James March · Ser muy bueno en lo de siempre puede convertirse en un problema

Autor: James G. March
Texto de referencia: Exploration and Exploitation in Organizational Learning · Organization Science · 1991

Una empresa tiene recursos limitados. Puede dedicarlos a mejorar lo que ya sabe hacer o a buscar cosas nuevas.

James March convirtió esa tensión en una de las ideas más influyentes del aprendizaje organizativo: explotación y exploración.

Explotar significa refinar lo conocido: ganar eficiencia, repetir buenas prácticas, reducir errores, aprovechar clientes, productos y capacidades existentes.

Explorar significa aceptar más incertidumbre: experimentar, investigar, probar mercados, descubrir tecnologías, aprender algo que todavía no sabemos si funcionará.

El problema es que lo conocido suele pagar antes.

La eficiencia tiene una trampa

Si una empresa mejora algo que ya funciona, puede medir resultados rápidamente. Produce más, reduce costes, vende mejor o comete menos errores.

La exploración es distinta. Muchas pruebas fracasan. Algunas tardan años en producir valor. Otras parecen inútiles hasta que cambia el entorno.

Por eso las organizaciones tienen una tendencia natural a invertir cada vez más en lo que ya saben hacer.

March mostró el riesgo de ese comportamiento. Los procesos de adaptación pueden mejorar la explotación más deprisa que la exploración y producir organizaciones eficaces a corto plazo pero frágiles a largo plazo.

Dicho de una manera más sencilla: podemos volvernos extraordinariamente buenos haciendo algo que cada vez importa menos.

Esto explica parte de lo que veremos en las empresas

Cuando el entorno cambia lentamente, esa trampa puede tardar años en hacerse visible.

Cuando cambia deprisa, aparece antes.

Una empresa industrial puede perfeccionar durante décadas una tecnología mientras otra manera de producir gana terreno. Un despacho puede mejorar cada vez más un servicio que los clientes empiezan a resolver de otra forma. Un medio puede optimizar formatos que siguen funcionando mientras una nueva generación cambia sus hábitos de información.

La eficiencia no protege contra ese problema. A veces lo agrava, porque cuanto mejor funciona el sistema actual, más difícil resulta justificar recursos para explorar algo incierto.

La IA no crea la tensión: abarata una de sus partes

La inteligencia artificial no inventó el conflicto entre explorar y explotar.

Pero sí puede cambiar su economía.

Investigar una idea, crear un prototipo, analizar un mercado, generar alternativas o programar una prueba puede costar mucho menos tiempo que hace pocos años. Eso permite explorar más posibilidades con los mismos recursos.

Al mismo tiempo, la IA también puede utilizarse para hacer todavía más eficiente lo existente.

Por eso no basta con «adoptar IA». Una empresa puede usarla únicamente para producir más rápido lo que ya hacía y aumentar precisamente su dependencia de una actividad cuyo futuro se está debilitando.

La pregunta importante es otra: ¿estamos utilizando nuestras nuevas herramientas para ampliar lo que podemos descubrir o solamente para apretar más el sistema que ya tenemos?

Oportunidades que abre esta tensión

A medida que explorar se vuelve más necesario, aparece trabajo para quienes ayudan a hacerlo con menos coste y menos riesgo.

Hay oportunidades en investigación aplicada, prototipado, laboratorios de negocio, validación de mercados, diseño de experimentos, vigilancia tecnológica, creación de escenarios, búsqueda de socios y construcción rápida de servicios mínimos para probar una necesidad real.

Y muchas profesiones actuales pueden ocupar ese espacio.

Un ingeniero puede dejar de trabajar solo en optimización y participar en pruebas de tecnologías emergentes.

Un comercial puede convertirse en una fuente sistemática de señales sobre necesidades que todavía no están bien atendidas.

Un abogado puede diseñar la manera de probar una actividad nueva sin esperar a tener resuelto el modelo definitivo.

Un consultor puede ayudar a separar el presupuesto destinado a mantener el negocio del presupuesto destinado a descubrir el siguiente.

Un financiero puede crear criterios diferentes para evaluar una actividad consolidada y una exploración, evitando exigir a ambas el mismo retorno inmediato.

Un profesional independiente puede utilizar IA y redes de colaboración para probar servicios que antes exigían crear una empresa completa desde el primer día.

Aquí aparece otra manera de pensar una startup

Esta pieza también amplía nuestra idea de startup.

Una startup no tiene por qué ser únicamente una empresa tecnológica destinada a crecer de forma explosiva. Puede entenderse como una pequeña unidad creada para explorar una posibilidad que una organización grande todavía no puede o no sabe integrar.

Puede ser interna o externa. Puede convertirse en una gran empresa, integrarse en otra, federarse con otras unidades o desaparecer después de producir un aprendizaje útil.

Lo importante es su función: explorar antes de que podamos justificar una gran estructura.

Eso abre oportunidades para inversores, profesionales, empresas existentes, universidades y pequeños equipos capaces de experimentar juntos.

Qué nos dice esta pieza sobre Lo que viene

March no estaba describiendo la economía actual ni anticipando la IA generativa.

Su aportación es más profunda.

Una organización que solo mejora lo conocido puede parecer fuerte justo antes de descubrir que el mundo ha cambiado alrededor de ella.

Por eso una parte del nuevo mercado aparecerá alrededor de la exploración: personas y organizaciones que ayuden a descubrir oportunidades, probarlas y aprender antes de comprometer grandes recursos.

La eficiencia seguirá siendo necesaria.

Pero en un mundo que cambia cada vez más deprisa, hacer mejor lo de ayer ya no garantiza llegar a mañana.