Por qué los equipos inteligentes toman peores decisiones a medida que crecen

La ciencia organizativa detrás de la pérdida de contexto empresarial y cómo evitarla.

Desde que cursé mi doctorado en sociología, tengo un gran interés en cómo se mueve la información dentro de los equipos. En aquel entonces era algo académico: cuando un equipo brillante crece de 5 a 50 y luego a 500, algo empieza a fallar:

Las personas se pierden en los silos. Los responsables de la toma de decisiones se ven sorprendidos. Las señales obvias solo se ven en retrospectiva.

Esa curiosidad me acompañó hasta el puesto de operador. Después de ampliar equipos desde startups modestas hasta entornos de la lista Fortune 500, he visto el mismo patrón una y otra vez. Para decirlo sin rodeos: ¿por qué los equipos inteligentes toman peores decisiones a medida que crecen?

Para responder a eso, comencemos con dos estudios fundamentales sobre el comportamiento organizacional.

Estudio 1: Agujeros estructurales llenados por casualidad

Hace treinta años, el sociólogo Ronald Burt trazó un mapa de cómo fluye la información dentro de las organizaciones. Lo que descubrió no fue una red, sino grupos. Grupos reducidos y activos de personas que hablan constantemente dentro de su propio grupo, mientras que las conexiones entre grupos se diluyen rápidamente.

Esas brechas son agujeros estructurales. En términos sencillos, un agujero estructural es simplemente una brecha entre grupos que deberían tener un uso compartido de la información, pero no lo hacen.

No aparecen en un gráfico. Viven en la red social.

Algunas personas tienden a salvar esas distancias de forma natural. Burt las denominó intermediarios. Son aquellos que escuchan a ambas partes, detectan las incoherencias y conectan los puntos que otros pasan por alto. Cuando los intermediarios no están presentes, están sobrecargados o no se les tiene en cuenta, la información se pierde dentro del grupo local.

Como director financiero, los vacíos estructurales son uno de los mayores riesgos operativos a los que presto atención. Los intermediarios que los cubren son fundamentales. Insto constantemente a los líderes a que identifiquen a estas personas como personas clave de la información (sí, no ese tipo de KPI) y las mantengan cerca de la mesa de decisiones. Estoy seguro de que ya se le ocurren algunos nombres al leer los ejemplos que siguen a continuación:

El director de operaciones que, discretamente, tenía la clave para resolver un problema de previsión.

El departamento financiero estaba luchando contra una caída repentina en la tasa de conversión de la cartera de proyectos. Interminables reuniones de análisis en profundidad, muchas teorías, ninguna respuesta. Entonces, un director de operaciones hizo una mención casualmente a un analista financiero durante el almuerzo sobre un pequeño cambio en el flujo de trabajo del CRM. Ese único detalle lo explicaba todo.

El puente que faltaba entre el marketing de productos y la ingeniería

Un ingeniero de producto hizo una mención de un punto débil para los usuarios en una fiesta de la empresa a un director de marketing de productos que nunca lo había oído expresar de esa manera. Ese único comentario podría haber remodelado la parte clave de la narrativa del lanzamiento.

El representante del equipo de ventas que desbloqueó la claridad de los precios

Los representantes de ventas suelen tener información muy valiosa sobre el contexto del cliente, pero rara vez llega al equipo de precios de la sede central. Durante una breve charla mientras tomaban un café con el director de crecimiento, que estaba de visita en la oficina local, un ejecutivo de cuentas explicó la reciente confusión con los envases, que coincidía perfectamente con la caída de las tasas de éxito...

Estos momentos parecen insignificantes, pero son agujeros estructurales en acción.

Y los agujeros estructurales en la red de empleados se convierten en agujeros de datos en el flujo de trabajo.

El contexto se dispersa entre herramientas de comunicación, chats paralelos y reuniones. Los puntos existen. A los seres humanos les cuesta establecer la conexión sin que los intermediarios rellenen accidentalmente los huecos.

