Una empresa establece que las solicitudes de sus clientes deben recibir respuesta dentro de determinado tiempo. La intención parece difícil de cuestionar: reducir esperas, mejorar el seguimiento y evitar que una necesidad quede olvidada entre correos, llamadas o pendientes internos. El indicador empieza a medirse, los responsables conocen el objetivo y poco a poco el tiempo promedio mejora. Meses después, el tablero puede mostrar un desempeño notablemente mejor que antes, aunque esa mejoría no necesariamente coincide con la experiencia que está teniendo el cliente.

Quizá ahora recibe una confirmación mucho más rápido, pero la primera respuesta contiene poca información y necesita esperar nuevamente para conocer la solución. Puede ocurrir que el equipo haya aprendido a contestar antes porque eso detiene el reloj que mide su desempeño, mientras la parte realmente difícil del problema continúa prácticamente en el mismo lugar. Nadie necesariamente decidió engañar al sistema ni sacrificar el servicio; las personas simplemente entendieron con precisión qué comportamiento estaba siendo observado y organizaron una parte de su trabajo alrededor de él.

Esta tensión acompaña a prácticamente cualquier sistema de medición. Las empresas necesitan convertir realidades complejas en cifras que puedan observar, comparar y gestionar. Facturación, margen, puntualidad, productividad, tiempos de respuesta, errores, satisfacción, conversiones y una cantidad creciente de indicadores permiten detectar problemas que de otra manera dependerían solamente de impresiones. La dificultad no está en medir, sino en olvidar que cada indicador representa una parte de aquello que queremos conseguir y nunca su totalidad.

La idea se relaciona con lo que normalmente se conoce como ley de Goodhart: una medida que funciona adecuadamente para observar un fenómeno puede empezar a perder capacidad para describirlo cuando se transforma en un objetivo que las personas deben alcanzar. Harvard Business Review ha retomado recientemente este principio al analizar cómo algunas métricas de satisfacción pueden degradarse cuando evaluaciones e incentivos quedan directamente ligados a obtener determinada calificación. El número continúa existiendo y puede incluso mejorar, pero el comportamiento de quienes trabajan alrededor de él empieza a adaptarse a la forma en que será medido.

Ese proceso no requiere mala intención y puede aparecer con mayor facilidad entre personas responsables que quieren cumplir correctamente aquello que la organización les pidió. Si un colaborador sabe que será evaluado por tiempo, buscará maneras de responder más rápido; si su objetivo depende de cantidad, prestará mayor atención al volumen; si un área debe reducir costos, tenderá a protegerlos incluso cuando una decisión más costosa pudiera producir un mejor resultado en otra parte de la empresa. La métrica concentra la atención y, al hacerlo, inevitablemente deja otras cosas fuera del campo inmediato de visión.

McKinsey ha documentado un caso que ilustra bien esta dinámica. En una compañía, ventas era recompensada por resultados de primera línea y tendía a elevar sus previsiones de inventario, mientras logística estaba evaluada por minimizar desperdicio y reducía esas mismas cifras. Ambas funciones podían cumplir sus objetivos locales y disponer de argumentos perfectamente válidos para defender su actuación, mientras la empresa terminaba quedándose sin producto y afectando a clientes importantes. La solución no consistió simplemente en pedir mayor colaboración, sino en incorporar indicadores compartidos que obligaran a las áreas a considerar una parte más amplia del resultado.

Situaciones como esta muestran por qué un indicador puede mejorar mientras el sistema empeora. Ventas puede demostrar que cumplió su meta, operaciones que respetó el procedimiento y administración que siguió exactamente la política vigente. Analizadas por separado, todas las explicaciones pueden resultar razonables y, aun así, el cliente puede recibir una experiencia que ninguna de esas justificaciones consigue mejorar.

En servicios esta distancia resulta particularmente visible porque la experiencia del cliente atraviesa distintas funciones. Quien compra no distingue necesariamente cuál departamento provocó una demora, quién protegía determinado KPI o qué parte del proceso estaba fuera de responsabilidad de la persona que lo atendió. Desde fuera existe una sola empresa; desde dentro, esa misma experiencia puede estar fragmentada entre equipos evaluados con indicadores diferentes que los llevan a proteger resultados localmente razonables pero no siempre compatibles entre sí.

La investigación sobre experiencia del cliente lleva tiempo señalando esta dificultad. Una empresa puede reducir el tiempo promedio de una llamada y mejorar formalmente la productividad de un centro de atención, mientras una conversación ligeramente más larga habría permitido resolver el problema en un solo contacto. El indicador de duración habría empeorado y la experiencia final podría haber sido mejor. La tensión aparece porque aquello que resulta conveniente para el recorrido completo del cliente no siempre coincide con aquello que produce un mejor número dentro de cada una de las áreas que participan en él.

El problema adquiere otra dimensión cuando después pedimos a las personas que actúen de forma diferente a aquello que nuestros propios sistemas les enseñaron a hacer. Imaginemos a un colaborador que durante meses ha trabajado bajo un procedimiento claro, conoce el indicador, sabe qué resultado se espera de él y ha recibido retroalimentación a partir de ese criterio. Cuando aparece una situación excepcional donde seguirlo estrictamente perjudicaría al cliente y su responsable le pide utilizar criterio, hacer una excepción o pensar en el resultado general, desde la dirección puede parecer una instrucción perfectamente coherente con los objetivos de la empresa. Desde la posición de quien ha aprendido qué significa desempeñarse correctamente, puede sentirse como un cambio de reglas.

