La gestión es mucho más que una ciencia

En resumen El problema La revolución de los macrodatos ha reforzado la creencia de que todas las decisiones empresariales deben tomarse mediante análisis científicos. Pero este enfoque tiene sus límites y tiende a limitar las opciones estratégicas y a obstaculizar la innovación. Por qué ocurre El método científico está diseñado para comprender fenómenos naturales que no pueden cambiarse -el sol siempre saldrá mañana-. No es un método eficaz para evaluar cosas que aún no existen. La solución Para tomar decisiones sobre lo que podría ser, los directivos deben idear narrativas sobre futuros posibles, aplicando las herramientas de la metáfora, la lógica y la emoción descritas por primera vez por Aristóteles. A continuación, deben formular hipótesis sobre lo que tendría que ser cierto para que esas narrativas sucedieran y validar sus hipótesis mediante la creación de prototipos. En la práctica y el estudio de los negocios subyace la creencia de que la gestión es una ciencia y de que las decisiones empresariales deben basarse en un análisis riguroso de los datos. La explosión de los Big Data ha reforzado esta idea. En una encuesta reciente de EY, el 81% de los ejecutivos afirmaron que creían que "los datos deben estar en el centro de toda toma de decisiones", lo que llevó a EY a proclamar con entusiasmo que "los big data pueden eliminar la dependencia de la toma de decisiones "visceral"". Los directivos encuentran esta noción atractiva. Muchos tienen formación en ciencias aplicadas. Incluso si no es así, lo más probable es que tengan un MBA, un título que se originó a principios del siglo XX, cuando Frederick Winslow Taylor estaba introduciendo la "gestión científica". En la actualidad, los programas de MBA inundan el mundo de los negocios con graduados: más de 150.000 al año sólo en Estados Unidos. Estos programas han estado intentando convertir la gestión en una ciencia dura durante la mayor parte de las últimas seis décadas. En gran medida, este esfuerzo comenzó en respuesta a los mordaces informes sobre el estado de la educación empresarial en Estados Unidos publicados por las fundaciones Ford y Carnegie en 1959. En opinión de los redactores de los informes -todos economistas- los programas empresariales estaban llenos de estudiantes poco cualificados cuyos profesores se resistían al rigor metodológico de las ciencias duras, que otras ciencias sociales habían adoptado. En resumen, la formación empresarial no era lo suficientemente científica. Fue en parte para remediar esta deficiencia que la Fundación Ford apoyó la creación de revistas académicas y financió el establecimiento de programas de doctorado en la Escuela de Negocios de Harvard, el Instituto Carnegie de Tecnología (predecesor del Carnegie Mellon), Columbia y la Universidad de Chicago. Pero, ¿es cierto que la gestión es una ciencia? ¿Y es correcto equiparar el rigor intelectual con el análisis de datos? Si las respuestas a esas preguntas son no y no -como sugeriremos en las páginas siguientes-, entonces ¿cómo deben llegar los directivos a sus decisiones? Expondremos un enfoque alternativo para la elaboración de estrategias y la innovación: uno que se base menos en el análisis de datos y más en la imaginación, la experimentación y la comunicación. Pero antes echemos un vistazo a dónde -o más bien con quién- empezó la ciencia. ¿Es la empresa una ciencia? Lo que consideramos ciencia comenzó con Aristóteles, que como alumno de Platón fue el primero en escribir sobre causa y efecto y la metodología para demostrarlo. Esto hizo de la "demostración", o prueba, el objetivo de la ciencia y el criterio final para la "verdad". Como tal, Aristóteles fue el creador del enfoque de la exploración científica que Galileo, Bacon, Descartes y Newton formalizarían como "el Método Científico" 2.000 años más tarde. Es difícil sobrestimar el impacto de la ciencia en la sociedad. Los descubrimientos científicos de la Ilustración -profundamente arraigados en la metodología aristotélica- condujeron a la Revolución Industrial y al progreso económico mundial que le siguió. La ciencia resolvió problemas e hizo del mundo un lugar mejor. No es de extrañar que llegáramos a considerar a grandes científicos como Einstein como santos