La gestión es mucho más que una ciencia

Resumen.

La idea de que la gestión es una ciencia dura, que los programas de MBA han promovido durante las últimas seis décadas, se ha arraigado aún más en la era del big data. Pero un enfoque científico tiene sus límites, dice Martin, el coautor del bestseller Jugando para ganar, y consultor Golsby-Smith. De hecho, la dependencia excesiva del análisis científico tiende a reducir las opciones estratégicas y cerrar la innovación. Eso se debe a que está diseñado para entender fenómenos naturales que no se pueden cambiar. No es una manera efectiva de evaluar las posibilidades, cosas que aún no existen.

Los dos autores ofrecen un enfoque alternativo para la elaboración de estrategias y la innovación que se basa en la imaginación, la experimentación y la comunicación. Para tomar decisiones sobre lo que podría ser, los gerentes deben idear narrativas sobre posibles futuros, utilizando las herramientas de narración propuestas por primera vez por Aristóteles (quien irónicamente también originó el método científico). Si los ejecutivos entonces plantean la hipótesis de lo que tendría que ser cierto para que esas narrativas sucedan y validan sus hipótesis a través de prototipos, pueden determinar qué narrativa tiene la posibilidad más convincente de éxito.

En resumen

El problema

La revolución de los grandes datos ha reforzado la creencia de que todas las decisiones empresariales deben tomarse a través del análisis científico. Pero este enfoque tiene sus límites y tiende a reducir las opciones estratégicas y obstaculizar la innovación.

Por qué sucede

El método científico está diseñado para comprender fenómenos naturales que no se pueden cambiar: el sol siempre saldrá mañana. No es una manera efectiva de evaluar cosas que aún no existen.

La solución

Para tomar decisiones sobre lo que podría ser, los gerentes deberían idear narrativas sobre posibles futuros, aplicando las herramientas de metáfora, lógica y emoción descritas por primera vez por Aristóteles. Entonces deben hipótesis de lo que tendría que ser verdad para que esas narrativas sucedan y validar sus hipótesis a través de prototipos.

Detrás de la práctica y el estudio de los negocios está la creencia de que la gestión es una ciencia y que las decisiones empresariales deben ser impulsadas por un análisis riguroso de los datos. La explosión de big data ha reforzado esta idea. En una encuesta reciente de EY, el 81% de los ejecutivos dijo que creían que «los datos deberían 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 'sentimiento'».

Los gerentes encuentran esta noción atractiva. Muchos tienen una formación en ciencias aplicadas. Incluso si no lo hacen, 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».

Los programas de MBA ahora inundan el mundo de los negocios con graduados, más de 150.000 al año solamente en los Estados Unidos. Estos programas han estado tratando de 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 informes mordantes sobre el estado de la educación empresarial en Estados Unidos emitidos por las Fundaciones Ford y Carnegie en 1959. En opinión de los redactores —todos los economistas— los programas empresariales estaban llenos de estudiantes poco calificados cuyos profesores se resistían al rigor metodológico de las ciencias duras, que otras ciencias sociales habían adoptado. En resumen, la educación 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 Harvard Business School, el Carnegie Institute of Technology (el predecesor de 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 sugerimos en las siguientes páginas, entonces ¿cómo deberían los gerentes llegar a sus decisiones? Vamos a establecer un enfoque alternativo para la elaboración de estrategias y la innovación, uno que dependa menos del análisis de datos y más en la imaginación, la experimentación y la comunicación.

Pero primero echemos un vistazo atrás a dónde —o mejor dicho con quien— comenzó la ciencia.

¿Es el negocio una ciencia?

Lo que pensamos como ciencia comenzó con Aristóteles, quien como estudiante de Platón fue el primero en escribir sobre causa y efecto y la metodología para demostrarlo. Esto hizo «demostración», o prueba, el objetivo de la ciencia y el criterio final para la «verdad». Como tal, Aristóteles fue el originador del acercamiento a la exploración científica, que Galileo, Bacon, Descartes y Newton formalizarían como «el Método Científico» 2.000 años después.

Es difícil sobreestimar 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 global que siguió. La ciencia resolvió problemas e hizo del mundo un lugar mejor. No es de extrañar que hayamos llegado a considerar a grandes científicos como Einstein como santos de los últimos días. Y aún más pequeño asombro que llegamos a ver el método científico como una plantilla para otras formas de indagación y para hablar de «ciencias sociales» en lugar de «estudios sociales».

