Sobre la colaboración y la comunicación en las redes sociales

Sobre la colaboración y la comunicación en las redes sociales

La diferencia entre comunicación y colaboración tiene importantes implicaciones para las empresas que están adoptando herramientas tecnológicas y redes sociales. La diferencia entre ambas es clara. Por una parte, la comunicación involucra transmitir información de una parte a otra, ya sea de manera unidireccional o bidireccional, y no está necesariamente orientada a objetivos. Por su parte, la colaboración es una interacción recursiva entre dos partes con la intención de lograr un objetivo particular.

Las redes sociales difuminan la línea que separa comunicación y colaboración. Toda la comunicación en las plataformas sociales se convierte en una oportunidad para la colaboración futura, tenga o no el comunicador la intención de colaborar.

Este potencial para la colaboración involuntaria es una de las distinciones clave entre las redes sociales y las tecnologías de comunicación tradicionales (por ejemplo, teléfono, correo electrónico), así como una de las fuentes de valor real para las empresas sociales.

Beneficios de la colaboración involuntaria

La capacidad de colaboración involuntaria crea oportunidades para las redes sociales dentro y fuera la organización.

Hace dos décadas, las empresas estaban obsesionadas con la idea de «gestión del conocimiento»: obtener el derecho de información en el lugar y el momento adecuados para que pudiera ser valiosa para la organización. Estos esfuerzos fracasaron en gran medida porque requerían un esfuerzo adicional por parte de los empleados para compartir realmente lo que sabían y categorizar ese conocimiento, sin ninguna garantía de que otros se beneficiaran de él.

Las plataformas de medios sociales eliminan estas barreras, haciendo que el conocimiento sea accesible para los demás sin un esfuerzo adicional y sin tener que predefinir sus usos.

La colaboración involuntaria facilitada por las redes también crea oportunidades para interactuar con los clientes. Hasta hace poco, la carga para colaborar era principalmente con el cliente. Los clientes deben iniciar el contacto con una organización para ayudar a resolver un problema. En las plataformas de redes sociales, sin embargo, se crea una oportunidad para que la empresa inicie la colaboración con el cliente, incluso si no son buscados activamente. Por ejemplo, Microsoft utiliza las redes sociales como Twitter, Facebook, Instagram para colaborar con sus clientes y ayudarlos a resolver problemas.

Además, si los empleados usan plataformas de redes sociales para la comunicación interna dentro de la organización, estas comunicaciones se pueden usar para ayudar a los gerentes a colaborar con empleados.

Esta actividad de comunicación de los empleados se puede utilizar, por ejemplo, para desarrollar mapas de red que permitan gerentes para visualizar cómo la organización está colaborando sin violar la privacidad de ningún individuo. Los gerentes pueden usar estas visualizaciones para identificar oportunidades para mejorar, diseñar intervenciones para realizar estas mejoras y evaluar la eficacia de estas intervenciones.

Las redes sociales se convierten en la Era Digital en una poderosa herramienta para la comunicación y la colaboración en las organizaciones, facilitando el contacto con los clientes, permitiendo a la empresa reforzar su marca, aumetando la comunicación interna y externa, fortaleciendo los vínculos, y obteniendo información relevante para el análisis interno y la adquisición de experiencia en un entorno de gran crecimiento.

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Para saber más sobre comunicación y colaboración en tu organización descubre las Comunidades 4.0.

Redes sociales en la empresa: conocimiento compartido, colaboración y eficiencia

Redes sociales en la empresa (RSC): conocimiento compartido, colaboración y eficiencia

Aunque las herramientas de Redes Sociales Corporativas (RSC) son, a menudo, adoptadas por muchos líderes para que los miembros de la organización compartan conocimiento, colaboren y, así, aumente su eficiencia, muchos de estos miembros se pierden en este cambio estratégico y tecnológico debido, sobre todo, a la desconexión entre esta herramienta y los demás sistemas y tecnologías digitales que usan en su trabajo diario.

