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Un modelo de innovación inspirado en la naturaleza

Siempre me ha llamado la atención que los seres humanos cuando afrontamos una tarea de innovación, a nivel individual seamos creativos, flexibles y adaptativos, pero cuando nos juntamos en una organización todas estas capacidades se reducen significativamente e incluso desaparecen cuando el tamaño de la misma llega a cierto tamaño. ¿Cómo puede ser que a veces el grupo genere menos que la suma individual de las partes? Pero lo más paradójico del tema, es que en la naturaleza existen especies con una capacidad cerebral mucho más pequeña que la del ser humano, como los estorninos, las hormigas o las abejas, pero que sin embargo a nivel grupo son capaces de crear cosas increíbles.

La explicación radica en su capacidad de auto organización cuando se enfrentan a una tarea de innovación en un entorno de elevada incertidumbre como es buscar comida o responder ante el ataque de un depredador. Sin embargo, en la mayoría de nuestras organizaciones se aborda la exploración, la investigación o la innovación tratando de reducir la incertidumbre al máximo. El esquema tradicional de una empresa se basa en fuertes estructuras “top-down” y se deja poco espacio a la auto organización. Hacemos estudios de viabilidad, analizamos riesgos, creamos presupuestos detallados, planificamos tareas al milímetro y ponemos en marcha procesos para tenerlo todo bajo control y estandarizarlo al máximo. Cuando algo se desvía o no va según lo previsto, se analiza lo que ha pasado, se prepara un “Power Point” detallado, se sacan las lecciones aprendidas y así todos podemos planificar y presupuestar mejor la próxima vez. El problema de este enfoque es que puede asfixiar a una organización en el contexto actual, en el que la incertidumbre y la variabilidad son crecientes, y donde más que en una época de cambios estamos en un cambio de época.

Todo esto cobra mayor relevancia aún si cabe cuando hablamos de innovación en un entorno de incertidumbre. La innovación siempre ha tenido un riesgo estructural a su propia naturaleza de explorar, investigar, crear y desarrollar cosas nuevas. Por tanto, en un contexto de incertidumbre máxima tenemos que olvidarnos del enfoque tradicional de analizar, planificar y ejecutar, y pensar en modelos de aprendizaje continuo (idear, testar, medir, aprender) y para ello se necesitan esquemas organizativos distintos de los tradicionales, y la naturaleza nos puede inspirar en este ejercicio. Al menos se pueden identificar dos patrones interesantes: (a) organizaciones en red de equipos pequeños y (b) gestión en tiempo real del “big data” que genera el ecosistema.

(A) Una organización en red de equipos pequeños pero virtualmente integrados
El vuelo sincronizado de una banda de estorninos es uno de los fenómenos de la naturaleza que siempre me ha llamado mucho la atención. Todos los estorninos parecen moverse en el aire como un solo estornino realizando increíbles acrobacias y con una milimétrica precisión (en matemáticas del caos esto se conoce como un fractal, pues el vuelo conjunto de todos los estorninos genera una réplica de un estornino a mayor escala) ¿Cómo es posible que cientos o miles de pequeños pájaros se auto organicen de manera tan perfecta, adaptativa, flexible y creativa? Los científicos explican este fenómeno porque cada estornino ajusta su movimiento en función del movimiento de unos pocos vecinos ya que de esta manera optimizan el esfuerzo de cohesión del grupo y el esfuerzo de cada individuo. En concreto, algunas simulaciones matemáticas explican que los estorninos ajustan su movimiento en función de los siete vecinos que le rodean y de esta forma se minimiza el coste sensorial y cognitivo de interactuar con el resto de la bandada.

Este modelo auto organizado basado en pequeños equipos (unos siete estorninos) pero virtualmente integrados en una sola organización les permite minimizar el esfuerzo de cada individuo para mantenerse en el grupo y resolver colectivamente las tareas de la bandada (e.g. buscar comida, encontrar sitios de descanso, estar alerta de los depredadores, etc.) en un entorno de máxima incertidumbre y variabilidad.

En algunas organizaciones de alto rendimiento en innovación como Amazon o Google podemos encontrar modelos inspirados en este paradigma. Modelos basados en la distribución de capacidades entre pequeños equipos de elite, auto organizados y conectados. Equipos de reducida dimensión, altamente capacitados, muy operativos y asumiendo responsabilidades y objetivos específicos. Jezz Bezos, CEO de Amazon, asegura que todo equipo que no pueda ser alimentado con dos pizzas es demasiado grande (“two-pizza teams”). En Amazon cada pequeño grupo es responsable de manera integral, de una interacción específica del cliente como puede ser el checkout, la verificación de la tarjeta de crédito o la función de búsqueda. En Google se sigue una filosofía parecida. La regla que impuso la empresa de Mountain View es que los equipos de trabajo no pueden pasar de seis personas, lo cual obliga a descomponer los proyectos en unidades muy precisas, a definir de manera precisa lo que se quiere hacer, y a fijar objetivos y criterios de rendimiento realistas.

