¿Para qué sirve realmente la investigación de gestión?

San José (California) alberga una de las estructuras más peculiares de la historia: la Winchester Mystery House, una mansión victoriana de 160 habitaciones que incluye 40 dormitorios, dos salones de baile, 47 chimeneas, candelabros dorados y plateados, suelos de parqué y otros detalles de alto nivel. Cuenta con una serie de detalles arquitectónicos que no sirven para nada: puertas que dan a las paredes, pasillos laberínticos que no llevan a ninguna parte y escaleras que solo llegan al techo.

Según la leyenda, un médium espiritual le dijo a Sarah Winchester, la viuda extremadamente rica del fundador de la empresa de fusileros Winchester, que la perseguirían los fantasmas de las personas asesinadas por los fusiles de su marido, a menos que construyera una casa para apaciguar a los espíritus. La construcción comenzó en 1884 y, según algunos informes, continuó día y noche hasta su muerte en 1922. No había ningún plan o plan maestro ni ninguna consideración de lo que significaría llegar a su finalización. El objetivo era simplemente seguir construyendo, de ahí el resultado extenso e incoherente.

¿La Casa Misteriosa de Winchester es una buena casa? No cabe duda de que es hermoso a su manera. Cualquier habitación puede estar bien proporcionada y estar llena de características atractivas. Una escalera puede estar hecha de madera fina, bien unida y barnizada, y cubierta con una alfombra colorida. Sin embargo, termina en un techo y no tiene otro propósito útil que mantener ocupados a sus constructores. Al evaluar si una casa es buena, tenemos que preguntarnos: «¿Sirve para qué? ¿Bueno para quién?» — las preguntas que nos haríamos sobre otros tipos de construcciones. Para la Casa Misteriosa de Winchester, el acto de construir era un fin en sí mismo. Es una locura paradigmática, «un edificio ornamental caro sin ningún propósito práctico».

¿La investigación gerencial es una locura? Si no, ¿a qué intereses sirve? ¿Y los intereses de quién? debería ¿Sirve?

Vale la pena volver a tratar las cuestiones de bueno para qué y bueno para quién. Hay motivos para preocuparse de que el sistema de recompensas en nuestro campo, especialmente en el proceso de publicación, no esté alineado con los objetivos de la buena ciencia.

No cabe duda de que se dedica mucha actividad a la investigación de gestión: según Web of Knowledge, cada año se publican más de 8 000 artículos en las más de 170 revistas del campo de la «Gestión», lo que añade más y más salas nuevas. Pero, ¿cómo evaluamos esta investigación? ¿Cómo sabemos qué es una contribución o cómo se suman los artículos individuales? En algunas ciencias, el progreso se puede medir encontrando respuestas a las preguntas, no simplemente informando sobre los efectos importantes. Sin embargo, en muchas ciencias sociales, incluidos los estudios organizacionales, es más difícil juzgar el progreso y el tipo de preguntas que hacemos puede que no den respuestas firmes (por ejemplo, ¿los buenos terminan últimos?). En cambio, buscamos medir la contribución de la investigación en función de su impacto.

Hay muchas maneras de evaluar el impacto del trabajo científico, de la venta de libros (donde ¿Quién se ha llevado mi queso? es el libro de gestión más vendido de la historia) con premios a visitas en Google y descargas de artículos. Con mucho, la medida dominante del impacto son las citas: la frecuencia con la que se cita un artículo en obras posteriores. Una ventaja de esta medida es que es de fácil acceso: Google Scholar y Web of Knowledge están a solo un clic. Las métricas de citas se utilizan ampliamente en las evaluaciones del profesorado y aparecen de forma rutinaria en las revisiones de titularidad. Según esta contabilidad, la buena ciencia es la ciencia ampliamente citada.