A partir de un estudio realizado por el MIT Sloan Management Review, descubrimos por qué las empresas deberían introducir una Red Social Corporativa como un componente estratégico y herramienta integrada que apoye el trabajo diario de los trabajadores y directivos.

Perdidos en la Transición Digital

Muchas compañías, atraídas por los beneficios de la digitalización de los sistemas, piden un porfolio digital que integre plataformas que van desde software para la colaboración entre el equipo hasta herramientas de gestión de proyectos y de gestión del conocimiento interno y/o intranets.

En cambio, como la mayor parte de Redes Sociales Corporativas (RSC) son herramientas basadas en la nube y están, al menos en parte, fuera del área del departamento de IT, la responsabilidad de la implementación de la RSC en el lugar de trabajo recae en líderes que no pertenecen a IT y, en muchas ocasiones, se falla en la articulación de prioridades para la navegación por este cúmulo de herramientas digitales que los empleados deben utilizar en su día a día. Es entonces cuando, debido a la falta de guía para la navegación entre las diferentes plataformas, se pierden en la transición digital.

Paradójicamente, conectar a una RSC requiere desconectar de los antiguos métodos y herramientas de comunicación y colaboración interna. Esta desconexión supone una tremenda dificultad para que los empleados utilicen las RSC. Por ello, las soluciones técnicas y culturales a este problema deben trabajar en concierto.

Las RSC como centro neurálgico del Porfolio Digital

Desde un punto de vista técnico, la empresa debería situar las RSC cómo centro neurálgico que conecte los sistemas de IT, las aplicaciones de negocio, las herramientas colaborativas y las plataformas digitales. Desde aquí, con una integración adecuada, los trabajadores y trabajadoras serán capaces de acceder a plataformas como la intranet corporativa, el correo electrónico, los directorios, las herramientas para compartir documentos, foros, blogs y/o wikis muy fácilmente y, así, se propicia la adopción de la RSC y se aumenta la eficiencia.

También se pueden utilizar Interfaces de Programación de Aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) para integrar las RSC con las herramientas digitales preexistentes o utilizar la RSC como punto de acceso a las demás plataformas digitales del porfolio interno de la empresa para ayudar a que los empleados perciban la RSC como una herramienta más de trabajo.

Participación por parte de los Líderes y guiando en Buenas Prácticas

Desde el punto de vista cultural, los líderes deben articular unos principios flexibles que guíen a empleados y empleadas en la elección de la mejor plataforma digital para cada ocasión y elogiar aquellos usos no previstos que se alineen con las aspiraciones culturales de la organización.

También es necesaria una guía de utilización de las herramientas digitales de forma productiva para evitar la sensación de desconexión del ámbito laboral al utilizarlas. En este sentido, un manual de Buenas Prácticas es muy conveniente y un acompañamiento inicial evita posibles confusiones.

Los líderes de esta transformación e implementación de las RSC deben estar atentos a los usos imprevistos de las mismas que estén alineados con los valores de la organización y resaltarlos a través de ejemplos o historias para fomentar la utilización y la percepción de esta herramienta como un proceso y no un simple evento. A medida que la implementación avanza y madura, los miembros que resulten más activos en la RSC pueden ser una inspiración para los demás, mostrando cómo integrarla en las actividades laborales cotidianas y ayudando a navegar esta transformación digital de la mejor manera posible.

En definitiva, la organización puede aprovechar esta oportunidad de crecimiento utilizando las RSC como centro neurálgico de su transformación digital y proporcionando un mapa técnico y cultural de utilización de esta en conjunción con el resto de las herramientas digitales y abordando las posibles confusiones que se produzcan debido a su implementación.

