No confíes en tus instintos

La idea en resumen

Los ejecutivos de hoy se encuentran en un aprieto real: las opciones a las que nos enfrentamos y los datos que requieren nuestro análisis se han multiplicado, mientras que el tiempo para la toma de decisiones se ha reducido. Una herramienta de toma de decisiones, la intuición, parece ofrecer una alternativa fiable y rápida a la minuciosa recopilación y el estudio de datos. De hecho, el 45% de los ejecutivos confían más en el instinto que en los hechos y las cifras para dirigir sus negocios. La intuición tiene su lugar en la toma de decisiones. Sin embargo, desapegado de un análisis riguroso, es voluble y conduce al desastre con la misma frecuencia que el éxito. Cuantas más opciones evalúes, y cuanto más complejos y desconocidos sean tus desafíos, menos debes enfatizar el instinto por encima de la razón. ¿Cómo romper el lazo de demasiadas opciones, muy poco tiempo? Utilice el software de soporte de decisiones para rápidamente ordena tus muchas alternativas y selecciona las mejores. La idea en la práctica

Nuestro instinto poco confiable

La intuición —interpretar y llegar a conclusiones sobre fenómenos sin pensamiento consciente— conlleva sesgos peligrosos. Damos un peso desproporcionado a:

• información que confirme, no cuestione, nuestras suposiciones;
• conclusiones que justifiquen, no anulen, el statu quo; y
• información que recibimos primero, lo que distorsiona nuestra interpretación de los datos posteriores.

Lo más preocupante es que buscamos patrones en situaciones nuevas incluso cuando no existen. Interpretando una nueva amenaza comprimiéndola en un patrón antiguo, extrañamos lo que la hace diferente—y corre el riesgo de tomar la acción equivocada. La búsqueda de patrones también corta el pensamiento cuando debemos mantenernos abiertos a las opciones el mayor tiempo posible antes de tomar decisiones finales.

Expandir la mente

Si no podemos confiar en la intuición, pero nos falta tiempo para analizar situaciones complejas, ¿cómo podemos tomar las mejores decisiones? Considere estas herramientas basadas en computadora:

• ayuda a los gerentes a tomar decisiones sobre problemas con muchos elementos interrelacionados pero impredecibles, como mercados globales, cadenas de suministro y grandes organizaciones. Una computadora crea miles de actores individuales, y luego cada uno toma decisiones, simulando dinámicas de sistemas complejos. Southwest Airlines utilizó modelos basados en agentes para renovar sus reglas de manejo de carga, lo que ahorró 2 millones de dólares en mano de obra al año.
• En, las computadoras emulan la naturaleza, combinando y mutando las mejores opciones disponibles para crear otras aún mejores.

Ejemplo: Usted dirige una fábrica y desea determinar el programa de producción que maximizará la producción de la planta. Generas programas alternativos aleatoriamente y los introduces en tu software, que evalúa cada programa, elige los mejores y luego los empareja aleatoriamente. El conjunto resultante combina las características de la generación anterior e introduce características aleatorias como mutaciones. El software continúa haciendo rondas de apareamiento, generando soluciones cada vez mejores.

• En, la gente juzga cada generación de alternativas generadas por computadora. Un fabricante de automóviles empleó software de evolución artificial para bombear rápidamente nuevas iteraciones de diseño; luego, los diseñadores utilizaron un juicio estético subjetivo para elegir las prometedoras para nuevas rondas de acoplamiento.
• En, el software genera y clasifica posibles soluciones a problemas empresariales con opciones sin límites y criterios de éxito mal definidos.

