Aunque hace décadas que se les advierte de los peligros de confiar demasiado en el instinto y la experiencia personal, los directivos siguen sin examinar críticamente (y mucho menos desafiar) las ideas en las que se basan sus decisiones. Para corregir este problema, tienen que pensar y actuar como científicos. Eso requiere hacer cinco cosas: (1) ser un escéptico bien informado y cuestionar sin descanso las suposiciones; (2) investigar las anomalías (cosas que son inesperadas o que no parecen estar bien); (3) diseñar hipótesis comprobables que puedan confirmarse o refutarse de forma cuantificable; (4) realizar experimentos que produzcan pruebas contundentes; y (5) investigar la causa y el efecto.

Basándose en las experiencias de Harrah’s Entertainment, Sony, Bank of America y Lego, Thomke y Loveman muestran cómo los métodos científicos pueden ayudar a las empresas a descartar prácticas ineficaces, aumentar la eficiencia operativa y de marketing, aumentar la satisfacción de los clientes y las ventas, encontrar nuevas fuentes de crecimiento e incluso dar la vuelta a las empresas en dificultades.

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Resumen de la idea

El problema

Muchos líderes se basan demasiado en sus instintos o en sus experiencias personales a la hora de tomar decisiones, a pesar de décadas de advertencias sobre los peligros de hacerlo.

La causa fundamental

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 deben adoptar un enfoque científico a la hora de tomar decisiones. Deberían cuestionar las suposiciones e investigar las anomalías articulando hipótesis comprobables y realizando experimentos rigurosos que generen pruebas concluyentes.

Todos los días, los gerentes toman decisiones sobre los productos, los clientes, la asignación de recursos, la remuneración de los empleados y más, y las basan en suposiciones que nunca se han examinado críticamente y mucho menos se han cuestionado. «Siempre he tenido éxito haciéndolo de esta manera y nunca pensé en hacerlo de otra manera» es lo que escuchamos a menudo cuando a los gerentes se les pregunta por qué no cuestionan las prácticas que resultaron ser defectuosas. Pero cuando los escépticos demuestran que las ideas que subyacen a las prácticas son incorrectas, confusas o incluso costosas, los líderes comprenden la importancia de poner a prueba sistemáticamente las suposiciones. Piense en 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 análisis para reevaluar el enfoque de la empresa en materia de incentivos de marketing. Los líderes de Harrah’s estaban de acuerdo con la opinión generalizada del sector de que los incentivos financieros, como la reducción de las tarifas de habitación, los créditos para comida y los vales para las tiendas minoristas, influían en gran medida en la decisión de los clientes de visitar Las Vegas y que ofrecer más de ellos aumentaba las probabilidades de que la gente reservara habitaciones allí. Gary y el equipo se propusieron mejorar la eficiencia de los gastos de marketing poniendo a prueba rigurosamente las iniciativas de forma individual. (De formación 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 del sector). Hicieron cientos de pruebas para comprobar qué incentivos inducían a las personas a alojarse en los hoteles de la empresa y en qué medida. Los resultados revelaron que algunos, como los descuentos en tiendas minoristas, no afectaban a las reservas de hotel y podrían eliminarse. Además, si el dinero gastado en ellas se reasignara a incentivos efectivos, como mayores descuentos en las habitaciones, Harrah’s podría aumentar tanto la capacidad de respuesta como los beneficios. En 2005, la empresa estaba realizando experimentos para mejorar muchas otras decisiones estratégicas y operativas. Por ejemplo, sus ejecutivos habían supuesto que, dado que a la gente le gustaba la transparencia y la equidad, preferían una cola física ordenada en el buffet bacanal del Caesars Palace, con todo lo que pueda comer, a una cola virtual, un sistema de notificaciones digitales que permitía a los clientes salir de los alrededores mientras se quedaban en la cola. Pero una prueba reveló que si el restaurante enviaba un mensaje a los clientes 10 minutos antes de su turno de sentarse, utilizaban el tiempo para comprar bebidas o jugar, lo que generaba ingresos que superaban con creces los ingresos que perdía 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 huecos en la sabiduría convencional de la industria no solo era aceptable sino que se celebraba. Si cuestionar las suposiciones es tan valioso, ¿por qué los gerentes no lo convierten en un procedimiento operativo