Por qué los ejecutivos empedernidos deberían preocuparse por la teoría de la gestión

Imagínese ir al médico porque no se siente bien. Antes de que pueda describir sus síntomas, el médico redacta una receta y le dice: «Tome dos de estas tres veces al día y llámeme la semana que viene».

«Pero… no le he dicho qué pasa», dice. «¿Cómo sé que esto me ayudará?»

«¿Por qué no lo haría?» dice el médico. «Funcionó con mis dos últimos pacientes».

Ningún médico competente practicaría nunca una medicina de esta manera, ni ningún paciente sensato la aceptaría si lo hiciera. Sin embargo, los profesores y consultores suelen recetar consejos tan genéricos, y los directivos aceptan esa terapia de forma rutinaria, con la ingenua creencia de que si un curso de acción en particular ayuda a otras empresas a tener éxito, también debería ayudar a las suyas.

Pensemos en el proveedor de equipos de telecomunicaciones Lucent Technologies. A finales de la década de 1990, las tres divisiones operativas de la empresa se reorganizaron en 11 «negocios populares». La idea era que cada empresa se dirigiera en gran medida de forma independiente, como si se tratara de una start-up empresarial interna. Los altos ejecutivos proclamaron que este enfoque llevaría a la empresa al siguiente nivel de crecimiento y rentabilidad al llevar la toma de decisiones a un nivel inferior en la jerarquía y acercarla al mercado, lo que permitiría una innovación más rápida y mejor centrada. Creían mucho en la moda; la descentralización y la autonomía parecían haber ayudado a otras grandes empresas. Y las empresas emergentes a las que parecía que les iba tan bien en ese momento eran todas pequeñas, autónomas y estaban cerca de sus mercados. Seguro que lo que era bueno para ellos lo sería para Lucent.

Resultó que no. En todo caso, la reorganización pareció hacer que Lucent fuera más lento y menos flexible a la hora de responder a las necesidades de sus clientes. En lugar de ahorrar costes, añadió una capa de costes completamente nueva.

¿Cómo pudo suceder esto? ¿Cómo podría una fórmula que ayudó a otras empresas a ser más ágiles, rápidas y con mayor capacidad de respuesta haber provocado lo contrario en Lucent?

Ocurrió porque el equipo directivo de la época y quienes lo asesoraron actuaron como el paciente y el médico en nuestra viñeta de apertura. La solución que utilizaron (crear unidades de negocio pequeñas, centradas en los productos y cercanas al cliente para que su empresa fuera más innovadora y flexible) en realidad funciona cuando las unidades de negocio venden productos modulares e independientes. Los principales clientes de Lucent operaban enormes redes telefónicas. No compraban productos plug-and-play, sino soluciones de sistema complicadas cuyos componentes tenían que unirse de una manera intrincada para garantizar que funcionaban de manera correcta y fiable. La mejor manera de diseñar, vender y mantener estos sistemas es que sean empleados que no tengan impedimentos para coordinar sus interacciones interdependientes al estar separados en unidades desconectadas. Los directivos de Lucent utilizaron una teoría que no era apropiada para sus circunstancias, con resultados desastrosos.

Teoría, ¿dice? La teoría suele recibir mala reputación entre los directivos porque se asocia a la palabra «teórico», que connota «poco práctico». Pero no debería. Una teoría es una declaración que predice qué acciones conducirán a qué resultados y por qué. Cada acción que toman los directivos y cada plan que formulan se basan en alguna teoría en el fondo de sus mentes que les hace esperar que las acciones que contemplan conduzcan a los resultados que imaginan. Pero igual que Monsieur Jourdain en Molière’s Le Bourgeois Gentilhomme, que no sabía que había estado hablando en prosa toda su vida, la mayoría de los directivos no se dan cuenta de que son usuarios voraces de la teoría.

Las buenas teorías son valiosas al menos en dos sentidos. En primer lugar, nos ayudan a hacer predicciones. La gravedad, por ejemplo, es una teoría. Como declaración de causa y efecto, nos permite predecir que si caemos por un precipicio caeremos, sin necesidad de que lo intentemos para ver qué pasa. De hecho, dado que solo hay datos fiables sobre el pasado, utilizar teorías sólidas de la causalidad es la única manera en que los directivos pueden mirar hacia el futuro con cierto grado de confianza. En segundo lugar, las teorías sólidas nos ayudan a interpretar el presente, a entender lo que sucede y por qué. Las teorías nos ayudan a separar las señales que presagian cambios importantes en el futuro del ruido que no tiene un significado estratégico.