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Líder 4.0: El desafío de adquirir Soft Skills

Líder 4.0: El desafío de adquirir Soft Skills

Cada vez queda más claro que la inteligencia artificial y las máquinas reemplazarán a los humanos en todas aquellas tareas que sean cognitivas y manuales. Las únicas habilidades que parece que permanecerán insustituibles serán las llamadas Soft Skills. Ello se debe a que, por ahora, las máquinas no son capaces de percibir el humor de las personas con las que interactúan, percibir su contexto ni establecer relaciones de confianza. El World Economic Forum ha destacado que las Soft Skills como la empatía, la colaboración y el pensamiento creativo adquieren en la actualidad un valor mayor que cualquier otro, por lo que es importante evaluar si estás preparado para ser un líder empresarial en esta Era Digital.

Existen barreras que dificultan el aprendizaje de dichas habilidades:

  • Los colegios nos prepararon para las fábricas: todo aquello que nos enseñaron en el colegio como todo lo que aprendimos por repetición, de memoria y el cumplimiento de normas y reglas predeterminadas, hoy en día, son cualidades que pueden fácilmente reemplazarse por máquinas. Pero en la era de las nuevas tecnologías, las habilidades que deben aprenderse para liderar en una organización son otras, las Soft Skills. Una de las claves del liderazgo del siglo XXI está en la adaptabilidad y en la flexibilidad para ser un líder en un entorno de cambios tecnológicos y de mercado constantes.
  • Los hogares están saturados de tecnología: el abuso de las nuevas tecnologías como los juegos virtuales y las redes sociales están atrofiando nuestro aprendizaje natural de Soft Skills. Es por este motivo que los beneficios evolutivos que los humanos han desarrollado en la empatía y la colaboración deben reforzarse en el aprendizaje individual de programas como el de Liderazgo 4.0. En el Programa de Liderazgo 4.0 empleamos recursos digitales y sesiones de coaching individuales mediante videoconferencia para desarrollar las Soft Skills que tienes olvidadas.
  • Las revoluciones industriales crean confusión: las revoluciones, como la cuarta revolución industrial que estamos viviendo en el presente, suponen un reto para todos. Estos cambios nos llevan a nosotros y a nuestros trabajadores a momentos de confusión, ya que debemos reestructurar los conocimientos a situaciones nuevas y desconocidas. Un líder en la era digital debe ser capaz de gestionar y motivar a su equipo en la incertidumbre. ¿Conoces las estrategias para ayudar a tu equipo a mantener la productividad en tiempos de incertidumbre? ¿Has oido hablar de la resiliencia?
  • El trabajo estresante reduce la empatía: Existe evidencia de que el trabajo es otra fuente de aprendizaje de las Soft Skills. Sin embargo, se ha observado que el estrés en el mismo reduce la capacidad de empatizar y ser creativo, ya que estas competencias son muy sensibles a cómo se siente la persona. Una herramienta fundamental del liderazgo efectivo es el autoconocimiento  y las técnicas de gestión del estrés, que nos ayudarán a afrontar mejor las situaciones difíciles a y liderar a nuestro equipo de la mejor manera posible. Estas herramientas ayudarán tanto a los líderes de la organización como al equipo, ya que un ambiente libre de estrés es la fuente de un crecimiento empresarial rentable. ¿A qué estas esperando para eliminar el estrés de tu empresa y aumentar su productividad?

Softskill

Si queremos retener nuestra humanidad en la era de las máquinas, debemos resaltar lo que es ser humano: nuestras Soft Skills. ¡Adquiere las Soft Skills que te convertirán en un líder de la Era Digital con el Programa de Liderazgo 4.0!

Humanos, inteligencia artificial y el «machine learning»

Humanos, inteligencia artificial y el «machine learning»

La colaboración con los humanos es esencial cuando se trata de implementar aprendizaje automático.

Empresas de todo tipo están adoptando sistemas de inteligencia artificial (IA) y de aprendizaje automático a un ritmo acelerado. La IA se está aplicando a una variedad de tareas como calificar aplicaciones de hipotecas, detectar indicios de problemas en las líneas eléctricas o ayudar a los conductores a navegar utilizando datos de ubicación de los teléfonos inteligentes.

