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100% correcto, o por qué la IA no es infalible, afortunadamente

“Cuando creíamos que teníamos todas las respuestas, de pronto cambiaron todas las preguntas”

Mario Benedetti

Una de las preguntas recurrentes que me hacen cuando en los últimos meses explico el impacto de las herramientas de IA generativa a equipos de negocio es: “¿Pero y cómo sabemos que la respuesta del algoritmo es 100% correcta?”.

Parece una inocente pregunta, pero representa una piedra angular del reto de #adopción y gestión del cambio en el contexto de la inteligencia artificial. En efecto, esa pregunta encierra varias creencias, entre otras:

⭐️ Que vivimos en un mundo determinista, donde A+B=C y en el cual, siguiendo una receta, obtendré resultados siempre idénticos.

⭐️ Que nos importan más las respuestas que las preguntas.

⭐️ Que existe alguna forma certera de determinar si algo es correcto ó incorrecto.

⭐️ Que asumimos que la máquina debe de ser infalible, cuando todos aceptamos que el humano no lo es.

A las empresas no nos gusta la incertidumbre

Recuerdo mi primera experiencia laboral en 3M, donde había un Director obsesionado por entender por qué caían las ventas de un producto industrial. Dediqué meses a hacer correlaciones entre variables hasta generar una serie de hipótesis sobre cuáles podrían ser los motivos. Cuando se las presenté, él me preguntaba insistentemente: “Pero Alberto, ¿estás 100% seguro de que esas son las verdaderas razones?”. El problema es que podía dedicar muchos más meses a trazar nuevas conjeturas, pero jamás tendría una verdadera certeza, y lo más importante de todo, si hubiera sido capaz de llegar a un índice de incertidumbre menor, tampoco hubiéramos tomado medidas muy diferentes de las que yo proponía tomar en aquel momento.

Aquella fue mi primera “caída del caballo” sobre lo mal que nos solemos manejar en entornos de incertidumbre en entornos profesionales y la importancia de promover otros mecanismos en la toma de decisiones más parecidos a como aprenden los niños en entornos de gran variabilidad:

1.      Probar

2.      Observar

3.      Medir

4.      Ajustar

5.      Volver a probar

6.      … y así sucesivamente

Liminalidad e Innovación

Cuanto más esté pegada nuestra actividad empresarial a las Operaciones, al Project Finance, a la gestión de riesgo,… mayores índices de certidumbre necesitamos en nuestro día a día. En esos casos, la IA Generativa necesita operar en entornos con guardarraíles que permitan un control mayor de los corpus de conocimiento con los que trabajan y de la variabilidad de las respuestas.

Sin embargo, si nuestra actividad empresarial requiere de Innovación y explorar y crear el futuro, necesitamos operar con otros parámetros.

Como decía J.R.Tolkien: “no todos los que vagan están perdidos”. Hay multitud de trabajos que requieren de una mentalidad de exploración continua, de un “espíritu de boyscout” como dice Julia Galef en su muy recomendable libro homónimo. Y es que si un “boyscout” es especialmente efectivo resolviendo retos en entornos de incertidumbre, no es solo por sus conocimientos o por ser más listo, sino por observar el mundo con una mentalidad curiosa e identificar opcionalidad por todas partes.

El reto, es que debemos de ser capaces de “desprogramar” nuestras mentes, acostumbradas desde la educación básica a que las preguntas nos venían dadas por el maestro y nuestra labor era determinar y responder con la única respuesta correcta.

El reto, como siempre, está en las transiciones

Mi padre, de formación arquitecto, siempre me recuerda que las goteras en un edificio nunca ocurren en una superficie continua sino en las juntas. Del mismo modo, el óxido aparece en los puntos de soldadura y los materiales se resquebrajan por las uniones. Y es que la gestión empresarial es especialmente complicada en espacios liminales, aquellos a caballo entre un pasado que se desmorona y un futuro que está por construir y muy impredecible.

De mi época de ingeniero estudiando dinámica de fluidos siempre recuerdo la enorme dificultad al pasar de “régimen continuo” a “régimen turbulento”. O del temido “golpe de ariete” o sobrecarga de presión que sufre una tubería en su interior cuando una columna de líquido se mueve dentro de ella con cierta inercia y, de repente, ese flujo cesa de forma repentina.