estándar? Tras décadas de estudiar y practicar 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. Es una enorme oportunidad perdida. Una investigación realizada por uno de nosotros, Stefan, ha descubierto que los experimentos rigurosos pueden ayudar a los directivos a descubrir si un nuevo producto, servicio o programa empresarial tendrá éxito. (Consulte»[La disciplina de la experimentación empresarial](/2014/12/the-discipline-of-business-experimentation)», HBR, diciembre de 2014.) Y en sus funciones como director de operaciones, CEO y presidente de grandes empresas de entretenimiento y atención médica, Gary se ha dado cuenta de que las inversiones en análisis de datos conducen a tomar mejores decisiones. Sin embargo, muchos directivos siguen reacios a financiar experimentos y, a pesar de décadas de advertencias sobre los peligros del instinto, siguen confiando demasiado en la intuición y la experiencia personal a la hora de tomar decisiones, incluso cuando las pruebas las contradicen. Actuar como un científico es difícil para los líderes porque puede poner en tela de juicio su legitimidad. Sin lugar a dudas, eso se debe a que a menudo se supone que el puesto de una persona en la jerarquía empresarial es el resultado de la experiencia y un historial de movimientos e ideas exitosos. Los altos ejecutivos viven en un ciclo de retroalimentación de refuerzos positivos que hace que sea poco probable que cuestionen los fundamentos de sus decisiones. El método científico, por el contrario, requiere humildad intelectual ante problemas difíciles y se basa en un proceso objetivo y basado en la evidencia, más que en una visión predominantemente personal, para enmarcar y abordar las decisiones. Cuando _pensar_ científicamente, reconocemos que los seres humanos cometen errores cognitivos y de juicio y pueden caer en una autocomplacencia basada en suposiciones erróneas. Cuando _acto_ científicamente, investigamos sin descanso nuestras suposiciones y las cambiamos si las pruebas muestran que son erróneas. Adoptar un enfoque científico en las decisiones es fundamental para las organizaciones actuales, sobre todo a la luz de los enormes trastornos que ha provocado la pandemia de la COVID-19. En este artículo analizaremos cinco elementos del método científico que nos parecen particularmente útiles en la práctica de la gestión. Cuando los líderes empresariales adopten esta mentalidad, sus sesgos y errores no impedirán encontrar la verdad. Harán uso de la razón, exigirán pruebas y estarán abiertos a nuevas ideas. En la práctica científica, esto significa buscar una confirmación independiente de los hechos, dar más valor a la experiencia que a la autoridad y examinar hipótesis contrapuestas. Sobre todo, los escépticos _pregunta_ suposiciones. Se preguntan: «¿Por qué nos lo creemos?» o «¿Cuáles son las pruebas de que esto es cierto?» La historia está llena de ejemplos en los que ese escepticismo ayudó a anular ideas comunes y llevó a importantes avances científicos. Cuando los directivos son escépticos conocedores, pueden transformar el funcionamiento de una empresa. Pensemos en Sony. Cuando Kazuo Hirai fue puesto a cargo de su negocio de electrónica de consumo, en 2011, la empresa tenía dificultades. Su otrora exitoso negocio de la televisión había sufrido pérdidas financieras cada vez mayores durante años. Esto se debe a que los predecesores de Hirai tenían una suposición fundamental: para restablecer la rentabilidad, la empresa necesitaba aumentar el número de televisores vendidos para cubrir los altos costes de actividad de Sony. Hirai (que se convertiría en CEO de Sony en 2012) se mostró escéptico y encargó un análisis. Reveló que la empresa tendría que vender 40 millones de televisores al año para ser viable. Pero en 2010 la empresa vendió solo 15 millones. Más problemático es que, para alcanzar los objetivos de volumen, los líderes anteriores habían instituido descuentos en los precios en repetidas ocasiones, lo que desencadenó un nuevo ciclo de pérdidas.  