Masha Shunko de la Universidad de Washington y sus colegas, Vivek Choudhary del INSEAD y Serguei Netessine de Wharton, analizaron datos sobre 382 residentes de Singapur que, con la esperanza de obtener un descuento en el seguro, acordaron dejar que una aplicación supervisara y calificara su conducción. Los investigadores encontraron que las puntuaciones de conducción fueron 13,3% peores en viajes que la gente hizo justo después de revisar sus calificaciones que en viajes realizados cuando la gente no los había revisado. La conclusión: La retroalimentación instantánea perjudica nuestro rendimiento.
Profesor Shunko, defienda su investigación.
Shunko: Los conductores que estudiamos habían instalado una aplicación de teléfono móvil de Raxel Telematics que los calificaba en comportamientos como exceso de velocidad, frenado, aceleración, etc. Podrían ver cómo se desempeñaban en cada viaje y obtener una puntuación general, y si más de seis meses mantuvieran esa puntuación por encima de 70 (sobre 100), calificarían para un descuento de seguro. La mayoría de los conductores nunca miraron los comentarios. Pero cuando examinamos el rendimiento de los que lo hicieron, descubrimos que, en promedio, su conducción empeoró en su próximo viaje. Eso no quiere decir que nadie mejoró después de obtener esas calificaciones; algunas personas lo hicieron. Pero mirar la retroalimentación correspondió con un comportamiento significativamente más peligroso, por ejemplo, un aumento del 18% en la distancia recorrida mientras se acelera.
HBR: ¿Pero la investigación no muestra generalmente que la retroalimentación mejora nuestro rendimiento?
Los hallazgos son mixtos, y diferentes factores pueden influir en si tiene un impacto positivo o negativo. Por ejemplo, sabemos que las personas procesan los comentarios en relación con sus objetivos. Por lo tanto, si aprendes que estás muy por delante de un objetivo que te fijaste, responderás de manera diferente que cuando escuches que no estás alcanzando ese objetivo.
¿Por qué elegiste estudiar conductores que recibían comentarios?
Aplicaciones como la de nuestro estudio son una forma moderna de proporcionar retroalimentación y han ido ganando popularidad en las industrias automotriz y de seguros. Su objetivo es mejorar las habilidades de conducción de las personas y hacer que las carreteras sean más seguras, pero no está claro que realmente estén entregando esos beneficios. Nuestro análisis mostró mayores variaciones en los viajes que hicieron los conductores justo después de haber revisado sus comentarios, lo que indica que estaban tratando de cambiar algo en respuesta a la información que habían recibido. Vimos más saltos en el comportamiento. Y en promedio, esos fueron saltos a conducir más peligroso.
¿Por qué los comentarios empeorarían la conducción de alguien?
Estamos realizando más experimentos ahora mismo y aún no tenemos la respuesta exacta, pero tenemos algunas teorías. Digamos que su objetivo es lograr este puntaje mínimo de 70, lo que le dará un descuento en el seguro. Si los comentarios te dicen que estás casi allí, eso podría motivarte a mejorar. Pero si ya has superado tu objetivo, especialmente por una cantidad sustancial, entonces puedes relajarte y no trabajar tan duro. Ese puede ser un mecanismo potencial. Otro puede relacionarse con lo lejos que estás de tu objetivo. Si los comentarios muestran que estás 50 puntos por debajo de donde quieres estar, es posible que veas tu objetivo como inalcanzable y te rindas por vencido.
¿Los conductores respondieron de manera diferente a los comentarios negativos y positivos?
Hubo una ligera diferencia. La respuesta general a la retroalimentación, ya sea positiva o negativa, fue empeorar. Pero la caída en el rendimiento fue menor con retroalimentación negativa. Si los pilotos vieron que no estaban alcanzando su objetivo, su rendimiento subsiguiente seguía disminuyendo, pero no tanto como el de los pilotos que vieron que estaban cumpliendo o superando su objetivo. También notamos que las personas que vieron que su conducción estaba empeorando tenían más probabilidades de seguir revisando sus comentarios. Parece que aprender que no lo estás haciendo bien es más motivador que aprender que lo estás haciendo bien.
Las personas en el estudio eligieron si mirar o no sus comentarios. ¿Podrían las personas que lo revisaron sólo ser peores conductores?
No encontramos una correlación entre el comportamiento de búsqueda de retroalimentación y el nivel inicial de rendimiento. Tanto los conductores buenos como los malos de vez en cuando optaron por revisar sus puntuaciones.
¿Cómo sabes que fue la retroalimentación lo que los estaba empeorando, y no otra cosa?