de los últimos días. Y es aún menos sorprendente que llegáramos a considerar el método científico como un modelo para otras formas de investigación y a hablar de "ciencias sociales" en lugar de "estudios sociales". Pero Aristóteles podría cuestionar si hemos permitido que nuestra aplicación del método científico vaya demasiado lejos. Al definir su método, estableció límites claros en torno a para qué debía utilizarse, que era la comprensión de los fenómenos naturales que "no pueden ser de otro modo que como son". ¿Por qué sale el sol todos los días, por qué se producen los eclipses lunares cuando se producen, por qué caen siempre los objetos al suelo? Estas cosas escapan al control de cualquier ser humano, y la ciencia es el estudio de lo que hace que ocurran. Sin embargo, Aristóteles nunca afirmó que todos los acontecimientos fueran inevitables. Al contrario, creía en el libre albedrío y en el poder del albedrío humano para tomar decisiones que pueden cambiar radicalmente las situaciones. En otras palabras, si la gente elige, muchas cosas del mundo pueden ser distintas de lo que son. "La mayoría de las cosas sobre las que tomamos decisiones, y en las que por tanto indagamos, nos presentan posibilidades alternativas....Todas nuestras acciones tienen un carácter contingente; casi ninguna de ellas está determinada por la necesidad", escribió. Creía que este reino de posibilidades no estaba dirigido por el análisis científico, sino por la invención y la persuasión humanas. Creemos que esto es especialmente cierto cuando se trata de decisiones sobre estrategia empresarial e innovación. No se puede trazar un rumbo para el futuro o provocar un cambio simplemente analizando la historia. Sugeriríamos, por ejemplo, que el comportamiento de los clientes nunca será transformado por un producto cuyo diseño se base en un análisis de su comportamiento pasado. Sin embargo, transformar los hábitos y las experiencias de los clientes es lo que hacen las grandes innovaciones empresariales. Steve Jobs, Steve Wozniak y otros pioneros de la informática crearon un nuevo dispositivo que revolucionó la forma en que la gente interactuaba y hacía negocios. El ferrocarril, el automóvil y el teléfono introdujeron enormes cambios sociales y de comportamiento que un análisis de los datos anteriores no habría podido predecir. Sin duda, los innovadores incorporan a menudo descubrimientos científicos en sus creaciones, pero su verdadero genio reside en su capacidad para imaginar productos o procesos que sencillamente nunca antes habían existido. El mundo real no es un mero resultado determinado por leyes ineluctables de la ciencia, y actuar como si lo fuera niega la posibilidad de una auténtica innovación. Un enfoque científico de la toma de decisiones empresariales tiene limitaciones, y los directivos deben averiguar dónde residen esas limitaciones. ¿Puede o no puede? La mayoría de las situaciones implican algunos elementos que puede cambiar y otros que no. La habilidad crítica consiste en detectar la diferencia. Tiene que preguntarse: ¿Está la situación dominada por la posibilidad (es decir, cosas que podemos alterar para mejor) o por la necesidad (elementos que no podemos cambiar)? Supongamos que planea construir una línea de embotellado de botellas de plástico de agua de manantial. La forma estándar de montar una es tomar "formas" (tubos de plástico grueso en miniatura), calentarlas, utilizar presión de aire para moldearlas hasta el tamaño completo de la botella, enfriarlas hasta que estén rígidas y, por último, llenarlas de agua. Miles de líneas de embotellado de todo el mundo están configuradas de esta manera. Algo de esto no puede ser de otra manera: lo caliente que tiene que estar el molde para estirarse; la cantidad de presión de aire necesaria para moldear la botella; lo rápido que se puede enfriar la botella; lo rápido que el agua puede llenar la botella. Todo ello viene determinado por las leyes de la termodinámica y la gravedad, que los ejecutivos no pueden hacer nada por cambiar. Sin embargo, hay muchas cosas que sí pueden cambiar. Aunque las leyes de la ciencia rigen cada paso, los pasos en sí no tienen por qué seguir la secuencia que ha dominado el embotellado durante décadas. Una empresa llamada LiquiForm lo