Las
decisiones tecnológicas son secuenciales. La secuencia de estas decisiones
forma una trayectoria que no está perfectamente diseñada de antemano. No
responde a un plan perfecto.
F.BRONCANO utiliza la
imagen de que esta trayectoria se asemeja a un sendero montañoso que discurre por un terreno muy accidentado
que oculta su recorrido[1].
Tomar
estas decisiones es algo similar a la escalada de una montaña en la que la
fuerte pendiente no nos permite ver la cima. Así, sólo a medida que se avanza
vamos descubriendo el camino que se nos presenta por delante. Al no tener una
visión del conjunto de la ladera que queremos escalar, no podemos estar seguros
de si hemos elegido la mejor ruta, o tan siquiera, si la ruta elegida conduce a
la cima o acaba en un punto desde el que no cabe más que pararse y volver
atrás. Tampoco se puede cambiar de ruta, o al menos no puede hacerse con
facilidad y cada avance se apoya además en el paso anterior.
Ciertamente,
la ciencia empresarial[2] viene
ocupándose del carácter secuencial de las decisiones tecnológicas al menos
desde la década de los noventa, tratando de formalizar las peculiaridades de
este tipo de decisiones y de establecer algoritmos con los que construir
modelos matemáticos[3]
que sirvan de herramienta de análisis a los gestores empresariales. Algunos de
estos modelos incorporan aspectos ciertamente interesantes.
Por
ejemplo, ERIC A. WALDEN y GLENN J. BROWNE[4] han elaborado[5] un
modelo que desarrolla lo que denominan Teoría de la adopción secuencial,
una teoría que contempla la imitación[6] de
comportamientos en la adopción de decisiones tecnológicas, y con la que tratan
de representar el modo en que se
comportan las empresas ante decisiones secuenciales con importantes
incertidumbres.
El
modelo, además de ofrecer una metodología en la que no entramos aquí, contiene
algunos conceptos interesantes. En primer lugar, la imitación de comportamientos
(herding) va ligada al aprendizaje
por observación (observational learning).
Copiar lo que otros hacen requiere poco esfuerzo y da, a menudo, buenos
resultados al imitador. Cuanto más compleja es la decisión y más incertidumbres
están involucradas, más atractiva resulta la imitación. El aprendizaje por
observación mitiga ciertamente la incertidumbre agregando información
procedente de la observación de otros
sujetos de decisión que están en circunstancias similares.
El
resultado de la práctica de la imitación es la rápida convergencia de
comportamientos. La información se propaga en cascada de unos individuos a
otros, de unas empresas a otras, o de unos países a otros. Ahora bien, la información en cascada es muy
frágil, en el sentido de que es muy sensible a pequeñas adiciones de
información. En situaciones con grandes incertidumbres, cualquier información,
por pequeña que sea, si se considera fiable,
puede modificar la decisión.
Por
otra parte, la práctica de la imitación implica la presencia, dentro de un colectivo, de sujetos que ejercen una posición de liderazgo. Se
siguen las conductas de aquellos a los que se les supone que tienen mejor
información y sobre todo a aquellos que están obteniendo mejores resultados.
En
las decisiones de las grandes compañías del sector de la energía relacionadas
con el cambio climático, podemos rastrear algunos de estos comportamientos, en
los que aparecen imbricadas la secuencialidad, el liderazgo y la imitación.
[1] Broncano (2000): “Mundos artificiales: filosofía del
cambio tecnológico”.
[2] Management Science
[3] Nair (1995):
“Modelling strategic investment decisions under sequential technological
change”.
[4] Ambos pertenecen al Rawls College of Business
Administration, de la Texas Tech University
[5]Walden y Browne (1999): “Sequential adoption Theory: A theory for
understanding herding in technology adoption decisions”
[6] En
ingles se utilizan la palabra herding, pastoreo, cuya traducción que no es muy
significativa por lo que se deja a menudo sin traducir.
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