Hay una obsesión sistemática en las empresas por medir todo.
Medimos los proyectos.
Medimos los pilotos.
Medimos los experimentos.
Medimos la productividad.
Medimos el engagement.
Medimos hasta las reuniones.
Y si algo no funciona después de unas pocas semanas, hacemos lo que parece razonable: lo cerramos.
Data-driven puro, de libro, de escuela de negocio.
Que queda mucho mejor que decir que nos hemos cansado.
El problema es que hay algo que los datos de las primeras iteraciones no suelen distinguir demasiado bien.
Si la idea es mala o nosotros todavía somos malos ejecutándola.
Y no es exactamente lo mismo.
MrBeast lleva años dando un consejo a quienes quieren empezar en YouTube que me parece mucho más interesante de lo que parece.
No les recomienda estudiar el algoritmo.
Ni comprarse una cámara mejor o encontrar el nicho perfecto.
Les dice algo sencillo de ejecutar: Haz 100 vídeos.
Pero con una condición.
En cada uno tienes que mejorar deliberadamente una cosa.
En el primero puedes trabajar el comienzo.
En el segundo, el título.
En el tercero, la miniatura.
En el cuarto, el ritmo.
En el quinto, cómo cuentas la historia.
Y así hasta llegar a cien.
Porque cuando llegues al vídeo número 100 habrá sucedido algo que ningún dashboard podía darte en el primero: habrás aprendido 99 cosas.
Me gusta pensar en esto como la regla de las 100 iteraciones.
Y creo que tiene bastante más que ver con innovación que con YouTube.
Porque cuando empezamos algo nuevo solemos cometer un error.
Queremos saber demasiado pronto si funciona.
Pero quizá después de tres iteraciones todavía no deberíamos estar preguntándonos:
¿Funciona?
Quizá deberíamos preguntarnos:
¿Somos mejores haciéndolo que hace tres iteraciones?
Pensemos, por ejemplo, en la inteligencia artificial.
Una empresa entrega Copilot a 100 empleados.
Hace una formación.
Espera tres meses.
Mide productividad.
No encuentra una mejora espectacular.
Conclusión: la IA no está generando el ROI esperado.
Puede ser.
O puede que estés midiendo a alguien que lleva tres meses aprendiendo una forma completamente nueva de trabajar.
Sería parecido a entregar Excel a alguien que lleva toda su vida haciendo cálculos a mano y preguntarle dos semanas después cuánto ha aumentado su productividad.
Probablemente todavía esté buscando dónde está cada botón.
Con la innovación sucede continuamente.
Probamos una nueva manera de vender.
Una nueva herramienta.
Una metodología.
Un producto.
Y queremos que las primeras versiones demuestren que la idea merece existir.
Pero las primeras versiones contienen dos variables mezcladas: la calidad de la idea y nuestra incompetencia inicial ejecutándola.
Y distinguirlas requiere tiempo.
Esto tampoco significa que haya que hacer cien veces algo que no funciona.
Repetir no es aprender.
La clave del consejo de MrBeast no está en el número 100.
Está en otra palabra: mejorar.
Una cosa.
Cada vez.
Hacer.
Observar.
Cambiar.
Volver a hacer.
Eso es práctica deliberada.
Y cuando lo haces suficientes veces ocurre algo curioso.
La mejora deja de ser lineal.
Porque la iteración número 47 no contiene solamente lo que has aprendido haciendo la 46.
Contiene también algo de la 12.
De la 23.
De aquella cagada monumental de la 31.
Y de algo que descubriste casi por casualidad en la 39.
La innovación empieza a acumularse.
Quizá por eso algunas organizaciones tienen tantos pilotos y tan pocas innovaciones.
Porque han construido magníficos sistemas para medir experimentos.
Pero no necesariamente sistemas para aprender de ellos.
Un buen proceso de innovación debería decirte además: qué vas a cambiar en la siguiente iteración.
Eso significa que quizá una de las mayores ventajas de la IA no sea hacer mejor las cosas que ya hacemos.
Sea permitirnos equivocarnos más barato.
Hacer diez iteraciones donde antes podíamos permitirnos una.
Y aprender diez veces.
Pero para aprovecharlo tendremos que resistir una tentación.
La de utilizar toda esa capacidad adicional simplemente para producir más.
Porque hacer 100 cosas con IA no sirve de demasiado si las 100 son iguales.
La ventaja aparece cuando cada una incorpora lo aprendido en la anterior.
Así que quizá la próxima vez que pruebes algo nuevo no deberías preguntarte inmediatamente: ¿Ha funcionado?
Pregúntate: ¿Qué he aprendido?
Y después: ¿Qué voy a cambiar en la siguiente iteración?
Porque puede que tu idea sea mala.
Claro.
Pero después de tres intentos quizá todavía sea demasiado pronto para saberlo.
Quizá tu idea no sea mala.
Quizá todavía seas malo ejecutándola.
Y eso tiene una solución bastante sencilla.
Haz la número cuatro, y luego la cinco, la seis,...
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A.
P. D. Nadie te acusa de hacer trampas porque un robot aspire el suelo mientras tú haces algo más interesante.Curioso. Parece que delegar el polvo en una máquina está bien, pero delegarle un primer borrador genera un debate filosófico.
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