La I+D llega a los servicios: los innovadores experimentos de Bank of America

En el corazón de los negocios de hoy se encuentra un dilema: nuestra economía depende cada vez más de los servicios, pero nuestros procesos de innovación siguen orientados hacia los productos. Contamos con métodos científicos y bien probados para desarrollar y refinar productos manufacturados, métodos que se remontan a los laboratorios industriales de Thomas Edison, pero muchos de ellos no parecen aplicables al mundo de los servicios. Las empresas que buscan avances en el desarrollo de servicios tienden a recurrir a esfuerzos informales y en gran medida desordenados, desde la lluvia de ideas hasta la prueba y el error y los equipos de innovación. Estos programas pueden producir éxitos ocasionales, pero ofrecen pocas oportunidades para el tipo de aprendizaje sistemático necesario para fortalecer la coherencia y la productividad del desarrollo de servicios, y la innovación en general, a lo largo del tiempo.

Los desafíos de aplicar la disciplina de los procesos formales de I+D a los servicios son evidentes. Debido a que un servicio es intangible y a menudo existe solo en el momento de su entrega a un cliente, es difícil aislarlo en un laboratorio tradicional. Además, dado que muchos servicios se adaptan a los compradores individuales en el punto de compra, no se pueden probar con muestras grandes. Como resultado, los experimentos con nuevos servicios son más útiles cuando se llevan a cabo en directo, con clientes reales que realizan transacciones reales. Sin embargo, las pruebas en directo amplían el costo del fracaso; un experimento que no funciona puede perjudicar las relaciones con los clientes e incluso la marca. Los experimentos en directo también son más difíciles de ejecutar y medir. Una vez que sales de un laboratorio y entras en el entorno comercial, hay que repensar toda la noción de controles experimentales. El ruido puede ahogar la señal, lo que dificulta determinar si la variable que estás probando es la que realmente causa el efecto que observas.

Ante estos desafíos, no sorprende que la mayoría de las empresas de servicios no hayan establecido procesos de I+D rigurosos y continuos. Pero ahora hay una excepción importante a esa regla. En los últimos tres años, Bank of America ha llevado a cabo una serie de experimentos formales destinados a crear nuevos conceptos de servicio para la banca minorista. La empresa ha convertido un conjunto de sus sucursales en, de hecho, un laboratorio en el que un equipo de investigación corporativa lleva a cabo experimentos de servicio con clientes reales durante el horario comercial habitual, mide los resultados con precisión y los compara con los de las sucursales de control, y señala innovaciones atractivas para despliegue.

El programa de Bank of America es un trabajo en progreso; es en sí mismo un experimento. Se han realizado refinamientos en todas las etapas de su desarrollo. Algunos de sus elementos han tenido éxito; otros no, pero a través de sus éxitos y fracasos, el esfuerzo ha revelado una enorme cantidad de cómo podría ser una verdadera operación de I+D dentro de una empresa de servicios.

El desafío del crecimiento

El final del siglo XX fue una época de rápida consolidación en la industria bancaria estadounidense, y Bank of America participó con entusiasmo. A través de un esfuerzo de fusiones y adquisiciones de tres décadas, que culminó en una fusión de 60.000 millones de dólares con NationsBank en 1998, el banco pasó de ser una operación regional de la Costa Oeste a uno de los bancos nacionales más grandes del país, operando unos 4.500 centros bancarios en 21 estados y atendiendo a aproximadamente 27 millones de hogares y 2 millones de empresas. Sin embargo, a medida que amanecía el siglo XXI, Bank of America, al igual que otros grandes bancos estadounidenses, se enfrentó a un nuevo desafío: con la reducción de las oportunidades de nuevas adquisiciones, necesitaría encontrar formas de crecer orgánicamente, expandir su negocio existente atrayendo más clientes y satisfaciendo una mayor proporción de sus necesidades bancarias.

Cuando Kenneth Lewis se convirtió en el director ejecutivo del banco en 1999, vio que ganar la batalla por los clientes requeriría nuevos enfoques para el desarrollo y la entrega de servicios. El antiguo modus operandi de la industria bancaria (proporcionar los mismos servicios de la misma manera que sus competidores) era una receta para el estancamiento. Pero Lewis se enfrentó a un gran obstáculo para lograr su visión: el banco nunca había hecho de la innovación una prioridad y, como resultado, carecía de infraestructura formal para desarrollar nuevos servicios. Lewis vio que la innovación requeriría una revolución en el pensamiento y en la práctica.

