El Mejor lugar para trabajar …y otros lugares mitológicos
Existe una obsesión con las métricas, especialmente ahora, en la moda de las Transformaciones Digitales. La práctica más común en el mundo de los negocios es medir todo y, por supuesto, debe ser un número, “El número mágico”. ¿Pensaste en las consecuencias de llevar esto demasiado lejos? Black Mirror, una galardonada serie de Netflix, nos invita a reflexionar sobre las consecuencias del abuso de las tecnologías llevadas al extremo, es la versión moderna de las historias de Isaac Asimov. Déjame contarte una historia real
Volviendo a la realidad
Hace algunos años, haciendo una consultoría para un holding extranjero, me topé en el hall de entrada con una pared gigante en el que se leía “Best Place to Work 2016”, me puse contento, era el primer día de la consultoría. Las oficinas estaban recién remodeladas, era un espacio abierto gigantesco, mesas compartidas por todos lados, un ambiente relajado, Postits decoraban todas las paredes. Esto va a estar bueno dije internamente, no sabía lo que me iba a encontrar
Cuando la limosna es grande, hasta el santo desconfía — Anónimo
Después de apenas 2 semanas de trabajo ahí me di cuenta que esta compañía no era el “Best Place to Work”, como había leído en la pared. Lo primero que hice es hablar con los equipos, los equipos son quienes más sufren las ineficiencias organizacionales, estos conocen todos lo hacks para sobrevivir. Siguiendo el camino de las migajas fue que descubrí, por ejemplo, a 2 Unidades de Negocio con objetivos que competían directamente entre ellos. Es como que a una persona le diga que almacene la mayor cantidad de agua y otra que consuma la mayor cantidad posible, y para “mejorar” la situación creas un incentivo económico. Un verdadero ejemplo de esquizofrenia organizacional.
Obtienes lo que mides
Investigando sobre la estructura de incentivos y para mi sorpresa, (o no tanto) encontré que parte del bono estaba asociado al resultando de la encuesta de “Best Place to Work” , es decir que, si completaba una encuesta con buenos resultados y la compañía resultaba mejor rankeada que el año pasado, automáticamente garantizaba un incentivo monetario. Esta es la forma más sencilla de generar comportamientos perversos dentro de una organización.
Otras unidades de negocio utilizaban el NPS o Net Promoter Score para sus productos y servicios, un indicador que se popularizo en el 2003 con el artículo de Harvard Business Review “The One Number You Need to Grow” y actualmente es muy utilizado por la industria, aunque este también tiene sus problemas técnicos. Independientemente de estudios que desafían la efectividad el indicador, el problema no es el indicador en sí, sino los incentivos de las personas para mejorarlo, como lo menciona en la ley de Goodhart’s y parafrasea Marilyn Strathern
Cuando una métrica se transforma en un objetivo esta deja de ser una buena métrica - Marilyn Strathern
Este comportamiento podría estar relacionado a lo que Daniel Pink explica esto en su Libro “Drive: The Surprising Truth About What Motivates Us”, Un estudio concluye que cuando las tareas son mecánicas los incentivos monetarios funcionan de maravilla, pero cuando las tareas requieren algún esfuerzo cognitivo o creativo, los incentivos extrínsecos empeoran muchísimo los resultados.
¿Tu trabajo requiere pensamiento creativo o mecánico? Si respondiste creativo, ¿tus principales indicadores de éxito e incentivos se basan en indicadores estándares numéricos? ¿Ya descubriste como hackear esos indicadores?
IA al rescate de las métricas
Cuando hablamos de cosas como “Best Place to Work” o satisfacción del cliente estamos hablando de cuestiones intrínsecamente complejas, por ende, debe existir más de una variable para poder medirlo. En 2016 la Universidad de Cambridge público un paper “The Fallacy of the Net Promoter Score” en el cual argumentan los problemas del método de medición NPS y proponen un modelo que incorpora, entre otras cosas, la voz del consumidor. Utilizando aprendizaje de máquina y algoritmos, extraen el tono emocional de los comentarios de los consumidores y de esta manera los cuantifican para ponderarlos con otras variables como los ingresos.
