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Algunas preguntas se benefician de la discusión en grupo. Otros no lo hacen.

Por Joshua Becker, Douglas Guilbeault, y Edward "Ned" Smith 

Colaboración y equipos

Harvard Business Review

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Resumen. La investigación sobre el concepto de “inteligencia colectiva” ha demostrado que, en muchos casos, los grupos tienden a generar estimaciones más precisas después de discutir una pregunta que los expertos individuales por sí mismos. Sin embargo, un nuevo estudio encontró que si bien esto es cierto para las preguntas cuantitativas, es decir, "¿Cuánto tiempo llevará el proyecto?" - Los grupos son en realidad menos precisos que los individuos cuando se trata de preguntas de sí/no, como, "¿El proyecto se terminará antes de la fecha límite?". Con base en esta distinción matizada, los autores ofrecen tres estrategias para que los gerentes cosechen los beneficios de la deliberación grupal sin caer en sus desventajas: Enfocar a los equipos en discutir datos, no en predecir resultados; separar "¿Cuánto?" preguntas de "¿Sí o No?" preguntas; y capturar continuamente datos sobre la dinámica del grupo y las fortalezas y debilidades de los miembros del equipo para informar la toma de decisiones en el futuro.

Cuando tiene una pregunta difícil de responder, ¿consulta a varios expertos para tener una idea de sus puntos de vista individuales o le pide a un grupo que delibere juntos? Los estudios sobre el concepto de inteligencia colectiva sugieren que cuando se gestiona correctamente, preguntar a un grupo puede conducir a estimaciones más precisas que simplemente promediar las recomendaciones de varios asesores independientes.

Sin embargo, nuestra investigación reciente sugiere que, si bien la deliberación grupal puede aumentar la precisión de los pronósticos, puede llevarlo por mal camino a la hora de tomar una decisión final.

Los estudios previos sobre el poder de la inteligencia colectiva se han centrado en gran medida en cómo los grupos estiman las respuestas a preguntas cuantitativas, como ¿Cuánto tiempo tomará para que este producto esté listo para el mercado ?, ¿Cuánto costará este proyecto?, o ¿Qué puntuación le daría a este candidato para el puesto?. Para este tipo de preguntas, los grupos deliberantes generalmente llegan a pronósticos más precisos que los individuos.

Pero cuando se trata de decisiones de sí/no, encontramos que la deliberación grupal en realidad reduce la probabilidad de tomar la decisión correcta. En otras palabras, incluso cuando la deliberación produce estimaciones más precisas, si el grupo luego vota sobre las decisiones simples de sí o no relacionadas con esas preguntas, es decir, ¿se lanzará este producto a tiempo?, ¿Sobrepasaremos nuestro presupuesto?, o ¿este candidato cumplirá con nuestros estándares? - en realidad, es menos probable que tomen la decisión correcta.

¿Por qué es esto? En nuestra investigación, encontramos que la discusión grupal generalmente amplifica la opinión de la mayoría inicial o, lo que es peor, convierte lo que inicialmente habría sido un voto correcto en un voto incorrecto (incluso cuando la estimación cuantitativa del grupo mejora). También descubrimos que este efecto es cierto incluso si el grupo espera para compartir votos hasta el final de la conversación. La misma dinámica social que hace que los pronósticos cuantitativos se vuelvan más precisos a través de la discusión a menudo también puede transformar una opinión minoritaria incorrecta en una mayoría, o una mayoría mínima incierta, cuestionable y mínima en un consenso fuerte.

Esto puede parecer una contradicción, pero una y otra vez, vimos que el pronóstico cuantitativo promedio de los grupos se volvió más preciso después de la discusión, mientras que sus votos sobre una pregunta relacionada de sí o no se volvieron menos precisos. ¿Cómo es eso posible? Suponga que le pide a un grupo de cinco personas que calcule cuánto tiempo llevará completar un proyecto (una pregunta cuantitativa), así como si el proyecto se completará dentro de nueve meses (una pregunta de sí/no). Inicialmente, las cinco personas suponen que se necesitarán cuatro, cinco, 10, 11 y 13 meses para completarlo. Esas estimaciones tienen un promedio de 8,6 meses, pero si el grupo votara, una mayoría de 3-2 votaría no, el proyecto no se completará en el plazo de nueve meses.. Supongamos también que, sin que el grupo lo sepa, el proyecto tardará 10 meses, lo que significa que su voto inicial es correcto.

