Durante años, en cientos de oficinas postales de Reino Unido apareció el mismo problema: las cuentas no cuadraban.
Las personas responsables de administrar esas oficinas de correo utilizaban un sistema informático llamado Horizon para registrar las operaciones de cada sucursal y llevar el control de efectivo y otros movimientos contables, y cuando Horizon mostraba que faltaba dinero —algo que era bastante frecuente— quienes estaban al frente de las oficinas tenían que explicar la diferencia. Muchos operadores sostenían que el problema estaba en el sistema, pero la explicación que predominó durante años dentro de Post Office, la organización que opera la red de oficinas postales británicas, era que si Horizon mostraba un faltante, ese faltante debía existir y alguien en la sucursal tenía que responder por él.
No era una diferencia menor esta interpretación porque en una explicación el problema podía estar en la tecnología, pero en la otra, el problema estaba en las personas responsables de la oficina. Pero durante años, Post Office decidió escoger la segunda explicación.
Entre 1999 y 2015, esta organización persiguió a operadores de oficinas postales de todo Reino Unido por presunto robo, fraude y falsedad contable basándose en la información de Horizon. Según The Guardian, alrededor de tres mil 500 propietarios y operadores de sucursales fueron acusados de apropiarse de dinero de sus negocios y más de 900 fueron procesados, a pesar de que muchos sostenían su inocencia y señalaban problemas con el software.
Sin embargo, con el tiempo, quedó establecido que Horizon tenía fallos capaces de generar pérdidas ficticias en las cuentas. Una sentencia del High Court —el tribunal superior de Inglaterra y Gales— de 2019 concluyó que el sistema podía producir errores y que algunos de esos problemas habían afectado realmente las cuentas de las sucursales. En 2021, un tribunal de apelación confirmó las conclusiones que llevaron a anular condenas de operadores afectados.
Y había algo todavía más importante: los problemas del sistema no eran completamente desconocidos dentro de la organización. The Guardian señala que Post Office sabía al menos desde 2010 que existían fallos en el software centralizado.
El caso terminó teniendo consecuencias graves: algunas personas fueron encarceladas, otras quedaron con antecedentes penales, perdieron sus negocios o tuvieron que declararse en bancarrota para cubrir faltantes que después se demostraría que, en su mayoría, no existían. Las víctimas y sus familias se vieron gravemente afectadas por el estrés y, en muchos casos, por la enfermedad. No solo eso sino que el escándalo se relacionó con al menos cuatro suicidios, según el diario británico.
Pero para entender lo que ocurrió no hay que preguntarse únicamente por qué el sistema tenía errores, sino cómo decidió la organización que iba a interpretar esos errores, qué explicación debía considerarse válida y hasta dónde podía llevarse esa interpretación.
Cuando los datos no vienen con instrucciones
Las organizaciones reciben datos todo el tiempo. Una venta cae, un cliente deja de comprar, un proyecto se retrasa, una métrica se mueve en una dirección inesperada o un empleado reporta un problema que nadie más había detectado. Pero los datos tienen una característica peculiar, y es que no siempre explican por sí mismos lo que está ocurriendo.
Una caída en las ventas puede significar que el precio dejó de ser competitivo, pero también puede indicar un cambio en las necesidades de los clientes, un problema de distribución o una estrategia comercial que dejó de funcionar. El dato es el mismo pero la interpretación cambia.
Karl Weick, uno de los principales autores que han estudiado este fenómeno, utiliza el concepto de sensemaking para explicar cómo las personas dentro de las organizaciones construyen interpretaciones que les permiten comprender situaciones ambiguas y actuar frente a ellas. Esto importa porque una organización no puede esperar a tener una explicación perfecta antes de actuar, sino que en la toma de decisiones de negocio, necesita construir algún significado sobre lo que está ocurriendo para decidir qué hacer después. Sin embargo, las cosas se complican cuando a las organizaciones se les olvida que ese significado fue construido y que no necesariamente es el correcto.
En la toma de decisiones de negocio, ¿quién decide qué significa?
Imaginemos que una empresa detecta una caída inesperada en las ventas de uno de sus productos. Marketing cree que el problema es el posicionamiento; Ventas dice que los clientes están pidiendo otra cosa; Operaciones señala retrasos en las entregas y Finanzas observa que el precio ha aumentado frente a la competencia.
Hay varias explicaciones posibles para un problema que puede tener orígenes multifactoriales, pero interviene el director general y dice: “El problema es que el equipo comercial no está ejecutando bien la estrategia”.
Quizá el director no tiene información equivocada e incluso tiene información que los demás no tienen, pero eso no hace que su interpretación sea necesariamente cierta. Aun así, su posición dentro de la organización puede hacer que su explicación tenga mayor peso, incluso antes de que las otras posibilidades hayan sido examinadas.
Así que nadie se atreve a cuestionarla, preguntar o plantear explicaciones adicionales sobre la caída de ventas, y la organización empieza a buscar qué necesita hacer para corregir un problema que ya quedó definido por la explicación del director, que es que el equipo comercial está haciendo una mala interpretación de la estrategia.
Esto cambia por completo la manera en la que se aborda el problema, porque si este ya fue definido como una falla de ejecución comercial, la empresa buscará evidencia sobre vendedores, capacitación, seguimiento y cumplimiento. Las señales que apuntan hacia otra explicación pueden dejar de recibir atención, y la organización empieza a buscar e interpretar la realidad a partir de la interpretación de alguien que tiene jerarquía, pero no necesariamente todas las respuestas que necesita la organización para adaptarse y sobrevivir en el tiempo.
