Un reciente estudio de los investigadores de Ashton Anderson del Microsoft Research de Nueva York, Jon Kleinberg de la Cornell University en Ithaca, y Sendhil Mullainathan de la Harvard University ha lanzado luz al tema de la toma de decisiones y sus errores. Usando el ajedrez como laboratorio, y un dataset de 200 millones de juegos de ajedrez jugados por amadores y otro dataset con cerca de un millón de juegos entre grandes maestros, los autores partieron de la premisa que el error en una decisión se relaciona con tres factores: la habilitad del jugador, el tiempo disponible para una jugada/decisión y la inherente dificultad de la decisión.
Tras exhaustivo análisis de los datos, los investigadores llegaron a la conclusión que el factor de predicción más fiable es el inherente grado de dificultad de la decisión. El estudio nos invita a debatir cómo los errores ocurren en otros campos. Por ejemplo, ¿es la experiencia del médico o la dificultad del caso lo que puede generar un error en el diagnóstico? ¿O serían conductores despistados más propensos a accidentes que aquellos conductores experimentados que afrontan carreteras en condiciones peligrosas?
También podríamos preguntar: si el ambiente actual es más difícil para quienes toman decisiones de marketing y comunicación (y para todos los dirigentes, en general) ¿sería necesario crear nuevos modelos estratégicos para hacer menos complejo el campo de batalla donde se juega la competición digital y, por lo tanto, evitar los errores? ¿Y cuál es el role de la formación en este sentido?
Creo que por más experiencia que uno tenga, y más tiempo que tenga para tomar sus decisiones (y hoy en día no hay mucho tiempo…) las nuevas tecnologías crean un panorama bastante más difícil e incierto que el habitual, y, por lo tanto, la cantidad de errores debe ser elevado – hasta al punto de llevar un negocio a la quiebra. Esta situación quizás explique los planteamientos fatalistas de Silicon Valley como el “fail fast, fail often” popularizado por Facebook, lo que para algunos no es nada más que una irresponsable hype. O, simplemente, aprender por tentativa y errores. Muchos errores.
No hay nada errado en aceptar riesgos y eso todo el emprendedor sabe. Pero, eso no significa buscar fracasos como estrategia de aprendizaje. Quizás hay métodos más eficaces. El uso de data mining y modelos predictivos en marketing, seguramente podrían reducir la complejidad de la toma de la decisión, y quizás sea un camino para evitar fracasos fácilmente identificables. Tal vez, mucho mejor sería «sea exitoso rápidamente, y siga en frente», como comenta este artículo.