La turbulencia, genera incertidumbre e impredecibilidad, y en esas estamos.

Y en esto que empezamos a trabajar con Inteligencias Artificiales

Aunque la IA lleva con nosotros ya décadas, en los últimos dos años la democratización de las herramientas de IA generativa ha introducido un nuevo factor en nuestra ecuación como gestores empresariales.

Si ya era complejo manejar equipos humanos, con el grado de incertidumbre que la gestión de personas incorpora, llegan las “máquinas” y tenemos que reconfigurar el tablero.

En primer lugar, debemos de definir qué rol les asignamos y cuál pasa a ser el nuestro. A partir de ahí, surgen infinidad de preguntas, entre otras:

⭐️ ¿Con qué reglas de negocio configuramos el algoritmo?

⭐️ ¿Cómo incorporamos el conocimiento de compañía que reside en las personas en esas reglas de negocio?

⭐️ ¿Quién tiene la responsabilidad sobre las decisiones que el algoritmo tome?

⭐️ ¿Cómo preparamos a las organizaciones para trabajar con IAs?

Bueno, pero es sencillo, porque la IA introduce predictibilidad y órden

Algún incauto podía pensar que el algoritmo nos aporta mayor certidumbre, al fin y al cabo ¿no era gestionar personas lo que introducía variabilidad a la labor del manager?

Sin embargo, el funcionamiento de la Inteligencia Artificial Generativa no es determinista sino probabilista. Ante una misma pregunta, y debido a su diseño aprovechando arquitecturas de redes neuronales, la respuesta nunca va a ser exactamente la misma.

De ahí las preocupaciones de los equipos cuando les hablo de cómo tienen que trabajar con el algoritmo. Cuando esperaban que por fin su labor cómo managers iba a ser más predecible porque ante un estímulo de entrada, la salida iba a ser siempre la misma, ven que no es así.

Congreso anual DEC

Afortunadamente, la transformación que aporta la IA generativa no es determinista

Un viejo proverbio chino dice algo así como “ojalá vivas tiempos interesantes”, ante lo que yo reformulo: “ojalá vivas tiempos probabilistas”.

Creo sinceramente que la oportunidad que ofrece la creación de un binomio humano + máquina nos mete de lleno en el mundo de la creación y en un nuevo florecimiento de la labor del manager.

Es cierto que supone una amenaza para todos aquellos trabajadores del conocimiento que, aunque se creían “white collar”, no dejaban de ser un “blue collar” pero de oficina. Y es que apretar tornillos u ordenar documentos no dejan de ser actividades conceptualmente muy próximas.

Sin embargo, es precisamente la impredecibilidad del algoritmo lo que hace que siga existiendo, como dice Javier G. Recuenco, el “último santuario humano”. De otra forma, si toda nuestra labor como gestores fuera determinista y replicable, seríamos absolutamente prescindibles.

En términos muy parecidos se desarrolló esta semana el debate en el congreso de los amigos de la Asociación DEC para el Desarrollo de la Experiencia de Cliente en donde tuve el placer de intervenir invitado por Nanes Martínez-Arroyo , Accenture y Avanade. ¿Cuál es el rol del humano y cuál el del algoritmo cuando diseñamos y ejecutamos procesos de operaciones de cliente en nuestras organizaciones?

Es la era de la Co-Inteligencia

Pero volvamos por un momento a mis sesiones con los equipos promoviendo el uso de la IA Generativa.

Creo que un reto fundamental es hacerles conscientes de que la IA no sustituye al humano. Que de lo que se trata es de establecer procesos de trabajo híbrido humano-máquina en los que cada uno aporta una serie de capacidades.

Todas las actividades relacionadas con el procesamiento de información podrán quedar relegadas al algoritmo, que lo hace de forma mucho más exhaustiva y eficaz. Y aquello relacionado con contextualizar el trabajo, darle sentido y definir una hoja de ruta, caerá del lado del humano.

En términos prácticos, yo recomiendo a los equipos a la hora de trabajar con IA:

⭐️ Definir el objetivo, el contexto, las fuentes de información y el formato de salida.

⭐️ No delegar en el algoritmo la responsabilidad sobre los resultados que nos proporciona.

