Cuando tener más información produce menos claridad
Los que vivimos en una época anterior hoy vemos como las organizaciones disponen de más información que nunca, no sé cómo subsistimos.
Sistemas de información.
ERP.
CRM.
Bases de datos.
Indicadores.
KPIs.
Cuadros de mando.
Aplicaciones de inteligencia empresarial.
Gráficos.
Alertas.
Reportes automáticos.
La tecnología ha hecho posible algo que hace unas décadas parecía extraordinario: conocer casi inmediatamente una enorme cantidad de datos sobre lo que ocurre dentro de una organización, y, sin embargo, persiste una paradoja: Nunca habíamos tenido tanta información y nunca había sido tan difícil distinguir qué información realmente importa.
Aquí aparece uno de los grandes espejismos de la gestión moderna. He visto organizaciones confundir información con conocimiento, y conocimiento con capacidad para decidir.
- El dashboard como símbolo del control
El dashboard nació con una promesa razonable: reunir en un solo lugar la información relevante para que los directivos pudieran comprender rápidamente el desempeño de la organización. En principio, es una excelente idea. En lugar de revisar decenas de informes, el gerente puede observar una pantalla:
Ventas.
Costos.
Clientes.
Productividad.
Calidad.
Finanzas.
Personas.
Proyectos.
Cada indicador puede aparecer acompañado de gráficos, porcentajes, tendencias y semáforos; la tecnología permite incluso actualizar la información automáticamente; el resultado puede ser visualmente impresionante.
Pero aquí debemos hacer una pregunta incómoda: ¿Un dashboard que muestra todo necesariamente ayuda a decidir mejor?
No necesariamente.
- El problema de mostrar demasiado
Existe una tendencia natural a pensar: Más información = mejor decisión. Parece lógico, si diez indicadores ayudan, veinte deberían ayudar más. Si veinte ayudan, cincuenta deberían proporcionar todavía mayor control, y si podemos disponer de cien, ¿por qué limitarse?
El problema es que la capacidad humana para procesar información no crece al mismo ritmo que la capacidad tecnológica para producirla, aunque podemos generar miles de datos, seguimos teniendo que decidir cuáles merecen nuestra atención.
Por eso una organización puede terminar con un dashboard extraordinariamente sofisticado y, al mismo tiempo, con una dirección que no sabe exactamente qué debería mirar primero.
- La ilusión de que todo es importante
Hay una consecuencia particularmente peligrosa: cuando colocamos demasiados indicadores frente al directivo, todos comienzan a parecer importantes.
Un indicador baja, otro sube, uno está en rojo, otro está en amarillo, otro muestra una tendencia positiva, otro está fuera de la meta, entonces comienza la conversación:
“¿Qué significa esto?” Y después:
“¿Por qué pasó?” Y después:
“¿Quién es responsable?”
La reunión se convierte en una sucesión de explicaciones. Se revisan datos, se comentan desviaciones, se justifican resultados, Se hacen preguntas.
Pero al final puede quedar sin responder la pregunta más importante:
¿Qué información debería cambiar nuestra decisión?
- El dashboard puede convertirse en un espejo retrovisor
Un gran número de indicadores estratégicos son indicadores de resultado.
Ventas realizadas.
Utilidades obtenidas.
Clientes perdidos.
Reclamos recibidos.
Rotación de personal.
Satisfacción obtenida.
Productividad alcanzada.
Todos son importantes, el problema no está en medirlos, el problema aparece cuando esperamos que estos indicadores nos adviertan con suficiente anticipación sobre lo que todavía podemos cambiar.
En ese caso, el dashboard nos muestra con precisión dónde estuvimos, pero conocer con precisión dónde estuvimos no significa necesariamente saber qué está comenzando a ocurrir, esta distinción será fundamental.
- La retrospectiva disfrazada de tiempo real
Existe otro fenómeno interesante: una organización puede recibir un indicador diariamente y pensar que está trabajando “en tiempo real”, pero la frecuencia de actualización no convierte automáticamente a un indicador en una señal temprana. Un dato puede actualizarse cada hora y seguir describiendo algo que ya ocurrió. Por ejemplo:
Una venta registrada ahora ocurrió como consecuencia de decisiones tomadas anteriormente.