Ejemplo: Una empresa petroquímica utiliza búsquedas abiertas para evaluar innumerables opciones de estrategia de precios. El software divide las estrategias en componentes e identifica reglas; por ejemplo, «Si el volumen es > 100, precio = X» y «Si el invierno hace frío, el precio disminuye». El equipo añade reglas aleatorias y, a continuación, regla adicional combinaciones, para producir nuevas estrategias de pruebas.   Tomar decisiones empresariales de alto riesgo siempre ha sido difícil. Pero en las últimas décadas, a medida que las complejidades del comercio global se han profundizado, se ha vuelto más difícil que nunca. Las opciones a las que se enfrentan los gerentes y los datos que requieren análisis se han multiplicado incluso cuando se ha reducido el tiempo para analizarlos. Una herramienta de toma de decisiones, la intuición humana, parece ofrecer una alternativa fiable a la minuciosa recopilación y análisis de hechos. Alentados por la investigación científica sobre la intuición, los altos directivos se sienten cada vez más seguros de que, cuando se enfrentan a decisiones complicadas, pueden confiar en sus instintos. De hecho, una encuesta realizada en mayo de 2002 por la firma de búsqueda de ejecutivos Christian & Timbers revela que el 45% de los ejecutivos corporativos confían ahora más en el instinto que en los hechos y las cifras para dirigir sus negocios. El consultor de toma de decisiones Gary Klein, en su libro Intuición en el trabajo, expresa la sabiduría común cuando dice que la intuición está «en el centro del proceso de toma de decisiones» y que el análisis es, en el mejor de los casos, «una herramienta de apoyo para tomar decisiones intuitivas». La confianza en la intuición es comprensible. La gente siempre ha tratado de poner su fe en las fuerzas místicas cuando se enfrentan a la confusión terrenal. Pero también es peligroso. La intuición tiene su lugar en la toma de decisiones —no debes ignorar tus instintos más de lo que deberías ignorar tu conciencia— pero cualquiera que piense que la intuición sustituye a la razón se está entregando a un engaño arriesgado. Desapegada del análisis riguroso, la intuición es una guía voluble e poco fiable: es tan probable que lleve al desastre como al éxito. Y aunque algunos han argumentado que la intuición se vuelve más valiosa en entornos altamente complejos y cambiantes, en realidad ocurre lo contrario. Cuantas más opciones tenga que evaluar, más datos tendrá que sopesar y cuanto más desafíos sin precedentes tenga que enfrentar, menos dependerá del instinto y más de la razón y el análisis. Esto nos lleva de nuevo al enigma esencial al que se enfrenta el apresurado ejecutivo de hoy: ¿Cómo se analiza más en menos tiempo? La respuesta puede estar, ahora parece, en la tecnología. Las nuevas y potentes herramientas de apoyo a la toma de decisiones pueden ayudar a los ejecutivos a clasificar rápidamente un gran número de alternativas y elegir las mejores. Cuando se combinan con la experiencia, los conocimientos y las habilidades analíticas de un buen equipo directivo, estas herramientas ofrecen a las empresas una forma de tomar decisiones coherentes y racionales, incluso ante una complejidad desconcertante, una capacidad que la intuición nunca igualará.

El encanto de la intuición

Las historias son sin duda seductoras. Fred Smith tiene una visión del negocio del transporte y, a pesar del escepticismo generalizado, crea Federal Express. Michael Eisner escucha un lanzamiento para un programa de juegos poco convencional y, sabiendo en su corazón que va a ser un éxito de taquilla, inmediatamente compromete millones a desarrollar¿Quién quiere ser millonario? George Soros siente en sus huesos un gran cambio en los mercados de divisas y, actuando sobre esa corazonada, hace una matanza de mil millones de dólares. Robert Pittman tiene una visión del futuro de los medios en línea mientras se ducha y se apresura a llevar a America Online en una dirección completamente nueva. La razón por la que estos cuentos (apócrifos o no) se han convertido en leyendas empresariales es que queremos creer en el poder transformador de la intuición. Por un lado, es romántico. Eleva el negocio por encima del monótono mundo de las hojas de cálculo y las cuentas de resultados y lo convierte en algo así como una forma de arte. La oficina ejecutiva se convierte en un lugar de inspiración y visión en lugar de planificación y de trabajo numérico. Por otro lado, simplifica. Dice que no debemos preocuparnos si no podemos descifrar desafíos complejos de forma racional: nuestra mente subconsciente dará automáticamente la respuesta correcta. Solo tenemos que relajarnos, cerrar los ojos y dejar que ocurra la magia. Por último, nos hace sentir especiales. Cualquier idiota puede hacer los números, pero el regalo de un buen agallas, está reservado para la verdadera élite empresarial. Hace dos años, en estas páginas, el CEO de Johnson & Johnson, Ralph Larsen, dio voz a esta suposición común, aunque no probada: «Muy a menudo, la gente hace un trabajo brillante en los niveles de dirección intermedia, donde es muy cuantitativo en términos de toma de decisiones. Pero luego llegan a la alta dirección, donde los problemas se hacen más complejos y ambiguos, y descubrimos que su juicio o intuición no es lo que debería ser». Qué mejor manera de justificar un estatus alto —y un salario enorme— que reclamar el poder sobrehumano de un instinto excepcional. Pero nuestro deseo de creer en la sabiduría de la intuición nos ciega a las realidades menos románticas de la toma de decisiones empresariales. Recordamos los ejemplos de corazonadas que dan sus frutos pero que convenientemente olvidan todas las que salen mal. Fred Smith de FedEx también lanzó ZapMail, una red patentada para transmisiones de fax que bombardeó. Michael Eisner fue el responsable de la debacle de la apertura de EuroDisney, por no hablar de los pavos de taquilla recientes Los osos del campo y Planeta Tesoro. George Soros perdió una fortuna especulando con valores rusos a finales de la década de 1990 y luego perdió rápidamente otra apostando por acciones tecnológicas en 2000. Y en cuanto a Pittman de AOL, su creencia instintiva de que el futuro de la empresa está en la publicidad y no en las suscripciones ahora parece ser menos una visión brillante que un error brillante, y una de las razones por las que ya no trabaja en AOL. El hecho infeliz de que preferimos no admitirnos a nosotros mismos es el siguiente: para cada ejemplo de una decisión triste, hay un ejemplo igual y opuesto de terrible.