Pero las empresas están aprendiendo de la peor manera que desarrollar e implementar sistemas de IA y de aprendizaje automático no es como implementar un programa de software estándar. Lo que hace que estos programas sean tan poderosos, su capacidad de «aprender» por sí mismos, también los hace impredecibles e inminentemente capaces de cometer errores que pueden dañar el negocio.

El reto de la Inteligencia Artificial: es susceptible a sesgos aprendidos

Con frecuencia escuchamos historias de casos de Inteligencia Artificial que salieron mal, situaciones que pueden tener serias consecuencias comerciales. Cuando se usaba la inteligencia artificial en las aplicaciones de oficina, la posibilidad de sesgo que se arrastraba era limitada, y también lo era el daño potencial. Ahora, la Inteligencia Artificial se usa tanto en soporte de decisiones de gestión como en aplicaciones orientadas a los clientes. Las empresas corren el riesgo de dañar la reputación y la vida de las personas, realizar giros estratégicos equivocados, ofender a los clientes y perder ventas. Con ello, el costo de los errores de IA está aumentando.

La lección aquí es que los sistemas de IA, a pesar de sus asombrosos poderes, aún necesitan de una intervención humana continua para evitar problemas y hacer mejor su trabajo. De hecho, las empresas están descubriendo que obtienen el máximo provecho de las inversiones en inteligencia artificial y otras herramientas de automatización cuando piensan en términos de que los seres humanos y las máquinas trabajen conjuntamente, en vez de dividir el trabajo entre humanos y máquinas y dejar que las máquinas funcionen independientemente.

Cuando se instala un software convencional, los desarrolladores humanos establecen los procedimientos y las reglas. Por el contrario, un sistema de IA desarrolla sus propias reglas a partir de patrones en los datos que está procesando. Y, como algunas empresas han aprendido, los sistemas de IA pueden equivocarse.

Tres principios para adoptar la IA exitosamente

Antes de introducirse en los sistemas de IA, las compañías deberían considerar tres principios que pueden mejorar las oportunidades de éxito:

    1. Humanos y máquinas están en esto juntos. La asistencia humana es necesaria para enseñar y monitorear los sistemas de IA de manera adecuada y evitar que lleguen a “terrenos peligrosos” con el paso del tiempo. Pero este no es un trabajo único para los departamentos de IT, sino que requiere de ambas partes, tanto técnica como empresarial.
    1. Enseña con (muchos) datos. Los sistemas de IA aprenden encontrando patrones en datos de entrenamiento gracias a diversos algoritmos. Por lo general, esto se hace con datos históricos e implica experimentar con diferentes modelos. Los modelos entrenados se evalúan estadísticamente y el modelo de mejor rendimiento se selecciona para implementarse en producción. Esto significa que la IA tiene mucho que aprender. La capacitación puede ser laboriosa desde el principio, pero con una metodología bien estructurada para desarrollar datos de capacitación imparciales, el tiempo de capacitación del sistema de inteligencia artificial puede reducirse en un 50%.
  1. Pon a prueba los resultados continuamente. Con los programas de IA, las pruebas no solo son críticas antes del lanzamiento, sino que también se convierten en una rutina constante. Los gerentes deben estar seguros de que el sistema entregará información precisa de una variedad de datos. Las pruebas de softwares tradicionales están determinadas: solo necesitan probar un número finito de escenarios; una vez que el programa ha sido probado para todos los escenarios posibles se garantiza que funcionará. Pero con la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático, no pueden predecirse todos los escenarios. Debe supervisarse y probarse continuamente el sistema para detectar los sesgos de datos, así como los sesgos que se desarrollan en los algoritmos que utilizan los programas para emitir juicios.

La nueva norma: enseñar, probar y trabajar con usuarios finales

Implementar IA eficazmente requiere una nueva concepción de cómo se desarrolla, instala y mantiene el software. Enseñar, probar y trabajar con usuarios finales de salidas de IA debe convertirse en una forma de vida, permitiendo que los sistemas de IA operen continuamente de manera más responsable, precisa y transparente, y permitiendo a las empresas crear nuevos trabajadores colaborativos y poderosos.