demostró tras preguntarse: "¿Por qué no podemos combinar dos pasos en uno formando la botella con la presión del líquido que estamos introduciendo en ella, en lugar de utilizar aire? Y esa idea resultó ser totalmente factible. Los ejecutivos tienen que deconstruir cada situación de toma de decisiones en partes de no puede y sí puede y luego poner a prueba su lógica. Si la hipótesis inicial es que un elemento no puede cambiarse, el ejecutivo necesita preguntarse qué leyes de la naturaleza sugieren esto. Si la lógica del no se puede es convincente, entonces lo mejor es aplicar una metodología que optimice el statu quo. En ese caso, deje que la ciencia sea la maestra y utilice sus herramientas de datos y análisis para tomar decisiones. Los datos no son la lógica. Muchos movimientos empresariales lucrativos surgen de ir en contra de la evidencia. De forma similar, los ejecutivos deben poner a prueba la lógica que subyace a la clasificación de elementos como latas. ¿Qué sugiere que los comportamientos o los resultados pueden ser diferentes de lo que han sido? Si la lógica de apoyo es lo suficientemente sólida, deje que el diseño y la imaginación sean los maestros y utilice la analítica a su servicio. Es importante darse cuenta de que la presencia de datos no es prueba suficiente de que los resultados no puedan ser diferentes. Los datos no son lógica. De hecho, muchos de los movimientos empresariales más lucrativos provienen de ir en contra de la evidencia. El presidente de Lego, Jørgen Vig Knudstorp, ofrece un ejemplo de ello. En 2008, cuando era CEO de la empresa, sus datos sugerían que las niñas estaban mucho menos interesadas en sus ladrillos de juguete que los niños: El 85% de los jugadores de Lego eran chicos, y todos los intentos de atraer a más chicas habían fracasado. Muchos de los directivos de la empresa, por lo tanto, creían que las niñas eran intrínsecamente menos propensas a jugar con los ladrillos: lo veían como una situación imposible. Pero Knudstorp no. El problema, pensó, era que Lego aún no había descubierto cómo conseguir que las niñas jugaran con juguetes de construcción. Su corazonada se confirmó con el lanzamiento de la exitosa línea Lego Friends, en 2012. El caso de Lego ilustra que los datos no son más que pruebas, y no siempre es obvio de qué son pruebas. Además, la ausencia de datos no excluye la posibilidad. Si se trata de nuevos resultados y comportamientos, es natural que no haya pruebas previas. Un pensador verdaderamente riguroso, por tanto, considera no sólo lo que sugieren los datos, sino también lo que, dentro de los límites de la posibilidad, podría suceder. Y eso requiere el ejercicio de la imaginación, un proceso muy distinto del análisis. Además, la división entre lo que se puede y lo que no se puede es más fluida de lo que la mayoría de la gente cree. Los innovadores empujarán ese límite más que la mayoría, desafiando el no se puede. Romper el marco La imaginación de nuevas posibilidades requiere en primer lugar un acto de desencuadre. A menudo, el statu quo parece ser la única forma en que pueden ser las cosas, una percepción de la que es difícil desprenderse. Hace poco nos encontramos con un buen ejemplo de la trampa del statu quo mientras asesorábamos a una empresa de consultoría cuyos clientes son organizaciones sin ánimo de lucro. Estas últimas se enfrentan a un "ciclo de inanición", en el que reciben una financiación generosa para los costes directos de programas específicos pero luchan por conseguir apoyo para sus costes indirectos. Una gran fundación privada, por ejemplo, puede financiar íntegramente la expansión del exitoso programa de educación de niñas latinoamericanas de una organización benéfica al África subsahariana y, sin embargo, suscribir sólo una pequeña fracción de los gastos generales operativos asociados y del coste de desarrollo del programa en primer lugar. Esto se debe a que los donantes suelen fijar niveles bajos y arbitrarios para los costes indirectos, permitiendo normalmente que sólo se destine a ellos entre el 10% y el 15% de las subvenciones, a pesar de que los verdaderos costes indirectos suponen entre el 40% y el 60% de la ficha total de la mayoría de los programas. La empresa consultora aceptó este planteamiento del problema