Una queja recibida hoy puede reflejar una experiencia que comenzó semanas atrás.
Una renuncia registrada esta mañana puede ser el resultado final de un proceso de deterioro que empezó meses antes.
Por eso debemos distinguir entre:
La velocidad de actualización de la capacidad de anticipación. No son lo mismo.
- El semáforo también puede engañar
Los famosos semáforos —verde, amarillo y rojo— han simplificado enormemente la presentación de información y tienen utilidad, pero también pueden generar una falsa sensación de precisión.
Supongamos que un indicador está en verde.
¿Qué significa?
¿Que todo está bien?
¿Que la estrategia sigue siendo válida?
¿Que el sistema está estable?
¿Que no existe ningún riesgo?
¿O simplemente que el valor actual se encuentra dentro de un rango previamente establecido? Son preguntas diferentes.
Un indicador puede estar en verde y, sin embargo, estar mostrando un cambio gradual que todavía no ha cruzado el umbral de la meta, también puede estar en rojo debido a una fluctuación puntual que no representa un cambio real del sistema.
Por tanto: Un color clasifica un dato; no necesariamente explica su comportamiento.
- Cuando el dashboard se convierte en decoración
Un dashboard puede ser técnicamente perfecto y estratégicamente inútil, aunque incluya excelentes gráficos, colores atractivos, indicadores actualizados, filtros, mapas, comparaciones, porcentajes, tendencias y una presentación impecable, porque si después de observarlo nadie sabe qué significa, qué debería investigar, qué decisión podría cambiar o quién debe actuar, entonces todo ese despliegue visual no pasa de ser ruido sofisticado que no genera valor ni impulsa ninguna acción concreta.
Tenemos una pieza de información, no necesariamente una herramienta de dirección.
En una serie de artículos publicados en www.isoscorecard.com utilizamos una expresión provocadora para describir este fenómeno: “dashboarditis”, señalando el riesgo de construir tableros que muestran mucho, pero alertan poco, y que pueden terminar siendo retrospectivos y poco accionables.
La expresión es provocadora. Y precisamente por eso funciona.
8. El problema no es el dashboard
Aquí debemos ser justos, el dashboard no es el enemigo, un buen dashboard puede ser una herramienta excelente.
El problema aparece cuando esperamos que el dashboard resuelva un problema que en realidad pertenece a la estrategia y a la toma de decisiones. Un dashboard puede mostrar información, pero antes de construirlo, alguien debe haber decidido:
- qué observar?;
- por qué observarlo?;
- con qué frecuencia?;
- qué significa un cambio?;
- cuándo merece atención?;
y qué decisión podría derivarse de esa señal? Si esas preguntas no fueron resueltas, la tecnología simplemente amplifica la confusión, por eso podemos formular una primera conclusión:
El problema no es tener dashboards. El problema es creer que tener un dashboard equivale a tener control estratégico.
- Información no es una señal
Esta distinción merece especial atención, un dato es una observación, una señal es una observación que adquiere significado dentro de un contexto y puede llevarnos a investigar o decidir.
Por ejemplo: “Las ventas disminuyeron 4 %.” es un dato.
Sin embargo, aún no es posible determinar si dicho comportamiento constituye una verdadera señal estratégica, ya que podría tratarse de una fluctuación normal, un fenómeno estacional, un error de medición, una situación estrictamente temporal; o efectivamente, el comienzo de un cambio estructural importante.
El número, por sí mismo, no nos lo dice, necesitamos observar su comportamiento y comprender el contexto; por eso una organización puede tener miles de datos y relativamente pocas señales verdaderamente útiles.
- El peligro de reaccionar ante cada movimiento
Hasta ahora hemos criticado la falta de anticipación, pero existe un peligro contrario. Si la organización comienza a reaccionar ante cada movimiento de sus indicadores, puede caer en una nueva forma de mala gestión: la hiperreacción.
Una venta disminuye y se cambia la estrategia comercial.
Una encuesta baja y se modifica el programa de servicio.
Un indicador operativo se mueve y se inicia inmediatamente un proyecto de mejora.
Un competidor lanza una promoción y se cambia el precio.