Nos encargamos de establecer que los comentarios realmente causaban que los conductores funcionaran mal. Tratamos de controlar todo lo demás que pudimos observar sobre esos viajes: ubicación y hora del día, ambas afectando la congestión; kilometraje, porque se puede realizar de manera diferente en un viaje corto que en uno largo; y así sucesivamente. También controlamos la frecuencia con la que conducía la gente, ya que estar en la carretera todo el tiempo podría convertirte en un mejor conductor. Finalmente, se utilizó la regresión de variables instrumentales para identificar nuestro efecto causal.
¿Cómo podría la retroalimentación inmediata o en tiempo real que puede obtener de una aplicación funcionar de manera diferente a otros tipos de comentarios?
Los comentarios que obtienes en el trabajo suelen ser una revisión anual o mensual de todo lo que has hecho en ese período. O se trata de tu rendimiento en una tarea o proyecto que hayas terminado. Tal vez puedas aplicarlo la próxima vez, o tal vez ya no sea aplicable porque has pasado a otra tarea. Eso es muy diferente de lo que estamos estudiando. Las aplicaciones pueden proporcionarle una retroalimentación casi instantánea, a la que puede responder de inmediato, mientras que todavía está fresco en su mente y relevante. Tienes la oportunidad de cambiar tu comportamiento. Si cambias para bien o para mal es otra pregunta. Sin embargo, algunos estudios sobre retroalimentación en tiempo real han demostrado que puede generar resultados positivos. Por ejemplo, en un experimento, las personas que recibieron datos en tiempo real sobre su consumo de agua caliente redujeron su consumo en un 22%.
Así que si quiero dar comentarios a alguien, ¿cuándo debo hacerlo?
Lo que realmente debe hacer es proporcionar retroalimentación individualizada, porque ningún enfoque único va a funcionar bien para todos. Algunas personas prefieren recibir comentarios de inmediato; otras podrían querer esperar hasta más tarde. Algunas personas responden mejor a los comentarios en forma de comparación social: su rendimiento es mejor o peor que el de sus vecinos. Algunas personas están más motivadas por los comentarios que los comparan solo contra sí mismos: lo hiciste mejor o peor que la semana pasada. En experimentos que estamos llevando a cabo ahora en colaboración con J.D. Power y Raxel Telematics, manipulamos las dos últimas formas de retroalimentación —dando a la gente una comparación social y una autocomparación— porque la aplicación en nuestro estudio inicial no proporcionó eso. Los usuarios no tenían información sobre otros controladores, y aunque podían recordar o buscar su propio rendimiento anterior, no lo destacamos. Estamos interesados en ver si esa información adicional marca la diferencia.
¿Algunas personas rechazan cualquier tipo de retroalimentación en cualquier momento?
La mayoría de la gente cree que son buenos conductores, y muchas encuestas muestran que, en promedio, tendemos a sobreestimar nuestras habilidades. Ese tipo de exceso de confianza puede hacer que sea menos probable que crea los comentarios y, por lo tanto, hacer que la rechace.
Miraste el rendimiento en los viajes después de que los conductores revisaran sus puntuaciones. Pero, ¿cómo afectaron los comentarios a su conducción durante el transcurso del programa?
Hemos descubierto que los comentarios no influyen en el rendimiento a largo plazo. Así que una de nuestras conclusiones es que el efecto de la retroalimentación es de muy corta duración. Duró alrededor de dos viajes, pero luego se desvaneció.
¿Es esto consistente con otras investigaciones sobre retroalimentación inmediata? ¿Solamente tendemos a olvidarlo?
Nuestro estudio es uno de los primeros en centrarse en este tema específico. La mayor parte de la investigación existente ha analizado situaciones en las que hay un retraso entre la retroalimentación y el rendimiento y no hay una idea real de si los destinatarios siquiera han mirado lo que se les dio. Hemos sido capaces de hacer un seguimiento tanto si los pilotos revisaron sus puntuaciones como su rendimiento en el siguiente viaje.
¿Cree que sus hallazgos se extenderían a otros contextos donde las personas reciben retroalimentación en tiempo real?
Algunos de los comportamientos que observamos lo harán. Estas aplicaciones de conducción son similares a las que ves para la aptitud y la dieta, por ejemplo, y pueden tener algunos de los mismos problemas. Y creo que la conclusión general de que estamos tratando de destacar, no todos los comentarios son iguales, seguramente se traducirá a otros ajustes.
¿Cómo puedo usar los comentarios para mejorar mi rendimiento, no peor?
Un experimento que hicimos indica que centrarse en lo que ha hecho bien en el pasado, su mejor rendimiento previo, es una buena manera de entender lo que necesita hacer para tener éxito, mientras que pensar en un rendimiento promedio tendría menos impacto. Desea establecer un alto punto de referencia para usted mismo.