Pero Aristóteles podría preguntarse si hemos permitido que nuestra aplicación del método científico vaya demasiado lejos. Al definir su enfoque, estableció límites claros en torno a lo que debería ser utilizado, que era entender fenómenos naturales que «no pueden ser otros de lo que son». ¿Por qué sale el sol todos los días, por qué ocurren los eclipses lunares cuando lo hacen, por qué los objetos siempre caen al suelo? Estas cosas están fuera del control de cualquier humano, y la ciencia es el estudio de lo que las hace ocurrir.

Sin embargo, Aristóteles nunca afirmó que todos los acontecimientos eran inevitables. Por el 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 en el mundo pueden ser distintas de las que son. «La mayoría de las cosas sobre las que tomamos decisiones, y en las que por lo 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 impulsado por el análisis científico sino por la invención y la persuasión humanas.

Creemos que esto es particularmente cierto cuando se trata de decisiones sobre estrategia empresarial e innovación. No se puede trazar un rumbo para el futuro o provocar cambios simplemente analizando la historia. Sugerimos, por ejemplo, que el comportamiento de los clientes nunca será transformado por un producto cuyo diseño se basa en un análisis de su comportamiento pasado.

Sin embargo, transformar los hábitos y 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 las personas interactuaban y hacían negocios. El ferrocarril, el automóvil y el teléfono introdujeron enormes cambios de comportamiento y sociales que un análisis de datos previos no podría haber predicho.

Sin duda, los innovadores a menudo incorporan descubrimientos científicos en sus creaciones, pero su verdadero genio radica en su capacidad de imaginar productos o procesos que simplemente nunca existieron antes.

El mundo real no es simplemente un resultado determinado por leyes ineluctables de la ciencia, y actuar como si fuera niega la posibilidad de una auténtica innovación. Un enfoque científico para la toma de decisiones empresariales tiene limitaciones, y los gerentes deben averiguar dónde se encuentran esas limitaciones.

¿Puede o no puede?

La mayoría de las situaciones involucran algunos elementos que puede cambiar y otros no puede. La habilidad crítica es detectar la diferencia. Hay que preguntar: ¿Está la situación dominada por la posibilidad (es decir, cosas que podemos alterar para mejor) o por necesidad (elementos que no podemos cambiar)?

Supongamos que planea construir una línea de embotellado para botellas de plástico de agua de manantial. La forma estándar de configurar uno es tomar «formas» (tubos de plástico gruesos en miniatura), calentarlos, usar presión de aire para moldearlos a tamaño completo de botella, enfriarlos hasta que estén rígidos, y finalmente llenarlos con agua. Miles de líneas de embotellado en todo el mundo se configuran de esta manera.

Parte de esto no puede ser otra de lo que es: cuán caliente tiene que estar la forma para estirar; la cantidad de presión de aire necesaria para moldear la botella; qué tan rápido se puede enfriar la botella; qué tan rápido puede llenar la botella el agua. Estos están determinados por las leyes de la termodinámica y la gravedad, que los ejecutivos no pueden hacer nada para cambiar.

Aún así, hay muchas cosas que pueden cambiar. Mientras que las leyes de la ciencia gobiernan cada paso, los pasos en sí mismos no tienen que seguir la secuencia que ha dominado el embotellado durante décadas. Una empresa llamada LiquiForm demostró que después de preguntar, ¿por qué no podemos combinar dos pasos en uno formando la botella con la presión del líquido que estamos poniendo en ella, en lugar de usar aire? Y esa idea resultó ser totalmente factible.

Los ejecutivos necesitan deconstruir cada situación de toma de decisiones en no se puede y lata partes y luego probar su lógica. Si la hipótesis inicial es que un elemento no puede ser cambiado, el ejecutivo necesita preguntar qué leyes de la naturaleza sugieren esto. Si la justificación de no se puede es convincente, entonces el mejor enfoque es aplicar una metodología que optimice el statu quo. En ese caso, deje que la ciencia sea el maestro y utilice sus kits de herramienta de datos y análisis para impulsar las opciones.

Los datos no son lógicos. Muchos movimientos lucrativos de negocios provienen de reactar la evidencia.

