Actúe como un científico

La idea en breve El problema Muchos líderes confían excesivamente en su instinto visceral o en sus experiencias personales a la hora de tomar decisiones, a pesar de décadas de advertencias sobre los peligros de hacerlo. La causa Los ejecutivos suelen pensar que lo que les funcionó en el pasado -los éxitos que les valieron sus puestos de liderazgo- funcionará en el futuro. Y sus subordinados suelen reforzar esos sentimientos. La solución Los altos directivos deberían adoptar un enfoque científico a la hora de tomar decisiones. Deberían cuestionar los supuestos e investigar las anomalías articulando hipótesis comprobables y realizando experimentos rigurosos que generen pruebas concluyentes. Todos los días, los directivos toman decisiones sobre productos, clientes, asignación de recursos, remuneración de los empleados y mucho más, basándolas en supuestos que nunca han sido examinados críticamente, y mucho menos cuestionados. "Siempre he tenido éxito haciéndolo así y nunca pensé en hacerlo de otra manera" es lo que escuchamos a menudo cuando se pregunta a los directivos por qué no cuestionaron prácticas que resultaron ser defectuosas. Pero cuando los escépticos demuestran que las ideas subyacentes a las prácticas son erróneas, confusas o incluso costosas, los líderes comprenden la importancia de poner a prueba sistemáticamente los supuestos. Consideremos lo que ocurrió en la empresa de hoteles y casinos Harrah's Entertainment a principios de la década de 2000, cuando uno de nosotros, Gary, que entonces era su director de operaciones, trabajó con su equipo de analistas para reevaluar el enfoque de la empresa respecto a los incentivos de marketing. Los dirigentes de Harrah's se habían suscrito a la sabiduría convencional del sector de que los incentivos financieros como las tarifas reducidas de las habitaciones, los créditos para comida y los vales para tiendas minoristas influían mucho en la decisión de los clientes de visitar Las Vegas y que ofrecer más de ellos aumentaba la probabilidad de que la gente reservara habitaciones allí. Gary y su equipo se propusieron mejorar la eficacia del gasto en marketing probando rigurosamente las iniciativas de forma individual. (Formado como economista, Gary comprendió la importancia de evaluar las contribuciones incrementales de cada elemento del programa de marketing, en lugar de medir el impacto colectivo de todo el programa, que era la práctica habitual en el sector). Realizaron cientos de pruebas para ver qué incentivos inducían a la gente a alojarse en los hoteles de la empresa y en qué medida. Los resultados revelaron que algunos, como los descuentos en tiendas, no afectaban a las reservas hoteleras y podían eliminarse. Además, si el dinero que se gastaba en ellos se reasignaba a incentivos eficaces, como mayores descuentos en las habitaciones, Harrah's podría aumentar tanto la capacidad de respuesta como los beneficios. En 2005, la empresa ya utilizaba los experimentos para mejorar muchas otras decisiones estratégicas y operativas. Por ejemplo, sus ejecutivos habían asumido que, como a la gente le gustaba la transparencia y la equidad, preferían una cola física ordenada en el bufé Bacchanal de todo lo que pueda comer del Caesars Palace a una cola virtual, un sistema de notificación digital que permitía a los clientes abandonar las inmediaciones mientras conservaban un puesto en la cola. Pero una prueba reveló que si el restaurante enviaba a los clientes un mensaje de texto 10 minutos antes de su turno para sentarse, éstos aprovechaban el tiempo para comprar bebidas o apostar, generando unos ingresos que superaban con creces los perdidos por la gente que no quería esperar. Con el tiempo, experiencias similares llevaron a Harrah's a desarrollar una cultura de la curiosidad, en la que hacer agujeros en la sabiduría convencional de la industria no sólo se convirtió en algo aceptable, sino que se celebró. Si desafiar las suposiciones es tan valioso, ¿por qué los directivos no lo convierten en un procedimiento operativo estándar? Tras décadas