El impulso hacia la mejora se ha convertido en una forma de vida en las corporaciones de hoy. La gestión de la calidad total, la reingeniería de procesos de negocios y otras técnicas de mejora han demostrado ser herramientas poderosas para mejorar la efectividad de muchas organizaciones. Sin embargo, diseñar, ejecutar y mejorar programas de mejora no es fácil. Por cada esfuerzo exitoso, hay muchos más fracasos. Al sugerir nuevas y valiosas oportunidades para el cambio, las técnicas de mejora de procesos siguen siendo presa de las barreras que limitan otros esfuerzos de cambio organizativo.

Para explorar por qué los esfuerzos de mejora a menudo no producen resultados duraderos, John Sterman y Nelson Repenning, junto con otros miembros del MIT System Dynamics Group, han estudiado una variedad de iniciativas de mejora en grandes organizaciones, trabajado en estrecha colaboración con los gerentes de estas empresas. Y lo que han descubierto es que muchos de los esfuerzos de mejora son falsos porque los gerentes atribuyen erróneamente la fuente de problemas a las personas del sistema, no a los procesos. Con el tiempo, los gerentes reciben comentarios que parecen confirmar sus creencias iniciales. Nos referimos a este proceso como “aprendizaje supersticioso”, porque las personas desarrollan creencias fuertes, pero falsas y, a menudo, dañinas.

Por ejemplo, la división de electrónica de una importante empresa global llevó a cabo dos iniciativas que concluyeron con resultados notablemente diferentes. En la primera, la administración pudo liberarse del ciclo de aprendizaje supersticioso para lograr resultados significativos y duraderos. En el segundo, el aprendizaje supersticioso se hizo cada vez más arraigado y el programa no alcanzó su potencial. Estos ejemplos pueden servir como lecciones para todas las organizaciones mientras luchamos por una mejora duradera.

La Iniciativa TCM

La iniciativa de Tiempo de Ciclo de Manufactura (TCM, en ingles MCT de Manufacturing Cycle Time) se centró en el problema de los tiempos de ciclo largos en el proceso de manufactura. En una ocasión un nuevo gerente general de una planta manufacturera reorientó el enfoque de la mano de obra y la utilización de las máquinas al tiempo de ciclo y al porcentaje de valor agregado (la fracción del tiempo de ciclo en el que se agrega una característica o función a una parte). No le dijo a la gente qué hacer. En su lugar, comenzó visitando plantas. Revolvía los contenedores de piezas, recogía uno y preguntaba por qué había estado en el inventario durante tanto tiempo. Y las personas se motivaban a experimentar con formas de medir y reducir los tiempos de ciclo.

La iniciativa fue extremadamente exitosa. Durante varios años, la división redujo el tiempo promedio de ciclo de más de 15 días a menos de un día. La calidad de los productos terminados mejoró y la fabricación se hizo más flexible. Los ingresos, las ganancias y el efectivo aumentaron significativamente. La enorme reducción del inventario de trabajo en proceso (WIP de Work In Process) liberó tanto espacio en el piso que la compañía pudo cancelar la construcción de dos nuevas plantas ya planificadas, con ahorros adicionales de cientos de millones de dólares.

La Iniciativa PDP

Un segundo proyecto, la iniciativa del Proceso de Desarrollo de Producto (PDP, Product Development Process), se lanzó en parte debido al éxito del TCM. PDP fue diseñado para mejorar la productividad del proceso de desarrollo. La implementación difería del esfuerzo de MCT; para PDP, un equipo de diseño dedicado trabajó dos años para evaluar a los mejores fabricantes de productos electrónicos y capturar las mejores prácticas dentro de la organización.

El equipo produjo un proceso de desarrollo detallado y bien documentado que se centró en hacer que los ingenieros siguieran el procedimiento y usaran las herramientas de gestión de proyectos. Además, el equipo de diseño creó un “librero”, una biblioteca de diseños documentados para mejorar la modularidad y aumentar el aprendizaje. Un tercer concepto fue el “Muro de la innovación”. Se alentó a los ingenieros a experimentar con nuevas tecnologías, pero después de un cierto punto en el proceso de diseño, el Muro de la innovación, un ingeniero solo podía avanzar con las tecnologías que se habían probado y publicado en “el librero”.

