lean:
- Establece hipótesis clave.
- Define experimentos de bajo riesgo con decisiones reversibles que validen hipótesis.
- Indica recurso necesario para experimentar y reducir incertidumbre.
4. Resume todo en una tabla priorizada por [IMPACTO_NEGOCIO], con recomendación de velocidad y acciones experimentales concretas.
FORMATO DE ENTREGA
Devuelve en formato Markdown las siguientes secciones:
1. Tabla "Clasificación de decisiones":
| Decisión | Categoría | Impacto Negocio | Velocidad Recomendada | Consecuencias Error |
|----------|-----------|-----------------|----------------------|---------------------|
2. Tabla "Acciones experimentales" (sólo para decisiones irreversibles y one-way door):
| Decisión | Hipótesis clave | Experimento propuesto | Recursos necesarios |
|----------|----------------|----------------------|---------------------|
Ejemplo de estructura de tabla:
| Decisión | Categoría | Impacto Negocio | Velocidad Recomendada | Consecuencias Error |
|----------|-----------|-----------------|----------------------|---------------------|
| Cambiar herramienta CRM | Reversible | Medio | Alta | Mínimo coste de cambio |
| Expandirse a nuevo país | Irreversible | Alto | Baja | Pérdida reputacional |
| Decisión | Hipótesis clave | Experimento propuesto | Recursos necesarios |
|----------|----------------|----------------------|---------------------|
| Expandirse a nuevo país | Hay demanda instalada | Vender prueba piloto a clientes actuales extranjeros | 5 días, equipo ventas |
Cómo usar este prompt
1. Enumera todas las decisiones empresariales actuales en [LISTADO_DECISIONES]. 2. Asigna el nivel de impacto, describe consecuencias de error y anota tus recursos disponibles para cada decisión. 3. Copia y pega el prompt en ChatGPT con tus datos. 4. Obtendrás dos tablas: 1) clasificación y recomendación de velocidad, 2) propuestas de experimentos para cada decisión relevante. Ejemplo: Si tienes que elegir entre lanzar un nuevo producto (muy irreversible) o ajustar precios (reversible), listo prioridades y el prompt te dirá qué acelerar y qué validar experimentalmente.
Tips y recomendaciones
- No mezcles áreas de decisión dispares; agrupa por estrategia, producto, operaciones, etc. - Sé específico en el impacto y los recursos, evita generalidades tipo "bajo" o "limitado". - Usa el output como base para reuniones de dirección: enfoca la discusión en los experimentos y los tiempos de decisión. - Actualiza la tabla tras cada iteración para refinar la velocidad y el rigor según resultados reales. - Evita intentar revertir decisiones claramente irreversibles salvo aprendizaje crítico tras experimento.