Repensar la fábrica de decisiones

Las empresas de todo el mundo tienen dificultades con la gestión de los trabajadores del conocimiento. Compiten ferozmente para encontrar y retener a los mejores talentos, y a menudo acumulan miles de directivos en el proceso. Durante un tiempo esto está bien, pero inevitablemente, normalmente cuando las condiciones económicas se vuelven menos favorables, se dan cuenta de que estos trabajadores caros no son tan productivos como se esperaba y, en un esfuerzo por gestionar los costes, despiden a una gran parte de ellos. Sin embargo, poco después, vuelven a reclutar.

Este ciclo es muy destructivo. Además de los costes humanos y sociales que implica, es extremadamente ineficiente que una empresa gestione cualquier recurso de esta manera, y mucho menos uno que es ampliamente reconocido como el motor del crecimiento en la era moderna. Lo que es especialmente desconcertante es que las empresas que participan en este ciclo incluyen algunos de los modelos a seguir más venerados de los Estados Unidos. General Electric, por ejemplo, llevó a cabo numerosos despidos directivos en la década de 1980 y principios de la década de 1990. Tras un crecimiento gradual en sus filas, la empresa anunció otra ronda de despidos en 2001. En 2007, las cifras habían vuelto a subir, hasta que la recesión obligó a hacer recortes una vez más. Colgate-Palmolive, MetLife, Hewlett-Packard y PepsiCo, entre otros, han pasado recientemente por el mismo proceso.

¿Por qué estas empresas tienen tantas dificultades con lo que deberían ser sus activos más productivos? Creo que la respuesta se basa en un profundo malentendido —a pesar de décadas de investigación y debate sobre la economía del conocimiento— sobre cómo el trabajo del conocimiento se diferencia y no se diferencia del trabajo manual que hemos llegado a entender tan bien. En particular, la mayoría de las empresas cometen dos grandes errores al gestionar a los trabajadores del conocimiento. La primera es pensar que deberían estructurar esta fuerza laboral como lo hacen con una fuerza laboral manual, en la que cada empleado haga las mismas tareas día tras día. La segunda (que se deriva en parte de la primera) consiste en suponer que el conocimiento está necesariamente incluido en los trabajadores y, a diferencia del trabajo manual, no se puede codificar ni transferir fácilmente a otros.

En las páginas siguientes demostraré lo destructivas, aunque comprensibles, que son estas dos creencias y describiré un paradigma emergente para la gestión de los trabajadores del conocimiento que se está desarrollando en Procter & Gamble. Los resultados iniciales de este enfoque son sumamente alentadores; si se aplica de manera más amplia, tal vez por fin podamos decir adiós al perverso ciclo de gestión actual.

El auge de la fábrica de decisiones

¿Qué hacen realmente los trabajadores del conocimiento? Está claro que no fabrican productos ni prestan servicios básicos. Pero sí producen algo, y es perfectamente razonable caracterizar su trabajo como la toma de decisiones: decisiones sobre qué vender, a qué precio, a quién, con qué estrategia de publicidad, a través de qué sistema logístico, en qué ubicación y con qué niveles de personal.

En los escritorios y las salas de reuniones, todos los días de su vida laboral, los trabajadores del conocimiento trabajan en las fábricas de decisiones. Su materia prima son los datos, ya sean de sus propios sistemas de información o de proveedores externos. Producen muchos memorandos y presentaciones llenos de análisis y recomendaciones. Participan en procesos de producción, llamados reuniones, que convierten esta obra en productos terminados en forma de decisiones. O generan reelaboración: otra reunión para tomar una decisión que no se tomó en la primera reunión. Y participan en los servicios de posproducción: dan seguimiento a las decisiones.

Podría decirse que las fábricas de decisiones se han convertido en el mayor coste empresarial de los Estados Unidos, incluso para los grandes fabricantes como P&G, porque los salarios de estos trabajadores de las fábricas superan con creces los de los trabajadores de las fábricas físicas. Persiguiendo el doble objetivo de eficiencia y crecimiento, las empresas de la segunda mitad del siglo XX gastaron cantidades cada vez mayores en I+D, marcas, sistemas de tecnología de la información y automatización, inversiones todas ellas necesarias contratar a un ejército de trabajadores del conocimiento.

Las empresas asumen erróneamente que el conocimiento está incluido en sus trabajadores y no se puede codificar ni transferir fácilmente a otros.