⭐️ Entender que la IA generativa es un “copiloto”, y que nosotros los humanos debemos seguir al mando como “pilotos”.

⭐️ Comprender que el algoritmo no es “determinista” y que ante pequeños cambios de contexto o de la información de entrada, ofrece resultados ciertamente diferentes.

⭐️ Utilizar flujos de retroalimentación con el algoritmo, contribuyendo a su aprendizaje en aquellas herramientas donde esto es posible.

⭐️ Ofrecer a la IA información de entrada completa, exhaustiva y relevante.

En el fondo, la oportunidad que la IA nos brinda es extraordinaria. Si todo fuera cuestión de seguir un manual, sería aburridísimo. Sin embargo, tenemos la oportunidad de delegar en ella aquellas tareas de menor valor añadido y elevarnos y florecer en aquellas capas de conocimiento en las que la componente creativa y de darle sentido a las cosas es relevante.

Ethan Mollick, profesor de The Wharton School y co-director del laboratorio de IA generativa , nos cuenta en su reciente libro “Co-Inteligencia” cómo la democratización de la IA a partir de Noviembre de 2022 y la expansión de los modelos de propósito general, nos obliga a desarrollar la capacidad de sentirnos cómodos en un mundo de colaboración humano-máquina.

Comparto su optimismo y su apuesta por no perder la identidad humana. Dejemos a la máquina ayudarnos en resolver preguntas, y centrémonos en determinar qué preguntas son relevantes resolver.

No nos preocupemos tanto de si el resultado del algoritmo es o no 100% correcto, y apoyémonos en su resultando aportando criterio y sentido común. No vivimos en un mundo determinista sino probabilista, y habrá que estar cómodo con el riesgo y la incertidumbre.

Bienvenidos a la era de las capacidades aumentadas.

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No resolverás problemas, sin saber qué preguntas son importantes

Si revisas algunas de las ofertas de empleo más recientemente publicadas (al menos en ciertos campos, como puede ser marketing, innovación o tecnología), uno de los requerimientos suele ser, tener una mentalidad “Problem solver”. Es decir, las organizaciones buscamos individuos que nos ayuden a buscar soluciones a problemas. De hecho, en los slogans de muchas marcas, se utiliza este concepto (la solución a tu problema).. El gran problema, según mi punto de vista, es que para buscar la solución correcta, lo que se necesita es hacer las preguntas correctas. Y en la mayoría de los casos, esto no es asi. Nos centramos demasiado en saltar rápidamente en pensar en soluciones, sin entender qué es lo que se necesita, en algunos casos basado en asunciones. Saltamos rápidamente, con conclusiones posiblemente no acertadas, y en muchos casos basadas en nuestras propias suposiciones.

La tecnología esta cogiendo un role cada vez mas importante. Por diferentes motivos hemos visto que es una herramienta fundamental a la hora de poder ofrecer a nuestros clientes lo que necesitan. Sin embargo, en muchas ocasiones ponemos demasiado peso en estas soluciones (software), sin querer pensar en cual es el problema. Cuantas veces has oido que la solución a cierto problema es la inteligencia artificial, por ejemplo.

La inteligencia artificial surgió alrededor de los años 60, pero hasta ahora no había salido de los laboratorios y de las universidades. La bajada del precio del almacenamiento de datos, y el incremento en la potencia de computación, han hecho que sean unas de las principales herramientas que todas las organizaciones tienen en la mente. Para ser mas exacto, la alta disponibilidad de datos de diferentes fuentes, y formatos, con una posibilidad de computación distribuida de los mismos, es uno de los motivos de esta aceleración. sin embargo, posiblemente el gran problema sea no entender qué es lo que nos ofrece o en qué consiste este área tecnológico.

Dentro de la inteligencia artificial existen muchas ramas y disciplinas. Hasta hace unas décadas, la mayoritaria eran los sistemas expertos. Debido al gran coste de almacenamiento de datos, la único forma de hacer pensar a una máquina como un experto, era que este (o un grupo de ellos) dieran las instrucciones precisas para este cometido. Para ello, era necesario codificar todo ese conocimiento (sobre un tema en concreto) con lenguaje de programación de forma que el ordenador pudiera ejecutarlo. Cualquier nueva instrucción tenía que ser añadido a este conjunto de reglas, con el coste asociado Sin embargo, debido a este desplome del precio de almacenamiento de datos, el enfoque ha cambiado. En vez de tener que recolectar estas reglas y codificarlas, se busca que en base de un conjunto de ejemplos, las máquinas saquen patrones que nos ayuden a tomar decisiones y conclusiones en función de ese gran conjunto de datos disponible. Actualmente no solo es barato, sino también fácil poder almacenar datos de diferentes tipos (fotos, videos, texto, ..). 