y consideró que el reto estratégico consistía en averiguar cómo persuadir a los donantes para que aumentaran el porcentaje asignado a los costes indirectos. Se consideraba un hecho que los donantes percibían los costes indirectos como un mal necesario que desviaba recursos de los beneficiarios finales. Conseguimos que los socios de la empresa pusieran a prueba esa creencia escuchando lo que los donantes decían sobre los costes en lugar de venderles una historia sobre la necesidad de aumentar los porcentajes de reembolso. Lo que oyeron los socios les sorprendió. Lejos de estar ciegos ante el ciclo de inanición, los donantes lo odiaban y comprendían su propio papel en causarlo. El problema era que no confiaban en que sus beneficiarios gestionaran los costes indirectos. Una vez que los socios se liberaron de su falsa creencia, pronto se les ocurrió una amplia gama de soluciones orientadas a los procesos que podían ayudar a las organizaciones sin ánimo de lucro a aumentar su competencia en la gestión de costes y a ganarse la confianza de sus donantes. La ciencia explica el mundo tal y como es; una historia imagina el mundo tal y como podría ser. Aunque escuchar a los stakeholder y empatizar con ellos puede no parecer tan riguroso o sistemático como analizar los datos de una encuesta formal, es de hecho un método probado para espigar ideas, familiar para antropólogos, etnógrafos, sociólogos, psicólogos y otros científicos sociales. Muchos líderes empresariales, en particular los que aplican el pensamiento de diseño y otros enfoques de la innovación centrados en el usuario, reconocen la importancia de la investigación cualitativa y observacional para comprender el comportamiento humano. En Lego, por ejemplo, el cuestionamiento inicial de Knudstorp sobre los supuestos de género desencadenó cuatro años de estudios etnográficos que condujeron al descubrimiento de que las niñas están más interesadas en el juego colaborativo que los niños, lo que sugería que un juguete de construcción colaborativa podría resultarles atractivo. Por poderosa que sea esta herramienta, la investigación etnográfica no es más que el punto de partida de un nuevo marco. En última instancia, hay que trazar lo que podría ser y conseguir que la gente se sume a esa visión. Para ello, necesita crear una nueva narrativa que desplace el viejo marco que ha confinado a la gente. Y el proceso de creación de historias tiene principios que son totalmente diferentes de los principios de la ciencia natural. La ciencia natural explica el mundo tal como es, pero una historia puede describir un mundo que aún no existe. Construir narraciones persuasivas Puede parecer inverosímil, pero Aristóteles, el mismo filósofo que nos dio el método científico, también estableció métodos para crear narraciones convincentes. En El arte de la retórica describe un sistema de persuasión que tiene tres motores: Ethos: la voluntad y el carácter para cambiar la situación actual. Para ser eficaz, el autor de la narración debe poseer credibilidad y autenticidad. Logos: la estructura lógica del argumento. Debe proporcionar un argumento riguroso para transformar los problemas en posibilidades, las posibilidades en ideas y las ideas en acción. Pathos: la capacidad de empatizar. Para ser capaz de inspirar un movimiento a gran escala, el autor debe comprender al público. Una fusión multimillonaria de dos grandes compañías de seguros ofrece un ejemplo de cómo utilizar el ethos, el logos y el pathos. Las dos empresas eran competidoras desde hacía mucho tiempo. Había ganadores y perdedores en el acuerdo, y los empleados de todos los niveles estaban nerviosos e inquietos. Para complicar las cosas, ambas empresas habían crecido mediante adquisiciones, por lo que en realidad se trataba de una fusión de 20 ó 30 culturas diferentes. Estos pequeños grupos heredados habían sido independientes y se resistirían a los esfuerzos por integrarlos para captar sinergias. Por si fuera poco, la crisis financiera mundial golpeó justo después de la fusión, reduciendo el sector en un 8%. Así que los líderes de la empresa fusionada se enfrentaron a un doble reto: un mercado en declive y una cultura organizativa escéptica. El enfoque normal de la integración posterior a la fusión es racional y