Resultado Clave vs. Objetivo: la ley de Goodhart y la ley de Campbell.

Una de las mejores cosas de estar constantemente enseñando a diseñar OKR y acompañar en su implantación a muchos profesionales y empresas es que se aprende muchísimo de las circunstancias reales que se producen en las organizaciones y descubres las razones por las cuales muchas de estas no logran sus objetivos.

Y entre las razones que podemos enumerar al respecto de por qué las organizaciones no logran sus objetivos nos encontramos con las leyes de Goodhart y de Campbell que ponen de manifiesto por qué es un error que la gente se enfoque en la métrica contenida en el Resultado Clave y no en lo que realmente quieren conseguir que es el Objetivo.

Recientemente hemos visto con una empresa a la que estamos asesorando cómo esta situación queda de manifiesto, ya que cada semana que se hacían los PPP y cada mes que se hacían los CFR, los equipos comenzaban por hablar directamente de los Resultados Clave sin hacer una mínima mención al Objetivo al que correspondían, para ellos, lo importante había pasado a ser el Resultado Clave, por el mero hecho de llevar una métrica y se habían olvidado completamente del Objetivo.

Veamos un ejemplo: el Objetivo de nuestra empresa es mejorar la relación con nuestros clientes, para lo cual establecemos un Resultado Clave que es aumentar en un % determinado el número de interacciones que hacemos con nuestros clientes. Lo que ha ocurrido desde el momento en el que se ha establecido esa métrica, es que la prioridad ha pasado a ser el aumento en el número de interacciones, sin plantearse siquiera si esas interacciones pueden ser positivas o negativas, por ejemplo si acabamos abrumando o molestando a nuestros clientes, lo cual no solo no haría que logremos el Objetivo de mejorar la relación con el cliente sino que incluso podríamos perjudicar esa relación.

Precisamente esta situación, aplicada en los ámbitos de la economía y la sociología, es la que nos muestran las leyes de Goodhart y de Campbell que lo expresan de la siguiente forma:

• Ley de Goodhart: cuando un indicador socioeconómico se convierte en el objetivo de políticas socioeconómicas, pierde el contenido informativo que podía cualificarla para jugar ese papel o dicho de otra forma, cualquier regularidad estadística observada tenderá a desplomarse una vez se presione para utilizarla con propósitos de control.
• Ley de Campbell: cuanto más se utilice un indicador social cuantitativo para la toma de decisiones sociales, más sujeto estará a las presiones de la corrupción y más apto será para distorsionar y corromper los procesos sociales que se pretende monitorear.

Me encanta además la forma en la que en la Wikipedia explican este fenómeno como una especie de «principio de incertidumbre» aplicado a las ciencias sociales: esta ley sugiere que cuanto más utilizado sea un determinado indicador social cuantitativo para la toma de decisiones, mayor será la presión a la que estará sujeto y más probable será que corrompa y distorsione los procesos sociales que, se supone, debería monitorear. Se puede interpretar como el principio de incertidumbre de las ciencias sociales, pues podemos optar por tomar un indicador para medir o por asignar recursos, pero no para que cumpla ambas tareas.

Del mismo modo en OKR podemos cometer el error de darle más importancia al Resultado Clave que al Objetivo, por el mejor hecho de llevar una métrica y por lo tanto convertirse en la prioridad cuando realmente no debería serlo, hasta el punto que incluso la gente lo llega a llamar objetivo, porque en su mente en el momento en el que se ha indicado un número a lograr el resto de cosas que se quieren lograr pasan a segundo plano.

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