Resumen del libro The Silo Effect por Gillian Tett
Reseña/Sinópsis: The Silo Effect (2015) identifica los peligros de mantener los departamentos comerciales o los sistemas sociales en “silos”, entre los cuales mueren las ideas y se tambalea la comunicación. Tal organización es típica en el mundo de los negocios de hoy a pesar de sus muchas desventajas.
¿Quién es Gillian Tett?
Gillian Tett es la editora gerente del Financial Times. También es una periodista galardonada y tiene un doctorado en antropología.
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Los silos en una organización efectivamente disuaden a las personas de trabajar juntas
En la ciudad de Nueva York, varios departamentos gubernamentales eran como silos, hasta el punto de que ni siquiera el departamento de bomberos y los operadores de llamadas de emergencia, dos grupos que necesitan hablar entre sí, podían programar sus comunicaciones inalámbricas en la misma frecuencia.
El alcalde de la ciudad de Nueva York, Michael Bloomberg, impulsó espacios de oficina abiertos y se aseguró de que el departamento de bomberos, el departamento de finanzas y el departamento de investigaciones policiales compartieran datos que su administración podría predecir mejor el riesgo de incendio en edificios propiedad de la ciudad.
Aunque es lógico compartir datos y cooperar dentro de una gran organización como la administración de una ciudad, sigue siendo un desafío. Las personas viven y socializan dentro de silos, eligiendo permanecer dentro de grupos particulares, compuestos por personas similares a nosotros. Se animaron a especializarse a medida que el mundo de los negocios se vuelve más complejo.
Los silos nos ayudan a organizar nuestra vida social, nuestros lugares de trabajo, nuestros sistemas económicos e instituciones, y conducen a una mayor rendición de cuentas. Pero luego, una mayor responsabilidad es parte del problema, especialmente en la empresa.
Cuando los equipos solo son responsables de su parte particular de un proyecto, pueden volverse competitivos o restrictivos con respecto a los datos, desperdiciando recursos o, lo que es peor, calculando mal los riesgos.
Los expertos no siempre tienen razón
Desde pequeños nos educan para buscar la respuesta correcta, y si no la tenemos nosotros buscar un libro que “parezca que la tenga” y memorizarla. Pero el mundo es mucho más caótico de lo que nos gustaría, y esto lleva a que una vez que salgamos al mundo laboral tengamos que lidiar constantemente con problemas para los que no hay respuesta
Recordando cómo solucionabamos estas situaciones de pequeños, tendemos a acudir a “profesores” en este caso llamados “expertos”, que son personas que han alcanzado un grado de conocimiento sobre cierto tema y que asumimos que nos podrán ilustrar y guiar.
Sin darnos cuenta de que en realidad muchos de estos expertos carecen del conocimiento necesario para hacer predicciones en el mundo real, los distintos bias que tenemos pueden llevar a que consideremos que somos mucho más inteligentes de lo que somos, efecto Dunning-Kruger, y que otros consideren que sabemos más de lo que entendemos en realidad, bias de prueba social y bias de confirmación.
De esta forma, incluso cuando empezamos a considerarnos como adultos, no somos más que niños en una llamada mundo, que buscan constantemente respuesta de los maestros de cada campo. Pero antes de seguir, veamos porque la mayor parte de expertos tienden a fallar al hacer predicciones.
Saber de un campo no implica ser capaz de hacer predicciones
Consideramos a los expertos como personas que tienen gran conocimiento sobre un campo y que les permite hacer predicciones a corto plazo en contextos limitados y típicamente idealizados. Los experimentos que se realizan en un laboratorio siempre se hacen usando condiciones lo más simples posibles que permitan estudiar la hipótesis de interés.
Esto se hace porque cuanto más simple sea el experimento, menor será el coste y mayor la facilidad a la hora de reproducir el experimento. Esto no es nada malo, ya que para poder entender algo tenemos que ser capaces de entender las partes más simples, reduccionismo, y sus interacciones entre ellas, interaccionismo, pero tiene sus límites.
De esta forma, que alguien sea un experto suele indicar que es capaz de tener éxito en predicciones dentro de un contexto altamente controlado, pero el mundo no es así.
Un ejemplo de esto es como cada vez que se ha intentado predecir el precio del petróleo, en todos los años que se ha hecho y con el número de intereses implicados y por lo tanto capital, nunca se ha logrado acertar.
Otro tipo de expertos a los que nos solemos referir son los empresarios de éxito y podríamos pensar que como su trabajo implica hacer predicciones y tener éxito dentro de un contexto altamente complejo, su criterio debería ser fiable.
Pero de nuevo caemos en el bias de confirmación, en nuestro deseo de querer que alguien sea un experto en cierto tema y capaz de predecir el futuro, sobre todo si es un futuro que nos beneficia, y olvidamos todas las veces que estos expertos han fallado, y nos centramos únicamente en sus victorias.
Otro bias que entra en juego en este tipo de situaciones es el llamado bias de la ley de los números realmente grandes.
La ley de los números realmente grandes hace referencia al hecho de que con suficiente cantidad de intentos es posible que ocurra algo por muy improbable que parezca a nivel estadístico. De esta forma, debido al enorme número de negocios que existen en todo momento y que se crean cada día, es posible que muchos de ellos alcancen el éxito únicamente por suerte, sin tener ningún factor que los mantenga.
Ejemplos de esto son las páginas web que se vendieron por precios enormes únicamente por tener dominios de palabras simples como puede ser riqueza, invertir o conceptos parecidos.
Esta ley se suele aplicar al mundo sobrenatural, pero algunos “casos de éxito” del mundo de los negocios no podrían estar más cerca de este concepto.
Todos estas razones llevan a que sea mala idea aceptar las suposiciones de los expertos sin intentar entender qué hay detrás, y esto no se debe a que no estén haciendo un buen trabajo, sino simplemente a cómo funciona nuestro cerebro.
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