Actividad 5 Seis Sigma TecMile

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El Efecto Hawthorne es un fenómeno que se observa claramente en muchos experimentos de investigación de las ciencias sociales.

Es el proceso en virtud del cual los individuos que son sujetos de un experimento cambian su comportamiento simplemente porque están siendo estudiados. Éste es uno de los sesgos inherentes más difíciles de eliminar o calcular en un diseño.

La historia del efecto Hawthorne

El nombre no surge del apellido de un investigador sino que se trata del lugar en donde se percibió por primera vez el efecto.

En 1955, el investigador Henry A. Landsberger realizó un estudio y análisis de los datos de los experimentos llevados a cabo entre 1924 y 1932 por Elton Mayo en la fábrica Hawthorne Works, cerca de Chicago. La empresa había encargado unos estudios para determinar si el nivel de luz dentro de su edificio afectaba la productividad de los trabajadores.

Mayo descubrió que el nivel de luz no afectaba la productividad, ya que los trabajadores aumentaban su productividad aunque la cantidad de luz pasara de un nivel bajo a uno más alto o viceversa.

Se dio cuenta de que este efecto se producía cuando una variable era manipulada y declaró que ocurría debido a que los trabajadores cambiaban automáticamente su comportamiento. Aumentaban su producción simplemente porque eran conscientes de que estaban bajo observación.

La conclusión lógica fue que los trabajadores se sintieron importantes por ser seleccionados y, como resultado, aumentaron la productividad. Ser seleccionado fue el elemento que determinó el aumento de la productividad, no los cambios en los niveles de iluminación u otros factores con los que habían experimentado.

LA MEDICIÓN Y SUS RELACIONES

La Medición y la Incertidumbre

Medir el impacto de acontecimientos imprevistos no es nada fácil; los seres humanos no somos capaces de medir todos los eventos, como menciona Edgard Deming – refiriéndose a las medidas de desempeño-. El pensaba que menos del 3% de aquello que influye en los resultados finales, es lo que realmente puede medirse, y el resto que constituye el otro 97% no puede medirse3, lo que a su juicio constituye lo más importante. En ese sentido, ni siquiera con un mejor sistema de medición habríamos logrado prevenir la actual crisis económica, o al menos tomar las medidas para enfrentarla con anticipación. Esta reflexión surge de considerar que el nivel de conocimiento es extremadamente pequeño en comparación con lo que desconocemos. Por lo cual, limitar la medición a lo que conocemos, es limitar la posibilidad de observar en ella lo que no conocemos. Recordemos que la mayor fuente de valor está en lo que desconocemos y uno de los retos más importantes de la medición debe ser, buscar, amplificar y clarificar señales de oportunidad y amenazas potencialmente importantes. Dichas señales no son fáciles de observar, se encuentran dispersas y por lo general son turbias e imprecisas.

Los métodos tradicionales de medición no nos darán las respuestas a todos nuestros problemas para tomar una decisión, por lo que los ejecutivos tenderán cada vez más a recurrir a sus habilidades subjetivas, aunque después justifiquen sus decisiones mediante tablas, gráficos, cálculos matemáticos o cualquier otra forma de medición. Y es que el aprendizaje crítico proviene de ajustes a circunstancias imprevistas que ni la más exhaustiva medición lograría predecir con certeza. Los ejecutivos a menudo no logran comprender, que es imposible que las medidas actuales puedan observar la complejidad de los eventos y no avizoran que los cambios de un componente en un sistema complejo pueden tener efectos imprevistos, o no buscados, para el conjunto. El error consiste en asumir que las mediciones son para predecir y controlar los resultados futuros, y no para advertir sobre las decisiones que pueden tomarse ante determinados acontecimientos.

De hecho la única certeza de la medición relacionada a los pronósticos es que estos estén equivocados. Pero como dice Deming “Es preferible medir imprecisamente lo relevante a tratar de medir con precisión lo irrelevante”. Es decir, estamos condenados a lidiar con las imprecisiones de un futuro, del cual, lo único que sabemos es que no sabemos nada. Aunque en la realidad, las mediciones relacionadas con proyecciones son muy necesarias, porque las compañías no reaccionan tan rápidamente a los cambios, por lo que proyectarse al futuro es más importante que reaccionar en el momento, aunque dichas proyecciones carezcan de validez.

La Medición objetiva y el Subjetivismo

En el proceso de la medición e interpretación de resultados, los gerentes aún caminan en una delgada línea que oscila entre la objetividad y la subjetividad, dando pié a un excesivo o insuficiente análisis. La racionalidad y la subjetividad en la interpretación de la medición, no necesariamente conllevan a una adecuada toma de decisiones. Lo anterior aún constituye un delicado acto complejo de equilibrio, que requiere de diagnósticos frecuentes y retroalimentación, que con el paso del tiempo ha ido cambiando el proceso de medición, pero el mensaje subyacente recae en lo mismo: el análisis formal; es decir, la utilización rigurosa de instrumentos de medida universalmente aceptados y validados para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones. Lo cual está fuertemente apoyado por innumerable cantidad de literatura que manifiestan que el criterio humano recurre frecuentemente a equivocarse. Por otra parte, el enfoque racional también ha tenido algunas críticas, por su alto grado de abstracción de la realidad, su incapacidad en lo no cuantificable, su inflexibilidad y por su tendencia a conducir a parálisis por análisis. Estas dos disciplinas son excluyentes, pero se complementan.

Así entonces, los gerentes necesitan navegar al interpretar sus mediciones entre dos extremos fatales: Por un lado, tomar decisiones arbitrarias carentes de reflexión; por el otro, una retirada hacia la abstracción y el conservatismo que confía obsesivamente en los números. Y aunque la objetividad nos permita ponernos por encima de los prejuicios y sesgos personales, y tener una visión imparcial del fenómeno que estamos tratando de medir, algunos gerentes que toman decisiones y que creen apasionadamente en el rigor analítico, admiten que existen ciertos límites para el análisis objetivo, después de todo, los números no siempre hablan por si mismos, el usuario de la información debe darle sentido a los números y no tomarlos como se presentan. Por otra parte, ser muy

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