211service.com
Pensamiento científico en los negocios
A lo largo de la historia, las innovaciones en instrumentación (el microscopio, el telescopio y el ciclotrón) han revolucionado repetidamente la ciencia al mejorar la capacidad de los científicos para medir el mundo natural. Ahora, con el comportamiento humano cada vez más dependiente de plataformas digitales como la Web y las aplicaciones móviles, la tecnología también está instrumentando eficazmente el mundo social. La avalancha de datos resultante tiene implicaciones revolucionarias no solo para las ciencias sociales sino también para la toma de decisiones empresariales.
A medida que crece el entusiasmo por los macrodatos, los escépticos advierten que la dependencia excesiva de los datos tiene dificultades. Los datos pueden estar sesgados y casi siempre están incompletos. Puede llevar a los tomadores de decisiones a ignorar la información que es más difícil de obtener, o hacer que se sientan más seguros de lo que deberían. El riesgo es que al administrar lo que hemos medido, perdemos lo que realmente importa, como hizo el secretario de Defensa de la era de Vietnam, Robert McNamara, al confiar demasiado en su infame recuento de cadáveres, y como hicieron los banqueros antes de la crisis financiera de 2007-2009 en confiando demasiado en defectuoso modelos cuantitativos .
Los escépticos tienen razón en que la dependencia acrítica de los datos por sí sola puede ser problemática. Pero también lo es la dependencia excesiva de la intuición o la ideología. Por cada Robert McNamara, hay un Ron Johnson, el director ejecutivo cuyo tenencia desastrosa Como jefe de JC Penney se caracterizó por su desestimación de datos y evidencias a favor de los instintos. Por cada modelo estadístico defectuoso, existe una ideología defectuosa cuya inflexibilidad conduce a resultados desastrosos .
Entonces, si los datos no son confiables y también lo es la intuición, ¿qué se supone que debe hacer un tomador de decisiones responsable? Si bien no hay una respuesta correcta a esta pregunta (el mundo es demasiado complicado para aplicar una receta), creo que los líderes en una amplia gama de contextos podrían beneficiarse de una mentalidad científica hacia la toma de decisiones.
Una mentalidad científica toma como inspiración la método científico , que en esencia es una receta para aprender sobre el mundo de una manera sistemática y replicable: comience con alguna pregunta general basada en su experiencia; formar una hipótesis que resuelva el rompecabezas y que también genere una predicción comprobable; recopile datos para probar su predicción; y finalmente, evalúe su hipótesis en relación con las hipótesis en competencia.
El método científico es en gran parte responsable del asombroso aumento en nuestra comprensión del mundo natural durante los últimos siglos. Sin embargo, ha sido lento ingresar al mundo de la política, los negocios, las políticas y el marketing, donde nuestra prodigiosa intuición para el comportamiento humano siempre puede generar explicaciones de por qué las personas hacen lo que hacen o cómo hacer que hagan algo diferente. Debido a que estas explicaciones son tan plausibles, nuestra tendencia natural es querer actuar sobre ellas sin más preámbulos. Pero si algo hemos aprendido de la ciencia es que la explicación más plausible no es necesariamente la correcta. Adoptar un enfoque científico para la toma de decisiones requiere que probemos nuestras hipótesis con datos.
Si bien los datos son esenciales para la toma de decisiones científicas, la teoría, la intuición y la imaginación también siguen siendo importantes: generar hipótesis en primer lugar, diseñar pruebas creativas de las hipótesis que tenemos e interpretar los datos que recopilamos. Los datos y la teoría, en otras palabras, son el yin y el yang del método científico: la teoría enmarca las preguntas correctas, mientras que los datos responden a las preguntas que se han formulado. Hacer hincapié en uno a expensas del otro puede llevar a errores graves.
También es importante la experimentación, que no significa probar cosas nuevas o ser creativo, sino más bien el uso de experimentos controlados para descubrir los efectos causales. En los negocios, la mayor parte de lo que observamos es correlación (hacemos X e Y sucede) pero a menudo lo que queremos saber es si X causado Y. ¿Cuántas unidades adicionales de su nuevo producto hizo que los consumidores compraran con su campaña publicitaria? ¿La cobertura de seguro médico ampliada hará que los costos médicos aumenten o disminuyan? Simplemente observar el resultado de una elección en particular no responde preguntas causales como estas: necesitamos observar la diferencia Entre opciones.
Muchas de las decisiones más importantes ofrecen solo una oportunidad para tener éxito.
Replicar las condiciones de un experimento controlado es a menudo difícil o imposible en entornos comerciales o de políticas, pero cada vez más se está haciendo en experimentos de campo , donde los tratamientos se asignan aleatoriamente a diferentes individuos o comunidades. Por ejemplo, el Laboratorio de Acción contra la Pobreza del MIT ha realizado más de 400 experimentos de campo para comprender mejor la entrega de ayuda, mientras que los economistas han utilizado tales experimentos para medir el impacto de Publicidad online .
Aunque los experimentos de campo no son una invención de la era de Internet (los ensayos aleatorios han sido el estándar de oro de la investigación médica durante décadas), la tecnología digital los ha hecho mucho más fáciles de implementar. Por lo tanto, a medida que empresas como Facebook, Google, Microsoft y Amazon obtienen cada vez más beneficios de rendimiento de la ciencia de datos y la experimentación, la toma de decisiones científicas se volverá más omnipresente.
Sin embargo, existen límites en cuanto a cómo pueden ser los responsables de la toma de decisiones científicas. A diferencia de los científicos, que pueden darse el lujo de no emitir juicios hasta que se hayan acumulado pruebas suficientes, los responsables políticos o los líderes empresariales generalmente tienen que actuar en un estado de ignorancia parcial. Se deben realizar llamadas estratégicas, implementar políticas, asignar recompensas o culpas. No importa cuán rigurosamente se intente basar sus decisiones en evidencia, se requerirán algunas conjeturas.
Este problema se ve agravado por el hecho de que muchas de las decisiones más importantes ofrecen solo una oportunidad para tener éxito. No se puede ir a la guerra con la mitad de Irak y no con la otra solo para ver qué política funciona mejor. Asimismo, no se puede reorganizar la empresa de varias formas diferentes y luego elegir la mejor. El resultado es que es posible que nunca sepamos qué buenos planes fallaron y qué malos funcionaron.
Incluso aquí, sin embargo, el método científico es instructivo, no para obtener respuestas sino más bien para resaltar los límites de lo que se puede conocer. No podemos evitar preguntarnos por qué Apple tuvo tanto éxito, o qué causó la última crisis financiera, o por qué Gangnam Style fue el video más viral de todos los tiempos. Tampoco podemos evitar que se nos ocurran respuestas plausibles. Pero en los casos en los que no podemos probar nuestra hipótesis muchas veces, el método científico nos enseña a no inferir demasiado de un resultado determinado. A veces, la única respuesta verdadera es que simplemente no lo sabemos.
Algunas personas encuentran deprimente esta conclusión, pero una mente científica siempre debe permanecer escéptica de lo que sabe. Sea escéptico con los datos por todos los medios, pero también sea escéptico con las explicaciones plausibles, la sabiduría convencional, las ideologías inspiradoras, las anécdotas convincentes y, sobre todo, su propia intuición. El resultado no debe ser una parálisis total ni una adherencia servil a los datos, ni debe excluir en modo alguno la creatividad o la imaginación. Más bien, debería llevarnos a un mundo más racional y basado en evidencias.
Duncan Watts es investigador principal de Microsoft Research y autor de Todo es obvio: cómo nos falla el sentido común .