De manera similar, los ejecutivos necesitan probar la lógica detrás de la clasificación de elementos como latas. ¿Qué sugiere que los comportamientos o los resultados pueden ser diferentes de lo que han sido? Si la justificación de apoyo es lo suficientemente fuerte, deje que el diseño y la imaginación sean el maestro y use el análisis en 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 lógicos. De hecho, muchos de los movimientos comerciales más lucrativos provienen de la falsa evidencia. El presidente de Lego Jørgen Vig Knudstorp ofrece un ejemplo. En 2008, cuando era CEO de la compañía, sus datos sugerían que las niñas estaban mucho menos interesadas en sus ladrillos de juguete que los niños: 85% de los jugadores de Lego eran niños, y todos los intentos de atraer a más chicas habían fracasado. Muchos de los directivos de la firma, por lo tanto, creían que las niñas eran inherentemente menos propensas a jugar con los ladrillos, lo veían como un no se puede situación. Pero Knudstorp no lo hizo. El problema, pensó, era que Lego aún no había descubierto cómo hacer que las niñas jueguen con juguetes de construcción. Su corazonada se confirmó con el lanzamiento de la exitosa línea Lego Friends, en 2012.

El caso Lego ilustra que los datos no son más que evidencia, y no siempre es obvio de qué es evidencia. Además, la ausencia de datos no excluye la posibilidad. Si usted está hablando de nuevos resultados y comportamientos, entonces naturalmente no hay evidencia previa. Un pensador verdaderamente riguroso, por lo tanto, considera no solo 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 diferente del análisis.

Además, la división entre lata y no se puede es más fluido de lo que la mayoría de la gente piensa. Los innovadores empujarán ese límite más que la mayoría, desafiando a la no puede.

Rompiendo el marco

La imaginación de nuevas posibilidades requiere primero un acto de desencuadre. El statu quo a menudo parece ser la única manera de ser las cosas, una percepción que es difícil de sacudir.

Recientemente nos encontramos con un buen ejemplo de la trampa del status quo mientras asesoramos a una empresa de consultoría cuyos clientes son organizaciones sin fines de lucro. Estos últimos se enfrentan a un «ciclo de hambre», en el que reciben generosamente financiamiento para los costos directos de programas específicos, pero luchan por obtener apoyo para sus costos indirectos. Una gran fundación privada, por ejemplo, puede financiar plenamente la expansión del exitoso programa de educación de las niñas latinoamericanas de una organización benéfica al África subsahariana, sin embargo, pagar sólo una pequeña fracción de los gastos operacionales asociados y del costo de desarrollar el programa en primer lugar. Esto se debe a que los donantes suelen establecer niveles bajos y arbitrarios para los costos indirectos, lo que suele permitir que sólo entre el 10% y el 15% de las subvenciones se destinen a ellos, a pesar de que los verdaderos costos indirectos representan del 40% al 60% del total de la pestaña para la mayoría de los programas.

La empresa consultora aceptó este planteamiento del problema y consideró que el reto estratégico era determinar cómo convencer a los donantes de que aumentaran el porcentaje asignado a los costos indirectos. Se consideró que los donantes consideraban que los costos indirectos eran un mal necesario que desviaba recursos de los beneficiarios finales.

Conseguimos que los socios de la firma probaran esa creencia escuchando lo que los donantes dijeron sobre los costos en lugar de vender a los donantes una historia sobre la necesidad de elevar las tasas de reembolso. Lo que los socios escucharon les sorprendió. Lejos de ser ciegos al ciclo de inanición, los donantes lo odian y comprenden su propio papel en causarlo. El problema era que no confiaban en sus beneficiarios para gestionar los costos indirectos. Una vez que los socios fueron liberados de su falsa creencia, pronto se les ocurrió una amplia gama de soluciones orientadas al proceso que podrían ayudar a las organizaciones sin fines de lucro a desarrollar su competencia en la gestión de costos y ganar la confianza de sus donantes.

La ciencia explica el mundo tal como es; una historia imagina el mundo como podría ser.

Aunque escuchar y empatizar con las partes interesadas puede no parecer tan riguroso o sistemático como analizar los datos de una encuesta formal, de hecho es un método comprobado y verdadero para obtener ideas, familiar para antropólogos, etnógrafos, sociólogos, psicólogos y otros científicos sociales. Muchos líderes empresariales, particularmente aquellos que aplican el pensamiento del diseño y otros enfoques centrados en el usuario a la innovación, reconocen la importancia de la investigación observacional cualitativa en la comprensión del comportamiento humano. En Lego, por ejemplo, el cuestionamiento inicial de Knudstorp sobre las suposiciones de género desencadenó cuatro años de estudios etnográficos que llevaron al descubrimiento de que las niñas están más interesadas en el juego colaborativo que los niños, lo que sugiere que un juguete de construcción colaborativo podría atraerles.

