Cómo tomar decisiones en situaciones de incertidumbre

No queda claro si el sargento advirtió el error desde el principio, y por tanto exhibió su condición de líder al guardarse el secreto e infundir confianza en los demás, o si por el contrario no se dio cuenta hasta el final, lo que nos hace calibrar la buena suerte de aquellos afortunados y, en general, el papel del azar en situaciones críticas.

Una de las lecciones de la anécdota, especialmente relevante para la estrategia empresarial, es que en situaciones de incertidumbre radical, cuando se desconoce de forma casi absoluta la evolución de las circunstancias futuras, cualquier mapa sirve de referencia para formular una narrativa que convenza a los implicados. Lógicamente, el relato debe ser convincente y los dirigentes contar con la autoridad y prestigio adecuados.

Durante la reciente pandemia, en muchas empresas y organizaciones hemos vivido un escenario semejante, en el que resultaba complicado siquiera conjeturar la evolución de los acontecimientos. En esa situación, se suelen implementar medidas de zafarrancho: reducir costes al máximo, manejar prudentemente la caja, enfatizar la comunicación y transmitir confiabilidad. Se trata de un mapa de medidas que intentan trasladar sosiego en momentos de turbulencia extrema.

Ordenar lo complejo

La incertidumbre es una característica de los entornos estratégicos –como el empresarial o el político– en los que las circunstancias cambian y las previsiones de futuro en ocasiones son indeterminadas, volátiles o completamente impredecibles.

A diferencia de un entorno paradigmático, en el que la evolución puede ser programada o no existe cambio sustancial, en los escenarios estratégicos interactúan múltiples variables.

Una de las funciones de la gestión empresarial ha sido, precisamente, intentar ordenar esa complejidad para ayudar a los directivos a entender el contexto de sus empresas y así poder tomar decisiones justificadas.

Hace treinta años, cuando estudié mi MBA, una de las asignaturas introductorias del programa era Decision Theory (traducido comúnmente como Métodos Cuantitativos). Recuerdo las sesiones dedicadas a aprender cómo construir meticulosamente los árboles de decisión, siguiendo los planteamientos de Bayes, padre de la estadística.

La suposición fundamental detrás de la asignatura era que, ante un dilema empresarial, se podía moderar el riesgo de una decisión determinada mediante la asignación de probabilidades a las distintas opciones. Por ejemplo, la de lanzar o no un nuevo producto. Lógicamente, tras las dos opciones iniciales se podrían abrir subsiguientes alternativas que, a su vez, recibirían probabilidades consideradas en función de nuestras intuiciones, conocimiento y análisis previo.

Por ejemplo, si se lanza un nuevo producto puede:

• Tener una aceptación rápida, hacer crecer las ventas y ganar cuota de mercado.

• Tener un desarrollo lento y coincidir en el mercado con productos competidores exitosos.

Una opción u otra generan efectos distintos que, a su vez, se ponderan para calcular las rentabilidades potenciales respectivas. Aunque el análisis incluya elementos cualitativos –por ejemplo, una estimación de la entrada de competidores–, el énfasis del modelo debe estar en la parte cuantitativa.

Recuerdo que la impresión que me producían este tipo de ejercicios era de cierta artificialidad, aunque el profesor fuera brillante.

Investigación digitalizada

Comparada con otros periodos históricos, en nuestra era la información disponible y los datos manejados por las empresas son virtualmente infinitos. El acceso a esa abundante biblioteca de hechos, ideas, opiniones y cifras es, además, sencillo y, con medios relativamente asequibles, de ámbito universal.

Curiosamente la existencia de esta profusión de datos, así como la posibilidad de gestionarlos, no parece resolver la irreducible incertidumbre que comentan los analistas económicos y empresariales. Quizás la efervescencia informativa que procuran no solo los medios digitales sino también las redes sociales, junto con el estilo hiperbólico que atrae mayores audiencias, contribuye a extender un sentimiento de mayor incertidumbre, con independencia de la gravedad real de los hechos.

Por otro lado, la digitalización de todo tipo de contenidos, junto con la estandarización y centralización de los motores de búsqueda en la red, ha contribuido a crear un conocimiento y opinión homogéneos. En un encuentro con el historiador británico Niall Ferguson comentábamos cómo, en la actualidad, la mayoría de los investigadores académicos navegan por Google para encontrar fuentes para sus producciones intelectuales.