reduccionista: Analizar las estructuras de costes actuales de las dos organizaciones y combinarlas en una estructura más pequeña, con los consiguientes despidos de empleados "redundantes". Sin embargo, el líder de las empresas fusionadas no quería seguir el procedimiento habitual. Más bien, quería construir una nueva organización desde cero. Suministró el ethos articulando el objetivo de lograr algo más grande y mejor que una integración de fusión estándar. Sin embargo, necesitaba el logos: un argumento poderoso y convincente a favor de un futuro diferente. Construyó uno en torno a la metáfora de una ciudad próspera. Como una ciudad, la nueva organización sería un ecosistema diverso que crecería de forma planificada y no planificada. Todo el mundo formaría parte de ese crecimiento y contribuiría a la ciudad. La lógica de una ciudad próspera captó la imaginación de los empleados lo suficiente como para que se inclinaran por la tarea e imaginaran posibilidades para sí mismos y para su parte de la organización. El esfuerzo también requería pathos: forjar una conexión emocional que consiguiera que los empleados se comprometieran a construir juntos este nuevo futuro. Para reclutarlos, el grupo dirigente adoptó un nuevo enfoque de la comunicación. Normalmente, los ejecutivos comunican los planes de integración tras la fusión con ayuntamientos, presentaciones y correos electrónicos que ponen a los empleados en el extremo receptor de los mensajes. En su lugar, el grupo de liderazgo organizó una serie de sesiones de colaboración en las que las unidades de la empresa mantuvieron conversaciones sobre la metáfora de la ciudad próspera y la utilizaron para explorar los retos y diseñar el trabajo en su ámbito de actividad. ¿Qué aspecto tendría el departamento de siniestros en la ciudad próspera? ¿Qué aspecto tendrían las finanzas? En efecto, los empleados estaban creando sus propias mini-narrativas dentro de la narrativa más amplia que los líderes habían construido. Este enfoque requería valentía porque era tan inusual y lúdico para una organización tan grande en una industria conservadora. El enfoque fue un éxito rotundo. En seis meses, las puntuaciones de compromiso de los empleados habían pasado de un sombrío 48% a un espectacular 90%. Eso se tradujo en rendimiento: Mientras el sector se contraía, el negocio de la empresa crecía un 8%, y las puntuaciones de satisfacción de sus clientes subieron de una media de 6 a 9 (en una escala de 1 a 10). Este caso ilustra la importancia de otra herramienta retórica: una metáfora sólida que capte el arco de su narración en una frase. Una metáfora bien elaborada refuerza los tres elementos de la persuasión. Hace que el logos, el argumento lógico, sea más convincente y refuerza el pathos al ayudar al público a conectar con ese argumento. Y, por último, un argumento más convincente y atractivo refuerza la autoridad moral y la credibilidad del líder: el ethos. Por qué importan las metáforas Todos sabemos que las buenas historias están ancladas en metáforas poderosas. El propio Aristóteles observó: "Las palabras ordinarias sólo transmiten lo que ya sabemos; es a partir de la metáfora como mejor podemos hacernos con algo fresco". De hecho, creía que el dominio de la metáfora era la clave del éxito retórico: "Ser un maestro de la metáfora es lo más grande con diferencia. Es... un signo de genialidad", escribió. Quizá resulte irónico que esta proposición sobre un constructo no científico haya sido confirmada científicamente. La investigación en ciencia cognitiva ha demostrado que el motor central de la síntesis creativa es la "fluidez asociativa", es decir, la capacidad mental de conectar dos conceptos que no suelen estar vinculados y forjarlos en una idea nueva. Cuanto más diversos sean los conceptos, más poderosa será la asociación creativa y más novedosa la nueva idea. Con una metáfora nueva, se comparan dos cosas que no suelen estar conectadas. Por ejemplo, cuando Hamlet le dice a Rosencrantz: "Dinamarca es una prisión", está asociando dos elementos de un modo inusual. Rosencrantz sabe lo que significa "Dinamarca" y sabe lo que es "una prisión". Sin embargo, Hamlet le presenta un nuevo concepto que no es ni la Dinamarca que conoce ni las prisiones que conoce. Este tercer