Nuestro instinto poco confiable

Las críticas a la intuición se complican por el hecho de que «intuición» es una palabra tan resbaladiza. Su definición puede extenderse para que signifique casi cualquier cosa, desde el instinto innato hasta el juicio profesional y el simple sentido común. Pero la gente generalmente está de acuerdo en que la intuición se refiere al proceso cerebral de interpretar y sacar conclusiones sobre los fenómenos sin recurrir al pensamiento consciente. Además, se suele suponer que este proceso se basa en el vasto almacén de recuerdos de la mente. Bruce Henderson, fundador del Boston Consulting Group, pudo haberlo expresado mejor cuando, en 1977, llamó a la intuición «la integración subconsciente de todas las experiencias, condicionamientos y conocimientos de toda una vida, incluidos los sesgos culturales y emocionales de esa vida». Ciertamente es cierto que la mente es un procesador maravilloso de información; estaríamos perdidos en el mundo sin su flujo oculto de cálculos. Pero también es cierto, como intuía Henderson, que se trata de un procesador imperfecto. Los estudiosos de la cognición humana han demostrado que nuestro pensamiento está sujeto a todo tipo de sesgos y defectos, la mayoría de los cuales operan a nivel subconsciente, en el nivel, en otras palabras, de la intuición. Naturalmente, damos más peso a la información que confirma nuestras suposiciones y prejuicios, por ejemplo, al tiempo que descartamos información que los pondría en duda. También somos criaturas del statu quo, sacadas a conclusiones que justifican y perpetúan las condiciones actuales y nos repelen cualquier cosa que pueda hacer temer las aguas. Y nos influye irracionalmente la primera información que recibimos sobre un tema en particular: se convierte, como dicen los investigadores en la toma de decisiones, en el «ancla» que determina y distorsiona la forma en que procesamos todos los datos posteriores. El más peligroso de estos defectos, cuando se trata de intuición, es nuestra profunda necesidad de ver patrones. La facilidad bien documentada de la mente para el reconocimiento de patrones parece estar en el centro mismo de la intuición: es la forma en que el cerebro sintetiza la información del pasado y la usa para comprender el presente y anticiparse al futuro. Pero puede meternos en problemas. Los investigadores han demostrado que nuestro deseo inconsciente de identificar patrones es tan fuerte que los percibimos habitualmente donde no existen. Cuando nos enfrentamos a un fenómeno nuevo, nuestro cerebro trata de categorizarlo en función de nuestras experiencias anteriores, para ajustarlo a uno de los patrones almacenados en nuestra memoria. El problema es que, al hacerlo encajar, inevitablemente filtramos las mismas cosas que hacen que el nuevo fenómeno sea nuevo: nos apresuramos a reciclar las reacciones y las soluciones del pasado. Ese instinto, aparentemente integrado en nuestro pensamiento por evolución, es extremadamente útil en situaciones de vida o muerte en las que las distinciones finas son irrelevantes. Si fueras un cavernícola y hubieras visto animales extraños golpear a otros cavernícolas en el pasado, probablemente sería prudente que huyeras de cualquier animal extraño con el que te encontraras, incluso si nunca habías visto a la bestia antes. El beneficio de un análisis cuidadoso de la situación se vería muy compensado por el riesgo de inacción. Pero los