de estudio y práctica de la innovación y la toma de decisiones, hemos llegado a la conclusión de que la razón fundamental es que la mayoría de los líderes empresariales no piensan ni actúan como científicos. Se trata de una enorme oportunidad perdida. Las investigaciones de uno de nosotros, Stefan, han descubierto que los experimentos rigurosos pueden ayudar a los directivos a descubrir si un nuevo producto, servicio o programa empresarial tendrá éxito. (Véase "La disciplina de la experimentación empresarial", HBR, diciembre de 2014.) Y en sus funciones como director de operaciones, CEO y presidente de grandes empresas de entretenimiento y sanidad, Gary ha visto que las inversiones en análisis de datos conducen a mejores decisiones. Pero muchos directivos siguen siendo reacios a financiar experimentos y, a pesar de décadas de advertencias sobre los peligros del instinto visceral, siguen confiando excesivamente en la intuición y la experiencia personal a la hora de tomar decisiones, incluso cuando las pruebas los contradicen. Actuar como un científico es difícil para los dirigentes porque puede cuestionar su legitimidad. Sin duda, esto se debe a que la posición de alguien en la jerarquía corporativa se asume a menudo como el resultado de la experiencia y de un historial de movimientos e ideas exitosas. Los altos ejecutivos viven en un bucle de retroalimentación de refuerzo positivo que hace improbable que cuestionen los fundamentos de sus decisiones. El método científico, por el contrario, exige humildad intelectual ante los problemas difíciles y se basa en un proceso objetivo y basado en pruebas, en lugar de en una perspicacia predominantemente personal, para enmarcar y abordar las decisiones. Cuando pensamos científicamente, reconocemos que los seres humanos cometemos errores cognitivos y de juicio y podemos caer en una autocomplacencia basada en suposiciones erróneas. Cuando actuamos científicamente, sondeamos implacablemente nuestras suposiciones y las cambiamos si las pruebas demuestran que son erróneas. Adoptar un enfoque científico de las decisiones es fundamental para las organizaciones de hoy en día, sobre todo a la luz de los enormes trastornos que ha provocado la pandemia del Covid-19. En este artículo hablaremos de cinco elementos del método científico que nos parecen especialmente útiles en la práctica de la gestión. Cuando los líderes empresariales adopten esta mentalidad, sus prejuicios y errores no se interpondrán en la búsqueda de la verdad. Emplearán la razón, exigirán pruebas y estarán abiertos a nuevas ideas. En la práctica científica esto significa buscar la confirmación independiente de los hechos, dar más valor a la pericia que a la autoridad y examinar hipótesis contrapuestas. Por encima de todo, los escépticos cuestionan los supuestos. Se preguntan: "¿Por qué creemos esto?" o "¿Qué pruebas hay de que esto sea cierto?". La historia está llena de ejemplos en los que tal escepticismo ayudó a derribar ideas comúnmente sostenidas y condujo a importantes avances científicos. Cuando los directivos son escépticos bien informados, puede transformar el funcionamiento de una empresa. Consideremos Sony. Cuando Kazuo Hirai fue puesto al frente de sus negocios de electrónica de consumo, en 2011, la empresa atravesaba dificultades. Su otrora exitoso negocio de televisores había experimentado pérdidas financieras cada vez más profundas durante años. Eso se debió a que los predecesores de Hirai tenían un supuesto básico: Para restablecer la rentabilidad, el negocio necesitaba aumentar el número de televisores vendidos con el fin de cubrir el alto coste de Sony de hacer negocios. Hirai (que se convertiría en CEO de Sony en 2012) se mostró escéptico y encargó un análisis. Éste reveló que el negocio necesitaría vender 40 millones de televisores al año para ser viable. Pero en 2010 la empresa sólo había vendido 15 millones. Y lo que es más problemático, para alcanzar los objetivos de volumen, los anteriores dirigentes habían instituido repetidamente descuentos en los precios, lo que desencadenó un