Aunque sea una herramienta poderosa, la investigación etnográfica no es más que el punto de partida para un nuevo marco. En última instancia, tienes que trazar lo que podría ser y conseguir que la gente se incorporara con esa visión. Para ello, es necesario crear una nueva narrativa que desplaza el viejo marco que ha confinado a las personas. Y el proceso de creación de historias tiene principios que son completamente 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.

Construyendo narrativas persuasivas

Puede parecer poco probable, pero Aristóteles, el mismo filósofo que nos dio el método científico, también estableció métodos para crear narrativas convincentes.

En El arte de la retórica describe un sistema de persuasión que tiene tres conductores:

• Ethos: la voluntad y el carácter de cambiar la situación actual. Para ser eficaz, el autor de la narración debe poseer credibilidad y autenticidad.
• Logotipos: la estructura lógica del argumento. Esto 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 el movimiento a gran escala, el autor debe entender a la audiencia.

Una fusión multimillonaria de dos grandes compañías de seguros ofrece un ejemplo de cómo usar ethos, logotipos y pathos. Las dos firmas eran competidores desde hace mucho tiempo. Había ganadores y perdedores en el acuerdo, y los empleados de todos los niveles estaban nerviosos e inquieto. Para complicar las cosas, ambas empresas habían crecido por adquisición, por lo que en efecto se trataba de una fusión de 20 o 30 culturas diferentes. Estos grupos de legados más pequeños habían sido independientes y se resistirían a los esfuerzos por integrarlos para captar sinergias. Además, la crisis financiera mundial se produjo justo después de la fusión, reduciendo la industria en un 8%. Así que los líderes de la empresa fusionada se enfrentaron a un doble desafío: un mercado en declive y una cultura organizacional escéptica.

El enfoque normal para la integración posterior a la fusión es racional y reduccionista: Analice las estructuras de costos actuales de las dos organizaciones y combínelas en una estructura más pequeña, con los despidos concomitantes de empleados «redundantes». Sin embargo, el líder de las empresas fusionadas no quería seguir el simulacro 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 estándar de fusión.

Sin embargo, necesitaba los logotipos, un argumento poderoso y convincente para un futuro diferente. Construyó uno alrededor de la metáfora de una ciudad próspera. Al igual que una ciudad, la nueva organización sería un ecosistema diverso que crecería de manera planificada y no planificada. Todos serían parte de ese crecimiento y contribuirían a la ciudad. La lógica de una ciudad próspera capturó la imaginación de los empleados lo suficiente para que se inclinaran en la tarea e imaginaran posibilidades para ellos y para su parte de la organización.

El esfuerzo también requería patologías, forjar una conexión emocional que hiciera que los empleados se comprometieran a construir juntos este nuevo futuro. Para alistarlos, el grupo directivo adoptó un nuevo enfoque de la comunicación. Normalmente, los ejecutivos comunican planes de integración postfusión con ayuntamientos, presentaciones y correos electrónicos que ponen a los empleados en la recepción de los mensajes. En cambio, el grupo de liderazgo organizó una serie de sesiones colaborativas en las que las unidades de la empresa mantuvieron conversaciones sobre la metáfora de la ciudad próspera y la utilizaron para explorar desafíos y diseñar el trabajo en su esfera de actividad. ¿Cómo sería diferente el departamento de reclamos en la próspera ciudad? ¿Cómo se vería la financiación? En efecto, los empleados estaban creando sus propias mini-narrativas dentro de la narrativa más grande que los líderes habían construido. Este enfoque requería valor porque era tan inusual y juguetón 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 aumentado de un sombrío 48% a un espectacular 90%. Esto se tradujo en rendimiento: mientras que la industria se redujo, el negocio de la compañía creció un 8%, y sus puntajes de satisfacción del cliente subieron de un promedio de 6 a 9 (en una escala de 1 a 10).

