Modelando comportamientos con indicadores

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Cuando se definen indicadores, especialmente aquellos relacionados con el desempeño de un equipo de trabajo o de sus miembros individualmente, es común enfocarse sólo en obtener la máxima y más exacta información sobre tus procesos (y por extensión: procedimientos, personas, productos, …). El objetivo es descubrir defectos u oportunidades de mejora a través de esos indicadores, y entonces poder actuar sacando provecho a la información obtenida. Es el paradigma principal de la mejora continua, el modelo PDCA. Pero muchas veces olvidamos la respuesta que el establecimiento de los indicadores puede tener en los equipos de trabajo, y que al establecer un indicador estamos de hecho actuando.

El principio de incertidumbre y los indicadores

La acción de definir indicadores está, por decirlo de alguna manera, bajo el dominio del principio de incertidumbre de Heisenberg. Este principio, utilizado en la mecánica cuántica, es un conjunto de fórmulas matemáticas en las que se determina una cota máxima de exactitud en la medición de determinados pares de propiedades de una partícula, como la posición y la velocidad. Para poder medir una variable de la partícula, debes hacerlo influenciando en ella, como por ejemplo hacer que choque con fotones (luz). Así que si intentas tener mucha precisión en la medida de la posición, tu interacción aumenta, modificando la velocidad de la partícula y por lo tanto aumentando el error en la medición de dicha velocidad.

Los indicadores, de alguna manera, también están afectados por este concepto. Cuando se define un indicador, tu objetivo es obtener una medida y, más importante aún, determinar el significado que tiene esa medida. Aplicando la comparación con el párrafo anterior, intentas medir una determinada propiedad de tu proceso a través de una medida llamada indicador. Pero ese indicador es como los fotones, que afectan al proceso. Un ingrediente clave del proceso es las personas que tan pronto sepan que se les está midiendo de esa manera, reaccionarán intentando salir en la foto lo mejor posible. Así, cuanto más mides, más afectas a tu equipo, con dos efectos no esperados: por un lado afectamos al proceso, y por otro contaminamos esa y otras medidas, o el significado de las mismas.

Asumámoslo, no conocemos la realidad, y si nos esforzamos mucho en intentar medir un aspecto determinado de la misma, perderemos exactitud midiendo otros aspectos.

Un ejemplo: Tiempo de resolución

Voy a usar un ejemplo de gestión de servicios, pero lo que demostraré es perfectamente aplicable a gestión de proyectos. Y de esto va este párrafo, de demostrar lo que he enunciado teóricamente en el párrafo anterior con una demostración práctica. No es cuestión de ponerse estricto aplicando el método científico, sino de intentar convenceros con un ejemplo (si es que todavía no estáis convencidos).

Uno de los indicadores más comunes de gestión de incidencias es el tiempo de resolución medio. Antes de empezar, aclarar que definir un indicador no es una tarea fácil, ya que hay muchos matices a tener en cuenta, o el significado del mismo podrá interpretarse erróneamente. Pero a donde quiero llegar es que en el momento en el que el equipo de soporte sepa que se les está midiendo por el tiempo de resolución, la medida dirigirá su comportamiento. Dar un buen servicio pasará a un segundo plano, el objetivo principal será obtener una buena puntuación en el indicador implantado. Y esto mismo lo he vivido yo mismo implantando este indicador. Nada más implantarlo el equipo empezó a marcar tickets como resueltos “a la ligera”, resultando en muchas confirmaciones de resolución erróneas. Implantamos un indicador de porcentaje de reapertura. Y entonces empezaron las trampas, marcando tickets como cerrados sin la confirmación del usuario, y si el usuario llamaba, se abría un ticket nuevo, iniciando el contador de nuevo. Bajaron los tiempos de resolución, el número de tickets resueltos al mes aumentó, haciendo pensar a cualquiera que leía la medida que el servicio mejoraba, cuando era justo lo contrario. Entonces se consiguió evitar que se cerrasen los tickets sin confirmación, pero no tardaron en aprovechar otro aspecto del indicador. La medida no contabilizaba el tiempo en estado “pendiente”. Definimos el estado pendiente como aquel que bloquea la resolución de la incidencia por causas ajenas al servicio (por ejemplo, porque el cliente no se localiza o se espera a una respuesta suya). Así el estado “pendiente” comenzó a usarse de forma masiva. Por un lado, algo positivo, porque antes no se preocupaban en declarar cuando estaban bloqueados y cuando no. Pero por otro lado negativo, porque se empezó a abusar de él, utilizándolo con excusas como “no puedo resolverla porque hoy no me da tiempo”. Resumiendo, el hecho de querer conocer esta medida estaba afectando seriamente a cómo se proporcionaba el servicio.