Transformación Digital

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Encuestas a empleados, una de las mejores formas de medir el compromiso

Encuestas a empleados, una de las mejores formas para medir el compromiso

Érase una vez, las encuestas eran un elemento básico para que cada líder solicitara su opinión y cada empresa evaluara el compromiso. Pero ahora, las encuestas comienzan a parecerse a los camiones Diesel que acumulan polvo en la era de los coches eléctricos. Las empresas están utilizando nuevos y geniales algoritmos de aprendizaje automático que cruzan grandes cantidades de datos para medir el compromiso de los empleados a través de tiempos de respuesta de correo electrónico y conexiones de red fuera del equipo central, y pronostican el riesgo de rotación al rastrear señales como la frecuencia con la que los empleados actualizan sus currículums. ¿Quién necesita una encuesta engorrosa y lenta en la que algunos empleados solo le dicen lo que quiere oír y otros no se molestan en responder?

Tú la necesitas.

Durante décadas, las encuestas periódicas de opinión de los empleados se han basado en listas basadas en la evidencia de prácticas de RR.HH. de alto rendimiento. Existen 3 razones por las sería un gran error abandonarlas hoy.

1. Las encuestas siguen siendo excelentes predictores de comportamiento.

Aprendemos mucho de las encuestas, incluso cuando las personas no participan. Las personas que no completan ninguna de nuestras dos encuestas anuales tienen 2,6 veces más probabilidades de irse en los próximos seis meses.

2. Las encuestas les dan a los empleados la oportunidad de sentirse escuchados.

No tener una encuesta regular envía un mensaje claro: no te importan las opiniones de las personas. El acto de completar una encuesta les proporciona un canal específico para expresar la voz. El monitoreo pasivo pierde la sensación de propiedad activa de los empleados.

Las tasas de participación diferencial nos dicen qué asuntos le importan más a nuestra gente. Y resulta que los empleados valoran tener algo que decir incluso si no se salen con la suya. Está claro que las personas toman la encuesta en serio y quieren que se les escuche. Y sabiendo que no adoptarán todas las ideas, los líderes se desviven por demostrar que aún valoran la información.

3. Las encuestas son un vehículo para cambiar el comportamiento.

Cuando le preguntas a las personas por sus aportes y puntos de vista, no solo estás aprendiendo de ellos. También los estás influenciando. Los psicólogos encuentran que hacer preguntas puede cambiar el comportamiento.

Parte del efecto es la consistencia: decir sí crea un compromiso y muchas personas lo siguen. Pero incluso las personas que dicen que no tienen más probabilidades de cambiar su comportamiento, porque las preguntas estimulan la reflexión. Mientras el comportamiento sea deseable, algunos de ellos terminarán por convencerse a sí mismos para hacerlo.

La tecnología inteligente y los grandes datos continuarán ayudándonos a descubrir qué es lo más importante para nuestra gente. Pero eso hará que las encuestas sean más importantes, no menos. En una época en la que más empleados temen que Big Brother esté observando y las compañías tienen las herramientas para observar más que nunca, realizar una encuesta puede indicar que Big Brother sigue siendo humano.

RRHH, Recursos Humanos

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Compromiso en la empresa 4.0

El «management» es mucho más que una ciencia, más que un análisis

El «management» es mucho más que una ciencia, más que un análisis

Detrás de la práctica y el estudio de las empresas está la creencia de que la gestión es una ciencia y que las decisiones comerciales deben ser impulsadas por un análisis riguroso de los datos. La explosión del Big Data ha reforzado esta idea.

Los programas de MBA muy frecuentes entre los gerentes, inundan el mundo de los negocios con graduados, más de 150,000 al año solo en los Estados Unidos. Estos programas han estado tratando de convertir a la administración en una ciencia durante la mayor parte de las últimas seis décadas.

¿Pero es cierto que la gestión es una ciencia? ¿Y es correcto equiparar el rigor intelectual con el análisis de datos? Si las respuestas a esas preguntas son no y no, como sugeriremos en las páginas siguientes, ¿cómo deben los gerentes llegar a sus decisiones?