gerentes no son cavernícolas. En situaciones empresariales complejas, las distinciones precisas sí importan; a menudo, son precisamente lo que separa el éxito del fracaso. Si tratas de interpretar una amenaza competitiva o una agitación del mercado simplemente ajustándola a un patrón antiguo, es probable que te pierdas lo que la hace diferente y tomes la acción equivocada. La intuición no es un medio de evaluar la complejidad sino de ignorarla. Esto es valioso si eres bombero en un edificio en llamas o soldado en un campo de batalla. No tiene valor si eres un ejecutivo que se enfrenta a una decisión apremiante de invertir millones en un nuevo producto para un mercado que cambia rápidamente. Cuanto más compleja es la situación, más engañosa se vuelve la intuición. En un entorno verdaderamente caótico, donde la causa y el efecto ya no tienen una relación lineal, lo último que quieres hacer es intentar aplicarle patrones. La esencia de este entorno es la falta de un patrón discernible en su evolución. En su McKinsey Trimestral artículo «Sobre el origen de las estrategias», el consultor Eric Beinhocker lo expresó de esta manera: «Las propiedades de los sistemas adaptativos complejos presentan desafíos particulares para el desarrollo de la estrategia empresarial porque las personas tienen una tendencia natural a buscar patrones. De hecho, el impulso humano por encontrar patrones es tan fuerte que a menudo se leen en datos perfectamente aleatorios. Además, a los seres humanos les gusta asumir que la causa precede directamente al efecto, lo que dificulta anticipar los efectos de segundo, tercer y cuarto orden de la dependencia del camino». Si tomas una decisión intuitiva que resulta bien en una situación así, es porque tienes suerte, no tienes talento. Y tarde o temprano, probablemente antes, tu suerte se va a agotar. Pregúntele a su operador diario promedio. La prisa instintiva de aplicar un patrón a un fenómeno también puede cortar o reducir demasiado rápidamente el pensamiento de un individuo o de un grupo. Impaciente con la ambigüedad, la mente busca el cierre de forma natural —esto parece ser, de hecho, una de las principales funciones de la intuición—, pero un proceso de toma de decisiones inteligente a menudo requiere la exploración sostenida de muchas alternativas. Desea mantener el proceso abierto el mayor tiempo posible antes de converger en una elección final. Eso es difícil de hacer cuando tu agallas, o las tripas de tu jefe, te dan La Respuesta. La intuición presenta otro problema, aún más insidioso: también me enmascara pensar. Nos gusta suponer que nuestra intuición es exclusivamente nuestra, una destilación de nuestras experiencias e ideas particulares. Pero si bien eso puede haber sido cierto hace un siglo, cuando las personas llevaban vidas muy diferentes dependiendo de dónde vivían y de lo que hacían, ya no es así. En la aldea global actual, con sus comunicaciones instantáneas e incesantes, la existencia humana se ha homogeneizado: compartimos las mismas experiencias, las mismas opiniones, incluso los mismos pensamientos. Vivimos en una amplia cámara de eco, y la voz de la intuición que oímos dentro de nuestra cabeza es cada vez más la misma voz que habla a todos los demás. Si, al tomar decisiones empresariales, seguimos ciegamente su consejo, acabaremos imitando a nuestros competidores en lugar de crear estrategias que nos distingan y nos generen beneficios.

