Trabajo en equipo: cuanto más diferentes, mejor

La discusión sobre los beneficios de la diversidad en grupos de trabajo tuvo una primera etapa en la que el abordaje venía desde el punto de vista de la inclusión y la justicia. Luego comenzó a aparecer evidencia empírica: cientos de estudios donde se comprobó que equipos heterogéneos (a nivel de género, edad y cultura) obtenían mejores resultados, en distintos campos de la economía, que aquellos conjuntos homogéneos. Una tercera fase se abre paso en los últimos meses: la conversación sobre diversidad sumó investigación desde las matemáticas, los sistemas complejos y los modelos computacionales.

Este abordaje más "duro" de las ventajas de la diversidad no solo está comprobando las conclusiones de las etapas anteriores, sino que también aporta nuevos elementos al debate. Como que los dividendos de trabajar con visiones distintas son mucho más altos cuando se trata de encontrar soluciones creativas, o que lo que más importa en términos de resultados es buscar diversidad en los "estilos cognitivos" de los miembros de un grupo.

Uno de los académicos que están a la vanguardia de este tipo de estudios es Scott Page, profesor de Sistemas Complejos y economía de la Universidad de Michigan, que en su libro The Diversity Bonus (El bono de la diversidad) explica cómo en un mundo que afronta desafíos cada vez más complejos la "diversidad le gana a la habilidad", esto es, un equipo formado con las o los mejores en cada campo obtendrá peores resultados que otro con integrantes que piensan distinto.

"Los estudios de Page son contundentes: demuestran que, bajo una serie de condiciones razonables, la diversidad trae enormes ventajas para todo equipo", explica Joaquín Navajas, profesor de la Di Tella, físico, con un doctorado en neurociencias y un posdoctorado en cognición colectiva.

Page distingue dos tipos de tareas donde esto ocurre. Una clase de objetivos son las predicciones ("¿cuántos puntos de inflación vamos a tener en 2018?, ¿a cuánto estará el bitcoin a fin de año?"). En estas preguntas, existe un efecto llamado "la sabiduría de las masas": el promedio de un grupo suele ser mejor que sus individuos. Pero para que eso funcione las predicciones individuales deben ser diversas. Page demuestra una identidad matemática llamada el "teorema de la habilidad-diversidad": la sabiduría de las masas depende, en igual proporción, de la habilidad de sus miembros y de su diversidad. "En otras palabras, es igual de importante contratar gente diversa que elegir gente hábil si es que uno desea hacer predicciones", dice Navajas.

Pero donde su trabajo toma incluso aún más relevancia es cuando se enfoca en tareas que requieren resolver un problema de manera creativa. "En un paper de 2004, Page demostró que en estos casos el poder de la diversidad es todavía mayor que en el caso de las predicciones. De hecho, él argumenta que la diversidad es más importante que la habilidad", agrega el profesor de la Di Tella.

¿Cómo llegó a esta conclusión? El profesor de Michigan diseñó una serie de problemas difíciles de resolver y programó agentes artificiales para que busquen una solución usando perspectivas diferentes (formas de codificar el problema) y distintas reglas de búsqueda (algoritmos para solucionar el problema). Algunos de estos agentes eran "buenos" ("hábiles"): lograban aproximarse a las soluciones en muchos problemas distintos.

Otros agentes usaban perspectivas y reglas distintas, pero no les iba tan bien. Si uno simula muchos de estos agentes va a encontrar que los "mejores" son bastante homogéneos (todos usan perspectivas y reglas de búsqueda parecidas).

Lo que hace Page es preguntarse: ¿qué pasa si formamos "equipos" con estos agentes? ¿Cómo conviene armar estos equipos? Lo que sus simulaciones muestran es que si uno forma un equipo con los mejores agentes, estos van a ser colectivamente peores que un equipo formado por agentes con perspectivas diversas.

Para Navajas, "la intuición detrás de este resultado es que como los mejores son todos parecidos entre sí ganan poco y nada al colaborar. No hay sinergia. En cambio, en los grupos diversos, cuando algún individuo 'se traba' en la resolución del problema, otro (que quizás sea individualmente peor) puede 'destrabarlo' al mostrarle una perspectiva o regla de búsqueda diferente".

La implicancia más importante de esta investigación es que para formar buenos equipos que busquen resolver problemas difíciles, estos necesariamente deben ser interdisciplinarios.

Cajas de herramientas

"La complejidad de los problemas modernos hace que no alcance una sola persona para entenderlos en su integridad", sostiene Page. "Antes hacíamos una ruta del punto A al B. Ahora pensamos en infraestructura de transporte con impactos ambientales, sociales, económicos y políticos", ejemplifica. Un problema creciente como la obesidad contempla facturas de cultura culinaria, medios de comunicación, transporte e infraestructura, hábitos sociales, etc.

"Esta multidimensionalidad de los problemas modernos más complejos también mina el principio de 'meritocracia', la idea de que 'la mejor' persona debe ser contratada. Una contratación óptima depende del contexto, y un equipo óptimo debe ser sí o sí diverso", agrega.

Las grandes organizaciones tienen un problema aquí: los equipos de recursos humanos que buscan talento tienden a usar un criterio "homogéneo" de calificación de las y los postulantes para un cargo. Y eso termina consolidando grupos donde todos piensan parecido.

Page cuenta que en su propio campo, el de la economía, la preeminencia masculina hizo que en los Estados Unidos hasta bien avanzados los 70 no se incluyera el trabajo doméstico en el cómputo del PBI. "Cuando solo teníamos hombres pensando sobre economía, se ignoraba la productividad de una parte importante de la población", explica el profesor estadounidense.

El foco de la conclusión de Page está en la diversidad de estilos cognitivos: un equipo puede estar equilibrado desde el punto de vista de género e incluir minorías, pero si todos estudiaron en la misma universidad y piensan de la misma manera, quedarán "atascados" -siguiendo la lógica de sus modelos computacionales- en la misma parte del problema a resolver.

Cuando habla de "diversidad cognitiva", Page se refiere a una caja de herramientas mentales que incluyen perspectiva, heurística, interpretaciones y modelos predictivos. "De nada sirve balancear con un grupo étnico (por ejemplo, con un cupo afroamericano) si luego vas a contratar a todos MBA de Harvard y Chicago, que en la práctica te aportan las mismas herramientas", dice Navajas. De hecho, un muy reciente paper firmado por Stephanie de Oliveira y Richard Nisbett encontró que no hay alta correlación entre diversidad demográfica y de estilos cognitivos.

Si uno repasa los equipos (deportivos, empresariales, etc.) más exitosos de la actualidad se va a encontrar con grupos muy heterogéneos en su forma de pensar. Como sostiene astro Teller, CEO de X, la "fábrica de moonshoots (metas casi imposibles)" de Alphabet, la compañía emparentada a Google: "La clave está en tener gente con distintas perspectivas mentales. Si vas a explorar cuestiones que nunca han sido abordadas, rodearse de gente que piensa como uno y se parece a uno no es el mejor camino para llegar al objetivo planteado".