Este artículo también aparece en:

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  El lector de Clayton M. Christensen

  Estrategia e innovación Libro

  Clayton M. Christensen y Harvard Business Review

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Establecer el papel central que desempeña la teoría en la toma de decisiones gerenciales es el primero de los tres objetivos relacionados que esperamos cumplir en este artículo. También describiremos cómo se desarrollan las buenas teorías y daremos una idea de cómo una teoría puede mejorar con el tiempo. Y, por último, nos gustaría ayudar a los directivos a hacerse una idea, cuando lean un artículo o un libro, de las teorías en las que pueden y no pueden confiar. Nuestro objetivo principal es ayudar a los directivos a convertirse en consumidores inteligentes de la teoría de la gestión, de modo que se aproveche el mejor trabajo de las universidades y las firmas de consultoría, y el trabajo menos reflexivo y menos riguroso no haga demasiado daño.

De dónde viene la teoría

La construcción de una teoría sólida se desarrolla en tres etapas. Empieza con la descripción de algún fenómeno que nos gustaría entender. En física, el fenómeno podría ser el comportamiento de las partículas de alta energía; en los negocios, podrían ser las innovaciones que triunfan o fracasan en el mercado. En la exposición de la derecha, este escenario se representa como una base ancha. Esto se debe a que, a menos que el fenómeno se observe y describa cuidadosamente en su amplitud y complejidad, no se puede construir una buena teoría. No cabe duda de que los investigadores van por el camino de una mala teoría cuando observan con impaciencia a algunas empresas de éxito, identifican algunas prácticas o características que estas empresas parecen tener en común y, después, llegan a la conclusión de que han visto lo suficiente como para escribir un artículo o un libro sobre cómo todas las empresas pueden tener éxito. Estos artículos podrían sugerir los siguientes argumentos, por ejemplo:

• Como la industria de la telefonía inalámbrica europea tuvo tanto éxito después de organizarse en torno a un único estándar GSM, la industria inalámbrica de los Estados Unidos habría registrado tasas de uso más altas antes si también hubiera acordado un estándar antes de su puesta en marcha.

• Si adopta este conjunto de mejores prácticas para asociarse con los mejores proveedores de su clase, su empresa tendrá éxito como lo han hecho estas empresas.

Estos estudios son peligrosos precisamente porque nos hacen creer que, dado que un medicamento determinado ha ayudado a algunas empresas, ayudará a todas las empresas. Para mejorar la comprensión más allá de esta etapa, los investigadores tienen que pasar al segundo paso: clasificar los aspectos del fenómeno en categorías. Los investigadores médicos clasifican la diabetes en su aparición en la edad adulta y en la juventud, por ejemplo. Y los investigadores de gestión clasifican las estrategias de diversificación en tipos verticales y horizontales. Esta clasificación permite a los investigadores organizar fenómenos complejos y confusos de manera que destaquen sus diferencias más significativas. Entonces es posible abordar la tercera fase, que consiste en formular una hipótesis sobre las causas del fenómeno y por qué. Y esa es una teoría.

¿Cómo mejoran los investigadores esta teoría o hipótesis preliminar? Como sugiere el bucle descendente del siguiente diagrama, el proceso es iterativo. Los investigadores utilizan su teoría para predecir lo que verán cuando observen más ejemplos del fenómeno en las distintas categorías que definieron en el segundo paso. Si la teoría predice con precisión lo que están observando, pueden utilizarla con cada vez más confianza para hacer predicciones en circunstancias similares.1

Sin embargo, en sus observaciones posteriores, los investigadores suelen ver algo que la teoría no puede explicar ni predecir, una anomalía que sugiere que está sucediendo algo diferente. Luego, deben volver a la fase de categorización y añadir o eliminar categorías o, a veces, reconsiderarlas por completo. A continuación, los investigadores crean una teoría mejorada sobre la base del nuevo esquema de categorización. Esta nueva teoría sigue explicando las observaciones anteriores, pero también explica las que parecían anómalas. En otras palabras, la teoría ahora puede predecir con mayor precisión cómo debería funcionar el fenómeno en una gama más amplia de circunstancias.