Recuerdo perfectamente haber trabajado con el CEO de uno de los mayores fabricantes de pan de Norteamérica entre 1990 y 1991. Acababa de sustituir una planta anticuada y que requería mucha mano de obra por la panadería más avanzada del continente. Me contó con orgullo que los nuevos hornos y maquinaria de embalaje computarizados habían reducido los costes laborales directos en un 60%. Mientras tanto, se había incorporado una multitud de nuevos y caros trabajadores del conocimiento tanto en la oficina central como en la planta (ingenieros, técnicos informáticos y gerentes) para que se ocuparan de los sofisticados sistemas informáticos y los equipos de última generación. La nueva planta no era tan pura como parecía a primera vista. Los costes variables de la mano de obra disminuyeron, pero el coste fijo de los trabajadores del conocimiento aumentó, por lo que era fundamental mantener una alta utilización de la capacidad, lo que era posible en algunos años, pero no en otros.

La empresa de pan era representativa de muchas empresas. Cambiaron los costes directos por costes indirectos, lo que se tradujo en menos trabajadores manuales, pero más productivos, y en un mayor número de trabajadores del conocimiento más caros. (Consulte la exposición «El aumento de la cuota de conocimiento funciona»).

El aumento de la participación en el trabajo de conocimiento

Una forma de hacerse una idea de la magnitud del ascenso de los trabajadores del conocimiento en la fuerza laboral moderna es observar los cambios en el costo de los bienes

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En el medio siglo transcurrido desde que Peter Drucker acuñó el término «trabajadores del conocimiento», estos empleados se han convertido no solo en una parte importante de la fuerza laboral, sino en la parte dominante. Y a medida que China y otras jurisdicciones de bajo coste incorporen cada vez más trabajadores manuales, las economías desarrolladas dependerán cada vez más de los trabajadores del conocimiento, cuya productividad, por lo tanto, puede ser el el desafío de gestión de nuestros tiempos.

La productividad en la fábrica de decisiones

Los dos principales impulsores de la productividad en cualquier proceso de producción son la forma en que se estructura el trabajo y la capacidad de la empresa para aprovechar las lecciones de la experiencia. Por supuesto, estos factores son interdependientes: la forma en que estructura el trabajo influye en su capacidad de aprender de él. En las fábricas de decisiones, un desajuste entre la realidad del trabajo y la forma en que está estructurado conduce directamente a ineficiencias a la hora de asignar el conocimiento al trabajo. Las personas son personas, este desajuste debilita los incentivos para compartir conocimientos. Veamos por qué.

Estructura de trabajo en la fábrica de decisiones.

La unidad básica de trabajo en la fábrica de decisiones es el trabajo. En este sentido, las fábricas de decisiones siguen el modelo de fábrica de productos, en el que los gerentes suelen identificar una actividad específica que constituye el trabajo de una persona y que debe repetirse más o menos a diario. Si sabe la cantidad de producción que quiere, puede estimar cuántos de estos «trabajos» necesita y contratar en consecuencia. Por supuesto, la producción siempre es un poco variable y, en la medida en que sea predecible, puede incluirla en los contratos de trabajo. Algunos empleados trabajan menos turnos o más cortos que otros. Pero, en general, la suposición implícita en esta estructura es que la producción del trabajo en la fábrica de productos es constante.

Los trabajos de Decision Factory se basan en la misma suposición. Se supone implícitamente que el vicepresidente de marketing, por ejemplo, produce la misma cantidad de producción todos los días. Así que las descripciones de los puestos se escriben como un conjunto de tareas continuas que suman un trabajo a tiempo completo. En el prototípico puesto de vicepresidente de marketing, el titular es responsable de la marca de los productos, las actividades de promoción, los estudios de mercado, etc. Todo ello descrito como si tuviera que hacerse día tras día, semana tras semana y mes tras mes.

Pero aquí se rompe la analogía entre las fábricas de decisiones y las de productos. De hecho, el trabajo de conocimiento se presenta principalmente en forma de proyectos, no de tareas diarias rutinarias. Los trabajadores del conocimiento, por lo tanto, experimentan grandes oscilaciones entre los picos y los valles de la intensidad de la toma de decisiones. Ese vicepresidente de marketing estará ocupado durante el lanzamiento de un producto importante o cuando surja una amenaza para la competencia, y muy, muy ocupado si ambas cosas se superponen. Sin embargo, entre estos períodos, tendrá pocas o incluso ninguna decisión que tomar, y puede que tenga poco que hacer más que ponerse al día con los correos electrónicos. Sin embargo, nadie le sugiere que esté de vacaciones durante estos períodos, y mucho menos que la empresa deje de pagarle el salario.