elemento es la idea novedosa o la síntesis creativa producida por la combinación inusual. Cuando la gente vincula conceptos no relacionados, a menudo se producen innovaciones en los productos. Samuel Colt desarrolló la recámara de bala giratoria para su famosa pistola después de trabajar en un barco cuando era joven y quedar fascinado por la rueda del navío y la forma en que podía girar o bloquearse mediante un embrague. Un ingeniero suizo se inspiró para crear el modelo de velcro de gancho y bucle después de caminar por las montañas y notar las extraordinarias cualidades adhesivas de las rebabas que se pegaban a su ropa. La metáfora también contribuye a la adopción de una innovación ayudando a los consumidores a comprenderla y a relacionarse con ella. El automóvil, por ejemplo, se describió inicialmente como "un carruaje sin caballos", la motocicleta como "una bicicleta con motor". El snowboard era simplemente "un monopatín para la nieve". El primer paso en la evolución que ha hecho del smartphone un dispositivo omnipresente y esencial fue el lanzamiento en 1999 de la BlackBerry 850 de Research in Motion. Se vendía como un busca que también podía recibir y enviar correos electrónicos, una metáfora reconfortante para los usuarios iniciales. No hay más que ver el fracaso del Segway para darse cuenta de lo difícil que es idear una narrativa convincente sin una buena metáfora. La máquina, desarrollada por el inventor superestrella Dean Kamen y publicitada como la próxima gran novedad, fue financiada con cientos de millones de capital riesgo. Aunque es una aplicación brillante de tecnología avanzada, casi nadie la utiliza. Se pueden hacer muchas racionalizaciones para su fracaso -el elevado precio, las restricciones normativas-, pero nosotros argumentaríamos que una razón clave es que el Segway no es análogo a absolutamente nada. Es una pequeña plataforma con ruedas sobre la que uno se mantiene erguido y prácticamente inmóvil mientras avanza. La gente no podría relacionarse con ello. Usted no se sienta, como en un coche, ni pedalea, como en una bicicleta, ni lo dirige con manivelas, como en una motocicleta. Piense en la última vez que vio un Segway en uso. Probablemente pensó que el conductor tenía un aspecto ridículamente friki sobre el artilugio. Nuestras mentes no se aficionan al Segway porque no hay ninguna experiencia positiva con la que compararlo. No estamos diciendo que no se pueda hacer un argumento aristotélico sin una metáfora; simplemente es mucho más difícil. Un carruaje sin caballos es más fácil de vender que el Segway. Elegir la narrativa adecuada Cuando se enfrenta a decisiones en el terreno de las posibilidades, es útil idear tres o cuatro narrativas convincentes, cada una con una metáfora fuerte, y luego someterlas a un proceso de prueba que le ayude a llegar a un consenso sobre cuál es la mejor. ¿Qué implica eso? En el mundo de la lata, el análisis cuidadoso de los datos conduce a la decisión óptima. Pero en el mundo de la lata, en el que buscamos dar existencia a algo, no hay datos que analizar. Para evaluar sus opciones, debe hacer lo siguiente: Aclare las condiciones. Aunque no tenemos forma de probar que un cambio propuesto tendrá el efecto deseado, podemos especificar lo que creemos que tendría que ser cierto sobre el mundo para que funcionara. Al considerar esto en lugar de debatir lo que es cierto sobre el mundo tal y como es, los innovadores pueden abrirse camino hacia un consenso. La idea es que el grupo se ponga de acuerdo sobre si puede hacer realidad la mayoría de esas condiciones y asuma la responsabilidad de hacerlo. Este fue el enfoque que siguió hace muchos años una importante empresa de mobiliario de oficina que había desarrollado una nueva silla. Aunque estaba diseñada para ser radicalmente superior a cualquier otra del mercado, la silla era cara de fabricar y tendría que venderse al doble del precio habitual de una silla de oficina. El estudio de mercado cuantitativo mostró que los clientes reaccionaban tibiamente ante el nuevo producto. En lugar de rendirse, la empresa se preguntó qué tendría que ser cierto para que los clientes pasaran de la indiferencia a la pasión. Llegó a la conclusión de que si los clientes probaban realmente la silla, experimentarían su