nuevo ciclo de pérdidas. Felix Schöppner explora temas de experimentación, percepción, física y astronomía disponiendo artísticamente objetos cotidianos en su estudio fotográfico. Hirai ordenó a la organización de ventas de Sony que vendiera menos televisores y subiera los precios. La empresa redujo el número de televisores LCD que vendía en los países desarrollados en un 40% aproximadamente y recortó el número de sus modelos estadounidenses casi a la mitad. Al mismo tiempo, se reestructuró para reducir los costes fijos, pidió a ingeniería que mejorara la calidad de la imagen para justificar precios más altos y lanzó un modelo de venta al por menor que diferenciaba sus productos: una tienda dentro de una tienda en Best Buy. En 2015, el negocio de televisores de Sony registró el primer beneficio operativo en 11 años. La intervención de los escépticos había funcionado. En ciencia, el estudio de las anomalías ha sido decisivo para identificar supuestos cuestionables. Las anomalías son cosas inesperadas, que no parecen correctas o que parecen extrañas, y se notan porque no concuerdan, o encajan, con los resultados buscados. Los directivos deben estar atentos a ellas y explorarlas porque pueden conducir a nuevas perspectivas empresariales. (Véase "El poder de la anomalía", HBR, julio-agosto de 2021). Una famosa anomalía, por ejemplo, llevó al científico Louis Pasteur a realizar un importante descubrimiento mientras estudiaba las causas del cólera de las gallinas. En 1879, cuando regresó de unas vacaciones de verano, se dio cuenta de que sus cultivos de cólera del pollo habían perdido virulencia. También observó que cuando su ayudante inyectaba los cultivos estropeados en gallinas, éstas sólo desarrollaban síntomas leves y se recuperaban por completo. Cuando se inyectaban las mismas aves con bacterias frescas y virulentas, permanecían sanas. Su descubrimiento -que los microorganismos debilitados o muertos que producen una enfermedad leve pueden prevenir esa misma enfermedad en su forma letal- condujo a uno de los mayores avances en la lucha contra las enfermedades infecciosas: las vacunas vivas atenuadas. Los líderes empresariales que buscan anomalías y actúan en consecuencia también pueden desenterrar ideas que conducen a oportunidades significativas, como descubrió Gary en 1999, después de convertirse en COO de Harrah's. Una noche, en el ascensor del hotel de la empresa en Las Vegas, escuchó a un cliente que decía a otros clientes: "No puedo ganar en Las Vegas. Las máquinas tragaperras están mucho más apretadas aquí que en Atlantic City"-lo que significa que tenían pagos medios más bajos. Los otros clientes estuvieron de acuerdo. La conversación sorprendió a Gary. En primer lugar, sabía que las máquinas tragaperras de Las Vegas tenían unos pagos medios más generosos. (Las máquinas de Las Vegas devolvían el 94,5% del dinero de los clientes, por término medio, mientras que las de Atlantic City pagaban el 93%). En segundo lugar, la suposición que durante mucho tiempo mantuvo la industria era que las máquinas tragaperras más ajustadas llevaban a los clientes a los casinos con pagos más generosos. ¿Y si la mayoría de los clientes eran como los del ascensor y no podían notar la diferencia? ¿Podría haberse equivocado toda una industria? Pidió a su equipo de análisis que investigara. El equipo descubrió que la industria no entendía cómo experimentaban el juego los clientes individuales. Los clientes nunca se encontrarían con pagos medios durante una visita típica o incluso durante varias visitas; tendrían que jugar a las máquinas 80.000 veces para hacerlo. En consecuencia, era imposible que detectaran la diferencia de pagos medios entre Las Vegas y Atlantic City. La conversación del ascensor acabó provocando una revolución en el negocio de los casinos. Las empresas empezaron a contratar a científicos de datos para que utilizaran la analítica y la experimentación para determinar los pagos y las ubicaciones óptimas de las máquinas tragaperras. Con el tiempo, los pagos medios han disminuido a medida que los casinos han