Los ciclos de atracones y purgas de contratación y despido de trabajadores del conocimiento son la desafortunada consecuencia de este enfoque del trabajo del conocimiento. Cuando toda la fuerza laboral se organiza en torno a puestos permanentes y a tiempo completo, es difícil redistribuir los recursos en áreas extremadamente concurridas para hacer frente a los picos de demanda. Por lo general, el departamento de recursos humanos tiene que crear un nuevo puesto, escribir una descripción del puesto y, a continuación, cubrir el puesto transfiriendo a alguien de otro trabajo a tiempo completo o realizando una búsqueda externa.

Todos los directivos de todas las áreas tienden a contratar personal para lo que ellos perciben como el pico de demanda de trabajo con conocimiento en su área de responsabilidad. Esto institucionaliza un nivel significativo de exceso de capacidad repartido en pequeños incrementos entre las fábricas de decisiones. Por eso, la productividad de la fábrica de decisiones es un desafío moderno y persistente.

Por supuesto, lo más seguro es que a los trabajadores del conocimiento no les interesa ir a sus jefes y declarar que tienen «capacidad sobrante». En el mejor de los casos, en las evaluaciones de desempeño se les podría considerar que tienen un trabajo fácil y no son muy productivos. En el peor de los casos, los jefes podrían decidir que podrían recortar a estos empleados. Por lo tanto, es beneficioso para todos los trabajadores del conocimiento parecer ocupado todo el tiempo. Siempre hay un informe que escribir, una nota que generar, una consulta que llevar a cabo, una nueva idea que explorar. Y es en apoyo de esta percepción del imperativo de supervivencia que el segundo motor de la productividad, la transferencia de conocimientos, se pervierte.

El conocimiento en la fábrica de decisiones.

Como describo en mi libro El diseño de los negocios, el desarrollo del conocimiento pasa por tres etapas. Cuando se crea una nueva operación de fabricación o servicio (por ejemplo, la primera planta de fabricación de chips microprocesadores de Intel, en 1983, o el primer parque temático de Disney, en Anaheim, California, en 1955), la tarea es misterio. ¿Cuál es el flujo de proceso óptimo en la planta de fabricación? ¿Cómo deberían estructurarse las colas en Disneyland? El trabajo experimental pionero tiende a ser ineficiente y está lleno de errores, como ocurre con cualquier misterio.

A su debido tiempo, con mucha práctica, se crea un cuerpo de sabiduría, lo que se puede llamar heurística—eso guía la forma en que se lleva a cabo el proceso. La siguiente docena de plantas de fabricación de Intel ya no eran impredecibles, porque las diseñaron maestros expertos que habían trabajado en la primera. Y cuando Disney abrió sus cuatro parques temáticos en Walt Disney World en Orlando (Florida), pudo utilizar la heurística de Anaheim.

En las fábricas de productos, el avance del conocimiento no se detiene en una heurística. La cultura de las operaciones de fabricación y servicio a gran escala consiste en seguir esforzándose hasta que el conocimiento se convierta en algoritmo—una fórmula para garantizar el éxito. Un manual de instrucciones sustituye al maestro experto. Los directivos con menos experiencia pueden utilizar el algoritmo para hacer su trabajo. Esa cultura está detrás del éxito de McDonald’s, Wells Fargo y FedEx. Y el trabajo no termina con el algoritmo existente: se perfecciona y perfecciona en un proceso de mejora continua.

Los trabajadores del conocimiento con experiencia pueden resistirse a transmitir lo que saben por miedo a que la empresa los sustituya.

Sin embargo, en la fábrica de decisiones, el conocimiento tiende a permanecer obstinadamente en el nivel heurístico, donde la experiencia y el juicio son los requisitos clave para una toma de decisiones competente. Una gran parte de la explicación, por supuesto, es que el desafío del conocimiento es simplemente más difícil en las fábricas de decisiones. Hay que tomar muchas decisiones por primera vez y, por lo tanto, están en la categoría de misterio. Por ejemplo, ¿cómo debería una empresa entrar en Nigeria, su primer mercado en desarrollo? ¿Y qué hay del próximo país? La estrategia de entrada adecuada será diferente allí. Incluso después de tomar decisiones de entrada para 10 países, puede que la empresa no tenga una heurística, y mucho menos un algoritmo.