La primera reacción: esconder el indicador

Muchos gestores cuando se encuentran con una situación como la anterior llegan a la conclusión de que no es bueno que el equipo conozca cómo se les mide. Yo mismo he cometido ese error en el pasado. ¿Y por qué digo que es un error? Porque terminas dándote cuenta de que:

  • El equipo no obtiene feedback directo del indicador. Deben esperar a que el gestor les diga como han ido. Con lo que se retrasa la reacción ante posibles bajadas de rendimiento. Es como un alumno que no sabe que va mal para el examen final porque no le dicen la nota de los parciales.
  • El equipo se encontrará indefenso. No podrán discutir las decisiones del gestor, basadas en el indicador, porque no sabrán como se les ha medido. A lo mejor el resultado de la medida es malo por culpa de un efecto externo que no conoce el gestor, pero como el miembro del equipo no sabe que ese efecto externo está afectando a su evaluación, no puede comunicárselo al gestor.
  • No sabrán qué ha motivado al gestor a tomar las decisiones que ha tomado, minando su confianza en él. Creerán que las decisiones son erráticas y no confiarán en su liderazgo.
  • Perderemos una oportunidad de modelar (como os mostraré a continuación).

Cambiando el objetivo: de medir a modelar

Esta es mi recomendación con este artículo, pensar en los indicadores no sólo como medidas, sino también como un medio para interactuar con tus equipos. Esta herramienta será especialmente útil si tu equipo es numeroso, ya que otras técnicas necesitan del trato personal. Un buen indicador modelará el comportamiento de tu gente, indicándoles en donde enfocar sus esfuerzos. Por lo tanto si pensamos tanto en lo que queremos medir, como el la reacción que esperamos obtener, tendremos más garantías de éxito. Pongámonos en la piel de uno de nuestros técnicos o programadores y  pensemos en como pervertir ese indicador en nuestro propio beneficio, esto nos ayudará a modelarlos bien. Pensemos en qué puede hacer el equipo para intentar mejorar la medida, y si no es lo deseado, cómo podemos evitarlo.

La idea principal detrás de mi consejo es transformar la “respuesta no deseada” en una “respuesta deseada”. Esto es, convertir el problema en una oportunidad de mejora y en una herramienta de gestión de personas. Si se consigue dominar, puede convertirse en uno de tus mejores aliados. Y entonces, una vez creemos que lo tenemos dominado, lo potenciamos:

  • Haciendo los indicadores muy visibles. Por ejemplo, me encanta la idea de tener un monitor en la sala donde están mostrando un cuadro de mando con esos indicadores.
  • Evaluando los indicadores públicamente, y comunicando las conclusiones a los miembros del equipo. Ellos podrán darte su feedback, mejorando el indicador, a la vez que se darán cuenta de la importancia que tienen.
  • Aportando una recompensa al resultado del indicador (como una parte variable del salario). Este paso ya es extremo y normalmente no lo recomiendo. Pero si creemos que tenemos el indicador claro y que tenemos que potenciarlo, esta es la mejor manera (suele utilizarse en call-centers númerosos). Medida muy poderosa y peligrosa.

Combinar indicadores

Normalmente la combinación de varios indicadores suele ser una buena herramienta para conseguir el efecto deseado. Pervertir un indicador es fácil, pero pervertir diez se vuelve imposible. Normalmente si el equipo intenta mejorar el resultado de un indicador de forma artificial, afectará negativamente a los otros. Además, en estos casos tenemos que diseñarlos para que sean complementarios, a fin de que un indicador supla las carencias de otro.

Por norma general los gestores tendemos a concentrarnos en la eficiencia del equipo (tiempo, coste) en la ejecución de sus tareas, y no en la calidad o riesgos derivados del resultado. Así que al poner indicadores sobre eficiencia o desempeño, no olvidemos de complementarlos con otras medidas de calidad o riesgo si no queremos que se vean afectadas.

Por ejemplo, si queremos poner un indicador de tiempo de desarrollo de una función de código, hay que acompañarlo de la medida de errores encontrados durante la fase de testeo, o costes de operación derivados de un mal trabajo.

Conclusión

Resumiendo mi consejo: no pienses sólo en qué medir, sino también en como reaccionará tu equipo a tales medidas. El resultado puede ser una pesadilla o un aliado. ¡Todo depende de tí!

 

About author

Jose M. Huerta

Jose es Gestor de Proyectos y Gestor de Servicios en Mallorca. Es Ingeniero de Telecomunicaciones y Master in Advanced Studies, pero se ha metido de cabeza en el mundo de las Tecnologías de la Información. Está certificado como ITIL Expert y va en camino de certificarse como PMP. Actualmente trabaja en Idiso, empresa de servicios de distribución hotelera, como responsable de desarrollo y soporte del área de proyectos web e integraciones.

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