El instrumento de esa revolución fue el equipo de innovación y desarrollo (I+D), una unidad corporativa encargada de liderar el desarrollo de productos y servicios en el banco. El objetivo inmediato del equipo era ser pionero en nuevos servicios y técnicas de prestación de servicios que fortalecieran las relaciones del banco con los clientes de las sucursales y, al mismo tiempo, lograran un alto grado de eficiencia en las transacciones. Reconociendo que las innovaciones de servicios deben ser probadas sobre el terreno, los miembros del equipo de I&D, junto con altos ejecutivos, decidieron dar un paso sin precedentes en el sector bancario conservador: crearían un «mercado de innovación» dentro de la red existente del banco, un conjunto de sucursales que proporcionarían, como La ejecutiva del banco y líder del equipo de I+D, Amy Brady, lo expresó: «un banco de pruebas de ideas creativas para aumentar la satisfacción del cliente y aumentar los ingresos». El equipo se dio cuenta de que el mercado de pruebas tendría que ser lo suficientemente grande para soportar una amplia gama de experimentos, pero lo suficientemente pequeño como para limitar los riesgos para el negocio.

El banco se estableció en Atlanta como sede de su mercado de innovación. Atlanta representaba una región estable para el banco —su última adquisición importante en el área se produjo en 1996— y estaba cerca de la sede nacional en Charlotte, Carolina del Norte. Las sucursales de Atlanta también eran tecnológicamente avanzadas, incluso estaban equipadas con líneas de comunicación de banda ancha. Veinte de las 200 sucursales de Bank of America en Atlanta se dedicaron inicialmente al mercado de la innovación, la mayoría en barrios más ricos con clientes bancarios sofisticados interesados en una amplia gama de servicios. (Más tarde se añadieron cinco sucursales más al proyecto). Los gerentes de cada una de estas sucursales acordaron trabajar en estrecha colaboración con el equipo de I+D en la realización del esfuerzo de investigación, y también acordaron proporcionar gran parte de la financiación necesaria con cargo a sus propios presupuestos para obtener los primeros beneficios de las innovaciones resultantes. Integrar el programa en las operaciones normales de las sucursales fue un paso arriesgado (los experimentos, al fin y al cabo, necesariamente tienen el potencial de interrupción), pero el equipo lo consideró esencial. Solo llevando a cabo experimentos en condiciones realistas (organizativa, operativa y económicamente) el equipo de I+D podría garantizar la fiabilidad de los resultados.

Diseño de experimentos

El equipo de I&D se dio cuenta rápidamente de que sería muy difícil llevar a cabo una serie diversa de experimentos dentro de los límites de una sucursal bancaria de diseño tradicional. Los experimentos requieren cambios frecuentes en las prácticas y los procesos, para los que ni los empleados de la sucursal ni las instalaciones físicas estaban preparados. Así que el equipo decidió reconfigurar las 20 sucursales de Atlanta en tres modelos alternativos: cinco sucursales fueron rediseñadas como «centros express», edificios eficientes y modernistas donde los consumidores podían realizar rápidamente transacciones rutinarias como depósitos y retiros. Cinco se convirtieron en «centros financieros», puntos de venta espaciosos y relajados donde los clientes tendrían acceso al personal capacitado y a las tecnologías avanzadas necesarias para servicios sofisticados como la negociación de acciones y la gestión de carteras. Las diez sucursales restantes se configuraron como «centros tradicionales», sucursales de aspecto familiar que prestaban servicios bancarios convencionales, aunque a menudo estaban respaldadas por nuevas tecnologías y procesos rediseñados.

El grupo presentó su primera sucursal rediseñada, un centro financiero, en la elegante sección de Buckhead de Atlanta en el otoño de 2000. Un anfitrión recibió inmediatamente a un cliente que ingresaba al nuevo centro en la puerta, una idea tomada prestada de Wal-Mart y otras tiendas minoristas. En los quioscos independientes, los asociados estaban listos para ayudar al cliente a abrir cuentas, establecer préstamos, recuperar copias de cheques antiguos o incluso comprar y vender acciones y fondos mutuos. Una «barra de inversión» ofrecía computadoras personales donde el cliente podía hacer su banca, consultar su cartera de inversiones o simplemente navegar por Internet. Había cómodos sofás, donde podía relajarse, tomar café gratis y leer revistas financieras y otra literatura de inversión. Y si tenía que esperar a un cajero, podía pasar los pocos minutos en la fila viendo monitores de noticias de televisión o boletos electrónicos de acciones. Lo que esa clienta probablemente no se habría dado cuenta es que todos estos nuevos servicios eran en realidad experimentos discretos, y sus reacciones a ellos estaban siendo monitoreadas y midiendo cuidadosamente.

