En el año 2006, Intel dominaba en la computación: 80% de las PCs, virtualmente todos los servidores, la infraestructura completa de internet. Su ventaja resultaba desde haber perfeccionado una arquitectura de chips que, aparentemente, nadie podía replicar.
Ese mismo año, ARM—una empresa británica que no fabricaba un solo chip—licenció diseños que consumían una fracción de la energía de Intel. Eran más lentos, menos poderosos, técnicamente inferiores según todas las métricas que importaban en el diseño de las computadoras de escritorio de ese momento.
Cuando se trataba de hacer un análisis competitivo, ARM no pintaba. Sus chips no podían correr las aplicaciones ni los gráficos que estaban en demanda, la creencia era que los desarrolladores no iban a reescribir el código para una arquitectura inferior, los usuarios no iban a sacrificar desempeño por un ahorro de energía que no era tema de conversación en ese entonces.
Todo era cierto e irrelevante al mismo tiempo
Porque ARM no competía en el mercado que Intel dominaba. Estaba habilitándose para un mercado que Intel ni siquiera reconocía como relevante: dispositivos móviles. En el que el ahorro de energía importaba más que el poder de procesamiento, donde «suficientemente bueno» era muy superior que «técnicamente perfecto,» donde el ecosistema de aplicaciones se construiría desde cero alrededor de restricciones de operación y desempeño completamente diferentes.
Para 2024, ARM provee el 99% del mercado de smartphones, domina en tablets, y está creciendo en laptops, y servidores. El mercado de computación se reconfiguró completamente alrededor de una arquitectura que Intel había evaluado y descartado por ser técnicamente inferior a sus estándares.
La ceguera de taller es una penitencia autoimpuesta
Chris Argyris (1923-2013) pasó décadas estudiando un fenómeno al que denominó cómo «incompetencia calificada»—mientras más experiencia acumula una organización, más falla en detectar cuándo esta misma se vuelve contraproducente, no por falta de información, sino por la incapacidad de cuestionar los marcos mentales que se usaban para interpretar esa información.
En su teoría se mencionan dos procesos:
Aprendizaje de circuito simple. Lo que las organizaciones realizan al detectar oportunidades o errores y corregirlos. Intel detectaba problemas en manufactura y corregía. Detectaba competidores desarrollando mejoras en procesadores y respondía con innovación incremental. Detectaba cambios en la demanda de PCs y ajustaban los ciclos de producción. Respuestas lineales como en el simulador del juego de la cerveza.
Todo ese aprendizaje operaba dentro de un supuesto que poco se cuestionaba: el futuro de la computación seguiría la misma trayectoria. Más rápido, más eficiente, más integrado.
El aprendizaje de circuito doble. Se presenta cuando las normas ya no caben en el modelo mental y los cuestionamientos se trasladan a hipótesis. Desde un «¿estamos haciendo esto correctamente?» se llega a un «¿deberíamos estar haciendo esto en primer lugar?» No solo «¿cómo mejoramos x?» sino «¿qué pasa si el futuro no es x?»
Argyris identificó que virtualmente todas las organizaciones—y las personas dentro de ellas—operan bajo lo que llamó «Teoría de Acción Modelo I.» Se mantiene el control desde proteger, evitando conflictos y corrigiendo errores dentro de las reglas existentes sin cuestionarlas. No es que las organizaciones explícitamente adopten este modelo. Es el modo por defecto de cognición cuando estamos bajo presión.
Al protegerse de incomodidades a corto plazo, se crean vulnerabilidades de largo plazo.
Argyris propuso una alternativa que llamó «Teoría de Acción Modelo II.» Requiere exponer las premisas detrás de las conclusiones, invitar a otros a probarlas, estar genuinamente abierto a que sean refutadas. Busca separar «¿qué es verdad?» de «¿qué preferiríamos que fuera verdad?»
Según lo que documentó, las empresas no entran a este ciclo principalmente por pena, nadie quiere decir que la regó, que el camino amarillo no llevaba a la tierra prometida. Que el dinero gastado y el tiempo invertido no necesariamente cumplirán los planes que se le vendieron a accionistas. Resulta demasiado caro, en prestigio, decir “me equivoqué”.
Se crean excusas desde que los resultados están llegando o que el exceso de análisis crea parálisis. Intel eventualmente reconoció su error con la computación móvil. Invirtieron intentando recuperarse. Compraron empresas, contrataron talento, desarrollaron chips para móviles. Dieron pelea.
Netflix es un ejemplo de cómo ejecutar desde la premisa de vivir en el Modelo II. Su regla más famosa es: «No tomes decisiones basándote en lo que funcionó el año pasado, a menos que puedas articular por qué funcionará el siguiente.»
Cuando decidieron canibalizar su propio modelo de negocio desde la renta de DVDs, expusieron unos supuestos que retaban las premisas vigentes en la industria: «El futuro del entretenimiento será on-demand, no físico.» Invitaron al escrutinio: «¿Qué evidencia refutaría esto?» Tomaron decisión sabiendo que amenazaba su modelo de negocio existente: «Preferimos hacernos obsoletos nosotros mismos que dejar que otros lo hagan.»
No hay que confundir expertise con dominio de todo lo que es relevante al contexto futuro posible.
Mientras más sabes sobre un dominio específico, más consciente estarás de cuánto no sabes sobre otros temas adyacentes: tecnologías emergentes, cambios en comportamiento de usuarios, posibilidades que, desde la posición que guardas, no puedes procesar.
Cultivar esta actitud tiene costo real. Genera fricción. Ralentiza decisiones. Crea incomodidad. Provoca discusión. Invita a la confrontación porque obliga cuestionar lo que se sabe.
Las organizaciones que lo practican tienen conversaciones más difíciles porque se admiten los desaciertos. Los equipos debaten supuestos fundamentales, las reuniones son más largas y menos concluyentes porque genuinamente están probando ideas, no validando decisiones ya tomadas.
Ante un entorno de alta volatilidad, no hay enemigo pequeño y más ciego que el que no quiere ver.
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