Para ver cómo ha mejorado una teoría, veamos la forma en que ha evolucionado nuestra comprensión del comercio internacional. Durante mucho tiempo se pensó que los países con recursos abundantes y baratos tendrían una ventaja al competir en industrias en las que esos recursos se utilizan como importantes insumos de producción. Los países con energía eléctrica barata, por ejemplo, tendrían una ventaja comparativa a la hora de fabricar productos que requieren métodos de producción que consumen mucha energía. Los que tienen mano de obra barata destacarían en productos que requieren mucha mano de obra, etc. Esta teoría prevaleció hasta que Michael Porter vio anomalías que la teoría no podía explicar. Japón, sin mineral de hierro y con poco carbón, se convirtió en un exitoso productor de acero. Italia se convirtió en el principal productor mundial de baldosas cerámicas, a pesar de que sus costes de electricidad eran altos y tuvo que importar gran parte de la arcilla.

La teoría de Porter sobre los clústeres competitivos surgió de sus esfuerzos por tener en cuenta estas anomalías. Los clústeres, postuló, conducen a una competencia intensa, lo que lleva a las empresas a optimizar los procesos de I+D, producción, formación y logística. Sus ideas no significaban que las nociones anteriores de las ventajas basadas en los recursos de bajo coste fueran erróneas, sino que no predecían adecuadamente el resultado en todas las situaciones. Así, por ejemplo, la gran industria de pulpa y papel de Canadá se puede explicar en términos de árboles relativamente abundantes, y el éxito de Bangalore en la programación de ordenadores se puede explicar en términos de mano de obra abundante, barata y educada. Sin embargo, la ventaja competitiva que han logrado determinadas industrias en Japón, Italia y lugares similares solo puede explicarse en términos de grupos industriales. La refinada teoría de Porter sugiere que, en una serie de circunstancias, en las que algún recurso que de otro modo sería escaso y valioso es relativamente abundante, un país puede y debe aprovechar esta ventaja y, por lo tanto, prosperar. En otro conjunto de circunstancias, en las que esos recursos no estén disponibles, los responsables políticos pueden fomentar el desarrollo de clústeres para crear ventajas competitivas basadas en los procesos. Los gobiernos de países como Singapur e Irlanda han utilizado la teoría de Porter para diseñar políticas de creación de agrupaciones que han llevado a la prosperidad tal y como predice su refinada teoría.

Ahora analizaremos más de cerca tres aspectos del proceso de creación de teorías: la importancia de explicar las causas de un resultado (en lugar de limitarnos a describir los atributos asociados empíricamente a ese resultado); el proceso de categorización que permite a los teóricos pasar de una comprensión provisional a predicciones fiables; y la importancia de estudiar los fracasos para construir una buena teoría.

Identificar la causalidad

En las primeras etapas de la elaboración de teorías, las personas suelen identificar los atributos más visibles del fenómeno en cuestión que parecen ser correlacionado con un resultado concreto y utilice esos atributos como base para la categorización. Este es necesariamente el punto de partida de la construcción de teorías, pero rara vez es más que un primer paso importante. Se necesita un tiempo para desarrollar categorías que capten una comprensión profunda de lo que causas el resultado.

Pensemos en la historia de los intentos de la gente por volar. Los primeros investigadores observaron una fuerte correlación entre poder volar y tener plumas y alas. Pero cuando los humanos intentaron seguir las «mejores prácticas» de los voladores más exitosos atándose alas emplumadas a los brazos, saltando por acantilados y aleteando con fuerza, no tuvieron éxito porque, por muy fuertes que fueran las correlaciones, los aspirantes a aviadores no habían entendido el mecanismo causal fundamental del vuelo. Cuando estos investigadores clasificaron el mundo en función de los atributos visibles más obvios del fenómeno (alas contra sin alas, plumas contra sin plumas, por ejemplo), lo mejor que pudieron hacer fue una declaración de correlación—que la posesión de esos atributos está asociada a la habilidad de volar.

Los investigadores en este momento pueden, en el mejor de los casos, expresar sus hallazgos en términos de grados de incertidumbre: «Como un porcentaje tan grande de las personas con alas y plumas pueden volar cuando aletean (aunque los avestruces, los emús, las gallinas y los kiwis no pueden), con toda probabilidad podré volar si fabrico alas con plumas pegadas, las amarro a mis brazos y las aleteo con fuerza al saltar por este acantilado». Quienes utilizan la investigación aún en esta etapa como guía de acción a menudo se meten en problemas porque confunden la correlación entre los atributos y los resultados con el mecanismo causal subyacente. Por lo tanto, hacen lo que creen necesario para triunfar, pero fracasan.