En general, el PDP produjo resultados mixtos. La compañía estima que logró cerca del 80 por ciento de su objetivo de cambiar las herramientas de diseño tradicionales a las herramientas CAD/CAE/CAM. Pero la iniciativa solo tuvo un 20 por ciento de éxito en sus otros objetivos: el uso de herramientas de gestión de proyectos, el librero y el muro de la innovación.

Reducir los problemas del proceso

Estos dos ejemplos presentan una paradoja. El esfuerzo de TCM fue lanzado por un ejecutivo de nivel inferior casi sin presupuesto, un equipo de cuatro personas y sin evaluaciones comparativas significativas. Sin embargo, fue muy exitoso. En el caso del proyecto PDP, la alta gerencia apoyó el esfuerzo, un equipo multifuncional diseñó los nuevos procesos, hubo una extensa evaluación comparativa y el líder de diseño tenía muchos recursos para capacitación y mercadeo interno. Sin embargo, la iniciativa no produjo resultados duraderos.

Para comprender esta paradoja y, más generalmente, por qué tantos programas de mejora no funcionan, Sterman y Repenning desarrollaron un conjunto de modelos de dinámica de sistemas. Los modelos se pueden adaptar a configuraciones específicas, como la manufactura o el desarrollo de productos.

Una preocupación clave en cualquier proceso es la idoneidad del rendimiento neto, es decir, el número de dispositivos utilizables, ya sean placas de circuitos o planos de ingeniería, que se producen mediante el proceso en relación con la tasa requerida (consulte “Las existencias y los flujos de defectos y Problemas de proceso “en la página 3). En general, cuando se enfrentan a una escasez de dispositivos utilizables, los trabajadores y los gerentes tienen solo dos opciones: trabajar más duro o trabajar más inteligentemente. Trabajar más duro implica ampliar la capacidad, utilizar la capacidad existente con mayor intensidad o volver a trabajar la salida defectuosa. Cada una de estas opciones aumenta el rendimiento, pero solo a un costo significativo y recurrente. La idea fundamental del movimiento de calidad es que es más eficaz trabajar de manera más inteligente al eliminar los problemas de proceso que generan defectos. Sin embargo, la eliminación de los problemas del proceso requiere que los gerentes entrenen a los trabajadores en técnicas de mejora y les proporcionen tiempo libre para sus tareas normales. Lo más importante es que los gerentes deben dar a los trabajadores la libertad de experimentar con nuevas soluciones y nuevas ideas, sabiendo que muchas de estas no funcionarán (vea “¿Trabajar más duro o Trabajar más inteligentemente?” figura 2).

¿Qué nos impide trabajar más inteligentemente?

Claramente, el punto de mayor apalancamiento para mejorar es reducir los problemas del proceso al trabajar de manera más inteligente, no trabajar más para compensar la baja productividad. La eliminación de los problemas del proceso disminuye la generación de nuevos defectos de una vez por todas y libera recursos para invertir en el aprendizaje, creando un ciclo virtuoso de mejora continua.

Pero incluso cuando entendemos la ventaja de trabajar de forma más inteligente, rara vez lo hacemos. Hay varias razones. Primero, los defectos son más fáciles de ver y más tangibles que los problemas del proceso. En un entorno de fabricación, por ejemplo, los productos defectuosos quedan a plena vista en el piso de la fábrica. En contraste, los problemas del proceso son a menudo invisibles. Existen en las relaciones, interacciones y actividades.

En segundo lugar, la mejora del proceso lleva tiempo, mientras que los defectos generalmente se identifican fácilmente y se puede reparar o rehacer rápidamente. La mejora del proceso también es menos segura que la reparación de defectos. Requiere un grado de fe. Una competencia en la mejora tiene que “crecer” orgánicamente a través de la improvisación y la experimentación, pero muchas personas son contrarias a la incertidumbre y la ambigüedad. Como resultado, estamos tentados a solucionar los problemas del proceso y simplemente corregir los defectos.

Finalmente, nuestras compañías están condicionadas a recompensar a los héroes que apagan los fuegos, no a las personas que evitan que ocurra una crisis en primer lugar. Como dijo un entrevistado en el estudio, “Nadie recibe crédito por solucionar problemas que nunca sucedieron”.