Una “organización en red, nube o ecosistema” será mucho más eficaz y eficiente que otras empresas operando con modelos centralizados, funcionales o incluso matriciales, ya que por naturaleza está orientada al cliente (clientecracia), es capaz de distribuir y coordinar capacidades tanto dentro como fuera de la empresa. Su configuración dinámica y auto-organizada le confiere mayor flexibilidad y capacidad de adaptación al entorno. Hace uso intensivo de las herramientas de colaboración digitales para la gestión distribuida de responsabilidades y capacidades, lo que no implica mayores costes transaccionales o mayores niveles de fricción dentro de la organización.

(B) Una gestión en tiempo real del “big data” que genera el ecosistema
Cuando una colonia de hormigas está explorando un nuevo territorio en busca de comida, el grupo de hormigas exploradoras se mueven ansiosamente buscando cualquier tipo de alimento. Su movimiento responde a patrones muy aleatorios y exploran cualquier elemento del entorno. Si por ejemplo encuentran un trozo de fruta, rápidamente envían señales a otros grupos de hormigas y en cuestión de segundos el trozo de fruta es despiezado y enviado en pequeños trocitos al hormiguero. Podríamos decir que la colonia se auto organiza en múltiples equipos de investigación, cada uno de ellos analiza toda la información del ecosistema en el que se encuentran y cuando el resultado de la exploración es positivo, los datos fluyen en tiempo real por el resto de la organización y destinan los recursos necesarios para aprovechar la oportunidad detectada. Si hay muchos trozos de fruta o semillas, salen más hormigas a recolectar y también vuelven más rápido. En cambio, si tardan en volver, la salida de éstas se ralentiza e incluso puede suspenderse. Este modelo es todo un ejemplo de auto organización, capacidad adaptativa y flexibilidad que es capaz de generar soluciones creativas en función de la variabilidad del entorno. ¿Qué mantiene el grupo cohesionado y alineado entre tanto caos, aleatoriedad e incertidumbre? Un flujo continúo de información entre todos los individuos.

Varias empresas han visto el potencial de recolectar y gestionar en tiempo real todo el “big data” que se genera en sus respectivo ecosistemas competitivos, y llegado a un cierto nivel de sofisticación se llega a convertir en una fuente de ventaja competitiva muy significativa y sostenible en el tiempo. Por ejemplo, es bastante conocido y muy ilustrativo que el modelo de “moda continua” de Zara (en lugar de las dos típicas colección de primavera/verano y otoño/invierno) está basado en una red que “cool hunting” basada en acudir a desfiles de moda de otras firmas, observando a su público objetivo en la calle, en las universidades o las discotecas, y sobre todo en la información que generan los responsables de cada tienda observando y analizando la ropa que llevan sus clientes, lo que se prueban, lo que compran y lo que no compran. Todo este “big data” (mucha información, muy variada y generada de manera continua) es un input clave para alimentar a su flujo de diseño > compra > fabricación > distribución, y lo más diferencial es que consiguen hacerlo en ciclos de semanas, cuando para muchas firmas es una labor de meses.

***

Por tanto, la naturaleza tiende hacia auto-organizarse en ecosistemas de complejidad creciente. La vida se organiza en niveles crecientes de complejidad para dar soporte a mayor innovación, creatividad, diversidad y sostenibilidad. Redes, patrones y estructuras emergen de manera natural sin imposición externa. Por tanto, el ser humano al igual que otros seres vivos, tiene genéticamente grabada la capacidad para auto-organizarse. Las personas son creativas, inteligentes, adaptables y auto-organizadas.

Evidentemente, cargar las tintas contra cualquiera de las estructuras organizativas tradicionales de las que somos parte y que nos rodean, sería deslegitimar muchos de los avances de la humanidad. Pero existe un equilibrio entre un excesivo control y jerarquía, y dejarlo todo en manos de la auto-organización. Los modelos de innovación del futuro tienen que tener una mayor conciencia de la habilidad natural de las personas para auto-organizarse en equipos conectados, abriendo la posibilidad de encontrar la fina armonía entre dar la libertad a las personas para que hagan uso de toda su creatividad y talento, y asegurar el alineamiento general hacia un fin común.

Si te ha parecido interesante el artículo y el enfoque conceptual que hay por detrás, puede resultarte interesante el libro Networknomics donde se describe un nuevo modelo de creación de valor basado en la creatividad, conectividad y colaboración de las organizaciones en red.

Jose Cantera
Partner-in-charge of Telecom, Media and Technology (TMT)
Head of KPMG Digital
Co-author of Networknomics
Twitter: Jcantera_KPMG 

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