Un número impresionante de artículos y libros sobre gestión confunden de manera similar la correlación de los atributos y los resultados con la causalidad. Pregúntese, por ejemplo, si alguna vez ha visto estudios que:

• compare el éxito de las empresas financiadas con capital riesgo con las financiadas con capital corporativo (lo que implica que la fuente de financiación del capital es una causa del éxito y no simplemente un atributo que pueda asociarse a una empresa que resulta tener éxito por alguna razón desconocida actualmente).

• sostienen que las empresas dirigidas por directores ejecutivos que son gente común y corriente obtienen beneficios para los accionistas superiores a los de las empresas dirigidas por directores ejecutivos llamativos (lo que implica que ciertos atributos de la personalidad de los directores ejecutivos hacen que el desempeño de la empresa mejore).

• afirman que las empresas que se han diversificado más allá de los códigos SIC que definen sus negocios principales rinden menos a sus accionistas que las firmas que se mantienen cerca de su núcleo (lo que lleva a la conclusión de que los atributos de la diversificación o la centralización provocan la creación de valor para los accionistas).

• concluyen que el 78% de las mujeres propietarias de viviendas de entre 25 y 35 años prefieren este producto antes que ese (lo que implica que los atributos de la propiedad de la vivienda, la edad y el género de alguna manera hacen que la gente prefiera un producto específico).

Ninguno de estos estudios articula una teoría de la causalidad. Todos ellos expresan una correlación entre los atributos y los resultados y, por lo general, eso es lo mejor que puede hacer cuando no entiende las causas de un resultado determinado. En el primer caso, por ejemplo, los estudios muestran que el 20% de las empresas emergentes financiadas por capitalistas de riesgo tienen éxito, otro 50% acaba entre los heridos ambulantes y el resto fracasa por completo. Otros estudios han demostrado que la tasa de éxito de las empresas emergentes financiadas con capital corporativo es mucho, mucho más baja. Pero a partir de estos estudios, no puede concluir que su empresa emergente tenga éxito si se financia con capital riesgo. Primero debe saber qué tiene el capital riesgo, el mecanismo, que contribuye al éxito de una empresa emergente.

En la investigación de gestión, lamentablemente, muchos académicos y consultores permanecen intencionalmente en esta etapa de construcción de teorías basada en la correlación con la creencia errónea de que pueden aumentar el poder predictivo de sus «teorías» procesando enormes bases de datos en ordenadores potentes y produciendo análisis de regresión que miden las correlaciones de los atributos y los resultados con grados de significación estadística cada vez mayores. Los directivos que intenten guiarse por esas investigaciones solo pueden esperar tener suerte, de que si adquieren los atributos recomendados (que, de media, se asocian al éxito), de alguna manera ellos también se vean bendecidos con el éxito.

Los avances que llevan de la categorización a la comprensión de la causalidad fundamental generalmente no provienen del análisis de cada vez más datos, sino de una investigación de campo muy detallada, en la que los investigadores se arrastran dentro de las empresas para observar detenidamente los procesos causales en funcionamiento. Tenga en cuenta el progreso en nuestra comprensión de los métodos de producción de Toyota. Al principio, los observadores se dieron cuenta de que los avances que las empresas japonesas estaban logrando en la fabricación superaban a los de sus homólogas en los Estados Unidos. Los primeros esfuerzos de categorización se dirigieron vagamente hacia el atributo más obvio: que quizás había algo en la cultura japonesa que marcaba la diferencia.

Sin embargo, cuando los primeros investigadores visitaron las plantas de Toyota en Japón para ver sus métodos de producción (a menudo denominados «fabricación ajustada»), observaron atributos más importantes del sistema: inventarios que se mantenían al mínimo, un sistema de programación de la planta basado en tarjetas kanban en lugar de ordenadores, etc. Pero, lamentablemente, pasaron rápidamente de los atributos a las conclusiones y escribieron libros en los que aseguraban a los gerentes que si ellos también construían sistemas de fabricación con estos atributos, lograrían mejoras en el coste, la calidad y la velocidad comparables a las de las que disfruta Toyota. Muchos fabricantes intentaron que sus plantas se ajustaran a estos atributos de optimización y, aunque muchos obtuvieron algunas mejoras, ninguna estuvo cerca de replicar lo que había hecho Toyota.