Para seleccionar y ejecutar los experimentos en las ramas de prueba, el equipo de I&D siguió un proceso detallado de cinco pasos, como se ilustra en la exposición «Un proceso para la innovación de servicios». El primer paso fundamental fue idear ideas para posibles experimentos y luego evaluarlas y priorizarlas. Las ideas las presentaban los miembros del equipo y el personal de la sucursal, y a menudo se inspiraban en revisiones de estudios anteriores de satisfacción del cliente y otros estudios de mercado. Cada experimento potencial se incluyó en una «cartera de ideas», una hoja de cálculo que describía el experimento, el proceso o el problema que abordaba, los segmentos de clientes a los que se dirigía y su estado. El equipo clasificó cada experimento como una prioridad alta, media o baja, basándose principalmente en su impacto proyectado en los clientes, pero también teniendo en cuenta su adecuación a la estrategia y los objetivos del banco y sus requisitos de financiación. En algunos casos, se realizaron grupos focales para proporcionar una idea aproximada del efecto probable de una idea en los clientes. En mayo de 2002, se habían generado más de 200 ideas nuevas y 40 de ellas se habían lanzado como experimentos formales.

inicio de la exposición

Un proceso para la innovación de servicios Bank of America creó un riguroso proceso de cinco etapas para concebir y ejecutar experimentos de innovación (como se muestra a continuación). Cada etapa del proceso había delineado cuidadosamente los pasos, los resultados deseados, los factores de éxito y las medidas de desempeño. Para una discusión detallada del proceso, consulte «Bank of America (A) y (B)», casos de HBS 9-603-022 y 9-603-023. final de la exposición

Una vez que se dio luz verde a una idea, había que diseñar el experimento en sí. El equipo de I&D quería realizar tantas pruebas como fuera posible, por lo que se esforzó por planificar cada experimento rápidamente. Para ayudar en este esfuerzo, el grupo creó un prototipo de sucursal en la sede del banco en Charlotte, donde los miembros del equipo podían ensayar los pasos necesarios para un experimento y resolver cualquier problema del proceso antes de ponerse en marcha con los clientes. El equipo, por ejemplo, calcularía cada actividad necesaria para procesar una transacción en particular. Cuando un experimento requería la participación de un especialista (por ejemplo, un asegurador hipotecario), el equipo contrataba a un especialista real del personal del banco y le pediría que realizara la tarea requerida. Cuando se implementó un experimento en una de las sucursales de Atlanta, la mayoría de los problemas habían sido resueltos. El uso del centro de prototipos refleja un principio importante de los experimentos de servicio: los problemas de diseño y producción deben resolverse fuera de línea, en un entorno de laboratorio sin clientes, antes de que la prestación del servicio se pruebe en un entorno real.

En directo

Un experimento es tan bueno como el aprendizaje que produce. A lo largo de cientos de años de experiencia en ciencias y décadas en el desarrollo de productos comerciales, los investigadores han descubierto mucho sobre cómo diseñar experimentos para maximizar el aprendizaje. Sabemos, por ejemplo, que un experimento eficaz tiene que aislar los factores particulares que se están investigando; que debe replicar fielmente la situación del mundo real que está probando; que debe llevarse a cabo de manera eficiente y a un costo razonable; y que sus resultados deben medirse y utilizarse con precisión, a su vez , para refinar su diseño. (En la barra lateral «Aprender a través de experimentos» se ofrece una visión general de las cualidades de los buenos experimentos). Estos son desafíos siempre complejos y, como descubrió Bank of America, muchos de ellos se complican aún más cuando los experimentos se trasladan de un laboratorio a una sucursal bancaria llena de empleados reales que atienden a clientes reales en tiempo real. En su haber, el equipo de I&D pensó detenidamente sobre las formas de aumentar el aprendizaje producido por sus experimentos, con especial énfasis en mejorar la fiabilidad de los resultados de las pruebas y la precisión de sus mediciones. Como Milton Jones, uno de los presidentes de grupo del banco, recordó constantemente al equipo: «Al final del día, el aspecto más crítico de la experimentación y el aprendizaje es la medición. Las mediciones te defenderán si se hacen bien; de lo contrario, te inhibirán».

inicio de la exposición

Aprendizaje a través de experimentos El objetivo de todos los experimentos es aprender qué funciona y qué no funciona. Los experimentos deben diseñarse no tanto para maximizar sus probabilidades de éxito, sino para maximizar la información y los conocimientos que producen. El ritmo al que las empresas pueden aprender mediante la experimentación dependerá de muchos factores, algunos de los cuales serán exclusivos de una empresa determinada. Pero hay siete factores que suelen ser comunes a todos los experimentos. final de la exposición

Minimizar el efecto del ruido.