ido confiando más en su capacidad para reducirlos sin desanimar a los clientes a jugar. La historia está llena de ejemplos en los que el escepticismo ayudó a derribar ideas comúnmente sostenidas y condujo a importantes avances científicos. Las anomalías también pueden revelar problemas importantes que están a punto de golpear a una organización. Una persona que cree fervientemente en esto es Jørgen Vig Knudstorp, presidente ejecutivo y antiguo CEO del Grupo Lego. Le dijo a Stefan que incluso cuando el porcentaje de clientes que se quejan de un producto es extremadamente pequeño, una empresa debe "escuchar de verdad y escuchar muy activamente". Lo aprendió cuando la empresa envió 15.000 unidades de un determinado juego de Lego sin un componente crítico, pero escuchó a menos del 5% de los clientes que los habían comprado. "Esto ilustra una lección importante", dijo. "Cuando oyes una queja de alguien, creo que es sano suponer que hay mucha más gente descontenta". Para que se cuestionen eficazmente, las suposiciones deben enmarcarse como hipótesis que puedan confirmarse o refutarse de forma cuantificable. "Cuando se puede medir aquello de lo que se habla y expresarlo en números, se sabe algo al respecto", dijo Lord Kelvin, una figura destacada de la ciencia y la ingeniería del siglo XIX. "Pero cuando no puedes medirlo, cuando no puedes expresarlo en números, tu conocimiento es de un tipo escaso e insatisfactorio". Un experimento que produce pruebas que contradicen una hipótesis nos permite reconocer errores en nuestro pensamiento y juicio, modificar la hipótesis y volver a probarla. Este proceso iterativo de prueba y refinamiento conduce en última instancia a hipótesis más sólidas. Una hipótesis fuerte frente a una débil Todo experimento eficaz comienza con la articulación de una buena hipótesis comprobable. Fuerte Débil Fuente Fuerte Investigación cualitativa, percepciones de los clientes, problemas, observaciones, extracción de datos, competidores (ejemplo: "Observamos menos clientes durante la primera hora de tienda") Débil Suposiciones no basadas en observaciones o hechos (ejemplo: "Creemos que a los compradores más adinerados les gustarán nuestros productos") Diseño Fuerte Identifica posibles causas y efectos (ejemplo: "Abrir nuestras tiendas una hora más tarde no repercute en los ingresos por ventas diarias") Débil No identifica las posibles causas y efectos (ejemplo: "Podemos extender nuestra marca hacia arriba") Medición Fuerte Métricas cuantificables que establecen si la hipótesis debe aceptarse o rechazarse (ejemplo: tiempo e ingresos) Débil Resultados cualitativos vagos impulsados por diversas variables difíciles de aislar y medir (ejemplo: valor de la marca) Verificación Fuerte El experimento y sus resultados pueden ser reproducidos por otros Débil El experimento y sus resultados son difíciles de reproducir Relevancia para un resultado empresarial significativo Fuerte Tendrá un impacto claro (ejemplo: "Abrir una hora más tarde reducirá los gastos operativos de la tienda") Débil No tendrá necesariamente un impacto significativo, o el vínculo entre la métrica y el impacto empresarial es difuso (ejemplo: "No está claro cómo afecta a la rentabilidad la ampliación de la marca") He aquí un ejemplo de la ciencia: Durante siglos se supuso que el universo estaba formado por una materia llamada éter, a través de la cual viajaba la luz. La hipótesis del éter surgió porque los científicos creían que las ondas de luz necesitaban un medio para propagarse en el espacio vacío. En 1887, los físicos Albert Michelson y Edward Morley se propusieron demostrar que esta tesis era correcta. Realizaron un experimento que medía la velocidad de la luz en direcciones perpendiculares. Cualquier diferencia de velocidad sería una prueba de la existencia de una u otra. Pero no se encontró tal diferencia, lo que socavó la hipótesis y aceleró la búsqueda de una nueva teoría científica del espacio y el tiempo: la relatividad especial. El experimento abrió la puerta a otra forma de pensar sobre el funcionamiento del universo. Las