La investigación de Steven Spear y Kent Bowen ha hecho avanzar la teoría en este campo a partir de esas correlaciones, al sugerir las causas fundamentales de la capacidad de Toyota para mejorar continuamente la calidad, la velocidad y el coste. Spear trabajó en varias líneas de montaje de Toyota durante algún tiempo. Empezó a ver un patrón en la forma en que pensaban las personas cuando diseñaban cualquier proceso, los de la formación de los trabajadores, por ejemplo, la instalación de asientos de coche o el mantenimiento del equipo. A partir de esta observación cuidadosa y exhaustiva, Spear y Bowen llegaron a la conclusión de que todos los procesos de Toyota se diseñan según cuatro reglas específicas que crean circuitos de retroalimentación automática, que ponen a prueba repetidamente la eficacia de cada nueva actividad, lo que señala el camino hacia la mejora continua. (Para obtener una descripción detallada de la teoría de Spear y Bowen, consulte «Decoding the DNA of the Toyota Production System», HBR, de septiembre a octubre de 1999.) Con este mecanismo, organizaciones tan diversas como hospitales, fundiciones de aluminio y fabricantes de semiconductores han empezado a lograr mejoras en una escala similar a la de Toyota, a pesar de que sus procesos suelen compartir pocos atributos visibles con el sistema de Toyota.

Lamentablemente, muchos investigadores de gestión se centran tanto en el éxito de las empresas que no estudian el fracaso.

Avanzar hacia la previsibilidad

El vuelo tripulado comenzó a ser posible cuando el estudio de mecánica de fluidos de Daniel Bernoulli le ayudó a entender el mecanismo que crea la sustentación. Sin embargo, aun así, entender el mecanismo en sí no bastaba para que el vuelo tripulado fuera perfecto predecible. Era necesario investigar más para identificar las circunstancias en las que ese mecanismo funcionó y no funcionó.

Cuando los aviadores usaron los conocimientos de Bernoulli para construir aviones con alas aerodinámicas, algunos de ellos aún se estrellaron. Luego tuvieron que averiguar qué tenían esas circunstancias que llevaron al fracaso. En esencia, dejaron de hacerse la pregunta: «¿Qué atributos se asocian con el éxito?» y se centró en la pregunta: «¿En qué circunstancias el uso de esta teoría llevará al fracaso?» Aprendieron, por ejemplo, que si subían demasiado empinadamente, no se creaba suficiente sustentación. Además, en ciertos tipos de turbulencias, las bolsas de aire de densidad relativamente baja que se forman debajo de un ala podrían provocar una caída repentina. A medida que los aviadores se dieron cuenta de las circunstancias que requerían diferentes tecnologías y técnicas de pilotaje y otras que hacían que intentar volar fuera demasiado peligroso, el vuelo tripulado se hizo no solo posible sino predecible.

En la investigación de gestión, se producen avances similares en la previsibilidad cuando los investigadores no solo identifican el mecanismo causal que vincula las acciones con los resultados, sino que también describen las circunstancias en las que ese mecanismo tiene o no éxito. Esto les permite descubrir si los gerentes deben ajustar la forma en que administran sus organizaciones en estas diferentes circunstancias y de qué manera. Las buenas teorías, en otras palabras, son circunstancia contingente: Definen no solo qué causa qué y por qué, sino también cómo el mecanismo causal producirá diferentes resultados en diferentes situaciones.

Por ejemplo, dos pares de investigadores han estado estudiando de forma independiente por qué es tan difícil para las empresas ofrecer una rentabilidad superior a los accionistas durante un período prolongado. Recientemente han publicado libros cuidadosamente investigados sobre la cuestión que llegan a conclusiones opuestas. Benefíciese del núcleo observa que las empresas cuyo desempeño es mejor y dura más son, de media, las que han buscado crecer en áreas cercanas a las habilidades que habían perfeccionado en sus negocios principales. Recomienda que otros directivos sigan su ejemplo. Destrucción creativa, por el contrario, concluye que, dado que las empresas más atractivas en última instancia pierden su brillo, los directivos tienen que incorporar el funcionamiento dinámico del capitalismo empresarial a sus empresas y estar dispuestos a crear nuevos negocios principales.

Como han yuxtapuesto su trabajo de una manera tan útil, podemos ver que lo que los investigadores realmente han hecho es definir la pregunta fundamental que llevará a la etapa de previsibilidad del ciclo de creación de teorías: «¿En qué circunstancias me ayudará a mantener una rentabilidad superior y cuándo será fundamental hacer funcionar las fuerzas de la destrucción creativa?» Cuando los investigadores hayan definido el conjunto de diferentes situaciones en las que los directivos podrían encontrarse en relación con esta pregunta y, a continuación, hayan articulado una teoría que depende de las circunstancias, las personas podrán empezar a seguir sus recomendaciones con más confianza de que van por el camino correcto para su situación.