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Sin embargo, la estructura de trabajo basada en el trabajo crea un peligro importante. Si los trabajadores del conocimiento con experiencia convierten una heurística basada en habilidades en un algoritmo, están invitando a la empresa a sustituirlos por trabajadores menos cualificados y menos costosos. Por eso a muchas organizaciones les resulta difícil conseguir que los principales trabajadores del conocimiento dediquen tiempo a enseñar a los aprendices, incluso la heurística: siempre hay algo más apremiante.

Por supuesto, este peligro también existe en el mundo obrero. Pero allí, el conocimiento avanza mediante la observación de los procesos físicos. Desde la época de Frederick Winslow Taylor y su infernal cronómetro, los obreros han comprendido que su trabajo puede y será observado y optimizado. Sin embargo, el trabajo de los trabajadores del conocimiento está oculto entre sus orejas.

Los altos ejecutivos de las empresas modernas saben que tienen más trabajadores con conocimiento de los que necesitan, pero no saben dónde está el exceso. Por lo tanto, cuando se enfrentan a una caída de las ventas o a alguna otra mala racha, cortan por reflejo a los trabajadores del conocimiento, con la confianza de que una parte del exceso desaparecerá sin consecuencias particularmente negativas.

Hay una manera mejor de dirigir las caras fábricas de decisiones del mundo. Tiene dos atributos principales: adopta el método que utilizan las empresas de servicios profesionales de éxito para gestionar sus recursos humanos y adopta la ética del avance del conocimiento que se encuentra en las mejores fábricas obreras.

Redefinir el contrato de trabajo

La clave para romper el ciclo de atracones y purgas en el trabajo de conocimiento es utilizar el proyecto y no el trabajo como principio organizador. En este modelo, se considera que los empleados a tiempo completo no están atados a ciertas funciones específicas, sino que se dirigen rápidamente a proyectos en los que se necesitan sus capacidades. Las empresas pueden reducir el número de trabajadores del conocimiento que tienen en nómina porque pueden trasladar a los que tienen de un lugar a otro. El resultado es mucho menos tiempo de inactividad y trabajo.

Piense en una subdirectora de marca recién contratada para Olay en P&G. Puede que al principio vea su papel como algo bastante normal: ayudar a su jefe a guiar la marca. Sin embargo, aprenderá rápidamente que el trabajo cambia constantemente. Este mes puede que esté trabajando en los precios y el posicionamiento de una extensión de marca. Dos meses después, puede que esté totalmente absorta en la gestión de los problemas de producción que están provocando retrasos en el envío del artículo más vendido de la gama Olay. Entonces todo queda tranquilo hasta que el jefe se acerca a su escritorio con otro proyecto. En unos meses se dará cuenta de que su trabajo es una serie de proyectos que van y vienen, a veces de forma cómoda y otras no.

Esta caracterización del trabajo de conocimiento está ganando terreno entre los pensadores de gestión. En «The Rise of the Supertemp» (HBR, mayo de 2012), Jody Greenstone Miller y Matt Miller describen una clase emergente de directivos que se centran en proyectos a corto plazo, de alto valor añadido y basados en el conocimiento. Del mismo modo, la leyenda de Silicon Valley, Reid Hoffman, con Ben Casnocha y Chris Yeh, sugiere en «Tours of Duty: The New Employer-Employee Compact» (HBR, junio de 2013) que organizar el empleo de los trabajadores del conocimiento en «períodos de servicio» con plazos determinados puede ayudar a las empresas a retener a estos trabajadores y a mantenerlos felices. Y aunque en realidad organizar el trabajo de conocimiento en torno a proyectos puede parecer una idea radical en los negocios principales, las firmas de servicios profesionales lo conocen muy bien, algunas de las cuales han llegado a ser tan grandes como las empresas de fabricación. En 25 años, Accenture ha crecido desde sus inicios como la «práctica de integración de sistemas» de Arthur Andersen hasta convertirse en una firma independiente con ingresos equivalentes a los de 3M. La icónica consultora McKinsey & Company tiene casi los mismos ingresos que una empresa normal Fortuna 500 empresas.

Las firmas de servicios profesionales han crecido tan rápido, en parte porque se organizan en torno a proyectos y no a puestos permanentes.

Estas empresas están compuestas casi exclusivamente por trabajadores del conocimiento. Cuando llega un proyecto, se forma un equipo para llevarlo a cabo. Cuando el proyecto esté terminado, el equipo se desmonta y sus miembros se dedican a otros proyectos. No tienen tareas permanentes; tienen niveles de habilidad establecidos que los califican para trabajar en determinadas funciones en determinados proyectos.