Expandir la mente

Por lo tanto, si no podemos confiar en nuestra intuición pero no tenemos ni el tiempo ni la capacidad mental para analizar cuidadosamente todas las facetas de una situación compleja, ¿cómo podemos tomar decisiones inteligentes en el mundo? La tecnología puede ser la clave. Actualmente se están desarrollando programas informáticos sofisticados que pueden complementar y reforzar las habilidades de toma de decisiones de las personas. Muchas de estas nuevas herramientas de apoyo a la toma de decisiones se encuentran todavía en las primeras etapas de desarrollo y aún no se han aplicado a las decisiones estratégicas de negocio. Pero tienen un enorme potencial para ayudar a los ejecutivos a llevar a cabo los dos componentes clave de los ejercicios de toma de decisiones o resolución de problemas: buscando para posibles soluciones y evaluando esas soluciones para elegir la mejor o las mejores. Cuanto más compleja y cambiante sea la situación, más difícil será tanto la búsqueda como la evaluación. Al expandir las capacidades analíticas e intuitivas de la mente, los nuevos programas permiten una exploración mucho más rápida, completa y rigurosa de las opciones. (Consulte la barra lateral «Buscar y evaluar» para obtener una visión general de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones tradicionales y emergentes).  

Buscar y evaluar

Tomar una decisión o resolver un problema conlleva dos tareas. En primer lugar, hay que buscar posibles soluciones (una tarea que incluye enmarcar el problema y establecer un conjunto de supuestos de trabajo al respecto). Segundo, tienes que evaluar las soluciones y elegir una. Cada una de estas tareas está sujeta a distintos niveles de complejidad. Si, por ejemplo, un problema tiene pocas soluciones pero cada solución tiene innumerables consecuencias, la búsqueda será relativamente sencilla pero la evaluación será extremadamente compleja. La pequeña cifra proporciona una cuadrícula sencilla, pero útil, para categorizar los problemas según el grado de complejidad (para un ser humano) de las tareas de búsqueda y evaluación.

Cuanto más compleja sea la búsqueda o la evaluación, más difícil será para una persona llevarla a cabo; los cálculos necesarios superan las capacidades de procesamiento de la mente. En tales casos, algunas personas confían erróneamente en su intuición para simplificar sus elecciones; reducirán sus opciones o tomarán una decisión basada en su instinto. Pero la intuición es particularmente poco fiable en situaciones complejas. Un enfoque mucho mejor, cuando te enfrentas a una búsqueda o evaluación complejas, es complementar las capacidades analíticas e intuitivas de la mente con una herramienta de apoyo a la toma de decisiones computacional. La gran cifra clasifica los métodos y herramientas de apoyo a la toma de decisiones tanto tradicionales como emergentes en términos de cómo se aplican a diferentes situaciones. Existen muchas herramientas de este tipo, que van desde opciones reales hasta software de visualización, de uso común en la actualidad. La mayoría de las herramientas tradicionales (indicadas por el tipo gris) tienen una aplicabilidad limitada en situaciones muy complejas; se aplican mejor a problemas que se encuentran dentro o cerca del cuadrante inferior izquierdo, aquellos que requieren búsquedas y evaluaciones relativamente simples. A medida que avanzamos hacia el exterior en la escala de complejidad, debemos buscar nuevas herramientas computacionales basadas en computadoras, como la búsqueda abierta (cuando hay muchas soluciones potenciales), el modelado basado en agentes (cuando las consecuencias que requieren evaluación son complejas) o la evolución artificial (cuando tanto la búsqueda como la evaluación son muy complejo).

Ciencias de la decisión.

Las herramientas tradicionales de las ciencias de la toma de decisiones (dinámica de sistemas, árboles de decisión, opciones reales, administración de carteras, etc.) constituyen una clase importante de técnicas de toma de decisiones racionales que pueden ser invaluables cuando te enfrentas a muchas opciones. A menudo conducen a decisiones mucho más confiables que el instinto por sí solo. Pero tienen sus límites. Su funcionamiento suele ser tan misterioso para los ejecutivos que pueden parecer cajas negras. Y en situaciones muy complejas, cuando hay muchas dependencias entre las posibles soluciones o no hay una forma clara de medir el valor de las soluciones, las herramientas tradicionales se vuelven difíciles de manejar y tienden a proporcionar respuestas poco fiables. Para utilizar árboles de decisión en la industria farmacéutica, por ejemplo, hay que asumir que conoce el valor comercial de un medicamento diez años antes de que salga al mercado. Además, los árboles de decisión y otras herramientas de la ciencia de la toma de decisiones no pueden explicar adecuadamente los fenómenos emergentes o los eventos fortuitos, como el descubrimiento de que un fármaco desarrollado para una enfermedad puede utilizarse para tratar otra enfermedad muy diferente.