Las teorías que dependen de las circunstancias permiten a los directivos entender qué tiene su situación actual que ha permitido que sus estrategias y tácticas tengan éxito. Y ayudan a los directivos a reconocer cuando las circunstancias importantes de su entorno competitivo están cambiando para que puedan empezar a «pilotar su avión» de forma diferente y mantener su éxito en las nuevas circunstancias. Las teorías que han avanzado hasta esta etapa pueden ayudar a que el éxito no solo sea posible y predecible, sino también sostenible. La labor de construir una teoría cada vez mejor nunca termina. A pesar de lo valiosa que ha demostrado la teoría de los conglomerados de Porter, por ejemplo, ahora hay una gran oportunidad para que un investigador intervenga y averigüe cuándo y por qué los cúmulos que parecen robustos pueden desintegrarse. Eso llevará a una teoría aún más sólida de la ventaja competitiva internacional.

La importancia de los fracasos

Tenga en cuenta lo importante que es que los investigadores, una vez que hayan planteado la hipótesis de un mecanismo causal, identifiquen las circunstancias en las que las empresas hicieron exactamente lo que se les había prescrito, pero no lo lograron. Lamentablemente, muchos investigadores de gestión se centran tanto en el éxito de las empresas que no estudian el fracaso. La obsesión por estudiar las empresas de éxito y sus «mejores prácticas» es una de las principales razones por las que los tópicos y las modas en la dirección van y vienen con una regularidad tan alarmante y por la que gran parte del pensamiento directivo inicial no evoluciona a la siguiente etapa. Los gerentes ponen a prueba los consejos porque suenan bien y, luego, los descartan cuando se encuentran con circunstancias en las que las acciones recomendadas no arrojan los resultados previstos. Su conclusión más frecuente es: «No funciona».

La pregunta: «Cuándo no ¿funciona?» es una clave mágica que permite expresar las afirmaciones de causalidad de formas que dependen de las circunstancias. Por razones que no entendemos del todo, muchos investigadores y escritores de gestión tienen miedo de abrir esa llave. Como consecuencia, muchas líneas de investigación prometedoras han caído en desuso y desprestigio porque sus proponentes afirmaron descuidadamente que funcionaría en todos los casos, en lugar de tratar de aprender cuándo funcionaría, cuándo no y por qué.

En una buena relación médico-paciente, los médicos normalmente pueden analizar y diagnosticar lo que le pasa a un paciente específico y recetarle el tratamiento adecuado. Por el contrario, la relación entre los directivos, por un lado, y los que investigan y escriben sobre gestión, por otro, es lejana. Si quiere que sea útil, hay que investigar y escribir de manera que los lectores puedan diagnosticar su situación por sí mismos. Cuando los directivos hacen preguntas como: «¿Se aplica esto a mi sector?» o «¿Se aplica tanto a las empresas de servicios como a las de productos?» realmente están intentando entender las circunstancias en las que una teoría funciona y no funciona. La mayoría de ellos ya han sido quemados por una teoría mal aplicada anteriormente. Para saber sin ambigüedades en qué circunstancias son en, los gerentes también necesitan saber en qué circunstancias se encuentran no en. Por eso es tan importante hacer bien las categorías definidas por las circunstancias en el proceso de creación de una teoría útil.

Para la mayoría de los directivos, probar una nueva idea para comprobar si funciona simplemente no es una opción: hay demasiado en juego.

En nuestros estudios, hemos observado que los esquemas de categorización basados en la industria o en el producto contra el servicio casi nunca constituyen una base útil para una teoría fiable, ya que las circunstancias que hacen que una teoría fracase o tenga éxito rara vez coinciden con los límites del sector. El dilema del innovador, por ejemplo, describió cómo precisamente el mismo mecanismo que permitía a las empresas advenedizas derrotar a las principales firmas establecidas de unidades de disco y ordenadores también derrocó a las principales empresas de excavadoras mecánicas, acero, venta minorista, motocicletas y software de contabilidad. Las circunstancias que importan a esta teoría no tienen nada que ver con el sector en el que se encuentre una empresa. Tienen que ver con si una innovación es o no atractiva desde el punto de vista financiero para el modelo de negocio de la empresa. El mecanismo, el proceso de asignación de recursos, hace que los líderes establecidos ganen las peleas competitivas cuando una innovación es atractiva desde el punto de vista financiero para su modelo de negocio. Y el mismo mecanismo los desactiva cuando son atacados por innovadores disruptivos cuyos productos, modelos de beneficios y clientes no son atractivos para su modelo.