Pero a un nivel fundamental, el impacto en este sentido puede no medir lo que queremos. Tenga en cuenta lo que ocurre cuando la policía es evaluada según su número de citaciones y arrestos. Podríamos imaginarnos que, como sociedad, queremos «seguridad» o «justicia», pero si lo que tenemos en cuenta al evaluar a los oficiales de policía es el «número de arrestos y citaciones emitidas», obtenemos algo muy diferente: en el peor de los casos, poblaciones enteras agobiadas por antecedentes penales por delitos triviales. Del mismo modo, no está claro por qué el «impacto» es una medida adecuada si el objetivo de la investigación es responder a las preguntas. En todo caso, hacer preguntas que no reciban respuesta, o ser sorprendente y contradictorio, pueden ser mejores estrategias para que lo citen ampliamente que realmente responder a las preguntas con precisión. Ser provocador puede tener más impacto que tener razón.

¿Qué significará la llegada del big data para la investigación de gestión, dados los incentivos en nuestro proceso de publicación que he descrito anteriormente? Irónicamente, es posible que dificulte aún más la evaluación de las contribuciones de los investigadores. Los datos solían ser un factor limitante para la investigación organizacional. Acceder a datos suficientes para obtener resultados estadísticamente significativos era a menudo difícil, lo que animaba a los investigadores a utilizar fuentes ampliamente disponibles, como Compustat, o archivos como el ICPSR. Algunos de los artículos más influyentes de la década de 1970 incluían correlaciones simples y regresiones ocasionales en los datos transversales de muestras modestas, cualquiera de las cuales podría rechazarse de plano en la actualidad. Sin embargo, la disponibilidad de un sinfín de datos puede, paradójicamente, empeorar las cosas. Recompensar la importancia estadística y la sorpresa en un mundo de macrodatos podría llevar fácilmente a una búsqueda cuadriculada de regularidades intrigantes y contrarias a la intuición que no sumen comprensión coherente.

Al mismo tiempo, ya es hora de que el campo mantenga una conversación seria sobre la procedencia de sus datos y la ética del uso del big data. La vida social y el funcionamiento de las organizaciones dejan cada vez más rastros de datos más o menos permanentes, como las estelas que dejan los aviones. A veces están disponibles para los investigadores; aún más a menudo, están disponibles para empresas y agencias gubernamentales, como la Agencia de Seguridad Nacional. Un adelanto de esto es el archivo de correos electrónicos de Enron, que contiene alrededor de medio millón de correos electrónicos de 150 altos directivos de Enron, que la Comisión Federal Reguladora de la Energía hizo público durante sus investigaciones y, posteriormente limpiado y compartido por investigadores. Los investigadores han cartografiado las redes creadas por los encabezados «De» y «Para» de los mensajes, han analizado la prevalencia de los sentimientos en el texto, han codificado los esquemas de clasificación y más. Los datos ofrecen una visión fascinante de una organización corrupta en acción. El hackeo de los ordenadores de Sony Pictures Entertainment en 2014, supuestamente por parte de agentes norcoreanos, arrojó decenas de correos electrónicos y memorandos embarazosos, así como datos confidenciales sobre miles de empleados, incluido «un archivo de Microsoft Excel que incluye el nombre, la ubicación, el identificador del empleado, el nombre de usuario de la red, el salario base y la fecha de nacimiento de más de 6.800 personas» según Hora. Para algunos investigadores, esa hoja de cálculo podría haber sido una ventana éticamente cuestionable a las prácticas corporativas contemporáneas. (Por ejemplo, periodistas ya lo he minado para explorar las cuestiones de la brecha salarial de género y raza.)

Los datos sobre el paradero, la productividad, la compensación, la demografía, las redes sociales, la expresión emocional y quizás el historial médico y el flujo de Fitbit de los empleados puedan arrojar información terriblemente intrusiva en las organizaciones individuales, y están empezando a aparecer versiones modestas de estos en la literatura. Algunas empresas, como Google y Oracle, tienen algunos de estos datos de cientos de organizaciones clientes, lo que podría permitir obtener datos comparativos sin precedentes sobre las estructuras y los procesos organizativos. Es inevitable que las variantes de esos datos acaben en manos de los investigadores, de una forma u otra. Además, las pruebas A/B de las condiciones experimentales y de control son ahora una práctica habitual en empresas de tecnología como Google y Facebook, desde las mundanas (comprobar qué titular produce más clics) hasta las menos mundanas (examinar cómo la exposición a actualizaciones positivas o negativas influye en las emociones que uno expresa o cómo el conocimiento del voto de los amigos influye en la propensión a presentarse a las urnas). Los experimentos son casi gratuitos en este entorno, en el que el consentimiento informado es evidentemente opcional.