En la toma de decisiones de negocio, esto significa que la calidad de una decisión depende también de cómo se examinan las explicaciones que la sustentan, no solamente de los datos disponibles o de quién tiene la autoridad para decidir.
Aquí aparece una dimensión que suele quedar escondida detrás del sensemaking, y es que no solamente importa cómo una organización construye una explicación, sino quién tiene suficiente autoridad para hacer que una explicación sea aceptada por los demás.
En la toma de decisiones de negocio, una anomalía puede admitir varias explicaciones, y la jerarquía de una persona puede hacer que una de ellas gane aceptación antes de que la evidencia se haya contrastado suficientemente.
La jerarquía puede ayudar a coordinar decisiones, pero también puede cerrar demasiado pronto una discusión, y eso puede ocurrir sin que nadie esté actuando de mala fe.
Y a partir de aquí puede aparecer un círculo difícil de romper. Si el equipo directivo asume que la caída de ventas se debe a una mala ejecución de la estrategia comercial, los datos empiezan a organizarse alrededor de esa explicación: los reportes buscan indicadores de ejecución, las conversaciones se concentran en el desempeño del equipo comercial y las acciones correctivas se diseñan bajo esa misma premisa. Con el tiempo, la interpretación deja de sentirse como una hipótesis y empieza a funcionar como un hecho.
En la realidad, ni el director ni nadie tiene todas las respuestas. Por eso, cuando una organización enfrenta algo que no encaja con lo que esperaba, necesita conservar el tiempo suficiente abiertas distintas interpretaciones para contrastarlas con la evidencia, antes de convertir una explicación en la explicación oficial del problema.
Lo que Horizon nos permite ver
En el caso del ejemplo de Horizon, la cuestión no era solamente que existieran errores técnicos, sino que también existía una disputa sobre qué explicación se le debía dar a las discrepancias. ¿El sistema estaba produciendo información incorrecta o las personas responsables de las sucursales estaban generando los faltantes? La investigación posterior permitió conocer información técnica que cuestionaba la confiabilidad absoluta de Horizon, pero durante años, la interpretación de que sus datos eran confiables tuvo un peso enorme dentro de la organización.
La lección para una empresa no es que siempre haya que desconfiar de la dirección, ni que las interpretaciones de los equipos operativos sean necesariamente más acertadas, sino que, en la toma de decisiones de negocio, cuando algo no encaja, una organización necesita saber cómo se decide qué explicación merece ser investigada, sin dejar que las jerarquías resuelvan esa pregunta demasiado rápido.
De lo contrario, la empresa podrá seguir teniendo datos, reuniones, indicadores y personas que levantan la mano ante los problemas, y aun así, seguir interpretando la realidad desde una sola explicación.
En tu empresa, ¿cómo se aseguran de que una explicación no se convierta en la única posibilidad antes de haberla contrastado con otras? Para llevar esta reflexión a la práctica, creamos una hoja descargable que te ayudará a revisar las posibles explicaciones de una anomalía, identificar qué información necesitas para contrastarlas y decidir qué evidencia necesitas antes de dar una explicación por válida.
Cuando algo no cuadra
Una revisión rápida antes de decidir qué explica una anomalía
Úsala cuando aparezca un resultado, comportamiento o dato que no coincide con lo que la organización esperaba. La idea no es encontrar inmediatamente la explicación correcta, sino evitar que una primera interpretación cierre demasiado pronto la búsqueda.
Antes de cerrar la interpretación
Marca las que sí suceden:
Si respondiste “No” a alguna de estas preguntas, todavía hay una parte de la interpretación que conviene revisar antes de cerrar la explicación. Si respondiste “Sí” a todas, ya puedes tomar una decisión con la información disponible, pero deja registrado qué evidencia podría hacerte revisar la explicación más adelante.
Tus resultados se copiaron
Generamos el prompt con tus respuestas y ya lo copiamos a tu portapapeles. Al ir al agente, solo tienes que pegarlo para comenzar.
Preguntas frecuentes
Interpretación de datos y sensemaking organizacional
Antes de tomar una decisión, conviene identificar qué otras explicaciones podrían producir el mismo resultado. Contrastar hipótesis, buscar información que pueda contradecir la interpretación inicial y escuchar perspectivas de distintas áreas ayuda a evitar que una explicación se acepte antes de contar con evidencia suficiente.
Una forma de mejorar la toma de decisiones de negocio es distinguir entre los datos observados y la interpretación que se hace de ellos. Las empresas pueden contrastar explicaciones alternativas, identificar qué información necesitan para evaluarlas y establecer qué evidencia las llevaría a cambiar de opinión.
Para reducir los sesgos de interpretación, es útil buscar deliberadamente evidencia que contradiga la explicación inicial, considerar hipótesis alternativas e incorporar perspectivas de personas que no participan habitualmente en la decisión. También conviene revisar si la posición jerárquica de quien propone una explicación está influyendo en su aceptación.
El sensemaking organizacional es el proceso mediante el cual las personas construyen interpretaciones para comprender situaciones ambiguas o inesperadas y decidir cómo actuar. En las empresas, este proceso influye en qué información se considera relevante, cómo se explican los resultados y qué decisiones se toman a partir de ellos.
La jerarquía puede facilitar la coordinación y la toma de decisiones, pero también puede influir en qué interpretaciones reciben más atención y cuáles se descartan. Aunque no ocurre necesariamente en todas las empresas ni en todas las decisiones, es frecuente que la posición de quien propone una explicación influya en cuánto se cuestiona o se acepta. Cuando esto sucede, la organización corre el riesgo de buscar información que confirme la explicación dominante y dejar de prestar atención a señales que apuntan hacia otras causas.