Atribuciones sesgadas

Pero hay otra razón más insidiosa de que a menudo no podemos trabajar de manera más inteligente, incluso cuando sabemos que es lo correcto. Supongamos que usted es un gerente con un rendimiento inadecuado. Puede resolver el problema haciendo que las personas trabajen más duro o más inteligente. Para decidir cómo proceder, debe emitir un juicio sobre la causa del bajo rendimiento. Si cree que el sistema está generando defectos debido a problemas en el proceso, entonces probablemente se concentrará en trabajar de manera más inteligente. Por otro lado, si cree que sus trabajadores son perezosos o indisciplinados, los obligarás a trabajar más duro.

¿Cómo se juegan estos juicios en el entorno de mejora? Vemos a un operador en una máquina, él o ella realiza una operación y aparece un dispositivo defectuoso. ¿Fue el proceso o el operador culpable? Los problemas de proceso suelen estar distantes en el espacio y el tiempo de los defectos que crean. A menudo no son evidentes. Y el retraso entre el problema del proceso y la detección de defectos es largo, variable y, a menudo, inobservable. Por lo tanto, es fácil concluir que la causa del bajo rendimiento es un esfuerzo inadecuado del trabajador o una disciplina insuficiente, en lugar de problemas del proceso. Esta atribución de un problema a los individuos en el sistema en lugar de al sistema en sí es tan frecuente y generalizada que los psicólogos lo llaman el “error de atribución fundamental”.

Sobre la base de esta mala atribución, los gerentes comúnmente aumentan la presión de producción para obtener más de sus trabajadores. Pero mientras que la presión de producción aumenta el rendimiento a corto plazo, también tiene un efecto secundario indeseable a largo plazo. Los trabajadores sometidos a una mayor presión para aumentar la producción tienen menos tiempo para invertir en mejorar y aprender. Están menos dispuestos a realizar experimentos que podrían reducir temporalmente el rendimiento. Con menos esfuerzo dedicado a la mejora, se corrigen menos problemas de proceso. Los defectos aumentan. El rendimiento cae, y los gerentes se ven obligados a aumentar aún más la presión de producción, creando un círculo vicioso.

LAS EXISTENCIAS Y FLUJOS DE DEFECTOS Y PROBLEMAS DE PROCESO

El rendimiento neto de cualquier proceso se puede aumentar al aumentar el rendimiento bruto o al reducir la tasa de generación de defectos. Los defectos surgen del stock de problemas subyacentes del proceso.

¿TRABAJAR MAS DURO O TRABAJAR MAS INTELIGENTEMENTE?

Los gerentes tienen dos opciones para aumentar el rendimiento neto para cumplir la meta. Pueden Trabajar Más Duro (B1) agregando capacidad, aumentando la semana de trabajo haciendo que la fuerza laboral trabaje más, y así sucesivamente. La otra opción es Trabajar Inteligentemente (B2) al capacitar a los empleados en técnicas de mejora y experimentación.

A medida que crece la presión de producción, aumentan los conflictos entre los objetivos. Atrapados entre objetivos de rendimiento más alto y controles más estrictos sobre su actividad, los trabajadores pueden recortar esquinas y manipular los métricos para que cumplan con sus objetivos. Estos movimientos ad hoc permiten que los trabajadores hagan las cosas más rápido de lo que lo harían si siguieran los procedimientos adecuados. Aunque el rendimiento aumenta temporalmente, los accesos directos aumentan el número de problemas y defectos del proceso.

El rendimiento cae aún más, el liderazgo, los atributos sesgados, el tiempo del ciclo de fabricación, el proceso de desarrollo del producto, reduciendo los problemas del proceso.

John D. Sterman es el Profesor en Ciencias de la Computación, profesor de Dinámica de Sistemas y Sistemas de Ingeniería, y el Director del Grupo de Dinámica de Sistemas en la Escuela de Administración Sloan del MIT. Su investigación incluye pensamiento sistémico y aprendizaje organizacional, simulación por computadora de la estrategia corporativa y asuntos de políticas públicas, y sostenibilidad ambiental. Es autor de numerosos artículos académicos y populares sobre los desafíos y oportunidades que enfrentan las organizaciones hoy en día, incluido el libro, Modeling for Organizational Learning y el galardonado libro de texto, Business Dynamics.