Una de las razones por las que la innovación se resiste con tanta frecuencia dentro de las organizaciones es que con frecuencia proviene de fuera de la práctica existente. Cuando la innovación es radical, es decir, cuando su objetivo es hacer las cosas no solo mejor, sino de manera diferente. La oposición puede ser especialmente intensa. Por lo tanto, la experiencia frente a la innovación puede ser un problema.
Muchas empresas están firmemente decididas a evitar tal conmoción. Una respuesta estándar para algunos es argumentar que la experiencia los ha enorgullecido en el pasado. Sería una tontería sacrificar todo rastro de instinto, intuición y experiencia para adaptarse a algún tipo de sacudida sísmica.
Puede que tengan razón. Hay mucho que decir para reconocer lo que funciona y mantenerlo. La novedad por sí misma suele ser una receta para el desastre. Pero también es importante reconocer que la innovación radical puede traer beneficios significativos. Por lo tanto, la desconfianza repentina en el cambio sustancial puede ser imprudente a largo plazo.
Entonces, ¿qué hay de tratar de lograr un medio feliz que combine los dos? ¿Es posible acomodar la experiencia y la innovación y tal vez incluso sacar lo mejor de ambas? Consideremos algunas pruebas.
Pop-Tarts y vigilancia
La creciente presión para reducir costos en casi todas las industrias ha aumentado el atractivo de lo que podríamos llamar el negocio de la predicción. Esto se manifiesta particularmente en el crecimiento de la logística justo a tiempo, el arte de entregar productos cuando se necesitan.
El big data juega un papel clave aquí. Por ejemplo, al explorar una sobreabundancia de información histórica, los supermercados de EE. UU. Saben con precisión qué productos es más probable que compren sus clientes cuando se pronostica un huracán.
Por supuesto, algo de esto es cuestión de sentido común. El agua embotellada y la cinta adhesiva se encuentran entre las opciones más obvias al comprar antes de un evento meteorológico severo. Sin embargo, tal vez solo las maravillas de los algoritmos podrían revelar con confianza que los Pop-Tarts con sabor a fresa ocupan un lugar destacado en la lista de provisiones de emergencia del estadounidense promedio azotado por la tormenta.
En gran parte, el mismo pensamiento se encuentra detrás de la vigilancia policial predictiva, que utiliza grandes cantidades de datos para analizar patrones de comportamiento delictivo. En 2011, antes de que los “macrodatos” entraran en nuestro lenguaje cotidiano, este método de lucha contra el crimen de vanguardia supuestamente ahorró a las víctimas potenciales de robo más de £ 1 millón después de ser aplicado en el distrito de Trafford de Manchester.
Definiendo la intuición
La tensión entre lo establecido y lo emergente es obvia en el ámbito policial. El primero está encapsulado en el instinto y la intuición pasados de moda. Este último está encapsulado en tecnología novedosa e innovación radical.
En su libro de 2011, Thinking, Fast and Slow, el premio Nobel Daniel Kahneman buscó reconciliar estos enfoques contrastantes en un entorno más amplio. Junto con Gary Klein, un colega psicólogo y autor, intentó encontrar un terreno común entre lo intransigente y lo perturbador.
Kahneman partió con una actitud bastante escéptica hacia la intuición, después de haber investigado el pobre desempeño de los administradores de fondos “expertos” en los mercados financieros. Klein aportó una visión más positiva, después de haber trabajado con bomberos y haber sido testigo de sus habilidades para tomar decisiones en situaciones de rápido movimiento.
Finalmente, la pareja llegó a la conclusión de que la intuición podría definirse como la capacidad de tomar decisiones rápidamente reconociendo instancias pasadas. También sugirieron que se debe confiar en él solo después de haberlo obtenido en circunstancias en las que el conjunto de datos es lo suficientemente grande como para ser representativo y el ciclo de retroalimentación es lo suficientemente rápido como para aprender lecciones.
Lograr un equilibrio entre experiencia e innovación
Este resumen concuerda muy bien con la vigilancia policial predictiva, que ha disfrutado de una combinación de triunfos y fracasos. Las cifras de Estados Unidos indican que el recurso a los datos ha ayudado en la batalla contra el tráfico de drogas, asaltos y agresiones, violencia de pandillas y robos de bicicletas. Sin embargo, ha tenido poco o ningún impacto en la lucha contra los delitos pasionales y los homicidios.
¿Cómo podría explicarse esta disparidad? Las ofensas como el robo con allanamiento de morada son comunes, por lo que el conjunto de datos está más allá de la capacidad de procesamiento de un humano, pero es un grano perfecto para el molino alogrimítico. Los delitos como el asesinato son raros. Por tanto, el conjunto de datos es demasiado pequeño para generar un algoritmo útil, pero es suficiente para que los agentes aprovechen los conocimientos adquiridos con tanto esfuerzo.
Entonces parece que es posible tener lo mejor de ambos mundos. No tiene por qué ser una cuestión de experiencia versus innovación. De hecho, no solo es posible: es deseable. No debemos rechazar formas nuevas y diferentes de hacer las cosas, y tampoco debemos esperar que hagan que el juicio humano sea completamente redundante. Tanto la experiencia como la innovación tienen un lugar, y las dos pueden incluso coexistir en armonía.
Esta combinación se puede ver en muchas organizaciones sostenibles, que tienden a ser tanto estables como dinámicas. Sobreviven y prosperan manteniendo la esencia de lo que ha funcionado bien anteriormente y siempre introduciendo elementos desconocidos. En medio de la rotación y los desafíos de los negocios modernos, lograr este equilibrio es cada vez más vital para el éxito a largo plazo.