empresas pueden aplicar un enfoque similar. En el Bank of America lo utilizó un equipo encargado de mejorar la experiencia de los clientes en las sucursales. Uno de los problemas que el equipo pretendía resolver era la irritación que sentían los clientes cuando esperaban a ser atendidos. Un estudio interno en el que participaron unos 1.000 clientes (cuyas conclusiones fueron confirmadas por dos grupos de discusión y un análisis de Gallup) reveló que después de que una persona hace cola durante unos tres minutos, se abre una gran brecha entre los tiempos de espera reales y los percibidos. Una espera de dos minutos, por ejemplo, suele parecer una espera de dos minutos, pero una espera de cinco minutos puede parecer una de 10 minutos. Consciente de los estudios que sugieren que cuando se distrae a una persona de una tarea aburrida, el tiempo parece pasar mucho más rápido, el equipo articuló una hipótesis sencilla: Colocar monitores de televisión encima de la fila de cajeros del banco reducirá los tiempos de espera percibidos. Para comprobarlo, el equipo puso en marcha un experimento: Instaló televisores sintonizados con la CNN encima de los cajeros en una sucursal de Atlanta y comparó las percepciones de los clientes que esperaban allí con las de los clientes de una sucursal comparable sin monitores. Tras dejar pasar una semana para que desapareciera la novedad de los televisores, el equipo midió las estimaciones de los clientes sobre los tiempos de espera durante dos semanas. En la sucursal con los televisores, la sobreestimación descendió del 32% anterior a la prueba al 15%; en la sucursal de control aumentó del 15% al 26%. En los negocios, las ideas para las hipótesis pueden proceder de múltiples fuentes. Un buen punto de partida son las ideas de los clientes derivadas de la investigación cualitativa (grupos de discusión, laboratorios de usabilidad y similares) o de la analítica (datos recogidos de las llamadas al servicio de atención al cliente, por ejemplo). Como hemos visto, las hipótesis también pueden inspirarse en las anomalías, que pueden encontrarse en todo, desde conversaciones escuchadas por casualidad hasta prácticas de éxito que se desvían de la norma en otras empresas. Explicando la clave de la ciencia en una conferencia en la Universidad de Cornell en 1964, el físico teórico Richard Feynman declaró: "No importa lo bonitas que sean sus conjeturas. No importa lo inteligente que sea, quién hizo la conjetura o cómo se llama. Si no está de acuerdo con el experimento, está equivocado. Eso es todo". Los altos dirigentes empresariales deberían tomarse a pecho ese consejo. Las suposiciones subyacentes de una empresa no deben basarse únicamente en los sentimientos, las experiencias, las conjeturas o el estatus de quienes las sostienen. También deberían derivarse de pruebas concluyentes. Si tales pruebas aún no existen, los experimentos disciplinados pueden proporcionarlas. Este principio debería ser un pilar de la cultura de una empresa. (Véase "Crear una cultura de experimentación", HBR, marzo-abril de 2020). Los entornos empresariales ofrecen muchas oportunidades para llevar a cabo tales experimentos. Veamos otro esfuerzo liderado por Gary. A finales de 2009, muchos hoteles de Las Vegas y algunas empresas hoteleras de otros lugares empezaron a imponer tasas de resort, que eran cargos únicos con todo incluido que sustituían a los cargos a la carta por Wi-Fi, agua embotellada en las habitaciones, acceso al gimnasio, etc. Cuando los clientes querían reservar una habitación de hotel, primero se les presentaban las tarifas nocturnas. Pero una vez que pasaban a reservarla, veían que se añadía una tasa de complejo turístico al total, junto con los impuestos. Felix Schöppner En ese momento, Gary llevaba cuatro años como CEO de la fusionada Harrah's y Caesars Entertainment. Él y su equipo directivo asumieron que los posibles huéspedes verían la tasa de complejo turístico como un aumento de precio. Le preocupaba que redujera la demanda de habitaciones -especialmente de los clientes sensibles al precio- y