Los experimentos pueden distorsionarse cuando el «ruido» (variables distintas de la que se está probando) influye en los resultados de formas que no se pueden controlar ni medir. La gestión del ruido es un desafío particular en los experimentos de servicio realizados en entornos empresariales. En las sucursales bancarias, por ejemplo, factores extraños como las fluctuaciones estacionales de la demanda, las condiciones cambiantes del mercado, la rotación de personal o incluso el mal tiempo podrían alterar las percepciones y el comportamiento de los clientes, distorsionando los resultados de las pruebas. Para atenuar los efectos del ruido, el equipo de I+D hizo un uso intensivo de dos técnicas, repetición de ensayos y controles experimentales. Repetir el mismo experimento en la misma rama sirvió para promediar los efectos de ruido, y repetir el mismo experimento en distintas ramas ayudó al equipo a determinar qué factores eran exclusivos de una rama determinada. La creación de una rama de control para cada experimento (una con características y datos demográficos de clientes similares a los de la sucursal que realiza el experimento) permitió al equipo aislar aún más la variable que se estaba probando. Si los miembros del equipo quisieran probar, por ejemplo, un nuevo software para realizar transferencias entre cuentas, instalarían el software en las terminales de un centro expreso pero no en las terminales de otro centro expreso similar. De esta forma, cualquier diferencia en el rendimiento de los clientes en la realización de una transferencia en las dos sucursales podría atribuirse al cambio en el software. El equipo pudo obtener sucursales de control no solo de los tres tipos diferentes de sucursales del mercado de la innovación, sino también de otras sucursales de Atlanta y regiones cercanas.

Alcanzar la alta fidelidad.

En el desarrollo de productos, los experimentos suelen realizarse, por razones de costo o viabilidad, con modelos o prototipos. Esto siempre plantea una cuestión de fidelidad: ¿qué tan fiable es el modelo para representar el mundo real? De alguna manera, esa pregunta se vuelve menos preocupante en experimentos de servicio como el de Bank of America. Si bien las pruebas en el mundo real tienen el inconveniente de amplificar el ruido, tienen la ventaja de aumentar la fidelidad. Pero el banco tuvo que lidiar con el problema de los costos. Lograr una alta fidelidad requería una inversión sustancial, en remodelación bancaria, capacitación del personal, tecnología y similares. Al exigir que los experimentos se financiaran con cargo a los presupuestos operativos de las sucursales, el banco impuso una disciplina fiscal al programa: la administración de sucursales exigiría naturalmente que los experimentos tuvieran una alta probabilidad de obtener rentabilidades atractivas. Para alcanzar una alta fidelidad, el banco también tuvo que lidiar con el llamado efecto Hawthorne. Un fenómeno bien documentado, el efecto Hawthorne se refiere a la forma en que las personas que saben que están bajo observación, como las que participan en un experimento, tienden a cambiar su comportamiento y, por lo tanto, distorsionar los resultados. El equipo de I+D era consciente de que tal distorsión era posible, dada la presión directa e indirecta sobre el personal de la sucursal para que se desempeñara bien en los experimentos, y que podría dañar la fidelidad de los experimentos. También en este caso ayudó el uso cuidadoso de los controles. Al comparar los resultados de los experimentos susceptibles al efecto Hawthorne con los resultados obtenidos por las ramas de control dentro del mercado de la innovación, el equipo pudo filtrar parte del efecto. El equipo también instituyó «periodos de lavado». Las mediciones de los resultados de un experimento no comenzaron hasta una o dos semanas después de su inicio, lo que dio tiempo para que los efectos novedosos desaparezcan entre el personal.

Alcanzar una retroalimentación rápida.