Felix Schöppner explora los temas de la experimentación, la percepción, la física y la astronomía organizando ingeniosamente los objetos cotidianos en su estudio fotográfico. Hirai ordenó a la organización de ventas de Sony vender _menos_ Televisores y _aumentar_ precios. La empresa redujo aproximadamente un 40% el número de televisores LCD que vendía en los países desarrollados y redujo el número de sus modelos estadounidenses casi a la mitad. Al mismo tiempo, se reestructuró para reducir los costes fijos, pidió a los ingenieros que mejoraran la calidad de la imagen para justificar el aumento de los precios y lanzó un modelo minorista 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 del escéptico había funcionado. En la ciencia, el estudio de las anomalías ha sido fundamental para identificar suposiciones cuestionables. Las anomalías son cosas inesperadas, que no se ven bien o parecen extrañas, y se notan porque no se cohesionan ni encajan con los resultados buscados. Los gerentes deben observarlos y explorarlos, ya que pueden generar nuevos conocimientos empresariales. (Consulte»[El poder de la anomalía](/2021/07/the-power-of-anomaly)», HBR, julio-agosto de 2021.) Una anomalía famosa, por ejemplo, llevó al científico Louis Pasteur a hacer un descubrimiento importante mientras estudiaba las causas del cólera aviar. En 1879, cuando regresó de unas vacaciones de verano, se dio cuenta de que sus cultivos del cólera aviar habían perdido su virulencia. También se dio cuenta de que cuando su ayudante inyectó los cultivos en mal estado en las gallinas, solo presentaron síntomas leves y se recuperaron por completo. Cuando a las mismas aves se les inyectaron bacterias frescas y virulentas, se mantuvieron sanas. Su descubrimiento —que los microorganismos debilitados o muertos que producen una enfermedad leve pueden prevenir esa misma enfermedad en su forma letal— llevó 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 encontrar información que genere importantes oportunidades, como descubrió Gary en 1999, tras convertirse en director de operaciones de Harrah’s. Una noche, en el ascensor del hotel de la empresa en Las Vegas, oyó a un cliente decir a otros clientes: «No puedo ganar en Las Vegas. Las máquinas tragaperras están mucho más ajustadas aquí que en Atlantic City», lo que significa que tienen pagos medios más bajos. Los demás clientes estuvieron de acuerdo. La conversación sorprendió a Gary. En primer lugar, sabía que las máquinas tragamonedas de Las Vegas tenían pagos medios más generosos. (Las máquinas de Las Vegas devolvieron el 94,5% del dinero de los clientes, de media, mientras que las de Atlantic City pagaron el 93%). En segundo lugar, la suposición de la industria desde hace mucho tiempo era que las máquinas tragamonedas más ajustadas llevaban a los clientes a los casinos con pagos más generosos. ¿Y si la mayoría de los clientes fueran como los del ascensor y no pudieran notar la diferencia? ¿Podría toda una industria haberse equivocado en esto? Pidió a su equipo de análisis que investigara. El equipo descubrió que el sector malinterpretó la experiencia de juego de los clientes individuales. Los clientes nunca encontrarían la media de pagos durante una visita normal o incluso en varias visitas; tendrían que jugar a las máquinas 80 000 veces para hacerlo. En consecuencia, no pudieron detectar la diferencia en los pagos medios entre Las Vegas y Atlantic City. La conversación sobre el ascensor finalmente llevó a una revolución en el negocio de los casinos. Las empresas empezaron a contratar científicos de datos para que utilizaran la analítica y la experimentación a fin de determinar los pagos y las ubicaciones óptimos de las máquinas tragamonedas. Con el tiempo, los pagos medios han caído a medida que los casinos confían más en su capacidad para bajarlos sin desalentar a los clientes a jugar. La historia está llena de ejemplos en los que el escepticismo ayudó a anular ideas comunes y llevó a importantes avances científicos. Las anomalías también pueden revelar problemas importantes que están a punto de afectar a una organización. Una persona que cree fervientemente en esto es Jørgen Vig Knudstorp, presidente ejecutivo y exdirector ejecutivo del Grupo Lego. Le dijo a Stefan que, incluso cuando el porcentaje de clientes que se quejan de un producto es extremadamente pequeño, la empresa debería «escuchar de verdad y escuchar muy activamente». Lo descubrió cuando la empresa envió 15 000 unidades de un set de Lego en concreto sin un componente fundamental, pero tuvo noticias de menos del 5% de los clientes que las habían comprado. «Esto ilustra una lección importante», dijo. «Cuando escucha una queja de alguien, creo que es sano suponer que hay mucha más gente que no está contenta». Para ser impugnadas de manera efectiva, las suposiciones deben formularse como hipótesis que puedan confirmarse o refutarse de forma cuantificable. «Cuando puede medir lo que habla y expresarlo en números, sabe algo al respecto», dijo Lord Kelvin, una figura destacada de la ciencia y la ingeniería del siglo XIX. «Pero cuando no puede medirlo, cuando no puede expresarlo en números, sus conocimientos son escasos e insatisfactorios». Un experimento que produzca pruebas que contradigan una