Modelado basado en agentes.

Isaac Newton, tras perder sus ahorros en la burbuja del Mar del Sur de 1720, lamentó el hecho de que «puedo calcular los movimientos de los cuerpos celestiales, pero no la locura de las personas». Hoy en día, muchos directivos se encuentran en el mismo dilación que Newton hace casi 300 años. Tienen que tomar decisiones sobre sistemas complejos con muchos elementos interrelacionados, pero impredecibles. Los mercados globales, las grandes organizaciones, las cadenas de suministro y las redes tecnológicas pueden parecer impenetrables para las formas tradicionales de análisis. Sin embargo, el modelado basado en agentes puede arrojar luz sobre el funcionamiento y la evolución de estos sistemas. En una simulación basada en agentes, una computadora crea miles, incluso millones, de actores individuales; cada uno de estos agentes virtuales toma decisiones, proporcionando un modelo preciso de la dinámica de un sistema complejo. El modelado basado en agentes te permite, literalmente, hacer lo que Newton no pudo: predecir la locura de las multitudes. (Para obtener más información sobre el modelado basado en agentes, consulte mi artículo de HBR «Predecir lo impredecible», marzo de 2002).El mejor sistema jamás concebido para elegir entre un conjunto casi infinito de alternativas es la evolución misma. Southwest Airlines está utilizando un modelo basado en agentes para renovar sus reglas de manejo de carga, con lo que obtienen 2 millones de dólares en ahorros anuales en mano de obra en el proceso. Eli Lilly utiliza uno para modelar el desarrollo farmacológico en fase inicial, lo que lleva a la creación de formas organizativas que prometen aumentar la productividad y aumentar la velocidad. Pacific Gas and Electric utiliza un modelo basado en agentes para gestionar mejor el flujo de electrones a través de su amplia red eléctrica, ahorrando dinero y evitando interrupciones en el servicio. En los próximos años, los modelos basados en agentes se utilizarán sin duda para generar escenarios para la evolución de los mercados y la competencia, cuya dinámica depende de las decisiones tomadas por muchos actores. Estos escenarios pueden convertirse en la base para evaluar una multitud de opciones estratégicas y tácticas, y pueden utilizarse para poner a prueba las opciones intuitivas de los ejecutivos.

Evolución artificial.

El mejor sistema jamás concebido para elegir entre un conjunto casi infinito de alternativas es la evolución misma. El proceso básico de evolución —tomar las mejores opciones disponibles y luego combinarlas y mutarlas para crear otras aún mejores— se está incorporando ahora a un tipo de software analítico conocido como evolución artificial o computación evolutiva. Esta tecnología utiliza la potencia computacional de los ordenadores para buscar un gran número de soluciones y evaluarlas. Para ver cómo funciona, imagine que dirige una fábrica y tiene que determinar el cronograma de producción que maximizará la producción de la planta en un período determinado. Empiezas generando aleatoriamente algunos programas alternativos (su calidad no hace ninguna diferencia en este momento) y los introduces en un software de evolución artificial. El software evalúa qué tan bien funciona cada programa para maximizar la salida, elige los pocos que tienen mejor rendimiento y los empareja aleatoriamente para «aparearse». El amplio conjunto de programas alternativos resultante combina las características de la generación anterior e introduce algunas características aleatorias como mutaciones. Busca, en otras palabras, un amplio conjunto nuevo de posibles soluciones. El software evalúa las soluciones y se seleccionan las que mejor funcionan para maximizar la producción para otra ronda de acoplamiento. A medida que pasan más y más generaciones, y las computadoras pueden acelerar el proceso en minutos, las programaciones resultantes mejoran cada vez más. John Deere ya utiliza este tipo de sistema para ayudar a optimizar sus operaciones de fabricación, y el productor de cemento mexicano Cemex utiliza un sistema similar para enrutar sus camiones.

Evolución interactiva.