Antes de que se difundiera esta práctica, lo normal era bucear en los ficheros de las bibliotecas, emplear tiempo en saltar de una tema a otro, revisar las bibliografías citadas en los libros, preguntar a profesores y colegas. Personalmente, he podido disfrutar de esas pesquisas en buenas bibliotecas y guardo excelentes recuerdos de las horas pasadas junto a los anaqueles de la Bodelian Library, en Oxford, consultando volúmenes de diversas revistas académicas, hojeando libros e inhalando el aroma que emana de esa formidable concentración de papel impreso.

Otra práctica de automatización de las pesquisas se produce cuando los profesores encargan trabajos a sus alumnos, en distintas clases y con independencia de su experiencia. Lo normal es que manejen las mismas fuentes, fáciles de digerir por la sencillez y rapidez en el manejo de referencias en Google y otros motores de búsqueda. Este proceso, sin embargo, limita enormemente la innovación y el pensamiento fuera de la caja (thinking outside the box) y promueve el pensamiento único.

El algoritmo se convierte en la última fuente autoritativa de conocimiento, en el oráculo, al establecer el orden de los enlaces que se proporciona a la pregunta formulada por el usuario.

Paradójicamente, pese al sentimiento de incertidumbre que pueda estar arraigado en la mayoría, los motores de búsqueda proporcionan respuestas rápidas, casi instantáneas, y, además, consistentes con las solicitudes de sus usuarios. Esas soluciones suelen ser muy parecidas y esa semejanza o uniformidad es primada por los usuarios cuando fían su elección al número más alto de búsquedas, por ejemplo, al elegir una determinada expresión o combinación de palabras. Esta homogeneidad y coincidencia se convierte en redundante por la acción de los propios algoritmos, en un círculo que sólo puede interpretarse como virtuoso si consideramos que las cuestiones que preguntamos tienen una única respuesta correcta.

Por tanto, también se puede concebir como un círculo perverso si valoramos la originalidad y la singularidad como atributos de una buena investigación, e incluso convenientes para estimular la creatividad en los trabajos preparados por los estudiantes. La educación y la investigación no han de concebirse únicamente como tareas de estandarización y estudio de lo que ya ha se ha propuesto y compartido, sino fundamentalmente de presentación de nuevas ideas, de cuestionamiento de lo aprendido y de apertura de nuevas avenidas para el progreso.

Certidumbre digital, incertidumbre analógica

Aunque exista bastante certidumbre, casi certeza, acerca de lo que existe en el mundo digital (potenciada además por los motores de búsqueda), y en la medida en que el manejo de grandes datos y los algoritmos ordenen las pesquisas, determinen la navegación o primen ciertas opciones y preferencias, la incertidumbre seguirá existiendo fuera del mundo digital.

Curiosamente, quizás el mundo digital tenga el riesgo potencial de ser más finito y permanente que el físico. A este inconveniente, los más visionarios responden que la inteligencia que se desarrollará en el espacio digital tiene mucho más potencial que el talento humano. Pero esta es otra discusión que también cuenta con defensores y detractores.

Una enseñanza importante, y quizás la conclusión de esta reflexión sobre la incertidumbre, es que las enormes ventajas que nos ofrece el entorno digital no deben mermar la capacidad del individuo para desarrollar su capacidad crítica, buscar información a través de medios alternativos, adoptar –al menos metodológicamente– posiciones de outlier o incluso de contraparte al sopesar decisiones importantes en el ámbito de la empresa o de la vida personal.

Uno de las obras clásicas de estrategia militar, que ha tenido influencia también en el pensamiento estratégico empresarial, es De la guerra, del militar prusiano Carl Von Clausewitz. En uno de sus pasajes, se refiere a la niebla de la guerra para describir la incertidumbre que se produce en un campo de batalla, en pleno fragor del combate.

En esos desgraciados episodios, como vemos en las monumentales películas de Akira Kurosawa, la confrontación entre los ejércitos produce polvo, muerte, gritos, imágenes dantescas. En esas circunstancias, como en las de incertidumbre radical, la templanza y el liderazgo son cualidades necesarias.

Una versión de este artículo se publicó en LinkedIn.

Santiago Iñiguez de Onzoño, Presidente IE University, IE University

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.