rendimiento rompedor y se convertirían en entusiastas defensores. La empresa salió al mercado con una estrategia de lanzamiento basada en un proceso de prueba por parte de los clientes, y desde entonces la silla se ha convertido en la silla de oficina más rentable y popular del mundo. Como el futuro aún no ha ocurrido, no hay datos relevantes que analizar. Poco después, los directivos de la empresa se hicieron la misma pregunta sobre un nuevo concepto de diseño de oficinas que eliminaba la necesidad de construir paredes e instalar suelos o techos para crear espacios de oficina. Este producto podía instalarse en el espacio bruto de un edificio nuevo, lo que simplificaba y reducía drásticamente el coste de construcción del espacio de oficinas. Estaba claro que los clientes de la empresa, los inquilinos de edificios, estarían interesados. Pero para que el nuevo sistema tuviera éxito, los propietarios también tendrían que adoptarlo. Desgraciadamente, el nuevo sistema eliminaría los ingresos que normalmente obtenían en la construcción de oficinas, por lo que era poco probable que cooperaran en su aplicación, a pesar de sus ventajas para los inquilinos. El proyecto fue abortado. Crear nuevos datos. El enfoque de la experimentación en el mundo puede es fundamentalmente diferente al del mundo no puede. En el mundo de los no puede, la tarea consiste en acceder a los datos pertinentes y recopilarlos. A veces eso implica simplemente buscarlos -en una tabla de la base de datos de la Oficina de Estadísticas Laborales, por ejemplo-. Otras veces, significa realizar un esfuerzo para descubrirlos, por ejemplo, mediante una encuesta. También es posible que tenga que aplicar pruebas estadísticas aceptadas para determinar si los datos recopilados demuestran que la proposición -digamos, que los consumidores prefieren una mayor vida útil del producto a una mayor funcionalidad del mismo- es verdadera o falsa. Lecturas relacionadas ¿Por qué infravaloramos la gestión competente? GESTIÓN DE OPERACIONES Artículo por Raffaella Sadun, Nicholas Bloom y John Van Reenen Guardar Compartir En el mundo de la lata, los datos relevantes no existen porque el futuro aún no ha sucedido. Tiene que crear los datos mediante la creación de prototipos: ofrecer a los usuarios algo que no hayan visto antes y observar y registrar sus reacciones. Si los usuarios no responden como usted esperaba, busque ideas para mejorar el prototipo. Y luego repita el proceso hasta que haya generado datos que demuestren que su innovación tendrá éxito. Por supuesto, algunas ideas prototipadas son sencillamente malas. Por eso es importante alimentar múltiples narrativas. Si desarrolla una visión clara de lo que tendría que ser cierto para cada una y lleva a cabo ejercicios de creación de prototipos para todas ellas, surgirá un consenso sobre cuál es la narrativa más convincente en la acción. Y la implicación en el proceso ayudará al equipo a prepararse para asumir la responsabilidad de poner en práctica la narrativa elegida. CONCLUSIÓN El hecho de que el análisis científico de los datos haya hecho del mundo un lugar mejor no significa que deba impulsar todas las decisiones empresariales. Cuando nos enfrentamos a un contexto en el que las cosas no pueden ser de otro modo que como son, podemos y debemos utilizar el método científico para comprender ese mundo inmutable con mayor rapidez y profundidad que cualquiera de nuestros competidores. En este contexto, el desarrollo de la analítica de datos más sofisticada y el entusiasmo por los big data son ventajas sin paliativos. Pero cuando utilizamos la ciencia en contextos en los que las cosas pueden ser distintas de lo que son, nos convencemos inadvertidamente de que el cambio no es posible. Y eso dejará el campo libre a otros que inventen algo mejor, y nosotros observaremos con incredulidad, asumiendo que se trata de una anomalía que desaparecerá. Sólo cuando sea demasiado tarde nos daremos cuenta de que el insurgente ha demostrado a nuestros antiguos clientes que las cosas sí pueden ser diferentes. Ése es el precio de aplicar la analítica a todo el mundo empresarial en lugar de sólo a la parte apropiada del mismo.

La gestión es mucho más que una ciencia

Resumen.

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