provocara un descenso de las tasas de ocupación. (En Las Vegas la alta ocupación es especialmente crítica. Los huéspedes que se alojan en hoteles con casinos suelen gastar más en juego, comida y bebida, entretenimiento y otros servicios del complejo que en sus habitaciones). Había un apoyo anecdótico a su suposición: Southwest Airlines, por ejemplo, atraía clientes al no cobrar por las maletas facturadas mientras que sus competidores sí lo hacían. Por tanto, Gary y su equipo decidieron no seguir la estela con las tasas de los complejos turísticos. En 2010, la empresa publicó anuncios y promociones destacando que sus hoteles eran una "zona libre de tasas de resort". Sin embargo, cuando llegaron los primeros datos sobre las tasas de ocupación de la empresa y de sus competidores, no había pruebas de que la decisión de renunciar a las tasas estuviera funcionando. Al cabo de unos tres meses, Gary pidió a su equipo directivo que pusiera a prueba la hipótesis inicial con un experimento. La empresa empezó imponiendo una tasa de complejo turístico sólo a los huéspedes de los que se esperaba que reaccionaran con menos hostilidad: los asistentes a convenciones y reuniones y los clientes que no pertenecían a los niveles superiores de un programa de recompensas. Tras tres meses de pruebas, quedó claro que los clientes no eran lo suficientemente sensibles a las tasas de complejo turístico como para trasladar su negocio a otros hoteles (la mayoría de los cuales ya las cobraban). La empresa continuó sus experimentos aplicando tarifas a sus hoteles más allá de Las Vegas. Finalmente, se acumularon suficientes pruebas fehacientes para convencer a Gary y a su equipo de que los clientes eran menos sensibles a las tasas de los complejos turísticos que a las tarifas de las habitaciones. Confiar en suposiciones sobre causa y efecto es peligroso para los directivos. Los seres humanos a menudo vemos conexiones entre acciones y resultados no relacionados -confundiendo correlación con causalidad- y respondemos a factores de "ruido" irrelevantes a la hora de tomar decisiones. (Véase "Ruido: cómo superar el alto coste oculto de la toma de decisiones incoherentes", HBR, octubre de 2016). También tendemos a aceptar alegremente las pruebas "buenas" que confirman nuestras suposiciones causales, pero cuestionamos e investigamos las pruebas "malas" que van en contra de ellas. Los científicos investigan la causalidad de diferentes maneras. En los experimentos convencionales cambian una o más variables (la presunta causa) y observan los cambios en el resultado (el efecto) mientras mantienen constantes todas las demás variables. Cuando no pueden mantener constantes todas las demás variables, recurren a la aleatorización, que impide que el sesgo sistémico, introducido consciente o inconscientemente, afecte al experimento. La aleatorización reparte uniformemente cualquier causa potencial restante del resultado entre los grupos de prueba y de control. La transformación de la empresa requirió revisar sus sistemas empresariales y plantearse constantemente preguntas como "¿Es esto realmente cierto?" y "¿Realmente creemos en eso?". En los experimentos naturales las variables están fuera del control del investigador, pero aún así pueden revelar ideas sobre la causalidad. (El año pasado los investigadores Joshua Angrist y Guido Imbens ganaron un Premio Nobel por demostrar cómo. Para examinar si los ingresos no salariales modificaban los incentivos de la gente para trabajar, por ejemplo, Imbens y sus colaboradores se fijaron en los datos de los ganadores de la lotería de Massachusetts. Dado que los premios en este estado se pagan a lo largo de muchos años, son muy similares a la renta básica garantizada. Estudiando a las personas que habían ganado la lotería y comparándolas con las que no, Imbens pudo inferir el efecto causal de la renta básica garantizada). Cuando los experimentos convencionales no son factibles -digamos, porque no se puede observar la interacción entre las variables-, las simulaciones suelen ser útiles. Encontrar pruebas de que "A causa