hipótesis nos permite reconocer errores en nuestra forma de pensar y de juicio, modificar la hipótesis y, después, volver a probarla. Este proceso iterativo de probar y refinar, en última instancia, conduce a hipótesis más sólidas. #### Una hipótesis fuerte contra una débil Todo experimento eficaz comienza con la articulación de una buena hipótesis comprobable. | | Fuerte | Débil | | — | — | — | | Fuente | Fuerte Investigación cualitativa, información sobre los clientes, problemas, observaciones, minería de datos, competencia (por ejemplo: «Observamos menos clientes durante el primer horario de tienda») | Débil Las conjeturas no se basan en la observación o en los hechos (por ejemplo: «Creemos que a los compradores más adinerados les gustarán nuestros productos») | | Diseño | Fuerte Identifica las posibles causas y efectos (por ejemplo: «Abrir nuestras tiendas una hora después no afecta a los ingresos por ventas diarios») | Débil No identifica las posibles causas y efectos (por ejemplo: «Podemos ampliar nuestra marca al mercado de lujo») | | Medición | Fuerte Métricas cuantificables que establecen si la hipótesis debe aceptarse o rechazarse (por ejemplo: tiempo e ingresos) | Débil Resultados cualitativos vagos impulsados por varias variables que son difíciles de aislar y medir (por ejemplo: el valor de la marca) | | Verificación | Fuerte Otros pueden replicar el experimento y sus resultados | Débil El experimento y sus resultados son difíciles de replicar | | Relevancia para un resultado empresarial significativo | Fuerte Tendrá un impacto claro (por ejemplo: «Abrir una hora más tarde reducirá los gastos de funcionamiento de la tienda») | Débil No necesariamente tendrá un impacto significativo, o la relación entre la métrica y el impacto empresarial es difusa (por ejemplo: «No está claro cómo la expansión de la marca afecta a la rentabilidad») | He aquí un ejemplo de la ciencia: durante siglos, se supuso que el universo estaba compuesto por materia llamada éter, por la que 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 su tesis era correcta. Realizaron un experimento que medía la velocidad de la luz en direcciones perpendiculares. Cualquier diferencia de velocidad sería evidencia de la existencia de cualquiera de los dos. Pero no se encontró esa 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 Bank of America lo utilizaba un equipo encargado de mejorar la experiencia de los clientes en las sucursales. Un problema que el equipo intentó solucionar era la irritación que sentían los clientes cuando esperaban el servicio. Un estudio interno en el que participaron unos 1000 clientes (cuyas conclusiones fueron confirmadas por dos grupos focales y un análisis realizado por 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, normalmente parece una espera de dos minutos, pero una espera de cinco minutos puede parecer una espera de 10 minutos. Consciente de que los estudios sugieren que cuando se distrae a una persona de una tarea aburrida, el tiempo parece pasar mucho más rápido, el equipo formuló una hipótesis sencilla: _Poner los monitores de televisión por encima de la fila de cajeros del banco reducirá los tiempos de espera percibidos._ Para probarlo, el equipo organizó un experimento: instaló televisores sintonizados con la CNN sobre los cajeros de una sucursal de Atlanta y comparó las percepciones de los clientes que esperaban allí con las de los clientes de una sucursal similar sin monitores. Tras dejar pasar una semana la novedad de los televisores, el equipo midió los tiempos de espera estimados de los clientes durante dos semanas. En la rama de los televisores, la sobreestimación pasó del 32% antes de la prueba al 15%; en la rama de control aumentó del 15 al 26%. En los negocios, las ideas de hipótesis pueden provenir de varias fuentes. Un buen punto de partida es la información sobre los clientes derivada de la investigación cualitativa (grupos focales, laboratorios de usabilidad y similares) o de la analítica (datos recopilados de las llamadas al servicio de atención al cliente, por ejemplo). Como hemos visto, las hipótesis también pueden inspirarse en anomalías, que se pueden encontrar en todo, desde conversaciones escuchadas por casualidad hasta prácticas exitosas que se desvían de la norma en otras empresas. Al explicar la clave de la ciencia en una conferencia en la Universidad de Cornell en 1964, el físico teórico Richard Feynman declaró: «No importa lo hermosa que sea su suposición. No importa lo inteligente que sea, quién hizo la suposición o cómo se llame. Si no está de acuerdo con el experimento, está mal. Eso es todo lo que hay». Los