Pero hay un problema con la inteligencia artificial, y es que, si bien es muy útil para procesar datos históricos y generar proyecciones más precisas, el componente humano es bastante más complejo que ciertas variables económicas o comentarios. El hecho de que me haya comportado de una manera en el pasado no significa que me comportaré igual en el futuro. Nuevamente estamos intentando simplificar algo que es intrínsecamente complejo. Quizás exista una mejor manera de entender información cualitativa humana.
Complejidad con Complejidad
Otro problema con las encuestas Best Place to Work y NPS es que hacen muy explícito lo que están tratando de medir … de hecho, ¡lo tienen en el nombre! Al declarar el objetivo de la encuesta de forma explícita, aumenta las posibilidades de ser hackeada. Dicho esto, ¿hay alguna manera de medir algo sin hacerlo tan explícito? Después de pensarlo por un tiempo y en lo que parecía ser un callejón sin salida, visité a diseñadores y colegas de UX, ellos piensan de manera diferente y tienen experiencia en tener en cuenta la perspectiva del cliente. Así es como encontré la técnica de la carta de amor / ruptura.
La carta de amor / ruptura es una técnica de elicitación cualitativa en la que le pide a los consumidores que escriban una carta de amor / ruptura a una marca o empresa. Este método nos permite comprender las emociones y los sentimientos basados en experiencias concretas. Lo probamos en algunos clientes, es extremadamente divertido y esclarecedor al mismo tiempo.
Hay un problema con esta técnica y es que una vez que se capturan las experiencias, necesitamos analizar los datos y obtener información, y al hacerlo estamos atrapados por los infames sesgos cognitivos. Cuando analizamos la carta bajo los “ojos de expertos”, lo más probable es que perdamos perspectivas de información altamente abstracta y creativa. Esta técnica está bien para la elicitación pero incompleta para la significación. Pero … ¿Existe algún método cualitativo y / o cuantitativo que tome las experiencias del cliente sin sesgados?
Dave Snowden, una referente mundial en gestión del conocimiento y complejidad, propone a través de métodos y herramientas de complejidad, delegar la interpretación de tus propias historias a las personas, en otras palabras, permitirles capturar e interpretar al mismo tiempo, de esta manera Se reducen los riesgos de sesgos cognitivos. Después de eso, presenta la información de tal manera que permite que las personas busquen patrones emergentes sin ser influenciados por sesgos de expertos.
Como ejemplo, a la pregunta del empleado NPS “En una escala de 0–10, ¿qué tan probable es que recomiende nuestra organización a su familia o amigos?” (por cierto, recomendar organizaciones no es un tema común cuando hablo con mi familia o amigos) Snowden propone una alternativa … “¿Qué historia le contarías a tu mejor amigo si le ofrecieran un trabajo en tu organización?” Luego, proporciona herramientas a las personas para que puedan interpretar su propia experiencia. Esta técnica de hacer-sentido (sensemaking) es una alternativa a las encuestas pirateadas ya conocidas.
Una historia de la métrica universal
En 1955, una supercomputadora pudo predecir el resultado de las elecciones presidenciales de los Estados Unidos. Lo hizo seleccionando a un votante y haciéndole una serie de preguntas simples. Esa supercomputadora fue el MULTIVAC y fue el imaginario de Isaac Asimov quien le dio vida. Han pasado 65 años y, aun así, esa tecnología no existe y probablemente nunca existirá. Nos encanta soñar con las posibilidades de predecir el futuro, pero olvidamos que el futuro no existe. Lo mejor que podemos hacer es entender el presente, describir el presente y, como máximo, identificar los adyacentes posibles.
Las computadoras son mejores que las personas en algunas tareas, pero una persona con una computadora siempre gana. Las personas tienen emociones, sentimientos, inteligencia, imaginamos, soñamos, estamos equivocados, somos perfectamente imperfectos. Aprendamos a lidiar con las imperfecciones y complejidades de la naturaleza humana, quizás de esa manera, entenderemos mejor a las organizaciones. No hay mejores lugares para trabajar, hay algunos mejores para algunas personas u otras. Intenta aceptar la idea de que tal vez hay cosas que no se pueden medir con números.
No todo lo que se puede contar cuenta, ni todo lo que cuenta se puede contar. — William Bruce Cameron