En el ejemplo de programación de plantas, las alternativas podrían juzgarse con una medida objetiva: la producción de fábrica. Sin embargo, a medida que las decisiones se vuelven más estratégicas, los criterios de éxito se vuelven más complejos y subjetivos. No puedes simplemente ejecutar los números; tienes que incorporar la experiencia, el juicio y, sí, la intuición de profesionales experimentados. Hay que llevar a las personas a la fase de evaluación del proceso de toma de decisiones. Esto se puede lograr con la evolución interactiva, una variación de la evolución artificial. La diferencia básica es que una persona o un grupo de personas, en lugar de un ordenador, juzga cada generación de alternativas. Uno de los principales fabricantes de automóviles está utilizando la evolución interactiva para ayudar en el diseño de automóviles nuevos. Este proceso es muy complejo porque los diseñadores de automóviles tienen que satisfacer cientos de limitaciones técnicas, como la longitud de la distancia entre ejes, el ángulo del parabrisas y el tamaño del compartimento del motor, a la vez que deben ser creativos tanto en ingeniería como en estética. Cuando los diseñadores tienen que hacer esto sin la ayuda de la tecnología, lleva mucho tiempo. Tienen que probar cada decisión con todo tipo de variables y, como resultado, solo pueden considerar un pequeño conjunto de opciones. Pero el software de evolución interactiva puede generar iteraciones de nuevos diseños muy rápidamente. Los diseñadores examinan cada conjunto de alternativas y, utilizando juicios estéticos subjetivos además de las medidas objetivas de la computadora, eligen las mejores para la siguiente ronda de apareamiento. Otras empresas, como Procter & Gamble y Pepsi-Cola North America, están utilizando la evolución interactiva para crear nuevos diseños de productos y empaques, pero utilizan a los clientes en lugar de a los empleados para elegir las mejores opciones de cada generación. Es fácil imaginar un proceso similar para tomar decisiones estratégicas de alto nivel que aproveche los conocimientos de un equipo ejecutivo para perfeccionar continuamente los planes.

Búsqueda abierta.

La evolución artificial e interactiva son procesos de optimización. Los diseños alternativos se generan variando un pequeño conjunto de parámetros, y esos diseños se evalúan según un conjunto de criterios: objetivo, subjetivo o ambos. Pero a veces no sabes qué parámetros usar para generar alternativas, o el número de parámetros es tan grande que es imposible muestrear de forma fiable todo el conjunto de soluciones posibles. En tales casos, se puede aplicar otra nueva técnica computacional (búsqueda abierta o diseño evolutivo) para ordenar y generar opciones. Como su nombre lo indica, la búsqueda abierta se centra en la búsqueda inicial de opciones y no en su posterior evaluación. Tiene un enorme potencial para ayudar a los gerentes a tomar decisiones en situaciones muy complejas porque ofrece una forma de generar opciones que serían invisibles incluso para la mente más espaciosa. El profesor de Stanford John Koza ha desarrollado un tipo de búsqueda abierta, llamada programación genética, para su uso en la creación de circuitos electrónicos. El número de circuitos posibles es enorme y es imposible caracterizarlos todos con solo unos pocos parámetros. El uso de un pequeño número de parámetros (que es todo lo que la mente puede manejar) restringe la búsqueda a un pequeño subconjunto predefinido de circuitos, lo que impide que surjan soluciones verdaderamente creativas. La programación genética, por el contrario, «desintegra» los circuitos en sus componentes básicos (diodos, amplificadores, resistencias, etc.) y luego usa una computadora para generar circuitos alternativos combinando y recombinando los componentes. El proceso ha generado diseños radicalmente nuevos, que nunca se habrían descubierto simplemente juzgando los circuitos completos en función de los criterios de rendimiento tradicionales. Koza y sus colegas de Programación Genética en Los Altos, California, han estado utilizando recientemente la técnica para crear circuitos que replican la funcionalidad de otros circuitos sin infringir las patentes existentes, un desarrollo que podría, para bien o para mal, revolucionar la industria de los microchips. Mi firma, Icosystem, ha comenzado a ayudar a una importante empresa petroquímica a utilizar búsquedas abiertas para evaluar las estrategias de precios de uno de sus productos más importantes. El precio del producto debe tener en cuenta muchos factores. Estos incluyen los precios ascendentes de las materias primas, los precios de los productos acabados posteriores, la demanda en diversas etapas de la cadena de valor, las fluctuaciones monetarias y los precios de la competencia, todo lo cual puede cambiar rápida e impredeciblemente. Al igual que en el ejemplo del circuito electrónico, el diseño abierto comienza con la desagregación de un grupo inicial de estrategias de precios (que la empresa recoge de varios expertos en fijación de precios) en sus componentes. En este caso concreto, las partes adoptan la forma de reglas de precios, de la siguiente manera: «Si el volumen es > 100, precio = x», por ejemplo; o «Si el invierno es frío, el precio disminuye». A esta sopa primordial se le agregan reglas aleatorias, algunas de las cuales contradicen directamente las reglas de los expertos, para añadir una mayor diversidad genética a la mezcla. Una computadora crea combinaciones aleatorias de las reglas para producir un nuevo conjunto de estrategias de prueba. De esta manera, la computadora puede explorar rápidamente millones de combinaciones, produciendo estrategias innovadoras que van mucho más allá de cualquier cosa que pueda haber salido de las mentes conscientes o subconscientes incluso de los especialistas en marketing más inteligentes. Y, de nuevo, es fácil ver cómo la búsqueda abierta podría aplicarse a desafíos estratégicos complejos que tienen muchas soluciones posibles. Al igual que con la evolución interactiva, las personas pueden ayudar en la evaluación de las opciones generadas por la búsqueda abierta. La técnica ofrece una forma racional para que los directivos aborden los problemas empresariales más difíciles: aquellos que tienen opciones sin límites y sin criterios bien definidos para el éxito.

