El profesor de la Universidad de la City de Londres (Reino Unido), Paolo Aversa y sus compañeros han documentado cada innovación aplicada a más de 300 coches de Fórmula 1 durante 30 años. Después, cruzaron esos datos con los resultados de las carreras en las que compitieron los vehículos. Descubrieron que, en determinadas situaciones, más innovación se tradujo en un rendimiento inferior. ¿Su conclusión? A veces menos innovación es mejor.   

HBR: Profesor Aversa, defienda su investigación.

Aversa: Empezó al observar que, en algunas carreras, una serie de coches básicos, sin extras –aquellos que no habían innovado en sus prestaciones más allá de los requisitos mínimos de la F1– tenían un buen rendimiento. Mis socios de investigación -Alessandro Marino, de la Universidad (Italia), Luiz Mesquita, de la Universidad Estatal de Arizona (EEUU) y Jaideep Anand, de la Universidad Estatal de Ohio (EEUU)– y yo, decidimos llevarlo al siguiente nivel y elaborar modelos estadísticos con información de 30 años de carreras. Quedó claro que la innovación no siempre da paso a mejores resultados. Cuando mapeamos la relación entre las dos cosas, obtuvimos una U invertida, lo que demuestra que una mayor innovación mejora en un principio el rendimiento, pero a partir de cierto punto comienza a perjudicarlo. Pero el hallazgo más importante fue comprobar que, en determinadas circunstancias, los coches menos innovadores eran los que mejor se comportaban: pilotos de nivel medio ganaban con coches de nivel medio.

¿Por qué rendían mejor los coches menos innovadores?

Creemos que tiene que ver con el entorno que rodea la innovación. Si tienes un producto complejo, como un coche de F1, y te encuentras en un mercado turbulento, el instinto podría ser innovar, invertir para adelantarse al pelotón. Pero las probabilidades de innovar y fracasar en un entorno dinámico e incierto son muy altas. A menudo, según parece, es mejor esperar hasta que las cosas se hayan estabilizado algo más y dejar que fracasen otros que se apresuran a innovar durante momentos de agitación.

¿Eso es lo que sucede en la F1?

Sí. Aquí hay un ejemplo. En 2009, la F1 anunció que los equipos podrían competir con tecnologías híbridas [el sistema de frenado regenerativo o KERS]. Fue emocionante, pero generó una gran incertidumbre. Nadie había competido aún con un híbrido al nivel de la F1. Sin embargo, la mayoría de los equipos se lanzaron a una reingeniería de sus coches para aprovechar las tecnologías híbridas. Se realizó una profunda inversión en la innovación.

Un equipo –propiedad de Ross Brawn, una leyenda de este negocio– no innovó. Antes de comprar el equipo, este se encontraba en apuros, por lo que apenas tenía liquidez. En lugar de invertir en la nueva tecnología, el equipo de Brawn se limitó a diseñar un coche de carreras básico y muy sólido. Con Jenson Button, un piloto que había acabado la temporada anterior en decimoctava posición, el equipo de Brawn arrasó frente a todos los que compitieron con coches híbridos súper innovadores y se hizo con el campeonato.

Tal vez se debiera a la suerte, a un buen año del piloto.

Las cálculos matemáticos que hicimos después, sugieren que no es así. También, una vez que empezaron a estabilizarse las tecnologías híbridas, una vez que la situación ya no era tan incierta, Brawn invirtió en ellas, ¿y sabes qué? Su equipo, relanzado como Mercedes, ganó de nuevo. [Brawn] Esperó a que la tecnología se entendiera mejor.

"El equipo que no invirtió en una tecnología radicalmente nueva ganó el campeonato"

Pero, ¿cómo puede saber uno si se encuentra en un entorno turbulento?

Un tiempo turbulento se define principalmente por tres factores. Uno: la magnitud del cambio. ¿Cuánto está cambiando la industria en comparación con otros momentos? Dos: la frecuencia del cambio. ¿Cuán a menudo se enfrenta a cambios? Y tres: la previsibilidad. ¿Se pueden prever los cambios que se avecinan? El más importante de los tres es la previsibilidad. Se puede asumir casi cualquier cambio que se pueda ver venir. Pero si la previsibilidad es baja, y o la frecuencia es alta o la magnitud es grande, se debería reducir la innovación hasta que la situación se estabilice algo más. Desde luego, si se tienen estos tres factores en contra, se debe innovar menos.

La F1 parece muy especializada. ¿Podrían trasladarse estos resultados a otras industrias y negocios?