Esta capacidad de canalizar los recursos de manera flexible y fluida hacia los proyectos a medida que surgen permite a estas firmas consultoras hacer algo que sus clientes no pueden, es decir, dotar de personal a proyectos que los clientes no pueden gestionar por sí mismos porque el personal necesario está destinado a tareas permanentes. Es cierto que, para algunos proyectos, una empresa de servicios profesionales tiene una experiencia única. Pero a menudo su habilidad para hacer que los cuerpos se dirijan rápidamente a la tarea en cuestión es la razón por la que la contrataron. De hecho, las firmas de servicios profesionales han crecido tan rápido, en parte porque se organizan en torno a proyectos, mientras que sus clientes se organizan en torno a puestos permanentes.

Este enfoque no se limita a las firmas de servicios profesionales. Los estudios de Hollywood, por ejemplo, siempre se han organizado en torno a proyectos cinematográficos. Un equipo se reúne para planificar, rodar, editar, comercializar y distribuir una película. A medida que los miembros individuales del equipo terminan sus tareas, se les asigna a otros proyectos.

Las principales empresas también se están haciendo populares. En 1998, P&G llevó a cabo una importante reorganización operativa. La pieza central fue el cambio de cuatro centros de beneficios regionales integrados a siete unidades de negocio (GBU) globales, que incluían el cuidado de bebés, el cuidado de tejidos y el cuidado de la belleza, junto con organizaciones de desarrollo del mercado que se encargaban de distribuir los productos de las siete GBU en sus regiones determinadas.

Una característica de la reorganización fue la creación de Servicios Empresariales Globales para compartir la tecnología de la información y los servicios para los empleados. Las organizaciones de servicios compartidos se habían hecho populares, por lo que el hecho de que P&G diera este paso no era notable en sí mismo. Pero la forma en que funcionaba GBS era.

Antecedentes esenciales

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Bajo el liderazgo de Filippo Passerini, que ahora es el presidente de GBS, P&G firmó en 2003 lo que entonces era el mayor acuerdo de subcontratación de la historia empresarial: envió aproximadamente 3 300 puestos de trabajo a IBM, HP y Jones Lang LaSalle. Passerini transfirió a esas organizaciones a los empleados de GBS que realizaban el trabajo más rutinario y menos orientado a los proyectos. Esto le permitió pensar de manera más innovadora en los puestos que quedaban en GBS. El movimiento clásico habría sido estructurarlos como trabajos planos, suponiendo un flujo constante de trabajos similares para cada uno.

En cambio, Passerini decidió adoptar la naturaleza de proyecto inherente al trabajo que aún estaba en GBS. Hizo de la parte de su empresa que permaneció dentro de P&G lo que denominó una «organización que fluía hacia el trabajo». Por supuesto, algunos de sus empleados seguían trabajando en puestos fijos y permanentes, pero a una gran proporción se les asignaba cualquier proyecto que tuviera mucha urgencia y altos beneficios. Estos trabajadores del conocimiento no esperaban permanecer en una unidad de negocio en una región; entendieron que trabajarían en equipos organizados específicamente para abordar tareas urgentes sucesivamente.

La integración de Gillette fue una de esas tareas. La adquisición de Gillette en 2005 fue, con diferencia, la mayor que P&G había realizado en la historia, ya que sumó 30 000 empleados y costó 57 000 millones de dólares. El aspecto más difícil estaba en el área de GBS: integrar todas las funciones administrativas (finanzas, ventas, logística, fabricación, marketing) y los sistemas de tecnología de la información. Gracias a la estructura de flujo de trabajo de GBS, Passerini pudo canalizar rápidamente amplios recursos hacia la integración. Como resultado, se llevó a cabo en tan solo 15 meses, menos de la mitad del tiempo que normalmente se necesita para una adquisición de este tamaño. Dado que los ahorros sinérgicos derivados de la integración se estiman en 4 millones de dólares al día, esto se tradujo en un ahorro cercano a los 2000 millones de dólares.

El enfoque del trabajo de conocimiento basado en proyectos se está implementando actualmente en P&G. En 2012, la empresa anunció una iniciativa para eliminar el exceso de costes administrativos y gestionar los costes restantes de manera más eficaz. Cada parte de la organización de P&G define qué proporción de su fuerza laboral de conocimiento debe ocupar puestos permanentes y fijos y qué proporción debe ocupar puestos de trabajo continuos. La proporción de flujo puede variar según la unidad, pero es necesario que sea superior a cero.

