#22 El problema de definir el problema
Hola soy Francisco Fernández @franferparra, Director de Transformación y Estrategia de Movistar Prosegur Alarmas y esta es mi newsletter dedicada a entender la tecnología a través de la simplificación. Porque no es lo mismo Simple que Fácil!
Ya comentamos hace unas semanas en el post sobre estrategia, que en definitiva la estrategia no es más (ni menos) que resolver problemas.
La tecnología actualmente nos ofrece una cantidad inimaginable de soluciones a un coste accesible, lo que invitaría a pensar que la complejidad de los problemas será decreciente. En mi opinión la tecnología está al mismo tiempo ofreciendo soluciones y complicando el entorno.
Por ejemplo, la tecnología nos permite comunicarnos, hacer un mundo global y la inteligencia artificial nos ayuda a automatizar tareas y mejorar nuestros procesos. Sin embargo al mismo tiempo la IA puede generar fake videos que viralizados en esa red global pueden llegar a desestabilizar un país mediante fake news.
Así que esta semana quería hablar brevemente de cómo abordar problemas, especialmente aquellos que son complejos. No pretendo hacer un artículo metodológico, para ello hay innumerables fuentes, en las referencias os pondré algunas, sino darte algunas ideas que me han funcionado para abordar problemas y alguna que no.
Inevitablemente la palabra problema lleva asociada la palabra solución, en tu opinión cuando te has enfrentado a un problema complejo, ¿dedicas más tiempo a buscar la solución o a definir bien el problema?. Veamos que dice Einstein, que de problemas sabía un poco:
En mi experiencia, dedicamos más tiempo a proponer soluciones que a realmente reflexionar sobre el problema. Voy a utilizar un ejemplo real para ilustrar como si añadimos la disponibilidad de la tecnología a nuestra tendencia natural a buscar soluciones podemos preparar una buena…
En una operación industrial empezamos a detectar que ciertos embragues de camión estaban rompiéndose mucho antes de las horas de uso marcadas por el fabricante. El caso es que era una operación con varios camiones y solo unos pocos se estaban rompiendo. En varias reuniones comenzamos a hablar de instalar sensores en el embrague, en la caja de marchas, en el exterior del vehículo para crear un sistema de mantenimiento predictivo que nos avisase antes de que se rompiese el embrague. Como ahora mismo la transformación digital te “obliga” a tener proyectos de tecnología, pues no había duda que ese era el camino a seguir.
Casi nadie se paró a pensar realmente en cual era el problema de fondo. No es que se rompan los embragues, esa es la consecuencia, el problema real era que dos conductores no sabían conducir con marchas, estaban acostumbrados al cambio automático, así que una vez identificado el problema real y su causa, la solución era mucho más sencilla, vamos a enseñar a conducir a estos dos conductores y problema resuelto.
¿Qué es lo que ocurrió en este ejemplo?, pues que solo vimos la consecuencia del problema y nos fuimos de cabeza a montar un arco de iglesia para que nos avisase cuando se iba a romper en vez de ver porqué se estaba rompiendo. Es un ejemplo muy simplificado que puede resultar “tonto” pero os prometo que cuando estás en el día a día te ves arrastrado a aplicar las mismas soluciones independientemente del problema que tengas:
Cuando solo tienes un martillo, todos los problemas son clavos
Análisis del problema
Para mí es la parte fundamental y en la que me voy a centrar en este artículo. Dentro de esta fase yo distingo dos actividades:
Análisis del contexto
Definición del problema
1. Análisis del contexto
Parece obvio que antes de lanzarte a dar una solución al problema hay que entender bien lo que rodea al problema. Generalmente veo y cometo los siguientes errores muchas veces porque vamos con el “piloto automático”:
Falta de pensamiento crítico
Siempre que analizamos el contexto tenemos que tener presente una cosa: Yo veo el contexto que quiero y tu ves el contexto que tú quieres. Aquí es donde vuelven a entrar los sesgos cognitivos una vez más. ¿No te ha pasado que ante unos datos en una Excel tú y tu compañero habéis llegado a análisis diferentes a veces incluso opuestos? ¿Crees que esto se debe solo a la capacidad de análisis? Lamentablemente no. Hay por ejemplo un sesgo conocido como el “Sesgo de confirmación” que dice que tenemos tendencia natural a interpretar la información de manera que reafirme y confirme lo que ya pensamos.
Esto se ve muy claramente en el mundo del futbol: Si eres del Real Madrid y se produce una situación de penalti dudoso a favor de tu equipo, cuantas más tomas de televisión, más comentarios de expertos tengas, más reafirmaras tu opinión de que es penalti (que ya habías decidido en directo). Incluso, si un árbitro retirado dice que no es penalti, tu inmediatamente pensarás que ese arbitro es el Barcelona y quiere favorecerle. Si no te gusta el futbol, piensa en la política cuando escuchas a un partido que no es de tu cuerda como todo te parece mal 😊
Así que ya sabes la próxima vez que te enfrentes a un problema no seas demasiado fiel a tus creencias iniciales y se más permeable a otro tipo de enfoques.