Este caso ilustra la importancia de otra herramienta retórica: una fuerte metáfora que captura el arco de tu narrativa en una frase. Una metáfora bien elaborada refuerza los tres elementos de persuasión. Hace logotipos, el argumento lógico, más convincente y fortalece el pathos al ayudar al público a conectarse a ese argumento. Y finalmente, un argumento más convincente y atractivo mejora la autoridad moral y la credibilidad del líder: el ethos.

Por qué las metáforas importan

Todos sabemos que las buenas historias están ancladas por poderosas metáforas. El mismo Aristóteles observó: «Las palabras ordinarias transmiten sólo lo que ya sabemos; es a partir de la metáfora que mejor podemos conseguir 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 de lejos. Es... un signo de genio», escribió.

Tal vez sea irónico que esta propuesta sobre una construcción no científica haya sido científicamente confirmada. La investigación en ciencia cognitiva ha demostrado que el motor central de la síntesis creativa es la «fluidez asociativa» —la capacidad mental para conectar dos conceptos que normalmente no están vinculados y forjarlos en una nueva idea. Cuanto más diversos sean los conceptos, más poderosa es la asociación creativa y más novedosa es la nueva idea.

Con una nueva metáfora, se comparan dos cosas que normalmente no están conectadas. Por ejemplo, cuando Hamlet le dice a Rosencrantz: «Dinamarca es una prisión», está asociando dos elementos de una manera inusual. Rosencrantz sabe lo que significa «Dinamarca», y sabe lo que es «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 síntesis creativa producida por la inusual combinación.

Cuando las personas vinculan conceptos no relacionados, a menudo resultan innovaciones de productos. Samuel Colt desarrolló la cámara giratoria de balas para su famosa pistola después de trabajar en un barco cuando era joven y fascinado por la rueda del buque y la forma en que podía girar o ser bloqueado por medio de un embrague. Un ingeniero suizo se inspiró para crear el modelo de velcro de gancho y lazo después de caminar por las montañas y notar las extraordinarias cualidades adhesivas de las rebabas que se pegan a su ropa.

La metáfora también ayuda a la adopción de una innovación al ayudar a los consumidores a entenderla y relacionarse con ella. El automóvil, por ejemplo, fue descrito 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 teléfono inteligente un dispositivo omnipresente y esencial fue el lanzamiento en 1999 del BlackBerry 850 de Research in Motion. Se vendió como un buscapersonas que también podía recibir y enviar correos electrónicos, una metáfora reconfortante para los usuarios iniciales.

Sólo hay que mirar el fracaso del Segway para ver cuánto más difícil es idear una narrativa convincente sin una buena metáfora. La máquina, desarrollada por el inventor de la superestrella Dean Kamen y fue publicitada como la próxima gran cosa, fue financiada por cientos de millones en capital de riesgo. Aunque es una aplicación brillante de tecnología avanzada, casi nadie la usa. Se pueden hacer muchas racionalizaciones para su fracaso —el alto precio, las restricciones regulativas—, pero argumentaríamos que una razón clave es que el Segway es análogo con absolutamente nada en absoluto. Se trata de una pequeña plataforma con ruedas en la que usted está de pie erguido y en gran parte inmóvil mientras se mueve hacia adelante. La gente no podía relacionarse con eso. No te sientas, como lo haces en un coche, o pedaleas, como lo haces en una bicicleta, o lo dirijas con asas, como lo haces con una motocicleta. Piensa en la última vez que viste un Segway en uso. Probablemente pensaste que el jinete se veía ridículo en el artilugio. Nuestras mentes no se llevan al Segway porque no hay experiencia positiva con la que compararlo.

No estamos diciendo que un argumento aristotélico no se pueda hacer sin una metáfora; es mucho más difícil. Un carruaje sin caballos es más fácil de vender que el Segway.

Elegir la narrativa correcta

Cuando se enfrentan a decisiones en el ámbito de las posibilidades, es útil inventar tres o cuatro narrativas convincentes, cada una con una fuerte metáfora, y luego ponerlas a través de un proceso de prueba que le ayudará a llegar a un consenso sobre cuál es el mejor. ¿Qué implica eso? En el no se puede mundo, un análisis cuidadoso de los datos conduce a la decisión óptima. Pero en el lata mundo, donde estamos buscando traer algo a la existencia, no hay datos que analizar. Para evaluar sus opciones, debe hacer lo siguiente:

Aclarar las condiciones.