Hacia el algoritmo del conocimiento

Cambiar a una estructura fluida contribuirá en gran medida a mejorar la productividad de los trabajadores del conocimiento de una empresa y a eliminar los obstáculos a la codificación y la transferencia de conocimientos. Pero no garantizará que la codificación y la transferencia se lleven a cabo realmente.

Para que eso suceda, hay que persuadir a los trabajadores del conocimiento de que hagan un esfuerzo adicional. P&G también se ha convertido en líder en este sentido, al poner a los principales ejecutivos a cargo de codificar sus conocimientos. Desde 1837, la empresa ha sido una creación de marcas modelo, pero durante mucho tiempo dejó la creación de marcas como una heurística para desarrollarla en la cabeza de ejecutivos caros y con experiencia. Aprender la heurística tradicionalmente implicaba aprender con uno o más de ellos para asimilar poco a poco las reglas no escritas.

Finalmente, P&G decidió que este enfoque ya no era aceptable. En 1999, Deborah Henretta, entonces directora general de acondicionadores de telas, patrocinó un proyecto para codificar la heurística de creación de marcas de la empresa y, por lo tanto, moverla en la dirección de un algoritmo. El marco de creación de marcas (denominado BBF 1.0) tenía como objetivo permitir a los jóvenes vendedores de la organización aprender las técnicas de creación de marcas con mayor rapidez, reduciendo así el tiempo y los costes necesarios para esta tarea. Se descubrió que el BBF era lo suficientemente valioso como para refinarlo aún más, produciendo BBF 2.0 (2003), BBF 3.0 (2006) y BBF 4.0 (2012).

GBS ha avanzado activamente en la misma dirección. Un ejemplo de sus esfuerzos es el laborioso trabajo preparatorio que los directores de finanzas y contabilidad de cada una de las más de 20 categorías de P&G llevaron a cabo antes del ejercicio anual de planificación estratégica. Tradicionalmente, un director se basaba en la experiencia para determinar qué tipo de información sería útil para el equipo de la categoría a la hora de preparar el trabajo de estrategia, recopilaba esa información de diversas fuentes y la organizaba de alguna forma.

GBS, cuyos sistemas de información se utilizaban para proporcionar gran parte de los datos, observó un patrón de solicitudes de ciertos tipos de datos en una época determinada del año por parte de ciertos tipos de gerentes. A su debido tiempo, comprobó que los materiales preparatorios de todos esos directores de F&A tenían un contenido muy similar y podían recopilarse fácilmente con GBS a partir de un algoritmo; de hecho, la mayoría de ellos podían ensamblarse y escupirse con un software creado por GBS. En lugar de dedicar cientos de horas a crear un paquete de datos, cada gerente podría simplemente enviar un correo electrónico a GBS y pedirle un plan preparatorio para el próximo proceso de estrategia.

Obviamente, no todo el trabajo de conocimiento puede reducirse a algoritmos. Pero es posible ir más allá de lo que la mayoría de las empresas creen. Philip Parker, profesor de marketing en Insead, ha demostrado de manera sorprendente lo mucho que se pueden ir más allá. Desarrolló y patentó un algoritmo que permite a un ordenador escribir un informe de investigación sobre casi cualquier tema, basándose en bases de datos y búsquedas automáticas en Internet. Parker informa de haber vendido más de 200 000 ejemplares de los libros de los que ha escrito sus programas. (Más recientemente, ha estado probando algoritmos para poesía y ficción.) Ninguna organización del tamaño de P&G puede basarse en proyectos de la noche a la mañana ni reducir todas las heurísticas a un algoritmo. Tampoco debería; eso sería exagerado y muy disruptivo. Pero es casi seguro que una empresa con puestos de trabajo fijos al 100% está obsoleta. Del mismo modo, el conocimiento en la empresa moderna solo puede avanzar con una rapidez determinada y una gran parte de los empleados seguirán dedicándose a la heurística actual. Pero es evidente que se necesitan algunas personas para resolver el próximo nuevo misterio. La clave es invertir importantes recursos de los trabajadores del conocimiento en proyectos que hagan avanzar el conocimiento. Solo entonces las organizaciones podrán evitar los ciclos de atracones y purgas y, al mismo tiempo, mejorar la productividad de sus trabajadores del conocimiento.