B" da a los científicos la seguridad de que lo que han observado no es sólo una correlación. Pero una prueba más contundente de causalidad es el uso de contrafactuales, como "¿Habría ocurrido B de no ser por A?". Para los líderes empresariales, eso significa no sólo buscar pruebas de que un cupón de descuento del 10% aumentó las ventas, sino también explorar si el aumento se habría producido incluso si la empresa no hubiera ofrecido el descuento. Plantearse preguntas hipotéticas y pensar en contrafactuales es una forma poderosa de examinar situaciones/escenarios posibles bajo diferentes supuestos y llegar a conclusiones sobre la causa y el efecto. Los líderes deberían utilizar este enfoque para poner a prueba los supuestos sobre los factores fundamentales que impulsan el éxito de sus empresas. Knudstorp hizo precisamente eso tras convertirse en CEO de Lego, en 2004. Cuando tomó el timón, la empresa estaba contra las cuerdas, aquejada de ventas deprimidas y un crecimiento estancado. Durante la década siguiente la transformó en líder de la industria del juguete. Conseguirlo requirió revisar sus sistemas empresariales y plantearse constantemente preguntas como "¿Es esto realmente cierto?" y "¿Realmente creemos en eso?". Una de las cosas que el equipo directivo reexaminó fue la decisión de la empresa de subcontratar sus operaciones a Flextronics. Se había supuesto que el traslado racionalizaría la cadena de suministro de Lego, reduciendo los costes, pero resultó que en realidad provocó plazos de entrega más largos, gastos de compra más elevados y una vida útil más corta de los moldes de inyección. La dirección de Lego reconoció que devolver la fabricación a la empresa la haría más competitiva. Por ejemplo, al invertir en tecnología punta de moldeo por inyección, Lego pudo ofrecer a los usuarios una mejor experiencia de construcción que sus competidores no podían igualar. (Las fuerzas de conexión de los ladrillos tenían que ser lo suficientemente fuertes como para mantenerlos unidos pero no tanto como para que un niño pequeño no pudiera separarlos. Además, los nuevos ladrillos tenían que ser compatibles con los fabricados décadas atrás. Sólo unas tolerancias de moldeado muy ajustadas podían lograrlo). El proceso de sondeo también implicó escuchar a la comunidad de fans de los productos, lo que llevó a la conclusión de que las instrucciones de construcción de Lego eran más importantes de lo que la empresa había pensado, porque permitían a los usuarios corrientes crear construcciones extraordinarias. En respuesta, Lego amplió los recursos dedicados a la creación de instrucciones, cuya calidad y estilo mejoraron. Hoy muchas son digitales y en 3D. . . . La pandemia mundial nos ha introducido en un mundo lleno de peligros y de una incertidumbre mucho mayor. Los supuestos sobre cómo trabajamos y vivimos se han puesto patas arriba. Las cadenas de suministro ya no parecen funcionar y las respuestas a los problemas empresariales más acuciantes parecen esquivas. ¿Qué ocurre con las culturas organizativas, por ejemplo, cuando las personas ya no trabajan en oficinas? ¿Puede un fabricante dirigir una fábrica sin personal? ¿Podemos reducir los costes desorbitados de los seguros motivando a los empleados a tomar medidas para mejorar su salud? Pero una época de gran incertidumbre es también una oportunidad para replantearse lo que los líderes empresariales han dado por cierto. Sería un error confiar únicamente en la experiencia, la intuición y el juicio para guiarnos a través de esta época tumultuosa. Los hombres y mujeres que han practicado el método científico nos han proporcionado asombrosos remedios médicos; un suministro de alimentos mucho más seguro y abundante; nuevos tipos de energía, transporte y comunicación; y mucho más. Es una forma muy eficaz de ayudar a las empresas a aumentar las probabilidades de éxito, reducir los errores de juicio y encontrar fuentes de innovación y crecimiento. Debería desempeñar un papel central en sus procesos de toma de decisiones.

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