principales líderes empresariales deberían tomarse muy en serio ese consejo. Las suposiciones subyacentes de una empresa no deberían basarse únicamente en los sentimientos, las experiencias, las conjeturas o el estado de quienes las sostienen. También deberían provenir de pruebas concluyentes. Si esas pruebas no existen ya, experimentos disciplinados pueden proporcionarlas. Este principio debería ser un pilar de la cultura de la empresa. (Consulte»[Construir una cultura de experimentación](/2020/03/building-a-culture-of-experimentation)», HBR, marzo-abril de 2020.) Los entornos empresariales ofrecen muchas oportunidades para realizar este tipo de experimentos. Veamos otro esfuerzo dirigido por Gary. A finales de 2009, muchos hoteles de Las Vegas y algunas empresas de hostelería de otros lugares empezaron a imponer tasas de resort, que eran cargos únicos y con todo incluido que sustituyeron a los cargos a la carta por el wifi, el agua embotellada en las habitaciones, el acceso al gimnasio, etc. Cuando los clientes querían reservar una habitación de hotel, primero les mostraban las tarifas por noche. Pero una vez que se mudaran para reservarla, se les añadiría una tasa de resort al total, junto con los impuestos.  Felix Schöppner En ese momento, Gary había sido CEO de la combinación de Harrah’s y Caesars Entertainment durante cuatro años. Su equipo de operaciones sénior y él asumieron que los posibles huéspedes considerarían la cuota del resort como un aumento de precio. Le preocupaba que eso redujera la demanda de habitaciones, especialmente por parte de clientes sensibles a los precios, y provocara una caída de las tasas de ocupación. (En Las Vegas, la alta ocupación es especialmente importante. Los huéspedes que se alojan en hoteles con casinos suelen gastar más en juegos de azar, comida y bebida, entretenimiento y otros servicios del resort que en sus habitaciones.) Su suposición contó con apoyo anecdótico: Southwest Airlines, por ejemplo, atraía clientes al no cobrar por el equipaje facturado, mientras que la competencia sí lo hacía. Por lo tanto, Gary y su equipo decidieron no seguir el resto con las tasas de resort. En 2010, la empresa publicó anuncios y promociones en los que destacaba el hecho de 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 sus competidores, no había pruebas de que la decisión de renunciar a las tasas estuviera funcionando. Después de unos tres meses, Gary pidió a su equipo operativo sénior que pusiera a prueba la suposición inicial con un experimento. La empresa comenzó imponiendo una tasa de resort solo a los huéspedes que se esperaba que reaccionaran con la menor hostilidad: los asistentes a convenciones y reuniones y los clientes que no estaban en 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 resort como para trasladar su negocio a otros hoteles (la mayoría de los cuales ya les cobraban). La empresa continuó con sus experimentos aplicando tasas a sus hoteles más allá de Las Vegas. Por último, se han acumulado suficientes pruebas contundentes para convencer a Gary y a su equipo de que los clientes eran menos sensibles a las tasas del resort que a las tarifas de las habitaciones. Confiar en suposiciones sobre la causa y el efecto es peligroso para los directivos. Los humanos solemos ver conexiones entre acciones y resultados no relacionados (confundiendo la correlación con la causalidad) y respondemos a factores de «ruido» irrelevantes a la hora de tomar decisiones. (Consulte»[Ruido: cómo superar el alto coste oculto de una toma de decisiones incoherente](/2016/10/noise)», HBR, octubre de 2016.) También solemos aceptar alegremente las pruebas «buenas» que confirman nuestras suposiciones causales, pero impugnamos 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 supuesta causa) y observan los cambios en el resultado (el efecto), manteniendo constantes todas las demás variables. Cuando no pueden mantener constantes todas las demás variables, se basan en la aleatorización, que evita que el sesgo sistémico, introducido consciente o inconscientemente, afecte al experimento. La aleatorización distribuye uniformemente las posibles causas restantes del resultado entre los grupos de prueba y de control. La transformación de la empresa requirió revisar sus sistemas empresariales y hacerse preguntas constantes como «¿Es realmente cierto?» y «¿De verdad creemos en eso?» En los experimentos naturales, las variables están fuera del control del investigador, pero aun así pueden revelar información sobre la causalidad. (El año pasado, los investigadores Joshua Angrist y Guido Imbens ganaron el Premio Nobel por mostrar cómo hacerlo. Para