Las empresas invierten fortunas en estudios, análisis sobre el mercado y la industria. Contratan consultoras para mapear riesgos, implementan dashboards que monitorean cada métrica imaginable y desarrollan escenarios de contingencia para amenazas conocidas. Sin embargo, los cambios que realmente las afectan siguen llegando por caminos que nadie anticipó.

No es por falta de información.

Kodak tenía toda la data sobre fotografía digital desde 1975. BlackBerry conocía perfectamente las tendencias del mercado móvil. Netflix era una empresa de renta de DVDs por correo cuando decidió apostar por streaming. Las señales estaban ahí, disponibles para el que supiese como unir los puntos.

Para el curioso enfocado, el problema no es la ausencia de datos. El riesgo que conlleva el éxito es el de desarrollar una ceguera hacia aquello que no se sabe que no sabe. Aunque parezca trabalenguas… Para las organizaciones y sus talentos, el expertise, estructura y la arquitectura de sus recursos se convierten en limitación, la eficiencia adquirida en años genera rigidez, el conocimiento acumulado provoca una camisa de fuerza de principios y costumbres.

En 2008, Garmin dominaba el mercado de GPS automotriz con el 35% de participación global. Sus dispositivos eran técnicamente superiores, con mapas más precisos, mejor recepción satelital e interfaces diseñadas para navegación vehicular. Cuando Apple lanzó el iPhone con Google Maps integrado, los ejecutivos de Garmin lo vieron como una curiosidad: «Un teléfono nunca podrá competir con un GPS.»

Su análisis era correcto desde todas las métricas conocidas. Los smartphones tenían peor precisión GPS, consumían más batería, y las pantallas eran más pequeñas. Pero Garmin no procesó lo que no sabía: los usuarios conectados a internet desde el móvil no buscaban “navegación vehicular satelital», querían «navegación integrada a su vida digital». En cinco años, el mercado de GPS colapsó 85%.

Esta ceguera no fue accidental. Fue una consecuencia estructural.

Al madurar, las organizaciones se optimizan para procesar información que encaja en sus marcos de referencia, estructuras, procesos y capacidades. Contratan personas afines a su cultura, implementan estrategias que validan lo que ya creen, y crean métricas que miden lo que ya saben medir.

Confirman certezas, haciéndose vulnerables ante la incertidumbre.

James March, de Stanford, documentó cómo las organizaciones navegan entre optimizar lo conocido y explorar lo desconocido. La mayoría tienden hacia el primer modelo: refinan lo que funciona, mejoran procesos establecidos, maximizan eficiencias conocidas. Una estrategia lógica y racional que produce resultados inmediatos. Hasta que deja de funcionar.

Lo que he experimentado al trabajar en grandes empresas y ahora como consultor me lleva a concluir que, el conocimiento de las organizaciones existe en múltiples estados: explícito (documentado), tácito (experiencia) y ausente (lo que no sabemos que no sabemos). Las estructuras corporativas están diseñadas para gestionar los primeros dos estados, pero sistemáticamente ignoran el tercero.

Los procedimientos estándar, las mejores prácticas y los marcos de evaluación funcionan como filtros que eliminan señales del entorno. Si algo no encaja en las categorías existentes, simplemente no se procesa como información relevante.

Un ingeniero en una empresa automotriz que observa cambios en patrones de movilidad urbana puede reportarlo como una curiosidad, pero el sistema organizacional lo descarta porque no encaja en métricas de ventas tradicionales. Tesla nació de conectar puntos que la industria automotriz ya establecida veía, pero no procesaba como relevantes.

 

De la disrupción

Clayton Christensen popularizó el concepto de innovación disruptiva, enfocándose quizá en el qué, no en el cómo de la ceguera organizacional. Las empresas no fallan por incompetencia, sino por competencia mal dirigida. Dominan tan bien su juego que no pueden o no quieren ver cuando las reglas cambian.