Lanzarnos en la aventura de la inteligencia artificial es fascinante, pero es necesario entender qué significa, y que limites tiene. Si lo llevamos aun terreno mas táctico, pensemos en un ejemplo real. En el campo del marketing, se está utilizando para analizar la propensión de un cliente a comprar más, o predicciones de abandono, o para el diseño de campañas personalizadas que tengan un mayor impacto. Todo este es una gran ayuda, y nos puede guiar en ese vision de ser organizaciones que realmente están basada en la toma de decisiones por datos y no por intuiciones. Sin embargo no siempre es así.

Pretendemos que las maquinas hagan parte del trabajo que debemos hacer nosotros. Pretendemos que las maquinas piensen por nosotros, y actualmente, los algoritmos actuales, buscan patrones de comportamiento, pero necesitan saber que estas buscando. Esa misión debería ser encomendada a nosotros. Nosotros deberíamos pensar, que es lo que necesitamos saber. Muchas veces puede parecer obvio, pero pocas veces lo es.

Podemos lanzar datos históricos de compra a una algoritmo para que nos diga cual es la predicción de próxima compra por parte de nuestros clientes. Con estos datos, en la gran mayoria datos históricos, podemos sacar patrones, podemos descubrir características, podemos descubrir nuevos perfiles, pero nunca vamos a saber porque los clientes nos comprar, porque siguen interesados en nosotros. Todo son preguntas diferentes.

Cada organización está basada en una cultura, y cada cultura es diferente. En aquellas más jerárquicas, hacer preguntas podía incomodar, podía ser sinónimo de cuestionar el trabajo realizado o atacar al conocimiento personal. En estas culturas, solo se proporcionaban soluciones a las preguntas que se hacían desde arriba, sin cuestionar. Sin embargo, en otras organizaciones (más abiertas y modernas), plantear el status quo es parte de su gestión diaria. Y esa es la base de la innovación. Hacerse preguntas, para luego buscar soluciones a las preguntas correctas.

Muchos los sistemas comerciales actuales con inteligencia artificial, están preparados para contestar preguntas ya establecidas. En muchos casos son preguntas básicas que toda organización necesita conocer: Que oportunidades de negocio tienen más probabilidad de cerrarse con éxito, en que audiencia tendrá mas efecto este email, cual es la frecuencia media recomendada de envío en un segmento concreto, que patrón de comportamiento tiene cierto individuo respecto a nuestra base de clientes. Todo esto son sistemas que podríamos denominar genéricos. Su uso es sencillo, nos puede ayudar a gestionar nuestro día a día, podemos automatizar procesos en torno a sus respuestas, y son fácilmente integrables en el entorno (aunque siempre puede haber resistencia al cambio, lo que será un buen indicador). El problema viene cuando las organizaciones deben plantearse dudas mucho más estratégicas. Lo más probable es que tengan los datos, dispongan de los sistemas pero no sepan qué preguntas hacerse. Disponer de la tecnología es una gran paso, pero sin saber cómo utilizarla (qué preguntas hacerse), no tendrán el impacto que se busca.

En algunos sitios se define a los directivos como aquellos profesionales encargados de velar por el futuro de la organización creando una visión. Y es justo en este punto donde las preguntas son fundamentales. Un ejecutivo debería ser capaz de cuestionarse a sí mismo, de cuestionar su estrategia, de cuestionar el porqué de las cosas. Por supuesto, no es algo que debería ser exclusivo de la dirección, ya que lo que realmente diferencia a las empresas más innovadoras es que esa capacidad de cuestionar este distribuida. Si los diferentes agentes de una organización crean preguntas, a las que buscar soluciones, quiere decir que se esta constantemente buscando como mejorar, cómo atender mejor a los clientes, como buscar nuevos huecos de mercado, como ser mas eficientes. Se está multiplicando el impacto creado por la organización, que e slo que diferencia la innovación. Lo que será necesario es encontrar un equilibrio y sobre todo un gobierno y una criterio de priorización común.