Esto nos lleva de nuevo a la cuestión de qué intereses sirve la investigación empresarial. Tradicionalmente, la principal base de la investigación organizacional eran los gerentes. Se alentó a los académicos a realizar investigaciones con «relevancia gerencial» o posiblemente «relevancia política». Y a medida que las empresas crecieron durante las décadas de 1960 y 1970, la necesidad de que los gerentes dotaran de personal a sus jerarquías internas llevó a una expansión masiva de la educación gerencial. La demanda de investigaciones relevantes desde el punto de vista de la gestión era evidente. Sin embargo, a partir de la década de 1980, los cambios en la economía se reflejaron en los tipos de trabajos que aceptaban los estudiantes de MBA. En lugar de buscar puestos de dirección en GM o Eastman Kodak o Westinghouse, los MBA de escuelas de élite fueron finanzas y consultoría. Las empresas tradicionales, especialmente los fabricantes, se redujeron o incluso desaparecieron debido a múltiples rondas de subcontratación y reducción de personal, mientras que los principales empleadores llegaron al comercio minorista, donde las jerarquías dentro de las tiendas son relativamente cortas. Mientras tanto, las tecnologías de la información transfieren cada vez más las tareas de la dirección (medir y recompensar el rendimiento, programar) a algoritmos. Hay casi 7 millones de estadounidenses clasificados como «gerentes», pero es posible que el contenido de sus tareas no implique la supervisión real de otras personas.

Más recientemente, han surgido modelos de negocio alternativos que prescinden por completo de «empleados» y «gerentes». Uber informó que tenía 162 000 «socios conductores» en los EE. UU. a finales de 2014. No se trata de empleados de Uber, que en sí misma empleaba a unas 2000 personas, sino de contratistas independientes sin necesidad de dirección. Amazon se expande y reduce en decenas de miles de trabajadores a la vez mediante el uso de empresas de personal temporal para sus almacenes; añadió 80 000 trabajadores temporales para la temporada navideña de 2014. Las tareas son sencillas y se supervisan en gran medida por ordenador. El comercio minorista, la comida rápida y la «economía colaborativa» están avanzando cada vez más hacia un mundo en el que los algoritmos y las plataformas sustituyan a la gestión humana. Mientras tanto, la fuerza laboral de GM en Norteamérica se ha reducido a menos de 120 000, Eastman Kodak tiene 3 200 empleados en EE. UU. y Westinghouse se ha evaporado de manera efectiva.

La gestión de los humanos por parte de otros humanos puede ser cada vez más anacrónica. Si los gerentes no son nuestra principal circunscripción, ¿quién lo es? Quizás sean el uno el otro. Pero esto podría llevarnos de nuevo a la Casa Misteriosa de Winchester, donde la novedad manda. Alternativamente, si nuestra circunscripción principal es el público en general que se supone que se beneficia de las actividades de las empresas, esto sugiere un conjunto diferente de normas de evaluación.

Las empresas y los gobiernos están tomando decisiones ahora que determinarán las oportunidades de vida de los trabajadores, los consumidores y los ciudadanos en las próximas décadas. Si queremos dar forma a esas decisiones en beneficio público, sobre la base de una investigación rigurosa, tenemos que asegurarnos de conocer el distrito electoral al que sirve la investigación.

Esto ha sido adaptado de un ensayo editorial titulado»¿Para qué sirve la investigación organizacional?» que apareció originalmente en Administrative Science Quarterly, junio de 2015, vol. 60.