La organización comienza a perseguir los números y puede terminar haciendo exactamente lo contrario de lo que necesita: cambiar cuando no debería cambiar.[1]
Por eso detectar un cambio no significa automáticamente actuar; primero necesitamos saber si estamos ante una fluctuación normal o ante algo que merece investigación.
- El dashboard no distingue necesariamente ruido de cambio
Aquí encontramos uno de los problemas más serios. Los sistemas reales presentan una variabilidad inherente: los resultados suben y bajan de manera constante a medida que los clientes cambian; la productividad fluctúa, los costos se mueven y las ventas varían día a día. No todo movimiento significa que haya ocurrido algo extraordinario., sin embargo, cuando observamos una tabla llena de indicadores, nuestra mente busca explicaciones.
Vemos un punto diferente y queremos saber por qué.
Vemos una caída y queremos corregirla.
Vemos un aumento y queremos repetirlo.
Pero podemos estar reaccionando simplemente ante la variación normal del sistema. Esto crea una situación paradójica: Un sistema diseñado para aumentar el control puede terminar generando más intervenciones innecesarias.
- La reunión que se convierte en lectura de indicadores
Podemos reconocer fácilmente este fenómeno en muchas reuniones de gestión. Alguien presenta el dashboard y luego se revisa indicador por indicador.
“Ventas: 96 %.”
“Costos: 102 %.”
“Satisfacción: 91 %.”
“Productividad: 98 %.”
“Rotación: 4,2 %.”
Entonces comienza una explicación para cada desviación, una hora después se han revisado veinte indicadores; pero quizá nadie ha formulado una pregunta estratégica.
El problema es que la reunión se convirtió en: lectura de información en lugar de: conversación para decidir. La información estratégica debe ser oportuna, comprensible y conectada con una decisión real; de lo contrario, corre el riesgo de convertirse en ruido.[2]
- ¿Cuánta información necesita realmente un estratega?
Esta pregunta puede incomodar porque durante años hemos asociado profesionalismo con cantidad de información. El gerente que recibe veinte informes parece estar mejor informado que aquel que recibe cinco, pero quizá sea exactamente, al contrario.
La pregunta correcta no debería ser:
“¿Cuánta información tenemos?”, sino: “¿Qué información necesitamos para tomar las decisiones estratégicas que tenemos delante?”
Y todavía podemos hacerla más exigente:
“¿Qué información necesitaríamos conocer antes de que el resultado final nos obligue a reaccionar?”
La diferencia entre ambas preguntas es enorme: la primera busca información, la segunda busca capacidad de anticipación. El espejismo de los dashboards no consiste en que los dashboards sean malos, consiste en creer que más datos + mejores gráficos + actualización automática = mejor dirección estratégica.
No necesariamente, puede existir: mucha información + poca señal + demasiada interpretación + decisiones tardías.
Y también: poca información + señales relevantes + conversación adecuada + decisiones oportunas.
El problema, entonces, no es tecnológico; es fundamentalmente gerencial y estratégico.
- La pregunta que queda abierta
Tras analizar las limitaciones de los ciclos anuales y el espejismo de los dashboards, emerge una cuestión aún más incómoda: si las organizaciones cuentan con estrategias, indicadores, datos, tableros de control, revisiones periódicas y reuniones de seguimiento,
¿por qué suelen enterarse de que algo anda mal cuando el resultado final ya es evidente e irreversible?
Tal vez el problema no esté solamente en la cantidad de información, si no en qué estamos midiendo. Tal vez algunos de nuestros indicadores describen consecuencias en lugar de señales tempranas o estamos mirando resultados cuando deberíamos estar observando aquello que los precede. Y aquí llegamos al siguiente problema de nuestra investigación:
¿De qué sirve saber que el resultado fue malo si para entonces ya no podemos hacer nada para cambiarlo?
Mantenemos deliberadamente la distinción que establecimos: el problema no es el dashboard; es creer que el dashboard, por sí mismo, resuelve el problema estratégico.
En el siguiente Capítulo podremos profundizar en resultado vs. señal, que es donde el argumento empezará a adquirir mucha más fuerza.
- [1] Deming, W. E. (1982). Calidad, productividad y competitividad: La salida de la crisis. Díaz de Santos. [es.wikipedia]
[2] https://isoscorecard.com/de-autopsias-al-gps-estrategico/