¿Es el negocio una ciencia?

Lo que pensamos como ciencia comenzó con Aristóteles, el primero en escribir sobre causa y efecto y la metodología para demostrarlo. Es difícil sobreestimar el impacto de la ciencia en la sociedad. Los descubrimientos científicos de la Ilustración, profundamente arraigados en la metodología aristotélica, condujeron a la Revolución Industrial y al progreso económico global que siguió. La ciencia resolvió problemas e hizo del mundo un lugar mejor. Pero Aristóteles podría cuestionar si hemos permitido que nuestra aplicación del método científico vaya demasiado lejos.

Sin embargo, Aristóteles nunca afirmó que todos los eventos fueran inevitables. Él creía que este reino de posibilidades era impulsado no por el análisis científico, sino por la invención humana y la persuasión. Esto es particularmente cierto cuando se trata de decisiones sobre estrategia comercial e innovación. No puede trazar un rumbo para el futuro o generar un cambio simplemente analizando la historia. Sin embargo, la transformación de los hábitos y las experiencias de los clientes es lo que hacen las grandes innovaciones comerciales. Sin duda, los innovadores a menudo incorporan descubrimientos científicos en sus creaciones, pero su verdadero genio radica en su capacidad de imaginar productos o procesos que simplemente nunca existieron antes.

El mundo real no es simplemente un resultado determinado por las ineluctables leyes de la ciencia, y actúa como si niega la posibilidad de una innovación genuina. Un enfoque científico para la toma de decisiones empresariales tiene limitaciones, y los gerentes deben descubrir dónde radican esas limitaciones.

¿Poder o no poder?

La mayoría de las situaciones involucran algunos elementos que puede cambiar y otros que no. La habilidad crítica es detectar la diferencia. Debes preguntar: ¿está la situación dominada por la posibilidad (es decir, cosas que podemos alterar para mejor) o por necesidad (elementos que no podemos cambiar)?

Los ejecutivos necesitan deconstruir cada situación de toma de decisiones en partes y probar su lógica. Si la hipótesis inicial es que un elemento no se puede cambiar, el ejecutivo debe preguntar qué leyes de la naturaleza sugieren esto. Si la razón fundamental de no poder es convincente, entonces el mejor enfoque es aplicar una metodología que optimice el status quo. En ese caso, deje que la ciencia sea la maestra y use sus kits de herramientas de datos y análisis para impulsar las elecciones. De manera similar, los ejecutivos deben probar la lógica detrás de los elementos de clasificación como latas. ¿Qué sugiere que los comportamientos o los resultados pueden ser diferentes de lo que han sido? Si el fundamento de apoyo es lo suficientemente fuerte, permita que el diseño y la imaginación sean los maestros y utilice los análisis en su servicio.

Romper el marco

La imaginación de las nuevas posibilidades primero requiere un acto de “unframing”. El status quo a menudo parece ser la única forma en que las cosas pueden ser, una percepción que es difícil de sacudir.

Aunque escuchar e identificarse con las partes interesadas puede no parecer tan riguroso o sistemático como el análisis de datos de una encuesta formal, de hecho es un método probado y verdadero de recopilación de conocimientos, familiar para antropólogos, etnógrafos, sociólogos, psicólogos y otros actores sociales. científicos. Muchos líderes empresariales, especialmente aquellos que aplican el pensamiento de diseño y otros enfoques centrados en el usuario a la innovación, reconocen la importancia de la investigación observacional cualitativa para comprender el comportamiento humano.  Aunque es una herramienta poderosa, la investigación etnográfica no es más que el punto de partida para un nuevo marco. En última instancia, debe determinar qué podría ser y lograr que las personas se sumen a esa visión. Para hacer eso, necesitas crear una nueva narrativa que desplace al viejo marco que ha confinado a las personas. Y el proceso de creación de historias tiene principios que son completamente diferentes de los principios de las ciencias naturales. La ciencia natural explica el mundo tal como es, pero una historia puede describir un mundo que aún no existe.

