Algunas preguntas se benefician del debate grupal. Otros no lo hacen.

La investigación sugiere que la sabiduría de la multitud cae cuando se trata de preguntas de sí o no.
Algumas perguntas se beneficiam da discussão em grupo. Outros não.
Algumas perguntas se beneficiam da discussão em grupo. Outros não.

Resumen:

La investigación sobre el concepto de «inteligencia colectiva» ha demostrado que, en muchos casos, los grupos tienden a presentar estimaciones más precisas después de discutir una pregunta que los expertos individuales hacen por sí mismos. Sin embargo, un nuevo estudio reveló que, si bien esto es válido para las preguntas cuantitativas, es decir, «¿Cuánto tardará el proyecto?» — los grupos son en realidad menos precisos que los individuos cuando se trata de preguntas de sí/no, como, «¿El proyecto se realizará antes de la fecha límite?». Sobre la base de esta distinción matizada, los autores ofrecen tres estrategias para que los gerentes aprovechen los beneficios de la deliberación grupal sin caer en sus desventajas: enfocar a los equipos en discutir datos, no en predecir resultados; separar «¿Cuánto?» preguntas de «¿Sí o no?» y captura continuamente datos sobre la dinámica del grupo y las fortalezas y debilidades de los miembros del equipo para informar la toma de decisiones futuras.


Cuando tienes una pregunta difícil de responder, ¿consulta a varios expertos para tener una idea de sus puntos de vista individuales o pide a un grupo que delibere juntos? Estudios sobre el concepto de inteligencia colectiva sugiere que cuando gestionado correctamente, preguntar a un grupo puede llevar a más preciso estimaciones que simplemente promediar las recomendaciones de varios asesores independientes.

Sin embargo, nuestro investigación reciente sugiere que si bien la deliberación grupal puede aumentar la exactitud de las previsiones, puede extraviarte cuando se trata de tomar una decisión final.

Los estudios previos sobre el poder de la inteligencia colectiva se han centrado en gran medida en cómo los grupos estiman las respuestas a preguntas cuantitativas, como¿Cuánto tiempo llevará preparar este producto para el mercado? , ¿Cuánto costará este proyecto?, o ¿Qué puntuación le daría a este candidato a empleo?. Para este tipo de preguntas, los grupos de deliberación generalmente llegan a pronósticos más precisos que los individuos.

Pero cuando se trata de decisiones de sí/no, descubrimos que la deliberación grupal redujo la probabilidad de tomar la decisión correcta. En otras palabras, incluso cuando la deliberación produce estimaciones más precisas, si el grupo vota las simples decisiones de sí o no relacionadas con esas preguntas, es decir,¿Se lanzará este producto a tiempo?, ¿Vamos a sobrepasar nuestro presupuesto?, o ¿Cumplirá este candidato nuestros estándares? — en realidad es menos probable que tomen la decisión correcta.

¿Por qué es esto? En nuestra investigación, descubrimos que el debate de grupo generalmente simplemente amplifica la opinión mayoritaria inicial o, peor aún, convierte lo que inicialmente habría sido una votación correcta en una votación incorrecta (incluso cuando la estimación cuantitativa del grupo mejora). También descubrimos que este efecto es cierto incluso si el grupo espera compartir votos hasta el final de la conversación. La misma dinámica social que hace que las previsiones cuantitativas se hagan más precisas a través del debate a menudo también puede transformar una visión minoritaria incorrecta en mayoritaria, o una mayoría mínima incierta, cuestionable y descuidada en un fuerte consenso.

