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Hola a todos,
En muchas organizaciones, se realizan experimentos, pero no siempre de manera rigurosa. Se prueban ideas, pero sin medir adecuadamente los resultados, y los fracasos, en lugar de verse como oportunidades de aprendizaje, se consideran decepciones. Un proyecto que creemos que va a tener mucho beneficio, es un experimento (sin importar si lo ejecutaste con metodología adaptativa o predictiva, es decir, ágil o cascada), una funcionalidad interesante en un producto, adoptar una metodología nueva de trabajo, o una tecnología, un nuevo proceso de negocio; son experimentos en sí, cuya incertidumbre solo se resuelve al contacto con la realidad.
Pero ¿Qué es un Experimento?
Jeff Bezos lo define con claridad: “Si sabes el resultado, no es un experimento”. La experimentación implica probar una hipótesis sin saber su desenlace, con la intención de aprender. Muchas organizaciones evitan estos ensayos por miedo al fracaso, o declaran predictiblidad y resultados fijos donde no se van a obtener, pero es precisamente el fracaso lo que puede conducir a un mayor aprendizaje. Según la RAE, experimentar es: "hacer operaciones destinadas a descubrir, comprobar o demostrar determinados fenómenos o principios científicos.", es allí donde esta la ganancia, en descubrir el comportamiento de un fenómeno dado.
Experimentación y Aprendizaje
Un experimento, tanto si tiene éxito como si fracasa, proporciona información valiosa. Un resultado fallido muestra qué caminos no seguir, mientras que un resultado exitoso indica dónde enfocar los esfuerzos. Esta capacidad para reducir la incertidumbre es crucial en entornos complejos. Thomas Edison, quien realizó miles de experimentos antes de inventar la bombilla, decía: “No he fracasado, he encontrado 10,000 maneras que no funcionan”.
El Valor de Experimentar Más
- Si experimentas poco, aprendes poco: Las organizaciones que solo realizan unos pocos experimentos al año tienen menos oportunidades de aprender y ajustar su estrategia.
- Si experimentas mucho, aprendes mucho: Al realizar más experimentos, se multiplican las oportunidades de descubrir qué funciona y qué no.
Imagina una organización que realiza solo 10 experimentos al año, y solo uno de ellos es exitoso. Esto significa que, de 10 posibles oportunidades de aprendizaje, solo una les permitió avanzar significativamente hacia un mejor conocimiento del mercado, del cliente o del área que estaban investigando.
Ahora, imagina otra organización que realiza 1000 experimentos en un año, con la misma tasa de éxito del 10%. Esto significa que de 1000 aprendizajes, de 100 experimentos les proporcionó un avance que multiplica exponencialmente su conocimiento y comprensión del entorno. Veamos una lista de experimentos al año de algunas organizaciones:
Empresa | Número de Experimentos por Año |
---|---|
Amazon |
Más de 2,000 - Año 2016 (1). Nota: Hoy en día, pueden ser cientos de miles más, pues la plataforma de A/B testing se ha abierto a los e-commerce que venden sus productos Amazon.com. (15) |
Más de 10,000 - Año 2016 (1) | |
Netflix | Más de 1,000 - Año 2016 (1) |
P&G | Más de 10,000 - Año 2016 (1) |
Booking | Más de 25,000 - Año 2022 (2) |
Más de 800,000 - Año 2022 (7) |
Empresas como Amazon, Google, y Booking.com han integrado la experimentación en su cultura. La retroalimentación obtenida de estos experimentos les permite mejorar continuamente sus productos y servicios. Además del sector de la tecnología, existen otros donde la experimentación es parte de su crecimiento y cultura: médico, farmacéutico, automotriz, aeronáutico.
“Nuestro éxito en Amazon es una función de cuantos experimentos hacemos al año, al mes, a la seman, al día.” -Jeff Bezos.
La Experimentación como Interés Compuesto
La experimentación funciona como el interés compuesto: el conocimiento se acumula y los éxitos se suman. Por ejemplo, si 40 experimentos exitosos generan individualmente un 1% de crecimiento en el mercado, el crecimiento acumulado sería del 48.9%. Si realizas 100 experimentos exitosos, cada uno generando un 1% de crecimiento, el crecimiento total acumulado podría alcanzar un 270%, considerando el crecimiento compuesto.
Cada experimento no solo aporta resultados inmediatos, sino que también mejora la comprensión del mercado, del cliente y de los procesos internos. Esto aumenta la eficiencia y la efectividad en la toma de decisiones.
The Surprising Power of Online Experiments - HBR (17) |
El Riesgo de No Experimentar
En un entorno de cambio constante, no experimentar es una forma de autosabotaje. Las organizaciones que no fomentan la experimentación de forma disciplinada y sistémica, se aferran a enfoques estáticos, y están condenadas a quedarse atrás, y en consecuencia, desaparecer o volverse reactivas. Como dijo Mark Zuckerberg: “En un mundo que está cambiando realmente rápido, la única estratégica que garantiza fallar es no tomar riesgos”.
Un Imperativo Organizacional
Promover una cultura de experimentación no es opcional; es un imperativo para la supervivencia y el éxito en el mundo moderno. Esto implica medir la cantidad de experimentos, enseñar a todos en la organización cómo diseñarlos y ejecutarlos, registrar los resultados (exitosos o no) y compartir los aprendizajes ya sea en sesiones bimestrales o por un sistema que permita a todos hacer uso de ese aprendizaje individual de manera colectiva.
Cerrando
La experimentación disciplinada es esencial para el aprendizaje organizacional. Las organizaciones deben hacer de la experimentación una métrica clave a monitorear y a incrementar (dependiendo dle contexto o industria, implicará más o menos experimentos), enseñar a sus equipos a diseñar y ejecutar experimentos, y compartir los aprendizajes de manera sistemática. En un mundo que cambia rápidamente, aquellas organizaciones que no se adapten y no fomenten la experimentación quedarán rezagadas.
Saludos ágiles,
Jorge Abad.
Referencias
- Liderazgo en la Revolución Digital - Presentación
- Building a Culture of Experimentation - HBR
- How Managers Can Build a Culture of Experimentation - HBR
- Why These Tech Companies Keep Running Thousands Of Failed Experiments - FastCompany
- Test AB: conozca 8 casos reales
- 65 Ejemplos de cómo ayudan las pruebas A/B a las grandes empresas
- Mejorar la Búsqueda con pruebas rigurosas - Google
- Optimize product content and increase sales with A/B testing - Amazon
- The Power of Amazon A/B Testing: Unlocking E-Commerce Success
- Introducción al método "A/B Testing" - Roberto Moraga
- Lessons from designing Netflix’s experimentation platform - Netflix
- Online Controlled Experiments at Large Scale - Paper
- Online Experimentation at Microsoft - Microsoft Paper
- Despertando la Innovación: De la Experimentación Inconsciente a la Consciente en las Organizaciones
- Arquitecturas A/B testing - Pruebas A/B - Amazon
- Arquitecturas A/B testing - It’s All A/Bout Testing: The Netflix Experimentation Platform - Netflix
- The Surprising Power of Online Experiments- HBR
- Large Scale Experimentation at Bing
- How To Run 25,000 A/B Tests in 2024