Ahora suponga que después de la discusión, los miembros del grupo revisan sus estimaciones a ocho, ocho, nueve, nueve y 13 meses. Eso aumentaría el promedio a 9,4 meses, un pronóstico más preciso, pero si el grupo votara, una mayoría decisiva de 4-1 ahora diría incorrectamente que sí, el proyecto llegará a tiempo. Con solo un disidente proyectando una finalización tardía, los gerentes probablemente estarían convencidos de que el proyecto se terminaría según lo programado sin necesidad urgente de planificación de contingencia.

Si bien este ejemplo ilustra el peor de los casos, el punto general es que la mejora en un pronóstico no garantiza la mejora en una votación final. Para explorar este fenómeno, analizamos una serie de experimentos de laboratorio con más de 450 grupos de 10 a 40 participantes cada uno, en los que les pedimos a las personas que respondieran preguntas como cuántas bolas de chicle había en un frasco, qué porcentaje de estadounidenses tiene seguro médico o cuál es el PIB per cápita de EE. UU., tanto antes como después de una discusión en grupo. Descubrimos que, en promedio, aunque sus estimaciones cuantitativas mejoraron, los grupos tenían alrededor de un 80% de posibilidades de revertir un voto inicialmente correcto o simplemente amplificar su opinión mayoritaria inicial independientemente de su precisión.

Por supuesto, esto no significa que no haya lugar para la toma de decisiones en grupo. Todavía hay sabiduría en la multitud, pero solo si hace la pregunta correcta, de la manera correcta, con la dirección adecuada. Específicamente, hay tres estrategias que hemos encontrado que pueden ayudar a los gerentes a cosechar los beneficios de la deliberación grupal sin caer presa del efecto que hemos descrito anteriormente.

Concéntrese en discutir datos, no en predecir resultados

Durante la discusión, los gerentes deben alentar a las personas a compartir información relevante, como experiencias personales, hechos y datos, pero no estimaciones numéricas o recomendaciones de decisiones. Por ejemplo, en un comité que discute el lanzamiento de un producto, puede ser útil compartir información objetiva como: Nuestro último producto para este cliente se retrasó porque pidieron cambiar una característica clave, o El equipo de diseño de UX ha terminado sus últimos tres proyectos. antes de lo previsto. Este tipo de información ayuda a todos a avanzar hacia una comprensión más precisa del problema en cuestión.

Sin embargo, los gerentes deben hacer todo lo posible para alejar a los grupos de las encuestas de opinión y las predicciones públicas. Comentarios como Creo que será tarde o Creo que se hará en tres meses tienden a aumentar la similitud de opiniones independientemente de las razones por las que los miembros del grupo se sientan de una forma u otra, lo que en última instancia conduce a menos votos precisos cuando llega el momento. viene a tomar una decisión. La tendencia humana natural de la interacción social para hacer que las opiniones de las personas se vuelvan más similares es lo que mejora las estimaciones cuantitativas de los grupos, pero a menudo termina socavando la precisión en una votación final.

Separar "¿Cuánto?" de "¿Sí o No?"

Una forma de aprovechar los beneficios de la inteligencia colectiva sin dejar de optimizar para una toma de decisiones precisa es separar explícitamente la discusión del pronóstico (¿cuánto?) De la decisión (¿sí o no?). Considere pedirle a un grupo que discuta un pronóstico cuantitativo, luego tome el promedio de sus predicciones y deje la decisión final a un gerente. Por ejemplo, en lugar de preguntarle a su equipo si un producto estará listo a tiempo, pídales solo una estimación revisada del tiempo de desarrollo, dejando la decisión real en su escritorio. O si es importante que se tome una decisión democráticamente, haga que un grupo haga pronósticos tras discusión, luego entregue esas estimaciones a un segundo grupo y haga que ese grupo vote sin discusión, basado solo en las estimaciones del primer grupo.