Esto puede parecer una contradicción, pero una y otra vez, vimos que la previsión cuantitativa media de los grupos se convirtió en más exacto tras la discusión, mientras que sus votos sobre una pregunta de sí o no relacionada se convirtieron menos exacto. ¿Cómo es posible eso? Supongamos que le pide a un grupo de cinco personas que estime cuánto tiempo llevará completar un proyecto (una pregunta cuantitativa), así como si el proyecto se realizará en un plazo de nueve meses (pregunta sí/no). Inicialmente, las cinco personas adivinan que tardarán cuatro, cinco, 10, 11 y 13 meses en completarse. Esas estimaciones tienen un promedio de 8,6 meses, pero si el grupo votara, una mayoría de 3-2 votaría no, el proyecto no se realizará antes de la fecha límite de nueve meses. Supongamos también que, sin que el grupo lo sepa, el proyecto durará 10 meses, lo que significa que su voto inicial es correcto.

Supongamos ahora que después de la discusión, los miembros del grupo revisan sus estimaciones a ocho, ocho, nueve, nueve y 13 meses. Eso aumentaría el promedio a 9,4 meses, una previsión más precisa, pero si el grupo votara, una mayoría decisiva de 4-1 diría ahora incorrectamente. sí, el proyecto llegará a tiempo. Con solo un disipador que proyecta una finalización tardía, los gerentes probablemente estarían convencidos de que el proyecto se terminaría según lo previsto sin necesidad urgente de planificación de contingencia.

Si bien este ejemplo ilustra un escenario en el peor de los casos, el punto general es que la mejora de una previsión no garantiza la mejora en una votación final. Para explorar este fenómeno, analizamos una serie de experimentos de laboratorio con más de 450 grupos de 10 a 40 participantes cada uno, en los que pedimos a las personas que respondieran preguntas como cuántos chicles había en un frasco, qué porcentaje de estadounidenses tienen seguro médico o qué es el PIB per cápita de EE. UU., tanto antes como tras un debate grupal. Descubrimos que, en promedio, a pesar de que sus estimaciones cuantitativas mejoraron, los grupos tenían aproximadamente un 80% de probabilidades de revertir un voto correcto inicialmente o simplemente ampliando su opinión mayoritaria inicial, independientemente de su exactitud.

Por supuesto, esto no significa que no haya lugar para la toma de decisiones grupales. Sigue habiendo sabiduría entre la multitud, pero solo si haces la pregunta correcta, de la manera correcta, con la gestión adecuada. Concretamente, hay tres estrategias que hemos encontrado que pueden ayudar a los gerentes a aprovechar los beneficios de la deliberación grupal sin ser presa del efecto que hemos descrito anteriormente.

Enfoque en discutir datos, no en predecir resultados

Durante el debate, los gerentes deben alentar a las personas a compartir información relevante, como experiencias personales, hechos y datos, pero no estimaciones numéricas ni recomendaciones de decisiones. Por ejemplo, en un comité que discute el lanzamiento de un producto, puede ser útil compartir información fáctica como: Nuestro último producto para este cliente se retrasó porque pidieron cambiar una función clave, o El equipo de diseño de UX ha finalizado sus tres últimos proyectos antes de lo previsto. Este tipo de información ayuda a todos a avanzar hacia una comprensión más precisa del problema en cuestión.

Sin embargo, los gerentes deben hacer todo lo posible para alejar a los grupos de las encuestas y las predicciones públicas. Comentarios tales como Creo que va a ser tarde, o, Creo que se hará dentro de tres meses tienden a aumentar la similitud de opiniones independientemente de las razones por las que los miembros del grupo se sienten de una forma u otra, lo que en última instancia conduce a menos votos precisos cuando llegue el momento de tomar una decisión. El tendencia humana natural que la interacción social cause que las opiniones de las personas se parezcan más es lo que mejora las estimaciones cuantitativas de los grupos, pero a menudo termina socavando la precisión en una votación final.

Separe «¿Cuánto?» de «¿Sí o no?»