Blockbuster tenía un modelo de negocio perfecto para la renta física de películas. Maximizó cada variable: ubicaciones, gestión de inventario, optimización de márgenes. Cuando Netflix llegó, Blockbuster no vio una amenaza porque Netflix no competía en el mismo juego.

La amenaza no venía de hacer lo mismo mejor, sino de redefinir qué problema se estaba resolviendo. Netflix entendió que el problema real no era rentar películas, sino acceder a entretenimiento bajo demanda. Una perspectiva que Blockbuster no podía procesar porque contradecía la lógica de «su» modelo.

Esta transformación siguió un patrón:

• Primera fase: La nueva solución parece inferior según métricas establecidas (Netflix tenía menos películas, calidad variable, sin estrenos)
• Segunda fase: Mejora en dimensiones que el incumbente no valora (conveniencia, personalización, acceso)
• Tercera fase: Redefine completamente qué significa valor en esa industria. Muchos solo reaccionan en la tercera fase, cuando ya es demasiado tarde.

 

La memoria como prisión

Peter Senge escribió sobre organizaciones que aprenden, yo pregunto qué pasa con las que no pueden olvidar. El conocimiento acumulado se convierte en dogma que filtra la realidad.

La experiencia, paradójicamente, puede volverse el mayor obstáculo para detectar cambios.

Un ejecutivo con 20 años en retail «sabe» cómo funcionan los consumidores. Esa certeza lo ciega ante comportamientos que no encajan en patrones históricos. Amazon prosperó porque no tenía esa memoria que limitara su visión de lo posible.

Las estructuras y sus procesos refuerzan esta inercia cognitiva. Los departamentos se especializan, las métricas se estandarizan, los procesos se formalizan. Cada elemento optimiza para eficiencia dentro de parámetros conocidos, pero la suma total pierde capacidad de detectar cambios que empiezan a emerger.

No es que la información no esté disponible. Es que los sistemas organizacionales están programados para ignorarla.

 

El costo de la certeza

En 2011, los ejecutivos de Borders tenían datos: sabían que sus clientes preferían hojear libros antes de comprar, que las librerías físicas generaban más ventas por metro cuadrado que cualquier otro retail, y que Amazon perdía dinero en cada libro vendido. Su análisis les llevaba a afirmarse en que qué precio no competía con experiencia de compra.

Dos años después, Borders cerró 659 tiendas y despidió 19,000 empleados.

El problema no era que sus datos estuvieran equivocados. El problema era que Amazon no estaba compitiendo en el negocio de «vender libros» sino construyendo la infraestructura del comercio digital. Cada libro vendido era una inversión en logística, datos de consumidor, y relaciones de marca que eventualmente se monetizarían en categorías que Borders ni siquiera reconocía como amenaza.

WhatsApp siguió una lógica similar cuando Facebook la adquirió por 19 mil millones de dólares en 2014. Los analistas calcularon que Facebook pagó 345 dólares por cada usuario de WhatsApp, cuando el ingreso promedio por usuario de Facebook era 7 dólares. «Una locura financiera».

Estaban midiendo con métricas del pasado una estrategia del futuro.

Facebook no compró una aplicación de mensajería. Compró el acceso a mercados donde no podía competir directamente, una plataforma de comunicación global que eventualmente soportaría pagos digitales, comercio, y servicios empresariales. WhatsApp era infraestructura disfrazada de aplicación social.

Cuestionar las propias certezas es una práctica sana. Son recursos distraídos de los resultados, son resultados que prometen, pero no serán rentables porque son experimentos en continua evolución. Pocas empresas se prestan a esos lujos, son esas pocas las que consiguen entender por ello su valor.

La próxima disrupción ya está ocurriendo. Las señales están disponibles para quien sepa conectarlas. El problema de muchas organizaciones es que probablemente estén optimizadas para no leer esas señales. Cuando la información es abundante, lo más sensible, urgente y relevante es procesar lo que otros descartan como irrelevante: aquello que no sabes que no sabes.