Estudio 2: las grandes reuniones entierran la información única

En la década de 1980, los investigadores Garold Stasser y William Titus llevaron a cabo un experimento aparentemente sencillo.

Se dividió a las personas en grupos de cuatro y se les pidió que tomaran una decisión.

Realizaron dos configuraciones:

Cuando todos disponían de la misma información, el grupo superaba a los individuos.

Cuando las personas tenían datos diferentes, el grupo a menudo elegía una respuesta peor que la que habrían elegido los individuos por separado.

¿Por qué?

Cuando los investigadores revisaron las grabaciones, encontraron el patrón.

Los grupos repetían una y otra vez lo que todo el mundo ya sabía.

Los hechos únicos en los que se basó la decisión recibieron poca atención o fueron ignorados por completo.

Si alguna vez ha asistido a una reunión en la que el equipo repite durante 30 minutos datos que todo el mundo conoce y nunca aborda los casos extremos que realmente importan, ha vivido este experimento.

Lo he visto con mis propios ojos.

En una ocasión, luchamos durante semanas con la precisión de las previsiones en nuestro modelo de capacidad de ventas.

En todas las reuniones surgían las mismas teorías. Quizás era un problema de contratación. Quizás de capacitación. Quizás de calidad del canal de marketing. Quizás de liderazgo. La conversación seguía girando en torno a las mismas suposiciones compartidas, y el tono se fue desviando poco a poco hacia un ejercicio de búsqueda de culpables.

Entonces, un día, una tranquila analista de datos me detuvo en el pasillo. Me comentó que había estado haciendo un seguimiento de los números históricos y había notado algo pequeño pero significativo. Nuestra suposición sobre la estacionalidad, un pequeño dato que todos daban por sentado, se había ido alejando cada vez más de la línea de base cada trimestre.

Resultó que un único detalle que se había pasado por alto, oculto en su análisis privado y que nunca recibió mención en la discusión del grupo, era el verdadero factor que sesgaba todo el modelo de capacidad de ventas.

Era el ejemplo perfecto del mundo real de esta investigación. El grupo repetía una y otra vez lo que todo el mundo ya sabía. La idea única que realmente resolvió el problema estaba en la cabeza de una sola persona, porque «todos los demás parecían saber la respuesta correcta».

Ahora amplíe eso a miles de personalidades, cientos de reuniones y docenas de herramientas de trabajo.

Resulta casi imposible obtener información única cuando las reuniones son cada vez más grandes.

Debido a estas dos dinámicas organizativas, a medida que los equipos inteligentes crecen, la calidad de las decisiones disminuye rápidamente. No porque las personas se vuelvan más tontas, sino porque la información se vuelve más difícil de extraer y el proceso de toma de decisiones se vuelve exponencialmente más confuso.

Cuando los puntos están tan dispersos y el flujo es imposible de rastrear, los seres humanos no pueden hacer las conexiones.

Tampoco puede hacerlo la IA.

Company Brain: captura el contexto a escala

De los dos estudios anteriores se desprende claramente que lo que falta es una memoria compartida para la organización. Un sistema que capture el trabajo, las decisiones y las interacciones a medida que se producen, en lugar de limitarse a almacenar el «registro final».

Un sistema que graba en directo el proceso de toma de decisiones de forma eficaz: registrando las aportaciones, los debates, las hipótesis, las compensaciones y los resultados en tiempo real.

Eso es lo que entiendo por «cerebro empresarial».

No se trata de una base de conocimientos estática, sino de una capa de inteligencia viva que observa cómo funciona la empresa, registra cómo se toman las decisiones y ayuda a todos a acceder inmediatamente al contexto completo a medida que el negocio crece.

Con la IA, esto ya no es ciencia ficción empresarial.

Hemos estado experimentando con ello en ClickUp. Nuestra conclusión es que se necesita una estrategia de tres pasos para crear un cerebro corporativo. (Advertencia: ¡si se salta un paso, todo se derrumba y se convierte en un desastre de IA!).