Si bien no tenemos forma de demostrar que un cambio propuesto tendrá el efecto deseado, podemos especificar lo que pensamos que tendría que ser verdad sobre el mundo para que funcione. Al considerar esto en lugar de debatir lo que es cierto sobre el mundo tal como es, los innovadores pueden trabajar su camino hacia un consenso. La idea es que el grupo esté de acuerdo sobre si puede hacer realidad la mayoría de esas condiciones y asumirá la responsabilidad de hacerlo.

Este fue el enfoque seguido hace muchos años por una empresa líder en muebles de oficina que había desarrollado una nueva silla. Aunque fue diseñado para ser radicalmente superior a cualquier otra cosa en el mercado, la silla era costosa de fabricar y tendría que venderse al doble precio típico de una silla de oficina. El estudio cuantitativo de mercado mostró que los clientes reaccionaron con tipidez ante el nuevo producto. En lugar de darse por vencido, la empresa preguntó qué tendría que ser verdad para mover a los clientes de la indiferencia a la pasión. Llegó a la conclusión de que si los clientes realmente probaban la silla, experimentarían su rendimiento innovador y se convertirían en defensores entusiastas. La compañía salió al mercado con una estrategia de lanzamiento basada en un proceso de prueba para clientes, y desde entonces la silla se ha convertido en la silla de oficina más rentable y popular del mundo.

Debido a que el futuro aún no ha sucedido, no hay datos relevantes que analizar.

Poco después, los gerentes de la compañía se hicieron la misma pregunta sobre un nuevo concepto de diseño de oficina que eliminó la necesidad de construir paredes e instalar suelos o techos para crear espacios de oficina. Este producto podría instalarse en el espacio sin procesar de un nuevo edificio, simplificando y reduciendo drásticamente el costo de construir espacio de oficinas. Estaba claro que los clientes de la empresa, los inquilinos de construcción, estarían interesados. Pero para que el nuevo sistema tenga éxito, los propietarios también tendrían que abrazarlo. Lamentablemente, el nuevo sistema eliminará los ingresos que normalmente obtienen por concepto de construcción de oficinas, por lo que es poco probable que cooperen en su aplicación, a pesar de sus ventajas para los inquilinos. El proyecto fue asesinado.

Crear nuevos datos.

La aproximación a la experimentación en el lata mundo es fundamentalmente diferente de la que se encuentra en el no se puede mundo. En el no se puede mundo, la tarea es acceder y compilar los datos pertinentes. A veces eso implica simplemente buscarlo, desde una tabla en la base de datos de la Oficina de Estadísticas Laborales, por ejemplo. Otras veces, significa dedicarse a un esfuerzo para descubrirlo, como a través de una encuesta. También puede que tenga que aplicar pruebas estadísticas aceptadas para determinar si los datos recopilados demuestran que la propuesta, por ejemplo, que los consumidores prefieren una vida útil más larga del producto a una mayor funcionalidad del producto, es verdadera o falsa.

En el lata mundo, los datos relevantes no existen porque el futuro aún no ha sucedido. Tienes que crear los datos mediante prototipos, dando a los usuarios algo que no han visto antes y observando y registrando sus reacciones. Si los usuarios no responden como se esperaba, puede buscar información sobre cómo se podría 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 simplemente malas. Es por eso que es importante nutrir múltiples narrativas. Si usted desarrolla una visión clara de lo que tendría que ser cierto para cada uno y realizar ejercicios de prototipado para todos ellos, surgirá consenso sobre qué narrativa es más convincente en la acción. Y la participación 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 cada decisión empresarial. Cuando nos enfrentamos a un contexto en el que las cosas no pueden ser más que ellas, podemos y debemos utilizar el método científico para entender ese mundo inmutable más rápido y exhaustivamente que cualquiera de nuestros competidores. En este contexto, el desarrollo de análisis de datos más sofisticados y el entusiasmo por los big data son activos sin alear.

Pero cuando usamos la ciencia en contextos en los que las cosas pueden ser distintas de lo que son, inadvertidamente nos convencemos de que el cambio no es posible. Y eso dejará el campo abierto a otros que inventan algo mejor y veremos con incredulidad, suponiendo que es 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 pueden ser diferentes. Ese es el precio de aplicar análisis a todo el mundo empresarial en lugar de solo a la parte apropiada de la misma.

— Escrito por Roger L. Martin Roger L. Martin Tony Golsby-Smith