Mapa de stakeholders
Los datos son una gran fuente de información para entender el contexto pero, es casi igual de importante conocer a los stakeholders que están involucrados en el proceso.
Analizar su posición respecto al problema, entender sus intereses individuales y sus motivaciones es clave para después poder diseñar la solución. Por ejemplo durante la gestión de la pandemia hemos visto como la reacción ante un problema común dependía de los intereses o necesidades de cada colectivo. En un lado los que querían medidas duras para bajar la transmisión hasta valores cercanos a cero y por otro lado los que necesitaban medidas más laxas para poder reactivar la economía. En este caso simplificado si solo analizamos los datos, podemos definir un problema parcial y diseñar una solución que agrave el problema de otro colectivo.
Asumir el comportamiento racional
Cuando pensamos en un problema, en sus causas y en posibles soluciones, solemos tender a pensar que los individuos tenemos comportamientos racionales y predecibles. Sin embargo, la realidad demuestra claramente que los problemas donde está involucrado el ser humano tienden a complicarse por este factor.
Esto se ve muy claramente cuando los economistas intentan hacer modelos matemáticos para predecir la bolsa asumiendo comportamientos racionales, pues efectivamente, no dan una… siempre sale un caso como el de Gamestop, donde un “forocoches” es capaz de trolear a todos los analistas financieros.
2. Definición del problema
Hasta aquí ya hemos analizado el contexto, nos hemos quitado nuestros sesgos y es el momento de definir exactamente cual es el problema sobre el que trabajaremos para diseñar una solución.
¿A qué me refiero con definirlo? Pues muy sencillo, a que sea claro y que todos los involucrados entendamos lo mismo, parece fácil, ¿no? Intenta definir por ejemplo el problema del Covid en España y pregunta a algún amigo como lo definiría él/ella, ya verás como no es una tarea sencilla, intenta definir el problema, no las causas (muertes, recorte de libertades, caída de la economía, etc…)
Hay mucha metodología en el análisis de la causa raíz de los problemas como el 8D. Yo nunca he sido partidario de utilizar las herramientas al pie de la letra según el “libro” y prefiero utilizar el concepto para aplicarlo según el momento. Veamos algún ejemplo:
Los 5 porqués
Esta es una de las técnicas más conocidas y que resulta muy útil para bajar del problema inicial (generalmente el efecto visible) hasta la causa raíz. Consiste en ir encadenando hasta 5 preguntas de ¿por qué…? Pero como dije antes 5 es orientativo, podemos hacer las preguntas que queramos hasta que consideremos e incluso abrir ramificaciones en alguna pregunta.
Veamos con un ejemplo como funciona. El problema es “los resultados de la educación española en el informe PISA”. Seguro que tu planteas otras preguntas, pero lo que me interesa no son mis preguntas, sino representar cómo con 5 niveles de preguntas se puede llegar a un problema diferente al que parece el inicial y evidente.
¿Por qué los estudiantes españoles sacan mala puntuación en el informe PISA? - Porque la calidad de la enseñanza en España está por debajo de la del resto de Europa
¿Por qué está por debajo de Europa? Porque no tenemos un buen sistema de educación y cada año vamos empeorando
¿Por qué no tenemos un sistema competitivo? Porque los partidos políticos cambian el sistema en cada legislatura
¿Por qué cambian cada legislatura? Porque no hay un pacto de largo plazo de los partidos políticos
¿Por qué no hay un pacto de estado? Porque los políticos sólo tienen incentivos en los 4 años de legislatura y la educación trae los frutos en el medio-largo plazo, así que su único objetivo es ganar votos en para las siguientes elecciones
Diagrama de Isikawa
Esta técnica es una vieja conocida en el mundo de la ingeniería, es un diagrama causa-efecto muy utilizado para identificar las causas que más contribuyen al problema y aquellas que se pueden solucionar con acciones correctoras.
Para mí el orden es primero definir claramente el problema con los 5 porqués o con alguna técnica similar y después analizar la causa-efecto. Insisto que lo importante no es el diagrama sino la reflexión de pensar en que causas contribuyen al problema.
Casos extremos
A mi me suele gustar cuando analizo un problema hacerme preguntas quitándome las restricciones. Por ejemplo, como sería el problema si me tocase el Euromillón o con dinero infinito o como sería el problema si pudiese contar con recursos materiales infinitos, etc.
Esta técnica me ayuda a pensar si las causas más aparentes son realmente las que contribuyen al problema. Generalmente los problemas complejos no son un problema de recursos, ni económicos ni personales.
Hasta aquí el post de esta semana donde me he centrado en la primera parte de la resolución, que es entender el problema. A partir de aquí es donde viene la parte de definir la solución, planificarla y ejecutarla pero eso lo dejamos para otra edición… Espero que te haya resultado interesante, por favor, si te ha gustado compártelo en LinkedIn o déjame comentarios.
Hasta el próximo post