La innovación, sea en el campo que sea, se basa en hacerse preguntas, en cuestionar el status quo. Eso requiere saber que problema que quiere solucionar, antes de buscar soluciones. La inteligencia artificial es una de las mejores herramientas que podemos encontrarnos en este espacio. Puede ayudarnos a analizar datos y a sacar ciertas conclusiones, pero cuando más eficiente será, es si sabemos hacerle las preguntas adecuadas. Si sabemos que es lo que necesitamos saber.

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El «Círculo dorado» de Simon Sinek

“La espontaneidad no se improvisa”

Enrique Vargas (director de teatro)

golden-circle

Todas las mañanas arrancas el día pensando en cómo lanzar ese nuevo producto al mercado, quiénes son tus consumidores potenciales, qué nuevo competidor va a aparecer en el próximo mes, cuál debe de ser la siguiente promoción que hagas,…

Todas ellas son preguntas perfectamente lícitas. El único problema que tienen es que su recorrido es bastante corto.

Ya hemos reflexionado largo y tendido en el blog acerca del poder de las preguntas, pero hoy me voy a centrar en una en concreto, que considero que es la más poderosa de todas: “¿Por qué?”.

Simon Sinek es un divulgador inglés que ha popularizado lo que él denomina el “Golden Circle”. Afirma que la gran mayoría de las empresas tiene claro a qué se dedican o qué hacen (“WHAT”). Algunas incluso tienen una conciencia plena de cómo lo hacen o qué procesos siguen (“HOW”). Pero lo que muy pocas empresas tienen claro es la misión de por qué lo hacen (“WHY”).

Si te apetece profundizar en su modelo mental del círculo dorado te recomiendo que veas su vídeo en TED.

Comparto con Sinek su obsesión por el “WHY?” y creo que esa obsesión debería formar parte del día a día de cualquier profesional del Marketing. Antes de entrar de lleno en las operaciones (representadas por las preguntas “¿el qué?” y “¿cómo?”) debemos tener una idea clarísima del “¿por qué?” (la misión):

  • ¿Por qué el cliente tiene cierta necesidad?
  • ¿Por qué debería comprar mi producto?
  • ¿Por qué mi propuesta de valor es diferente a la de mis competidores?
  • …..

Si eres un profesional del Marketing ¿no te suena al famoso «reason why»?

Cuando trabajo con equipos comerciales ayudándoles a armar sus planes de negocio, el utilizar frecuentemente el “¿por qué?” ó “¿para qué?” resulta un arma poderosísima para identificar los puntos débiles de un plan de acción. De este modo, una iniciativa no es mala o buena “per se”, sino que lo es en relación a si ayuda a avanzar hacia el cumplimiento de un objetivo o no.

Así por ejemplo, un compañero me pregunta: “Alberto, ¿crees que deberíamos incluir nuestra nueva línea de productos en la tienda online?”. Sería una insensatez por mi parte responderle inmediatamente con un “sí” ó un “no”, y mi opinión tendría la misma validez que la de la señora María que pasea por la calle. El experto en el negocio es él, y mi labor consiste en ayudarle a identificar si esa acción que propone está alineada con la misión que tiene para su negocio. De este modo la pregunta obligada es “¿para qué ó por qué quieres incluir esos productos en la tienda online?”. Tras un intenso toma y daca de preguntas (la técnica de “los 5 por qués” indica que de media hay que ir para atrás 5 veces para llegar a averiguar la motivación profunda o causa raíz), mi compañero es capaz de responderse a sí mismo.

El “Golden Circle” de Sinek cobra plena actualidad en cualquier modelo de liderazgo reciente. Los líderes que consiguen movilizar una organización son aquellos que son capaces de alinear a sus miembros en torno a una misión ó un “por qué”. Del mismo modo, las marcas que deseen conectar con sus audiencias deberán transmitir a sus clientes una misión que les inspire y que vaya mucho más allá del qué comprar y cómo comprarlo, respondiendo a la pregunta de “¿por qué comprarlo?”.

En el fondo, Sinek no ha hecho sino llevar al campo de la gestión empresarial una pregunta que constituye el “leit motiv” del hombre desde sus orígenes: ¿Por qué existimos?

