Russell Ackoff estaba furioso. Lo dijo con claridad: “La mayoría de los problemas empresariales no se deben a la falta de datos, sino a la ilusión de que los datos son la solución” (Ackoff, 1999). Pero pocos lo escucharon. Décadas después, seguimos atrapados en el mismo error: confiar ciegamente en los indicadores como si fueran la realidad misma. La pregunta incómoda es: ¿estamos midiendo lo que importa o solo lo que es fácil de medir?
Jay Forrester, el padre de la dinámica de sistemas, había advertido desde los años 60 que los modelos de evaluación tradicionales estaban condenados al fracaso porque ignoraban la retroalimentación y los efectos de retraso (Industrial Dynamics, 1961). Su modelo mostraba cómo las empresas reaccionaban tarde y mal ante los problemas porque sus indicadores solo reflejaban síntomas, no causas estructurales (Forrester, 1961).
En los años 70, Donella Meadows llevó esta idea más lejos. Como líder del equipo de The Limits to Growth (Meadows et al., 1972), reveló que los sistemas complejos no responden linealmente a los cambios. Advertía que “las políticas basadas solo en métricas visibles tienden a fracasar” porque ignoran los efectos acumulativos y las interdependencias ocultas (Meadows, 1999).
Más tarde, W. Edwards Deming, padre de la gestión de calidad, fue tajante: “El 97% de lo que importa en una organización no puede medirse” (Deming, 1986). No se trataba de rechazar los números, sino de entender que los indicadores nunca capturan la complejidad total de un sistema. Sin embargo, la obsesión con los KPIs siguió creciendo.
Y entonces llegó Nassim Taleb. En Antifragile (2012), desmanteló la ilusión de la predictibilidad y mostró cómo los sistemas que dependen demasiado de métricas rígidas terminan siendo más frágiles. Kodak es un caso clásico: medía cada centavo de rentabilidad en su negocio de películas fotográficas, pero nunca midió el cambio tecnológico que lo haría irrelevante. La compañía no colapsó por falta de evaluación, sino por evaluar lo equivocado (Taleb, 2012).
Más recientemente, Yves Morieux (2014) ha argumentado que la evaluación empresarial moderna está atrapada en una paradoja: cuanto más medimos, menos entendemos. Su crítica se alinea con la de Bent Flyvbjerg (2023), quien demuestra que los modelos tradicionales de toma de decisiones basados en indicadores cuantitativos subestiman sistemáticamente la incertidumbre.
Entonces, ¿qué hacemos? Ackoff, Forrester, Meadows, Deming, Taleb, Morieux y Flyvbjerg coinciden en algo: los números son útiles, pero sin una comprensión sistémica, pueden ser una trampa mortal. Medir sin pensar es como conducir con el parabrisas cubierto y solo mirar el retrovisor.
En el próximo artículo, exploraremos un caso de estudio real donde una empresa, con datos impecables y KPIs perfectos, se desplomó sin aviso. ¿Qué no vieron? ¿Cómo pudieron evitarlo? Y la gran pregunta: ¿nos está pasando lo mismo?
Referencias
- Ackoff, R. L. (1999). Recreating the Corporation: A Design of Organizations for the 21st Century. Oxford University Press.
- Deming, W. E. (1986). Out of the Crisis. MIT Press.
- Flyvbjerg, B. (2023). How Big Things Get Done. Currency.
- Forrester, J. W. (1961). Industrial Dynamics. MIT Press.
- Meadows, D. H., Meadows, D. L., Randers, J., & Behrens, W. W. (1972). The Limits to Growth. Universe Books.
- Meadows, D. H. (1999). Leverage Points: Places to Intervene in a System. The Sustainability Institute.
- Morieux, Y. (2014). Six Simple Rules: How to Manage Complexity without Getting Complicated. Harvard Business Review Press.
- Taleb, N. N. (2012). Antifragile: Things That Gain from Disorder. Random House.