Si la excepción funciona, quizá todo termine bien. Cuando no funciona, surge una pregunta más difícil: por qué habría de asumir una persona el riesgo de alejarse de aquello que formalmente será utilizado para evaluarla. El comportamiento defensivo que aparece en algunas organizaciones no siempre nace de falta de compromiso o poca orientación al cliente; en ocasiones es una respuesta bastante racional a señales contradictorias sobre aquello que realmente será reconocido, cuestionado o sancionado.

La percepción de justicia importa precisamente por eso. Investigaciones sobre sistemas de medición han encontrado que las personas tienden a percibirlos como más justos cuando comprenden cómo las métricas representan la estrategia y consideran técnicamente válidas esas medidas. Cuando esa relación resulta difícil de entender, o cuando la empresa utiliza un indicador de manera rígida para evaluar situaciones que requieren mayor contexto, la discusión deja de ser únicamente sobre desempeño y empieza a afectar confianza, motivación y disposición para utilizar criterio.

Corregir un indicador mal integrado, por tanto, no consiste solamente en modificar una fórmula. Si durante meses una organización ha dicho que determinada cifra representa buen desempeño, cambiar el criterio sin explicar por qué puede producir exactamente la sensación de incongruencia que después se atribuye a los colaboradores. Las personas necesitan conocer aquello que será medido, pero también comprender qué relación existe entre esa medida y el resultado que la empresa realmente intenta conseguir.

Esto tampoco significa sustituir indicadores objetivos por instrucciones ambiguas como “haz lo mejor para el cliente”. Una empresa necesita límites, consistencia y criterios que permitan coordinar a muchas personas sin depender permanentemente de decisiones excepcionales. El problema de eliminar las métricas probablemente sería mayor que el de utilizarlas. La tarea consiste en impedir que una simplificación necesaria termine adquiriendo más autoridad que la realidad que buscaba representar.

Una forma de reducir ese riesgo consiste en observar dimensiones que puedan corregirse entre sí. La velocidad de respuesta puede ser útil si también se contempla la resolución efectiva; la productividad tiene sentido mientras no se separe de calidad; el crecimiento comercial puede resultar positivo siempre que no ignore rentabilidad, capacidad operativa y permanencia de los clientes. Ninguna combinación eliminará por completo la posibilidad de comportamientos indeseados, pero resulta más difícil optimizar una sola cifra a costa del sistema cuando las consecuencias de hacerlo aparecen también dentro de la evaluación.

También puede ser útil desplazar parte de la medición desde departamentos aislados hacia resultados compartidos. La investigación sobre desempeño y colaboración ha señalado que objetivos excesivamente segmentados pueden convertirse en una barrera porque impulsan a las personas a proteger metas estrechas y de corto plazo mientras pierden de vista objetivos más amplios de la organización. La experiencia del cliente resulta especialmente vulnerable a esta fragmentación porque casi nunca pertenece completamente a una sola función y suele construirse a partir de decisiones tomadas en varios lugares distintos.

Incluso un sistema mejor diseñado necesita revisión periódica, porque una métrica que fue perfectamente adecuada cuando nació puede dejar de serlo después de que procesos, mercados o comportamientos cambian. Las personas aprenden a trabajar dentro de cualquier sistema y esa adaptación modifica precisamente aquello que intentamos observar. Por eso un indicador no debería revisarse únicamente preguntando si se cumple, sino tratando de comprender qué comportamientos está produciendo alrededor de sí y cuáles son las consecuencias que no aparecen directamente en el tablero.

Cuando un tiempo de respuesta mejora, por ejemplo, conviene observar qué ocurrió con la resolución. Si los costos bajan, resulta útil comprobar si una parte de ellos simplemente se trasladó hacia servicio, calidad o capacidad futura. Cuando aumenta la productividad, vale la pena distinguir si el trabajo realmente desapareció o pasó a otra persona. Si una meta comercial se supera, la organización puede mirar qué tipo de negocio entró y cuánto esfuerzo exige después para sostenerlo. El indicador continúa siendo valioso, pero deja de funcionar como explicación suficiente por sí mismo.

Esa manera de observar las métricas cambia también la relación con los colaboradores. Si alguien cumple exactamente aquello que la empresa definió y termina produciendo una consecuencia indeseada, la primera pregunta no tendría que ser automáticamente por qué no utilizó mejor criterio. Puede ser más revelador preguntarse qué comportamiento hicimos racional al elegir aquello que decidimos medir. En algunos casos la respuesta seguirá siendo responsabilidad individual; en otros descubriremos que el sistema estaba enseñando exactamente la conducta que ahora intentamos corregir.

La distinción importa hacia dentro porque influye en la confianza con la que las personas interpretan objetivos, procedimientos y evaluaciones. Hacia fuera resulta todavía más inmediata, porque el cliente recibe las consecuencias de cualquier contradicción interna sin necesidad de comprender cómo está organizada la empresa. Para él resulta irrelevante que cada departamento pueda demostrar que hizo correctamente su parte si el resultado completo continúa siendo deficiente.

Medir bien probablemente tenga menos que ver con encontrar el indicador perfecto que con conservar suficiente distancia entre la cifra y el propósito que representa. Las métricas permiten convertir una realidad demasiado compleja en algo que puede observarse y gestionarse, pero precisamente por esa utilidad corren el riesgo de adquirir una autoridad que nunca deberían tener por sí solas.

Quizá por eso uno de los mejores momentos para revisar un indicador no sea cuando empieza a salir mal, sino después de llevar demasiado tiempo saliendo bien. Una mejora sostenida merece celebrarse, pero también puede justificar una segunda mirada al proceso completo para comprobar si la cifra continúa avanzando porque la empresa está produciendo un resultado mejor o porque, de manera perfectamente racional, todos aprendieron a producir un número mejor.

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