Sin embargo, no quiero amable lector dejarte embarcado en preguntas metafísicas de difícil respuesta, así que te invito a frivolizar con este vídeo en el que Mourinho aplica implacable el “Golden Circle” a los caramelos Sugus de piña. Si fuéramos el Product Manager de ese producto ¿seríamos capaces de responderle?

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Director de Preguntas Fundamentales

«La calidad de la vida de una persona depende de la calidad de las preguntas que se hace.»

Anthony Robbins

¡Ya lo tengo! Creo que he encontrado el trabajo más interesante del Mundo.

¿Te imaginas dedicar tu tiempo exclusivamente a realizar preguntas? Pues el caso es que en algunas empresas en Alemania (Daimler, SAP, Bayer,…) existe la figura del Direktor Grundsatzfragen que vendría a significar algo así como «Director de Preguntas fundamentales«.  Su misión es identificar las barreras al crecimiento y las oportunidades de negocio mediante la utilización sistemática de la pregunta.

Las preguntas pueden ser como la palanca que usas para abrir la tapa pegada de una lata de pintura. Si usamos una palanca corta, romperemos la tapa de la lata. Pero si usamos una palanca más larga (o una pregunta más potente), podremos abrir la lata y acceder a todo su contenido.

Seguro que has experimentado en alguna reunión de trabajo o en algún proceso de venta esa «pregunta killer» ó «pregunta a la yugular«, que cuando alguien la lanza comprendes que acaba de destapar el tarro de las esencias, ¿verdad?. Probablemente su tono aparentaba absoluta normalidad, pero su efecto es tan devastador en el desarrollo de la conversación como un misil tomahawk.

Lo bueno de esas preguntas es que rompen el status quo, permiten a la audiencia replantearse las «verdades absolutas» que quizá nadie se atrevió a contradecir en el pasado.

Recomiendo la lectura del pequeño ensayo «El arte de las preguntas poderosas» de Eric Vogt, Juanita Brown y David Isaacs en el que dan algunas pistas sobre cómo formular esas preguntas fundamentales. También Antonio Moar ha escrito un libro curioso titulado «Pregunting» que versa sobre idénticos asuntos.

Aquellos lectores que hayan pasado por un proceso de coaching (bien como coach o como coachee) habrán visto de primera mano el efecto de las preguntas poderosas. En estos procesos el coach utiliza la pregunta como el «abrelatas» que permite explorar al coachee los hechos alcanzando un entendimiento más profundo.

En Marketingstorming también hemos hablado de las preguntas en varios post, como por ejemplo en «El poder de las preguntas«, «Las 3 preguntas del proceso de ventas» y «Solo sé que no sé nada«.

Y dirás ¿qué tiene que ver esto de las preguntas con la venta o el desarrollo de negocio? Muchísimo.

En el libro «Vender es fácil, si sabe cómo«, Alejandro Hernández ilustra con magníficos ejemplo la utilización de la pregunta para retomar el control en un diálogo de venta. En momentos críticos en los que el producto ha fallado, la entrega no se ha producido, el precio ha resultado ser diferente del esperado,… el vendedor tiene la opción de ponerse a la defensiva y someterse al rapapolvo del cliente justificándose con respuestas, o dar la vuelta a la conversación y utilizar la pregunta para adelantarse al cliente explorando sus necesidades subyacentes y recuperar la credibilidad:

– ¿Por qué no ha llegado el pedido de ayer?

– Pues que no apareció en el sistema hasta muy tarde, y como no quiero que vuelva a suceder, dígame ¿cuándo es su siguiente pedido?

– El martes.

– El martes me encargaré entonces personalmente de que le llegue a la hora ¿a qué hora lo necesita?

– A las 10:00 en punto.

– A esa hora estará ¿qué más puedo hacer por usted?

– Nada más. Eso es todo, muchas gracias.

Y recuerda lo que decía Voltaire: «Judga a un hombre por sus preguntas, mejor que por sus respuestas«.

¿Qué opinas?

(NOTA: Si quieres evaluarte como «killer» en el arte de la pregunta, puedes hacer este curioso cuestionario)

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El poder de las preguntas

I keep six honest serving-men (They taught me all I knew). Their names are What and Why and When and How and Where and Who. I send them over land and sea, I send them East and West; But after they have worked for me, I give them all a rest.