Es importante destacar que hemos descubierto que casi todas las decisiones implican algún tipo de pronóstico, incluso cuando no es obvio. Los estrategas de mercado que enfrentan el clásico " construir o comprar”El problema no es simplemente preguntar qué deben hacer, sino qué tan cara y eficaz es probable que sea cada opción. Los expertos en políticas públicas no solo necesitan saber si un programa tendrá éxito; necesitan pronosticar cuántas personas se inscribirán en un programa, qué impacto tendrá de acuerdo con varias métricas, etc. Y los gerentes se enfrentan a preguntas como si un presupuesto se excederá, si una inversión ofrecerá un rendimiento positivo o si un riesgo excede algún umbral aceptable puede beneficiarse de estimaciones cuantitativas en torno a los posibles costos, rendimientos y niveles de riesgo. Incluso si el objetivo final es tomar una decisión, casi siempre es posible separar esa decisión de una discusión de pronóstico de colaboración colectiva.

Capturar datos sobre dinámicas de grupo

Tanto en nuestra investigación reciente como en nuestro trabajo anterior, hemos descubierto que las personas que son más tercas, es decir, aquellas que tienden a hacer pequeñas revisiones a sus estimaciones iniciales después de una discusión grupal, también tienden a ser más precisas. Al realizar un seguimiento de los datos tanto de la evolución de las opiniones de los miembros del grupo como de los resultados finales del proyecto, puede aprender a lo largo del tiempo en qué opiniones valorar más.

Además, también es probable que descubra que diferentes personas son mejores para estimar diferentes tipos de preguntas. Por ejemplo, puede descubrir que algunas personas de su equipo son realmente buenas para estimar la velocidad del proyecto, mientras que otras son buenas para estimar el costo del proyecto. También es posible que descubra que las personas realmente seguras de sí mismas de su equipo generalmente tienen razón, o puede que descubra que generalmente están equivocadas. El seguimiento de este tipo de información puede ayudarlo a formular las preguntas adecuadas a las personas adecuadas y optimizar sus procesos de pronóstico y toma de decisiones en consecuencia.

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En muchas situaciones, es probable que los grupos lleguen a estimaciones más precisas que las que cualquier individuo podría obtener por sí solo. Sin embargo, el mismo proceso de influencia social que lleva a los grupos a gravitar hacia pronósticos más precisos también puede empujar a los grupos hacia respuestas menos precisas a preguntas de sí / no. Como tal, los gerentes deben tener cuidado de limitar las discusiones grupales a hechos en lugar de juicios, separar los pronósticos de la toma de decisiones e iterar y mejorar continuamente sus procesos de toma de decisiones basados ​​en datos pasados.

Joshua Becker es profesor asistente de organizaciones e innovación en la UCL School of Management, University College London. La investigación de Joshua sobre inteligencia colectiva y toma de decisiones se basa en más de 10 años de experiencia como practicante en mediación de conflictos y facilitación de decisiones.

Douglas Guilbeault es profesor adjunto de Gestión de Organizaciones en la Haas School of Business de la Universidad de California, Berkeley. También es miembro de la facultad del Berkeley Institute for Data Science (BID). Douglas enseña People Analytics en Haas y su investigación se centra en la inteligencia colectiva y la cultura organizacional.

Edward “Ned” Smith es profesor asociado de administración y organizaciones en la Kellogg School of Management de Northwestern. La investigación de Ned examina cómo las personas y las organizaciones llegan a utilizar (y a veces malgastar) los recursos disponibles en las redes sociales que les rodean. Ned es codirector del programa ejecutivo de Kellogg sobre gestión del cambio e imparte un curso adicional sobre diseño organizacional, alianzas estratégicas e inferencia causal.