Construyendo narrativas persuasivas

Puede parecer poco probable, pero Aristóteles, el mismo filósofo que nos dio el método científico, también estableció métodos para crear narrativas convincentes. En The Art of Rhetoric describe un sistema de persuasión que tiene tres conductores:

    • Ethos: la voluntad y el carácter para cambiar la situación actual. Para ser eficaz, el autor de la narración debe poseer credibilidad y autenticidad.
    • Logos: la estructura lógica del argumento. Esto debe proporcionar un caso riguroso para transformar problemas en posibilidades, posibilidades en ideas e ideas en acción.
  • Pathos: la capacidad de empatizar. Para ser capaz de inspirar el movimiento a gran escala, el autor debe comprender a la audiencia.

Existe  otra herramienta retórica importante: la metáfora, que captura el arco de tu narración en una oración. Una metáfora bien elaborada refuerza los tres elementos de la persuasión. Hace logotipos, el argumento lógico, más convincente y fortalece el pathos ayudando a la audiencia a conectarse con ese argumento. Y, por último, un argumento más convincente y atractivo mejora la autoridad moral y la credibilidad del líder: el ethos.

Por qué las metáforas importan

Todos sabemos que las buenas historias están ancladas por poderosas metáforas. El mismo Aristóteles observó: «Las palabras ordinarias transmiten solo lo que ya sabemos; de la metáfora es que podemos obtener algo nuevo «. De hecho, creía que el dominio de la metáfora era la clave del éxito retórico:» Ser un maestro de la metáfora es lo más grande por lejos. Es … un signo de genio «, escribió.

Quizás sea irónico que esta proposición sobre una construcción no científica haya sido científicamente confirmada. La investigación en ciencias cognitivas ha demostrado que el motor central de la síntesis creativa es la «fluidez asociativa»: la capacidad mental para conectar dos conceptos que generalmente no están vinculados y forjarlos en una nueva idea. Mientras más diversos sean los conceptos, más poderosa es la asociación creativa y más nueva es la nueva idea.

Escogiendo la narrativa correcta

Cuando enfrenta decisiones en el ámbito de las posibilidades, es útil crear tres o cuatro narrativas atractivas, cada una con una metáfora fuerte, y luego someterlas a un proceso de prueba que lo ayudará a llegar a un consenso sobre cuál es el mejor.

Aclara las condiciones. Si bien no tenemos forma de probar que un cambio propuesto tendrá el efecto deseado, podemos especificar lo que creemos que debería ser cierto sobre el mundo para que funcione. Al considerar esto en lugar de debatir sobre lo que es verdad sobre el mundo tal como es, los innovadores pueden avanzar hacia un consenso. La idea es que el grupo llegue a un acuerdo sobre si puede hacer realidad la mayoría de esas condiciones y asumirá la responsabilidad de hacerlo.

El hecho de que el análisis científico de los datos haya hecho del mundo un lugar mejor no significa que deba guiar todas las decisiones comerciales. Cuando nos enfrentamos a un contexto en el que las cosas no pueden ser más de lo que son, podemos y debemos usar el método científico para comprender ese mundo inmutable más rápido y más a fondo que cualquiera de nuestros competidores. En este contexto, el desarrollo de análisis de datos más sofisticados y el entusiasmo por los macrodatos son activos no descargados.

Pero cuando utilizamos la ciencia en contextos en los que las cosas pueden ser distintas de lo que son, nos convencemos inadvertidamente de que el cambio no es posible. Y eso dejará el campo abierto para otros que inventen algo mejor, y lo veremos con incredulidad, suponiendo que sea una anomalía que desaparecerá. Solo cuando sea demasiado tarde nos daremos cuenta de que el insurgente ha demostrado a nuestros antiguos clientes que las cosas pueden ser diferentes. Ese es el precio de aplicar análisis a todo el mundo de los negocios en lugar de limitarse a la parte adecuada del mismo.

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