Las personas aprenden mejor cuando reciben comentarios inmediatos sobre los resultados de sus acciones. (Imagina lo difícil que sería aprender a tocar el piano si hubiera un largo retraso entre tocar una tecla y escuchar la nota). Sin embargo, en muchas circunstancias, lleva tiempo asegurarse de que los resultados sean precisos; dar comentarios engañosos es incluso peor que no dar ninguna retroalimentación. Encontrar el equilibrio adecuado entre velocidad y fiabilidad a la hora de proporcionar feedback es crucial para una experimentación eficaz. El equipo de I+D especificó que cada experimento duraría 90 días (sin incluir el período de lavado) antes de poder ajustarse o interrumpirse en función de los resultados generados. El equipo creía que tres meses darían tiempo suficiente para obtener medidas fiables sin retrasar indebidamente las modificaciones. En la práctica, había algunas excepciones a esta regla. El equipo renovó, por ejemplo, un experimento de préstamos hipotecarios después de solo 30 días, principalmente porque quedó claro que se tardaba demasiado en obtener aprobaciones crediticias. La rápida revisión de este experimento dio sus frutos al llevar al lanzamiento de un nuevo programa hipotecario exitoso.

Una vez que se completó y midió un experimento, había que tomar una decisión sobre si era un éxito y si justificaba un despliegue más amplio. Esto requería un análisis sencillo de dos partes. En primer lugar, se analizaron los datos de rendimiento de las ubicaciones de prueba y las ramas de control para determinar si el experimento había mejorado la satisfacción del cliente, la generación de ingresos, la productividad o cualquier otra medida relevante del rendimiento. En segundo lugar, se llevó a cabo un análisis de costo-beneficio para determinar si el aumento de rendimiento superaba el gasto necesario para introducir el nuevo proceso o tecnología en toda la red de sucursales más amplia. Hasta la fecha, el programa ha obtenido buenos resultados: de los 40 experimentos realizados en mayo de 2002, 36 se consideraron exitosos y 20 se habían recomendado para su implementación nacional. Pero, como veremos pronto, esta alta tasa de éxito planteó sus propios desafíos para el equipo de I+D. (Para obtener un análisis detallado de uno de los experimentos exitosos del banco, consulte la barra lateral «En la zona de transacciones»).

En la zona de transacciones

El experimento de medios de la zona de transacciones (TZM) proporciona un ejemplo útil de cómo funciona el proceso de innovación de Bank of America. El experimento tuvo su origen en un estudio anterior en el que investigadores de mercado «interceptaron» a unos 1.000 clientes parados en las líneas bancarias y les hicieron una serie de preguntas. El estudio reveló que después de que una persona hace cola durante unos tres minutos, se abre una gran brecha entre los tiempos de espera reales y los percibidos. Una espera de dos minutos, por ejemplo, suele parecer una espera de dos minutos, pero una espera de cinco minutos puede parecer una espera de diez minutos. Dos grupos focales posteriores con asociados de ventas y un análisis formal de la organización Gallup corroboraron aún más este efecto. Cuando el equipo de I&D revisó los datos, se dio cuenta de que podría haber oportunidades de reducir los tiempos de espera percibidos sin reducir los tiempos de espera reales. Los estudios psicológicos han revelado, después de todo, que si distraes a una persona de una tarea aburrida, el tiempo parece pasar mucho más rápido. Así que el equipo planteó una hipótesis para poner a prueba: si entretienes a la gente en la fila colocando monitores de televisión en la «zona de transacciones», por encima de la fila de cajeros en el vestíbulo de una sucursal, reducirás los tiempos de espera percibidos en al menos un 15%.

Debido a que las largas esperas tienen un impacto directo en la satisfacción del cliente, el equipo dio una alta prioridad al experimento de medios de la zona de transacciones. En el verano de 2001, el banco instaló monitores instalados en la estación de noticias CNN, con sede en Atlanta, sobre las cabinas de los cajeros de un centro tradicional. Otro centro tradicional que atiende a una clientela similar se utilizó como sucursal de control. Después de una semana de lavado, el equipo comenzó a medir cuidadosamente los tiempos de espera reales y percibidos en las dos sucursales. Los resultados fueron significativos, como se muestra en el gráfico «Tiempo de espera real versus percibido». El grado de sobrestimación de los tiempos de espera se redujo del 32% al 15% en la rama de pruebas. Durante el mismo período, la rama de control experimentó un aumento de los tiempos de espera sobreestimados, del 15% al 26%.