Rudyard Kipling

Últimamente no puedo evitar el reflexionar acerca del desarrollo de negocio a medida que veo a mi hija Paula avanzar de bebé a niña.

Si eres padre entenderás de lo que te hablo. De repente entra en tu vida un personajillo de corta estatura pero enorme inteligencia que poco a poco trata de establecer relaciones a largo plazo con una gran variedad de «clientes» y «proveedores», negociando, vendiendo, comprando, intercambiando,…

Una de las herramientas más poderosas que tienen los bebés a la hora de aprender es la que tratábamos en el post «Qué hacer cuando no sabes qué hacer«: Actuar-Aprender-Ajustar-Construir-Actuar.

Cuando siguen madurando, hay una segunda herramienta que los niños manejan a la perfección y es la sistemática pregunta: «¿y por qué…». Una vez les has contestado y crees que vas a disfrutar de un rato de tranquilidad, el niño vuelve a la carga con otro «¿y por qué…?» que cuestiona la respuesta anterior. Ese proceso iterativo se prolonga lo que dure tu paciencia o la curiosidad innata del niño. Te aviso de que frecuentemente es lo segundo.

Lo que hacen los niños es ejecutar a conciencia la «Técnica de las 5 preguntas (5 whys)» que popularizó el fundador de Toyota, Sakichi Toyoda. Ante cualquier problema Toyoda recomendaba hacerse la pregunta «¿por qué ha ocurrido?». Al encontrar la respuesta, se volvía a hacer la pregunta de forma que se podía ir remontando en una cadena de causa-efecto hasta llegar a la causa raíz del problema. Normalmente se necesitaban al menos 5 saltos hacia atrás para llegar a identificar el origen del problema. El objetivo es además aterrizar en causas raíces que constituyan un fallo en un proceso que esté bajo nuestro control (no valen factores externos sobre los que poco podamos actuar). Una forma sencilla de documentar esos viajes a lo largo de árboles de causa-efecto es mediante la utilización de los diagramas Ishikawa ó de «espina de pez».

A pesar de la potencia de las «5 preguntas» el método tiene sus detractores ya que:

1. A menudo es fácil caer en la falacia de la supuesta causalidad entre dos fenómenos cuando tan solo están relacionados por una correlación.

2. La dificultad de detectar causas más allá del campo del conocimiento propio.

3. Frecuentemente cuando falla algo lo hace por un cúmulo de motivos y no una causa aislada (ej: accidentes aéreos).

4. Dos personas diferentes que enfrenten las «5 preguntas» a un mismo problema pueden llegar a causas raíces independientes, lo que vendría a desvirtuar la solidez de la técnica.

En mi vida profesional tuve ocasión de enfrentarme a un verdadero «Terminator» de las preguntas. Un enorme Holandés de nombre Hermann, era apodado en nuestra División como «Hermann why» debido a su infatigable entusiasmo por someter a sus interlocutores a un exhaustivo «tercer grado». Lo cierto es que llegaba a ser irritante para la conversación social, pero muy efectivo para discutir sobre un negocio.

Mi admirado Conor Neill, profesor del IESE y autor de un magnífico blog sobre comunicación, habla en este post sobre el poder de las buenas preguntas. El problema es que desde pequeñitos la educación formal nos insiste en que lo importante es conocer las respuestas, cuando tal y como dice Verne Harnish lo importante es saber formular bien las preguntas: “todos somos buenos en encontrar respuestas. Los mejores líderes ayudan a encontrar las buenas preguntas”.

En el desarrollo de negocio ocurre exactamente lo mismo, frecuentemente es más fructífero dedicarle un tiempo mayor a las preguntas que a las respuestas. Si no lo hacemos, caeremos en la indulgencia y no avanzaremos en el desarrollo de nuestro producto o servicio. Las buenas prácticas son estupendas, pero aprenderemos más haciendo un “post-mortem” a los lanzamientos que fracasaron.

Para cerrar y demostraros que los buenos gestores se cuestionan absolutamente todo, os dejo con Mourinho y su ya célebre «po ké«. Yo lo reconozco, tampoco entendí nunca el color de los Sugus de piña.