Una forma de aprovechar los beneficios de la inteligencia colectiva sin dejar de optimizar la toma de decisiones precisa es separar explícitamente la discusión de previsión (¿cuánto?) de la decisión (¿sí o no?). Considere pedir a un grupo que discuta una previsión cuantitativa, luego tome el promedio de sus predicciones y deje la decisión final a un gerente. Por ejemplo, en lugar de preguntar a su equipo si un producto estará listo a tiempo, pídales solo una estimación revisada del tiempo de desarrollo, dejando la decisión real en su escritorio. O si es importante que se tome una decisión democráticamente, haga que un grupo haga pronósticos después de la discusión, luego dé esas estimaciones a un segundo grupo y haga que ese grupo vote sin discusión, basándose únicamente en las estimaciones del primer grupo.

Es importante destacar que casi todas las decisiones implican algún tipo de previsión, incluso cuando no es obvio. Estrategias de mercado frente al clásico» compre o compre » no solo se pregunta qué deben hacer, sino qué tan cara y efectiva es probable que sea cada opción. Los expertos en políticas públicas no solo necesitan saber si un programa tendrá éxito, sino que deben prever cuántas personas se inscribirán en un programa, qué impacto tendrá según diversas métricas,. Y los gerentes que se enfrentan a preguntas como si un presupuesto se agotará, si una inversión ofrecerá un rentabilidad positiva o si un riesgo supera algún umbral aceptable puede beneficiarse de las estimaciones cuantitativas en torno a los costos, rendimientos y niveles de riesgo probables. Incluso si el objetivo final es tomar una decisión, casi siempre es posible separar esa decisión de una discusión de pronósticos de colaboración colectiva.

Captura de datos en dinámicas de grupo

Tanto en nuestra reciente investigación como en nuestra trabajo anterior, hemos descubierto que las personas que son más tercos, es decir, las que tienden a hacer revisiones más pequeñas de sus estimaciones iniciales después de un debate grupal — también tienden a ser más precisas. Mediante el seguimiento de los datos sobre la evolución de las opiniones de los miembros del grupo y los resultados finales del proyecto, puedes aprender a lo largo del tiempo en qué opiniones debes poner el mayor número de existencias.

Además, es probable que también descubras que diferentes personas son mejores para estimar diferentes tipos de preguntas. Puede, por ejemplo, descubrir que algunas personas de su equipo son muy buenas para estimar la velocidad del proyecto, mientras que otras son buenas para estimar el costo del proyecto. Es posible que también descubras que las personas realmente seguras de tu equipo suelen tener razón, o que por lo general se equivocan. El seguimiento de este tipo de información puede ayudarlo a formular las preguntas correctas a las personas adecuadas y a optimizar sus procesos de previsión y toma de decisiones en consecuencia.

***

En muchas situaciones, es probable que los grupos lleguen a estimaciones más precisas de las que cualquier individuo podría crear por sí solo. Sin embargo, el mismo proceso de influencia social que lleva a los grupos a gravitar hacia pronósticos más precisos también puede impulsar a los grupos hacia respuestas menos precisas a las preguntas de sí/no. Como tal, los gerentes deben tener cuidado de limitar las discusiones grupales a hechos en lugar de a juicios, separar las previsiones de la toma de decisiones e iterar y mejorar continuamente sus procesos de toma de decisiones basándose en datos anteriores.


  • JB
    Joshua Becker is an Assistant Professor of Organizations and Innovation at the UCL School of Management, University College London. Joshua’s research on collective intelligence and decision-making is informed by over 10 years’ experience as a practitioner in conflict mediation and decision facilitation.

  • DG
    Douglas Guilbeault is an Assistant Professor in the Management of Organizations at the Haas School of Business, University of California, Berkeley. He is also a faculty affiliate at the Berkeley Institute for Data Science (BIDs). Douglas teaches People Analytics at Haas, and his research focuses on collective intelligence and organizational culture.

  • ES
    Edward “Ned” Smith is an Associate Professor of Management and Organizations at Northwestern’s Kellogg School of Management. Ned’s research examines how people and organizations come to utilize (and sometimes squander) the resources available to them in their surrounding social networks. Ned is the co-director of Kellogg’s executive program on change management and teaches additional course on organizational design, strategic alliances, and causal inference.
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