Paso 1: Construya su empresa para que sea un «contexto abierto»

Ilumine los agujeros estructurales: cree un sistema intencional que extraiga conocimientos únicos de individuos y equipos aislados, y luego los difunda lo más ampliamente posible.

El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, ha dicho que evita las reuniones individuales para tratar temas importantes. Prefiere el uso compartido de la información en grupos grandes para que todos escuchen lo mismo al mismo tiempo.

Está reduciendo los vacíos estructurales de forma predeterminada, por defecto. El contexto privado es frágil y lento. El contexto público se vuelve consultable, reutilizable y alimentable en la IA.

En ClickUp, la cultura de contexto abierto se refleja en todas partes: las personas envían a alguien para que tome notas a tantas reuniones como sea posible, animamos a las personas a publicar preguntas y compartir opiniones en chats grupales, no en mensajes directos, y llevamos a cabo un riguroso ritual de actualización semanal: desde el personal de IC hasta la alta dirección, todos envían una reflexión semanal en ClickUp con solo tres puntos:

Parecía casi demasiado simple, pero el efecto combinado era fuerte. Las señales ocultas salieron a la luz. Los obstáculos aparecieron en tiempo real en lugar de meses después. Los líderes dejaron de confiar en informes genéricos de segunda mano y comenzaron a ir directamente a las señales.

Utilizamos la IA para digerir las señales. Los seres humanos se centran en preguntarse: «¿Qué nos estamos perdiendo?». La IA escanea toda la superficie de la organización y sintetiza el tema común. El trabajo humano sigue siendo esencial para el juicio y la anticipación. La IA se encarga de la elaboración de informes y resúmenes mecánicos.

Paso 2: Converja todo el trabajo para filmar las decisiones en directo

Reúna todos los artefactos de trabajo sin procesar en un solo lugar y elija una única plataforma de trabajo para converger todo allí. Todo: las actualizaciones semanales, los chats del equipo, los hilos de proyectos, los memorandos y los planes de traspaso.

Empiece a llevar un registro de cómo se toman las decisiones clave.

Esta es una habilidad que la mayoría de los equipos nunca desarrollan. Cuando algo sale mal, a menudo es imposible determinar cómo se tomó la decisión. El análisis posterior se convierte en una dolorosa búsqueda forense. Esa es la señal reveladora de no tener un registro real de auditoría de decisiones.

Pero obligar a los equipos a detenerse y documentar cada paso no es la solución. ¡Así no es como funcionan los seres humanos! Eso mata el flujo y ralentiza la ejecución.

El enfoque adecuado consiste en capturar las decisiones a medida que se producen, como si se filmara el trabajo en lugar de pedir a las personas que lo recreen más tarde. Cada paso clave, suposición y compensación se registra en segundo plano. Cuando el equipo sigue adelante, el rastro ya está ahí.

Aquí es donde la IA cambia las reglas del juego.

En ClickUp, nuestro «cerebro de la empresa» registra las decisiones clave directamente en la plataforma de trabajo convergente y alimenta continuamente el sistema con el historial de esas decisiones.

Como responsable financiero, cuando me incorporo a una nueva empresa, mi primera pregunta es casi siempre la misma: «¿Cómo elaboran su presupuesto?».

Eisenhower lo expresó muy bien: «Los planes no sirven de nada, pero la planificación es todo». No estoy juzgando el número final. Estoy recopilando el contexto de cómo funciona una empresa: cómo se toman las decisiones.

El proceso presupuestario siempre ha sido mi radiografía para evaluar la salud y la madurez de la toma de decisiones de una empresa.

Ahora, introduzca los agentes de IA.

A menudo me ofrecen «agentes presupuestarios» que prometen ayudar a los directores financieros a elaborar presupuestos. Sin contexto, eso es un callejón sin salida. En el mejor de los casos, obtienes respuestas de libro. En serio, ¿cuántas indicaciones tengo que dar para enseñar a los agentes cómo tomamos las decisiones?

