Cuando la innovación falla, se reduce a cómo se toman las decisiones, no las ideas

Este artículo se basa en un seminario web (ahora disponible bajo demanda) con Rupert Naylor, vicepresidente sénior de Test & Learn en Mastercard, el analista de Forrester Boris Evelson y Matias Faret, quien ha pasado los últimos años trabajando para cadenas globales de restaurantes en Restaurant Brands International. El seminario web analiza los hallazgos de un estudio reciente encargado por Mastercard a Forrester Consulting sobre el papel de la experimentación en el impulso de la innovación, especialmente a medida que la afluencia actual de conocimientos de datos e ideas, la disrupción del mercado y la IA transforman la forma en que hacemos negocios.

• Una nueva investigación revela que las empresas reconocen la necesidad de innovar, pero carecen de la infraestructura, los procesos y la cultura necesarios para convertir las ideas en crecimiento estratégico 
• En un entorno definido por la disrupción y el cambio impulsado por la IA, la experimentación permite a los líderes moverse rápidamente sin depender solo del instinto ni realizar apuestas de alto riesgo no probadas 
• El 80 % de las organizaciones encuestadas busca capacidades para probar iniciativas a pequeña escala antes de su lanzamiento completo, ya que las pruebas a pequeña escala y bien diseñadas ayudan a las organizaciones a gestionar el riesgo, generar confianza en la toma de decisiones y acelerar la innovación con el tiempo, según los expertos 
• La resistencia cultural sigue siendo una barrera importante, ya que los empleados a menudo necesitan señales de liderazgo más claras para ver las pruebas fallidas como oportunidades de aprendizaje en lugar de fracasos

Hoy en día, la innovación es imprescindible. Pero a pesar de la fuerte inversión en IA, las iniciativas de transformación y las nuevas estrategias audaces, la mayoría de las empresas se enfrentan a un desafío formidable: no pueden convertir ideas en resultados lucrativos de manera confiable. Un estudio de Forrester Consulting encargado por Mastercard en 2025, “The Experimentation Advantage: Research On Derisking Innovation”, muestra que las organizaciones reconocen abrumadoramente la necesidad de innovar, pero carecen de los conocimientos de datos, el talento, los procesos y las normas culturales necesarios para traducir sus iniciativas en éxito de mercado.

Como dice Boris Evelson, vicepresidente y analista principal de Forrester, el problema va más allá de la ambición. «Es crear el entorno con barandillas lo que hace posible tomar riesgos inteligentes, no solo riesgos». Con la aceleración de la adopción de la IA y la intensificación de las presiones competitivas, el costo de una apuesta mal elegida nunca ha sido tan alto.

Hoy en día, la obsesión de las empresas estadounidenses por la "disrupción" está en un punto de saturación. Bajo la presión de moverse rápido, muchas organizaciones recurren a la improvisación, confiando en el instinto o en el consenso informal para hacer apuestas que pueden costar millones. Otros son demasiado cautelosos, implementando medidas a medias que dejan insatisfechos tanto a los consumidores como a las partes interesadas. Este dilema dual ha dejado al 87 % de los altos ejecutivos luchando por equilibrar la innovación con la gestión de riesgos, según el estudio de Forrester Consulting.

Los innovadores más fuertes encuentran un punto medio pragmático. Reconocen que un protocolo de pruebas firme garantiza que las buenas ideas lleguen al mercado más rápido, en lugar de ralentizar su ascenso. Como señala Rupert Naylor, vicepresidente sénior de Mastercard, los líderes necesitan “un proceso consistente, para no cambiar la forma en que evalúan las ideas cada vez”. El empleo de una metodología de medición unificada también permite una comparación consistente entre iniciativas y palancas: un activo significativo en la era de la IA, donde la tecnología evoluciona e itera constantemente. 

Las grandes ideas son costosas si salen mal.  Se deduce, entonces, que el 80 % de los líderes mundiales cree que la capacidad de probar iniciativas a pequeña escala aceleraría la innovación y ayudaría a gestionar el riesgo. Estas capacidades son ahora esenciales para una verdadera transformación. 

Nadie articuló lo que estaba en juego con mayor claridad que Matias Faret, un líder de marketing y análisis para varias marcas reconocidas a nivel mundial. En industrias como la de restaurantes de servicio rápido y el comercio minorista —donde las campañas nacionales requieren un gasto significativo en medios y ajustes operativos—, una idea no probada puede become rápidamente en un error multimillonario. Como él dijo: «Los riesgos son necesarios, pero si eres capaz de asumir riesgos calculados, estarás en una mejor posición que si vas completamente a ciegas».

Incluso las pruebas a pequeña escala fallan cuando están mal diseñadas. Muchas organizaciones intentan probar demasiado a la vez, lo que produce resultados ambiguos o engañosos. «Veo que las pruebas fallan porque no responden a la pregunta, o intentan responder 20 preguntas a la vez», dijo Faret. Desarrollar una hipótesis concisa desde el principio generará resultados más procesables.  