Aunque estos resultados eran alentadores, el equipo tenía que demostrar a la alta dirección que la instalación de monitores de televisión aumentaría en última instancia los resultados del banco. El equipo sabía, por estudios anteriores, que las mejoras en el índice de satisfacción del cliente del banco (basado en una encuesta estándar de 30 preguntas) se correlacionaban con el aumento de las ventas futuras. Cada mejora de un punto en el índice sumó 1,40 dólares en ingresos anuales por hogar, principalmente a través del aumento de las compras y retención de clientes. Por lo tanto, una sucursal con una base de clientes de 10.000 hogares aumentaría sus ingresos anuales en 28.000 dólares si el índice aumentara solo dos puntos. El equipo llevó a cabo un análisis estadístico de los resultados de la sucursal de pruebas y proyectó que la reducción de los tiempos de espera percibidos se traduciría en un aumento de 5,9 puntos en la satisfacción general del cliente de los centros bancarios.

Si bien los beneficios eran sustanciales, el equipo tuvo que considerar si superaban los costos de compra e instalación de los monitores. El equipo determinó que la actualización de una sucursal en el mercado de innovación de Atlanta costaría unos 22.000 dólares, pero que, para un despliegue nacional, las economías de escala reducirían el costo por sucursal a unos 10.000 dólares por sitio. Por lo tanto, cualquier sucursal con más de unos pocos miles de hogares en su base de clientes podría recuperar el coste inicial en menos de un año. Animado por la aparente viabilidad económica del programa, el equipo lanzó recientemente una segunda fase del experimento TZM, en la que está midiendo el impacto de una programación televisiva más variada, diferentes niveles de sonido e incluso publicidad.

inicio de la exposición

Tiempo de espera real versus percibido Antes de la implementación del experimento de medios de la zona de transacciones de Bank of America, los clientes que esperaron más de cinco minutos sobrestimaban significativamente su tiempo de espera (32%). Pero después de la instalación de monitores de TV en el vestíbulo del banco, las sobreestimaciones para el mismo grupo de clientes cayeron al 15%. Rama de control En este mismo período de pruebas, no se realizó ninguna intervención en la rama de control, que tenía una demografía muy similar a la del sitio experimental. Las sobreestimaciones en este sitio aumentaron del 15% al 26%. final de la exposición

Recompensas y desafíos

Bank of America ha cosechado importantes recompensas de sus experimentos. La iniciativa ha generado un surgimiento sin precedentes de pensamiento creativo sobre la banca sucursal, como se manifiesta no solo en las decenas de propuestas innovadoras de experimentos de servicios, sino en el establecimiento de tres modelos muy diferentes de sucursales físicas. Dentro del mercado de la innovación, la satisfacción del cliente ha mejorado sustancialmente y las sucursales experimentales han atraído a muchos clientes nuevos, algunos de los cuales recorren distancias considerables para realizar sus operaciones bancarias en los nuevos centros. En términos más generales, muchos de los procesos y tecnologías experimentales se están adoptando en la red nacional de sucursales del banco, con resultados prometedores.

Tan importante como los beneficios empresariales es la enorme cantidad de aprendizaje que ha adquirido el banco. La realización de experimentos en un entorno de servicio plantea muchos problemas difíciles. Al hacer frente a los desafíos, el banco ha profundizado su comprensión de la dinámica única de la innovación de servicios. Puede que no haya resuelto todos los problemas, pero ha obtenido información valiosa sobre el proceso de desarrollo de servicios, conocimientos que probablemente proporcionarán a Bank of America una ventaja importante sobre sus competidores menos aventureros.

Echemos un vistazo más de cerca a algunos de los desafíos más difíciles a los que se ha enfrentado el banco. En primer lugar, llevar a cabo experimentos en un entorno en vivo conlleva inevitablemente interrupciones. A veces, los clientes pueden sentirse confundidos por procesos desconocidos y los empleados pueden distraerse a medida que aprenden nuevas formas de trabajar. Durante los primeros meses del programa Bank of America, por ejemplo, el equipo de I+D descubrió que los cajeros y otros miembros del personal tenían que dedicar entre el 30% y el 50% de su tiempo a reuniones y sesiones de capacitación relacionadas con los experimentos. Las sucursales a menudo tenían que traer trabajadores temporales para que asubieran la holgura, una práctica que a veces planteaba problemas por sí misma. Aunque los empleados dedicaron menos tiempo a capacitaciones y reuniones a medida que se acostumbraban al programa, continuaron sintiendo una presión de tiempo adicional a lo largo de los experimentos. Cualquier empresa que siga una iniciativa de experimentación similar deberá planificar cuidadosamente los requisitos de personal y los horarios de trabajo.