examinar si los ingresos no devengados cambiaron los incentivos de las personas para trabajar, por ejemplo, Imbens y sus colaboradores analizaron[datos sobre los ganadores de la lotería](https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.91.4.778) en Massachusetts. Como los premios en el estado se pagan a lo largo de muchos años, son muy similares a la renta básica garantizada. Al estudiar a las personas que habían ganado la lotería y compararlas con las personas que no, Imbens pudo inferir el efecto causal de la renta básica garantizada.) Cuando los experimentos convencionales no son factibles (por ejemplo, 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 confianza de que lo que han observado no es solo una correlación. Pero una prueba de causalidad más sólida es el uso de contrafácticos, como «¿Habría ocurrido B de no ser por A?» Para los líderes empresariales, eso significa no solo buscar pruebas de que un cupón de descuento del 10% aumentó las ventas, sino también analizar si el aumento se habría producido aunque la empresa no hubiera ofrecido el descuento. Hacer preguntas hipotéticas y pensar en los contrafácticos es una forma poderosa de examinar los escenarios bajo diferentes suposiciones y obtener información sobre la causa y el efecto. Los líderes deberían utilizar este enfoque para poner a prueba las suposiciones sobre los factores fundamentales que impulsan el éxito de sus empresas. Knudstorp hizo precisamente eso cuando se convirtió en CEO de Lego, en 2004. Cuando tomó el mando, la empresa estaba contra las cuerdas, sufría una caída de las ventas y un estancamiento del crecimiento. Durante la década siguiente, la transformó en líder de la industria del juguete. Llegar allí requirió revisar sus sistemas empresariales y hacerse preguntas constantes como «¿Es esto realmente cierto?» y «¿De verdad 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 suponía que la medida racionalizaría la cadena de suministro de Lego y reduciría los costes, pero resultó que en realidad se tradujo en plazos de entrega más largos, mayores gastos de compra y una vida útil más corta de los moldes de inyección. Los líderes de Lego reconocieron que volver a instalar la fabricación interna haría que la empresa fuera más competitiva. Por ejemplo, al invertir en una tecnología de moldeo por inyección de última generación, Lego pudo ofrecer a los usuarios una mejor experiencia de construcción que la competencia no podía igualar. (Las fuerzas de conexión de los ladrillos tenían que ser lo suficientemente fuertes como para mantenerlos unidos, pero no tan fuertes como para que un niño pequeño no pudiera separarlos. Además, los nuevos ladrillos tenían que ser compatibles con los fabricados hace décadas. Solo unas tolerancias de moldeo muy ajustadas podrían lograrlo.) El proceso de sondeo también implicó escuchar a la comunidad de fans de los productos, lo que llevó a darse cuenta de que las instrucciones de construcción de Lego eran más importantes de lo que la empresa pensaba, ya que permitían a los usuarios normales crear construcciones extraordinarias. En respuesta, Lego amplió los recursos dedicados a la creación de instrucciones, cuya calidad y estilo mejoraron. Hoy en día, muchos son digitales y 3D. ### . . . La pandemia mundial nos ha introducido en un mundo lleno de peligros y una incertidumbre mucho mayor. Se les ha dado la vuelta a las suposiciones sobre la forma en que trabajamos y vivimos. Parece que las cadenas de suministro ya no funcionan y las respuestas a los problemas empresariales más apremiantes parecen esquivas. ¿Qué pasa con las culturas organizacionales, por ejemplo, cuando la gente ya no trabaja en oficinas? ¿Puede un fabricante dirigir una fábrica sin gente? ¿Podemos reducir los crecientes costes del seguro motivando a los empleados a tomar medidas para mejorar su salud? Pero una época de gran incertidumbre también es una oportunidad para replantearse lo que los líderes empresariales han supuesto que es cierto. Sería un error confiar únicamente en la experiencia, la intuición y el juicio para guiarnos en esta era tumultuosa. Los hombres y mujeres que han practicado el método científico nos han dado remedios médicos increíbles; 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. Read more on [**Experimentation**](/topic/subject/experimentation?ab=articlepage-topic) or related topics [**Decision making and problem solving**](/topic/subject/decision-making-and-problem-solving?ab=articlepage-topic), [**Management**](/topic/subject/management?ab=articlepage-topic) and [**Management skills**](/topic/subject/management-skills?ab=articlepage-topic)