Más allá de la intuición

Estas nuevas herramientas de apoyo a la toma de decisiones no eliminan la intuición humana; aprovechan su poder a la vez que remedian sus defectos más perniciosos. Los instintos de los ejecutivos inteligentes y otros profesionales se incorporan al proceso: se utilizan para generar opciones iniciales o para ayudar a juzgar las generadas por computadora. Pero estos instintos están sujetos a los rigores del análisis y al mismo tiempo se liberan de las limitaciones del cerebro para imaginar posibles soluciones. Las computadoras imponen la disciplina del cerebro izquierdo a las corazonadas del cerebro derecho, de una manera que va mucho más allá de la capacidad computacional de la mente humana. Por lo tanto, se permite que la intuición informe la toma de decisiones sin cortocircuitarla ni limitarla de otro modo. Pero hay más que eso. En última instancia, es posible que las computadoras no solo amplifiquen las capacidades analíticas de la mente, sino que también amplíen su potencial creativo. Y pueden permitirnos superar la barrera de la interpretación: nuestra exigencia de que nuestras creaciones sean inteligibles para nosotros. Piénsalo. Cuando creamos diseños, ya sea para productos o estrategias, estamos limitados por nuestra capacidad de entender esos diseños; su funcionamiento debe ser transparente para nosotros. Pero si miramos a la naturaleza, rápidamente descubrimos que algunas de sus creaciones más grandes son opacas; están más allá de nuestro entendimiento. Eso es cierto para la mente humana misma, quizás la creación más grande de todas. No sabemos cómo funciona; solo sabemos que funciona extraordinariamente bien. Técnicas como la evolución artificial y el diseño abierto también pueden generar diseños que no podemos explicar pero que producen resultados más allá de los límites de nuestra imaginación. Ofrecen, podría decirse, el verdadero cumplimiento de la promesa de la intuición humana.  

Para más lecturas

«Cuándo confiar en tu instinto» de Alden M. Hayashi (HBR, febrero de 2001, Reprint R0102C) ofrece una visión general lúcida del pensamiento actual sobre cómo funciona la intuición. La de David G. Myer Intuición: sus poderes y peligros (Yale University Press, 2002) ofrece una revisión animada y exhaustiva de los poderes y las trampas del instinto intestinal. Para una buena introducción a los sesgos inconscientes de nuestro pensamiento, véase «Las trampas ocultas en la toma de decisiones» de John S. Hammond III, Ralph L. Keeney y Howard Raiffa (HBR, septiembre-octubre de 1998, reimpresión 98505).— Escrito por Eric Bonabeau