Además de las nuevas demandas de tiempo, los empleados de Bank of America también se enfrentaron a incentivos diferentes y a veces contradictorios, lo que suscitó algunas preguntas difíciles sobre la compensación. Los vendedores de las sucursales ganaban tradicionalmente entre el 30% y el 50% de su salario total gracias a las bonificaciones por desempeño vinculadas a un sistema de puntos. Un asociado ganaría puntos por cumplir con varias cuotas de ventas y el número de puntos variaría según, entre otras cosas, los productos vendidos, los niveles de satisfacción del cliente de la sucursal y la demografía del mercado local.

Durante los primeros meses del programa de I+D, las ramas de prueba mantuvieron el esquema de incentivos convencional. Al principio, los asociados de ventas parecían saborear las actividades adicionales: su participación en el programa los hacía sentir «especiales» (como dicen varios de ellos) e hicieron esfuerzos adicionales para poner en marcha los experimentos. Pero las presiones de tiempo inevitablemente pasaron factura a los asociados. Pronto se dieron cuenta de que todo el tiempo que tenían que dedicar a reuniones y formación reducía sus oportunidades de ganar puntos extra. Además, en varias sucursales, los asociados tenían que turnarse para saludar a los clientes como anfitriones, una actividad que, de nuevo, no ofrecía oportunidades de ganar puntos. Debido a que sus cuotas de ventas mensuales no habían cambiado, algunos asociados se sintieron frustrados con el nuevo acuerdo. Al actuar como anfitriones, por ejemplo, algunos asociados dejaban su puesto para ayudar a un cliente a abrir una cuenta (y ganar los puntos de bonificación asociados) en lugar de remitirlo a otro especialista según lo dictado por el diseño del experimento. El deseo de ganar puntos entraba en conflicto con el deseo de participar en los experimentos.

Para hacer frente a este efecto imprevisto del programa, la alta dirección abandonó el sistema tradicional de bonos en las sucursales de prueba en enero de 2001, cambiando a todos los asociados a incentivos fijos basados en el rendimiento del equipo. La mayoría de los asociados acogieron con satisfacción el cambio, lo que amplificó su sensación de ser especiales y al mismo tiempo subrayó el compromiso de la alta dirección con el proceso de experimentación. Pero, de nuevo, no todos los miembros del personal prosperaron bajo el nuevo esquema. Sin el atractivo de los puntos, algunos asociados perdieron la motivación para vender. El resentimiento del personal bancario ajeno al mercado de la innovación también se intensificó como resultado del programa especial de compensación. Un ejecutivo de un banco señaló que «los miembros de las ramas de I&D ahora pensaban que no tenían que estar al mismo nivel que los demás». También crecieron las dudas sobre la aplicabilidad más amplia de los resultados del mercado de pruebas. Como dijo Allen Jones, un ejecutivo regional, «si una prueba solo tiene éxito en virtud de esquemas de incentivos fijos, entonces no podemos implementarla en ningún otro lugar».

En respuesta a los problemas, la alta dirección volvió a cambiar al personal al antiguo sistema de incentivos basados en puntos después de solo seis meses. No es de extrañar que las tensiones entre ganar puntos de bonificación y ayudar en los experimentos volvieran rápidamente. Además, el cambio de rostro desanimó a algunos empleados, llevándolos a cuestionar el compromiso de la gerencia con el programa. Las dificultades del banco para determinar el pago de incentivos ponen de manifiesto los problemas inherentes a que los empleados participen en una iniciativa de innovación corporativa al mismo tiempo que persiguen su trabajo cotidiano: esto es una consecuencia inevitable de la experimentación en tiempo real. A largo plazo, es probable que la mejor solución sea un sistema de bonos híbrido, que incluya comisiones de venta individuales y un componente fijo basado en equipos. Pero cada empresa tendrá que pasar por su propio período de pruebas para llegar al equilibrio adecuado para su gente y que no socave la fidelidad de sus experimentos. También es importante tener en cuenta que la rotación de personal en las ramas de pruebas se redujo considerablemente durante el programa. Las dificultades a las que se enfrentaban los empleados palidecían en comparación con el entusiasmo que sentían por participar en el esfuerzo.