Pero si le das a un agente un registro real de auditoría de decisiones, todo cambia. El agente ahora entiende cómo «piensa» esta empresa. El registro de decisiones se convierte en su mapa del tesoro. Las empresas que tienen esta capacidad pueden liberar el poder de los agentes mucho más rápido que las que no la tienen.

Nuestro cerebro corporativo registra fielmente cómo elaboramos el presupuesto de ingeniería para el próximo año:

La decisión de fusiones y adquisiciones es otro ejemplo de alto riesgo, multidimensional y que requiere mucha información, tanto cualitativa como cuantitativa. Aquí hay un registro de decisiones en el que evaluamos un objetivo de adquisición. Nosotros solo trabajamos, Company Brain lo filmó. En el futuro, si una nueva persona o agente necesita evaluar otro objetivo, sabrá por dónde empezar.

Imagina que, una vez que todas estas decisiones se encuentran en un solo lugar, se convierten en activos que se pueden buscar y vincular. La IA finalmente puede hacer lo que mejor sabe hacer: conectar la decisión con el flujo de trabajo que hay detrás y los resultados que se obtuvieron después. Los agentes que hemos desplegado para imitar lo que pueden hacer los humanos finalmente pueden tener ojos y mantenerse al día.

Paso 3. Capa de ejecución de IA después de que Company Brain se conecte a Internet.

Una vez que su trabajo se encuentra en un solo lugar y se activa el cerebro de la empresa, es aquí donde todo comienza a encajar y a combinarse. Su equipo está listo para implementar una capa de ejecución de IA que funciona en dos modos:

Modo ambiente

Esta es la IA que trabaja silenciosamente en segundo plano. Observa patrones, detecta riesgos y responde preguntas sin que se le haga una indicación. Detecta las señales de riesgo que los humanos pasamos por alto debido a nuestro punto ciego.

Por ejemplo, mi reflexión semanal sobre la IA me ayuda a detectar mis puntos ciegos («señales que puede que hayas ignorado»):

Modo de agente especializado

Con la base sólida de la empresa, el equipo y el contexto de trabajo individual, puede convocar a los agentes cuando lo necesite. Cada agente comprende un flujo de trabajo específico, pero comparte el mismo contexto empresarial básico. Puede incorporarlos a un chat, una tarea o un documento, en cualquier lugar donde se esté trabajando.

Nuestro equipo cuenta con un grupo de agentes financieros que se encargan de una gran cantidad de trabajo pesado a diario. Estos superagentes no son genéricos. Conocen nuestros flujos de trabajo, nuestras definiciones, nuestro ritmo y nuestro proceso de toma de decisiones.

Siga estos tres pasos correctamente y obtendrá lo que los líderes empresariales siempre han querido de GenAI.

La IA se convierte en una parte integrada de la forma en que la empresa piensa, aprende y decide.

Y la buena noticia: los pasos 2 y 3 tienen una solución potente: construya el cerebro de su empresa en ClickUp.

Si has llegado hasta aquí, te has ganado mi primera publicidad descarada. 😊

Una nueva forma de crecer con todo el contexto.

Los comportamientos humanos que despojan de contexto a las grandes organizaciones existen desde hace siglos. Los agujeros estructurales entierran la información. Las conversaciones en grupo ahogan las señales únicas.

Durante mucho tiempo, no hubo una solución real. Las empresas aprendieron a vivir con ello, tratando la pérdida de contexto como un impuesto al crecimiento.

La IA no es la respuesta a todo. Por sí sola, resuelve muy poco. Un cerebro corporativo no aparece por arte de magia. Se necesita un trabajo intencionado para cambiar la cultura, rediseñar el sistema operativo y centralizar el contexto.

Pero una vez sentadas las bases, la IA se convierte en el ingrediente clave que lo une todo.

Ya cuenta con un equipo inteligente. Así es como puede preparar a su organización para crear un cerebro corporativo, aprovechar la sabiduría de su propio equipo y evitar que los equipos inteligentes tomen decisiones erróneas a medida que crece.