En otros lugares, los equipos comienzan a realizar pruebas sin objetivos claramente definidos. Sin objetivos compartidos establecidos de antemano, la interpretación se vuelve más subjetiva más adelante en el proceso, y las diferentes partes interesadas pueden sacar conclusiones dispares basadas en sus perspectivas o prioridades. Esta variabilidad hace que sea más difícil lograr la alineación y puede reducir la confianza en el enfoque general de las pruebas. 

Los líderes sénior y los equipos en todos los niveles pueden encontrar sesgos naturales, a menudo moldeados por la experiencia previa, las preferencias establecidas o las prioridades operativas. Estos factores pueden influir inadvertidamente en cómo se interpretan los resultados. Es por esto que un diseño experimental sólido —con hipótesis claras, métricas de éxito predefinidas e interpretación estructurada— es la pieza clave para mantener la consistencia y la confianza en el proceso.

Los obstáculos culturales para la experimentación suelen ser más persistentes que los técnicos. Sin una guía clara por parte del liderazgo, los empleados pueden interpretar una prueba fallida como un revés personal, especialmente en entornos que enfatizan las ideas ambiciosas por encima de los aprendizajes derivados de ellas. Pero como señaló Faret, una prueba no concluyente o negativa puede ser valiosa, ya que ayuda a las organizaciones a evitar errores costosos. Los líderes que reconocen y celebran el riesgo evitado tanto como los resultados positivos ayudan a crear un clima donde los equipos se sienten cómodos probando pronto y a menudo. Naylor estuvo de acuerdo en que el liderazgo desempeña un papel central; los ejecutivos deben normalizar la prueba y el error y reforzar claramente que los contratiempos son parte del proceso de aprendizaje, no eventos que limitan la carrera profesional. 

Al fomentar una cultura que adopta el aprendizaje a través de la iteración, los altos ejecutivos también fomentan la apertura en torno a los resultados. Naylor destacó la importancia de comunicar los hallazgos en términos claros y prácticos: «No presentes datos en gráficos sin ninguna explicación… habla en el lenguaje del negocio». Cuando los conocimientos basados en datos se muestran junto con comentarios útiles, es más probable que los equipos los comprendan, confíen en ellos y los apliquen.

Aunque muchos líderes ven la IA como una forma de acelerar la toma de decisiones, no reduce la necesidad de realizar pruebas, sino que la amplifica. La IA puede revelar patrones y oportunidades potenciales a una velocidad sin precedentes, pero no puede determinar qué ideas merecen inversión sin una experimentación estructurada y el juicio humano. Piénsalo de esta manera: la IA acelera, pero la experimentación valida — y juntos, generan los conocimientos que impulsan el negocio. 

Para las marcas sin una estrategia de experimentación consistente y una alineación clara de liderazgo, la IA también puede reforzar inadvertidamente las suposiciones o sesgos existentes en lugar de mejorar los resultados.  Faret advirtió contra el pensamiento mágico, diciendo: “La IA no es una bola de cristal; los resultados más sólidos ocurren cuando los humanos y la IA trabajan juntos para diseñar e interpretar experimentos”. Este espíritu de colaboración puede ayudar a que las pruebas sean más confiables y tengan una base estratégica.

A medida que las organizaciones escalan la experimentación, las mejores prácticas se become esenciales. Sin embargo, casi siete de cada 10 líderes encuestados afirman que alinear las prácticas estandarizadas de experimentación y análisis en toda su organización es uno de los obstáculos más difíciles para lograr la innovación. Evelson explicó que tales prácticas —marcos de gobernanza, modelos de medición claros y equipos dedicados— no ralentizan la innovación; la facilitan”, creando la consistencia necesaria para que la innovación sea sostenida en lugar de esporádica.

La lección más amplia es que la innovación ya no es solo una cuestión de inspiración. Las ideas abundan; el seguimiento es escaso. Las compañías posicionadas para superar a la competencia en la próxima década no serán aquellas que persigan cada nueva tendencia o implementen la IA más rápido, sino aquellas que desarrollen un sistema duradero para probar, aprender y escalar. Basarán sus apuestas de innovación en evidencia en lugar de en la intuición. Valorarán las pruebas que previenen errores tanto como aquellas que revelan avances revolucionarios. Y reconocerán que, en un mundo definido por la volatilidad, la experimentación es la verdadera ventaja competitiva. 

Para ver cómo se aplican estos principios en la práctica, mira el seminario web bajo demanda con líderes de la industria y expertos en la materia, mientras analizan cómo la experimentación ayuda a las organizaciones a avanzar más rápido sin aumentar el riesgo. También puedes explorar la investigación completa para profundizar en los datos detrás de la discusión y entender dónde las organizaciones aún se quedan cortas. Más allá del estudio en sí, nuestro sitio web reúne un conjunto más amplio de perspectivas —investigaciones, conocimientos de expertos y ejemplos del mundo real sobre experimentación, IA y analítica avanzada— para ayudar a los líderes a convertir el aprendizaje en acción, fortalecer la confianza en la toma de decisiones y escalar lo que funciona con mayor disciplina.