Solo podemos confiar en una teoría cuando, como en este ejemplo, su declaración en la que se describen las acciones que deben llevar al éxito explica cómo variarán a medida que cambien las circunstancias de la empresa. Esta es una de las principales razones por las que el mundo de los directivos innovadores parece bastante aleatorio, ya que la mala categorización por parte de los investigadores ha llevado a recomendaciones de talle único que se han traducido en malos resultados en muchas circunstancias. Hasta que no empecemos a desarrollar teorías que los directivos puedan utilizar en función de las circunstancias, no llevaremos un éxito predecible al mundo de la dirección.

Volvamos al ejemplo de Lucent. La empresa se está recuperando: la cuota de mercado en los principales grupos de productos se ha estabilizado, los clientes declaran un aumento de la satisfacción y el precio de las acciones se está recuperando. Gran parte del cambio parece haber sido el resultado, en una trágica ironía, no solo de deshacer la reorganización de la década de 1990, sino también del paso a una estructura aún más centralizada. El equipo directivo actual reconoció explícitamente el daño que causaron las iniciativas de descentralización anteriores y, guiado por una teoría adecuada a la complejidad de los productos y mercados de Lucent, se ha esforzado por volver a establecer una estructura eficiente que se alinee con las necesidades de las tecnologías y los productos subyacentes de Lucent.

La moraleja de esta historia es que en los negocios, como en la medicina, no hay receta que cure todos los males. Los directivos de Lucent se vieron presionados a crecer en la década de 1990. Lucent tenía una estructura de toma de decisiones relativamente centralizada y una buena cantidad de burocracia. Como la mayoría de las empresas de tecnología de rápido crecimiento de la época estaban comparativamente libres de esas estructuras, la dirección llegó a la conclusión de que debía imitarlas, una creencia no solo respaldada sino promulgada por varios investigadores de gestión. Lo que se pasó por alto, con consecuencias desastrosas, fue que Lucent emulaba los atributos de las pequeñas empresas de rápido crecimiento cuando sus circunstancias eran fundamentalmente diferentes. La dirección necesitaba una teoría que la guiara hacia la estructura organizativa óptima para las circunstancias en las que se encontraba realmente la empresa.

Convertirse en un consumidor de teoría exigente

Los directivos con un problema que resolver querrán ir al grano: ¿qué teoría les ayudará? ¿Cómo pueden distinguir una teoría buena de una mala? Es decir, ¿cuándo está una teoría lo suficientemente desarrollada como para que su esquema de categorización no se base en coincidencias sino en relaciones causales entre las circunstancias, la acción y los resultados? Estas son algunas ideas que le ayudarán a determinar qué tan apropiada será cualquier teoría o conjunto de recomendaciones para la situación de su empresa.

• Cuando los investigadores acaban de empezar a estudiar un problema o cuestión empresarial, los artículos que se limitan a describir el fenómeno pueden convertirse en una base muy valiosa para los intentos de los investigadores posteriores de definir categorías y, luego, explicar las causas de la aparición del fenómeno. Por ejemplo, los primeros trabajos de Ananth Raman y sus colegas sacudieron el mundo de los estudios sobre la cadena de suministro simplemente al mostrar que las empresas con los sistemas de escaneo de códigos de barras más sofisticados tenían registros de inventario notoriamente inexactos. Estas observaciones los llevaron a la siguiente etapa, en la que clasificaron los tipos de errores que producían los sistemas de digitalización y los tipos de almacenes en los que se producían ese tipo de errores con más frecuencia. Raman y sus colegas comenzaron entonces a observar detenidamente los procesos de almacenamiento para ver exactamente qué tipos de comportamientos podían provocar estos errores. De esta base, entonces, puede surgir una teoría que explique qué sistemas funcionan y en qué circunstancias.

• Tenga cuidado con el trabajo de instar a que se necesita un cambio revolucionario en todo. Es la falacia de pasar directamente de la descripción a la teoría. Si los autores dan a entender que sus conclusiones se aplican a todas las empresas en todas las situaciones, no confíe en ellos. Normalmente las cosas son como están por muy buenas razones. Necesitamos saber no solo dónde, cuándo y por qué las cosas deben cambiar, sino también qué debe permanecer igual. La mayoría de las veces, los nuevos esquemas de categorización no anulan por completo la forma de pensar establecida. Más bien, aportan una nueva visión de cómo pensar y actuar de manera que depende de las circunstancias. La obra de Porter sobre la competitividad internacional, por ejemplo, no derrocó la teoría comercial preexistente, sino que identificó una circunstancia en la que un mecanismo de acción diferente conducía a una ventaja competitiva.