Ya utilizamos este marco de análisis en otros campos. Piensa en cualquier producto complejo: un teléfono móvil, un fármaco. Hemos observado que siempre que se producen unas fuerzas o sacudidas exógenas dentro del mercado al que pertenecen –por ejemplo, un conjunto de nuevas regulaciones, un importante cambio político– los innovadores tienden a perder. Los cambios repentinos generan una inestabilidad que parece pedir la innovación a gritos, pero probablemente sería mejor quedarse quieto y centrarse en la ejecución y la eficiencia. 

¿Cuán turbulenta es su industria?

Innovar en una industria inestable puede resultar peligroso. Para evaluar el nivel de incertidumbre en su industria, plantéese estas preguntas:

Magnitud del cambio

¿Está experimentando un cambio radical alguna de las fuerzas que dan forma a la competencia?

¿Está experimentando la industria otros cambios importantes en su estructura, estándares tecnológicos y competidores?

¿Es estable la regulación?

¿Existen fluctuaciones importantes en la demanda y los precios?

Frecuencia del cambio

¿La industria cambia antes de que se haya terminado de implementar una innovación por completo?

¿Cuántos cambios ha experimentado la industria en los últimos tiempos?

¿Sus rivales innovan constantemente?

¿Sus rivales innovan mucho más rápido que su propia organización?

Previsibilidad del cambio

¿Se puede prever cómo cambiarán las fuerzas de la industria?

¿Se puede predecir cuándo se producirá el próximo cambio?

¿Siguen algún patrón las últimas medidas de sus competidores?

¿Su organización influye en la naturaleza y el momento de futuros acontecimientos de la industria?

Podemos aplicar estos tres factores a muchas industrias. En la moda, la magnitud en general es moderada; los estilos, materiales y otros componentes siguen un patrón cíclico de popularidad. La frecuencia es fija, por temporadas. Pero la previsibilidad –la capacidad de predecir qué será el próximo gran bombazo– es increíblemente baja. Piensa en los formatos de música. La frecuencia del cambio está incrementándose, pero aún no es demasiado alta; el vinilo dominó durante décadas, y los CD, durante años. Pero la magnitud de un cambio en la música es enorme cuando ocurre algo como el paso del disco compacto a un servicio de reproducción en línea o streaming. Y la previsibilidad actual es realmente baja.

Hemos aplicado estos principios a todo, desde cerveza a finanzas y, por supuesto, las carreras de la F1. 

"Hay que traspasar los límites en un mercado estable, pero centrarse en la eficiencia en uno inestable" 

¿Se sorprenden los ejecutivos cuando les sugiere que tal vez no deberían innovar tanto?

Nosotros no lo diríamos así. Los equipos de la F1 realmente tienen un único producto, el coche de carreras, pero la mayoría de las empresas trabajan con una cartera de productos. Nosotros estudiamos los diferentes mercados en los que operan y pensamos en dónde deberían recortar su actividad innovadora debido a la incertidumbre. Yo nunca aconsejaría dejar de innovar por completo. Tal vez diría que habría que intentar traspasar los límites en el mercado estable, pero recortar la innovación y centrarse en la eficiencia en los otros.

¿Por qué estudiaron la F1?

Soy hijo de ingeniero. Siempre me ha encantado la F1. Yo mismo he conducido coches de carreras y he ayudado a diseñarlos y construir un equipo. Desde niño, he visto las carreras con mi padre. Es un deporte increíble en el que siempre parecía que los coches más vanguardistas ganarían. Pero me fijé en que a veces ganaban coches más deslucidos con pilotos mediocres y presupuestos reducidos. Entonces, discutíamos sobre por qué sucedía. Mi padre creía que era suerte, pero yo creía que era otra cosa. Le dije: "algún día demostraré que te equivocas".

Básicamente hizo una apuesta con su padre.

Tampoco resultó fácil. Tuvimos que amasar planos y documentos sobre el diseño de los vehículos para documentar y conseguir los datos sobre seis elementos de los coches sujetos a la innovación, como el chasis, las ruedas y la aerodinámica. También tuvimos que averiguar si los coches fueron modificados cada temporada. Entonces, puntuamos el nivel de innovación de cada elemento sobre una escala de 0 a 3, en la que el 3 representaba una innovación radical y 0 entre poca y ninguna innovación. Y pedimos a unos ingenieros que confirmaran estas puntuaciones.

Estaba realmente comprometido con demostrar que su padre se equivocaba.

Le enseñé el trabajo. Le gustó. Me reconoció que había ganado el debate. Solo me llevó 20 años.

¿Hacia dónde quiere llevar esta investigación ahora?

Estamos estudiando otros efectos de las turbulencias. En concreto, queremos entender cómo afecta la probabilidad de que los mánagers creen colaboraciones y alianzas. Hay muchas maneras de examinar lo que pasa durante momentos de inestabilidad. La persecución continúa...