Por John Hagel III y John Seely Brown
Harvard Business School Publishing Corp para Avalian
En 1937 Ronald Coase identificó la eficiencia escalable como el impulsor clave del crecimiento para las grandes instituciones: es mucho más fácil coordinar las actividades de un gran número de personas si están dentro de una institución, en lugar de dispersarse en muchas organizaciones independientes.
Hoy vivimos en un mundo que está cada vez más influido por tecnologías digitales que aceleran el cambio, incrementando la incertidumbre e impulsando presiones de desempeño a escala global. Los consumidores están cada vez menos dispuestos a quedarse satisfechos con las ofertas estándar que impulsaron el éxito de las grandes instituciones en el pasado.
La reducción a largo plazo del rendimiento en activos para compañías que cotizan en bolsa, la reducción en el tiempo de vida de las empresas y el declive en la confianza de la población respecto a la habilidad de las instituciones para servir sus necesidades son claros indicadores de esta presión.
Para revertir estas tendencias, necesitamos hablar de innovación institucional.
Creemos que sigue habiendo razones convincentes para tener grandes instituciones, pero son muy distintas a la eficiencia escalable. Se trata del aprendizaje escalable. En un mundo que está cambiando más rápidamente, las instituciones con mayor tendencia a prosperar serán las que brinden una oportunidad de aprender más rápido en conjunto.
El aprendizaje más poderoso en esta clase de mundo involucra crear nuevo conocimiento. Una encuesta informal que se realizó sugiere que los empleados en compañías grandes pasan de un 60% a un 70% de su tiempo atendiendo eventos inesperados, que no pueden manejar con los procesos existentes. Esta situación es una gran oportunidad para crear nuevo conocimiento, pero en la actualidad generalmente se atienden con ineficiencia.
Más aún, la mayoría de las organizaciones parecen usar la tecnología digital simplemente para automatizar tareas y eliminar personas. En lugar de ello, el aprendizaje escalable aprovecha la tecnología para aumentar las capacidades de las personas. Las tareas rutinarias necesitan automatizarse, pero con el objetivo de liberar a las personas para explorar nuevos enfoques en la creación de valor y usar herramientas digitales en contextos específicos.
En instituciones impulsadas por la eficiencia escalable, es responsabilidad del individuo adaptarse a las tareas asignadas y a los roles requeridos por la institución. En las instituciones impulsadas por el aprendizaje escalable, la institución debe encontrar formas de evolucionar y adaptarse a las necesidades de los individuos dentro de su organización.
El aprendizaje escalable se impulsa por el deseo de aprender más acerca de aquellos a quienes sirven las instituciones y atender sus necesidades en evolución. Volverse más receptivos a esas necesidades ayuda a recuperar la confianza en las instituciones.
El innovar a partir del aprendizaje escalable también podría llevar a un profundo cambio en la naturaleza de la mejoría del desempeño. El modelo de eficiencia escalable es inherente a los rendimientos decrecientes -entre más eficientes se vuelven esas instituciones, más deberán trabajar para obtener el siguiente incremento en la mejoría de desempeño. Mientras que, el aprendizaje escalable ofrece por primera vez el potencial de cambiar a un modelo de rendimientos crecientes. Entre más personas se unan para aprender más rápido, más rápidamente se creará valor.
(John Hagel III es el fundador y presidente del Deloitte Center for the Edge, un centro de investigación con base en Silicon Valley. Residente del Silicon Valley desde hace mucho tiempo, también es escritor compulsivo, autor de siete libros. El más reciente, escrito con John Seely Brown y Lang Davison, es “The Power of Pull: How Small Moves, Smartly Made, Can Set Big Things in Motion.” John Seely Brown, coautor de “A New Culture of Learning” y “The Power of Pull” al igual que muchos otros libros y artículos, es académico visitante en la University of Southern California y co-presidente independiente del Deloitte Center for the Edge. Previamente fue científico en jefe de Xerox y director de su Palo Alto Research Center.)