Otro desafío con el que se enfrentó Bank of America fue administrar su capacidad de experimentación. Cualquier laboratorio tiene límites en cuanto al número de experimentos que puede llevar a cabo en cualquier momento y, si no se planifica cuidadosamente esa capacidad, la retroalimentación se ralentiza y el aprendizaje disminuye. El banco tenía que gestionar la capacidad tanto en sucursales individuales (una sucursal a veces tenía hasta 15 experimentos activos) como en todas las sucursales que realizaban experimentos. Si la capacidad de todo el mercado no estuviera bien gestionada, habría que realizar demasiados experimentos en una sola sucursal, aumentando la cantidad de ruido que rodea a cada una de ellas. Y si el equipo se quedara sin capacidad, se vería obligado a hacer pruebas secuencialmente en lugar de simultáneamente, lo que retrasaría el proceso.

La realización de los experimentos en un entorno comercial añadió otra arruga a la gestión de la capacidad. Si a los clientes les encantaba un nuevo servicio, los gerentes de sucursales exigirían naturalmente que continuara más allá del período de prueba de 90 días. Siendo este el mundo real, después de todo, las sucursales no podían simplemente desconectar algo que los clientes habían crecido para saborear. Pero eso dificultaba el inicio de nuevos experimentos: el ruido de los experimentos continuos empezaría a oscurecer los resultados de los nuevos. Scott Arcure, que dirigió los esfuerzos de medición del equipo de I&D, admitió: «A menudo nos preocupa cambiar demasiados productos químicos en la mezcla y nos preguntamos cuál la hizo explotar. Como banqueros, no somos expertos en este tipo de medición». En última instancia, el equipo decidió traer a un experto en estadísticas para que lo ayudara a resolver los efectos de múltiples variables.

Por último, estaba el problema del fracaso. En cualquier programa de experimentación, el mayor aprendizaje proviene de los experimentos más radicales, que también tienen la mayor probabilidad de fracasar. En un laboratorio, los experimentos radicales se llevan a cabo de forma rutinaria con la expectativa de que fracasarán, pero seguirán produciendo conocimientos extraordinariamente valiosos, lo que a menudo abre fronteras completamente nuevas para la investigación. En el mundo real, sin embargo, hay presiones inevitables para evitar los fracasos, especialmente los dramáticos. En primer lugar, existe el temor de alejar a los clientes. En segundo lugar, existe el temor de que dañes el resultado final, o al menos reducirás tu propia fuente de financiación. Por último, existe el temor de que alejes a los altos directivos, llevándolos a desconectar tu programa.

El equipo de I&D sintió todas estas presiones. Aunque conocía el valor de los experimentos radicales, también sabía que los fracasos extravagantes en un entorno real podrían poner en riesgo todo su esfuerzo. Como resultado, el equipo tendía a adoptar un enfoque incrementalista, a menudo realizando experimentos que simplemente validaban ideas que probablemente tuvieran éxito. Aunque el plan original del equipo exigía una tasa de fracaso del 30%, la tasa real en el primer año fue de solo el 10%. El equipo resultó ser mucho menos aventurero de lo que esperaba ser. Como explicó Warren Butler, ejecutivo de un banco y líder de equipo, «estamos tratando de vendernos al banco. Si tenemos demasiados fracasos, no seremos aceptados. Actualmente, es posible que hayamos fracasado dentro conceptos, pero no fracaso de los conceptos». En el mundo de la banca ligado a la tradición y reacio al riesgo, no es de extrañar que el equipo termine errando por cautela. Y el conservadurismo de algunos de los experimentos no debería oscurecer la naturaleza radical del programa general. Cualquier empresa de servicios que diseñe un programa de experimentación tendrá que sopesar cuidadosamente los riesgos implicados con el aprendizaje que se pueda generar.• • •

Durante cientos, si no miles, de años, la experimentación sistemática ha estado en el centro de toda innovación. Los avances en los productos, las herramientas que los fabrican y el valor que crean tanto para los productores como para los consumidores han surgido a través de experimentos cuidadosamente diseñados y ejecutados. Avances similares en los servicios han quedado rezagados porque, como hemos visto, la experimentación en un entorno en vivo conlleva desafíos particulares. Sin embargo, por desalentadoras que parezcan inicialmente, los desafíos pueden superarse, como sugiere el esfuerzo de Bank of America. En tan solo unos años, el banco ha logrado importantes beneficios que están teniendo un impacto real en su negocio y en su futuro. Al aplicar las lecciones de la experiencia del banco a sus propios negocios, otras empresas de servicios podrán hacer la transición de enfoques desordenados a la innovación sistemáticos, pasando de las conjeturas a la verdadera I+D.