• Si los autores clasifican el fenómeno que describen en categorías en función de sus atributos, simplemente acepten que el estudio representa solo un paso preliminar hacia una teoría fiable. Lo máximo que puede saber en este momento es que existe alguna relación entre las características de las empresas que se estudian y los resultados que obtienen. Se pueden describir en términos de una tendencia general de la población (el 20% de todas las empresas financiadas con capital riesgo tienen éxito; menos de las que se financian con capital corporativo lo tienen). Pero, si se utilizan para guiar las acciones de su empresa individual, pueden enviarlo fácilmente a una expedición voladora.

• Las correlaciones que se hacen pasar por causalidad suelen adoptar la forma de adjetivos: los directores ejecutivos crean valor para los accionistas, por ejemplo, o la financiación ayuda a las empresas emergentes a tener éxito. Pero una teoría real debería incluir un mecanismo, una descripción de cómo funciona algo. Así que una teoría sobre cómo la financiación ayuda a las empresas emergentes a tener éxito podría sugerir que lo que hacen los capitalistas de riesgo que marca la diferencia es destinar pequeñas cantidades de fondos para ayudar a las empresas a orientarse, paso a paso, hacia una estrategia viable. Financiar de esta manera alienta a las empresas emergentes a abandonar de inmediato las iniciativas infructuosas y a probar nuevos enfoques. Lo que los capitalistas corporativos suelen hacer y que es menos eficaz es inundar un nuevo negocio con mucho dinero inicialmente, lo que le permite seguir una estrategia equivocada durante mucho más tiempo. Luego lo desconectan, lo que impide que pruebe diferentes enfoques para averiguar qué funciona. Durante el auge de las puntocom, cuando los capitalistas de riesgo inundaron las empresas emergentes con dinero, el hecho de que fuera dinero de riesgo no ayudó a evitar el predecible desastre.

• Recuerde que los hallazgos de un investigador casi nunca pueden considerarse la última palabra. El descubrimiento de una circunstancia en la que una teoría no predijo un resultado con precisión es un triunfo, no un fracaso. El progreso proviene de refinar las teorías para explicar situaciones en las que antes fracasaban, de modo que sin continuar con nuestro examen del fracaso, la teoría de la gestión no puede avanzar.

Cuando Caveat Emptor no es suficiente

En la búsqueda de ideas, no hay ningún Better Business Bureau al que puedan acudir los gerentes para evaluar la utilidad que les resultará una teoría determinada. Los editores de revistas de gestión publican una variedad de puntos de vista diferentes sobre temas importantes, lo que deja que los lectores decidan qué teorías deben utilizar para guiar sus acciones.

Pero en el mercado de las ideas, caveat emptor (dejar que el lector se dé cuenta) elude el deber de investigar. Para la mayoría de los directivos, probar una nueva idea para comprobar si funciona simplemente no es una opción: hay demasiado en juego. Esperamos que entender lo que constituye una buena teoría ayude a los investigadores a descubrir mejor los mecanismos que hacen que los gestores de resultados se preocupen y que los investigadores no se conformen con medir la significación estadística de las correlaciones entre los atributos y los resultados. Esperamos que vean el valor de preguntar: «Cuándo no ¿esto funciona?» Investigar esa pregunta les ayudará a descifrar el conjunto de circunstancias en las que podrían encontrarse los directivos y, a continuación, a elaborar declaraciones contingentes de causa y efecto que tengan en cuenta esas circunstancias.

Esperamos que una comprensión más profunda de lo que hace que la teoría sea útil permita a los editores elegir qué investigaciones publicarán y a los directores elegir los artículos que leerán y creerán, sobre la base de algo que no sean las credenciales de los autores o los éxitos pasados. Esperamos que los directivos aprovechen el hecho de que las buenas teorías pueden juzgarse de forma más objetiva para hacer sus «compras» con mucha más confianza.

1. Karl Popper afirmó que cuando un investigador llega a la fase en la que una teoría predice con precisión lo que se ha observado, el investigador solo puede afirmar que la prueba o el experimento «no lograron desconfirmar» la teoría. Consulte La lógica del descubrimiento científico (Harper y Row, 1968).