Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1947
6.13. AMBIDESTREZA INDIVIDUAL Y ESTRUCTURAS CASUALES
Autores:
TORRES, JUAN PABLO 1
DRAGO CAMILO 2
AQUEVEQUE CLAUDIO 3
1 Departamento de Administración, Universidad de Chile, Diagonal Paraguay 257, Santiago. Fono:
(2)2978-3366, Email: [email protected]
2 Facultad de Economía y Empresa, Universidad Diego Portales, Av. Santa Clara 797, Huechuraba,
Santiago. Fono: (2)2213-0118. Email: [email protected] o
3 Universidad Adolfo Ibáñez
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1948
Ambidestreza individual y estructuras casuales
Resumen:
El objetivo de este trabajo es entender la relación entre la capacidad individual de ambidestreza –
entendida como la habilidad de equilibrar las necesidades competitivas de corto y largo plazo del
negocio - y el uso de la información de la industria estructurada como relaciones causales. Se ha
diseñado una investigación experimental con un simulador de toma de decisiones. El simulador
permite recopilar información de la toma de decisiones individuales para testear las hipótesis de esta
investigación. Los resultados sugieren que la información de la industria entregada a los tomadores
de decisiones, como son las estructuras causales, mejoraría la capacidad de ambidestreza individual
y, consecuentemente, el desempeño corporativo de una empresa: disminuyendo la probabilidad de
quiebra y aumentando el nivel de ganancias acumuladas durante 40 periodos de toma de decisión.
Palabras clave: Ambidestreza; capacidades dinámicas; estructuras de retroalimentación; aprendizaje;
modelos mentales; recursos y capacidades organizacionales.
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1949
Introducción
Para March (1991) las organizaciones, en la búsqueda de ventajas competitivas, se baten
permanentemente en el dilema o trade-off entre la exploración de nuevas posibilidades y la
explotación de certezas en el aprendizaje organizacional. En este sentido, encontrar un equilibrio
entre la exploración y la explotación, en un contexto de recursos escasos, sería una actividad
altamente compleja, ya que tanto un énfasis excesivo en la explotación de las actividades
competitivas actuales, como un énfasis excesivo en la exploración de oportunidades futuras,
atentarían contra la supervivencia y desempeño.
Si bien Duncan (1976) introduce el concepto de la organización ambidiestra (ambidextrous) en el
sentido de equilibrar “las dualidades estructurales” para facilitar desarrollo de la innovacion,
Tushman et al (2002) comienzan a integrar ambos esquemas, planteando que un diseño
organizacional ambidiestro permite explorar y explotar simultáneamente, logrando tanto
innovaciones incrementales como discontinuas. Por otra parte, Gibson y Birkinshaw (2004) también
integran ambos esquemas al vincular los desafíos estratégicos de la exploración y la explotación con
la idea de la ambidexterity como una capacidad organizacional contextual para un mejor desempeño
al equilibrar, o mejor dicho integrar, las necesidades competitivas actuales –alignment- del negocio
con las oportunidades futuras -adaptability. Si bien varios investigadores han descrito los principales
elementos de la ambidestreza gerencial y su relación con la estrategia, existe muy poca evidencia del
rol de la conceptualización de las relaciones causales de estos tomadores de decisiones y la
coherencia de su estrategia. Consecuentemente, el propósito de este trabajo es entender el impacto
de la conceptualización o conocimiento de las relaciones causales de la industria en el proceso
cognitivo individual que lleva a un gerente a desarrollar una capacidad de explotación de las
actividades actuales y una exploración de oportunidades.
La estructura de este artículo es la siguiente. Primero se describe una revisión de la literatura
destacando los principales estudios que han descrito la ambidestreza individual y su relación con las
estructuras causales. Luego se describe la metodología de trabajo, profundizando cómo se recolectó
y analizó la información. Los resultados y principales hallazgos son descritos seguidamente.
Finalmente, se destacan las conclusiones con las principales implicancias de nuestra investigación
para la teoría y práctica.
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1950
Revisión de la literatura
A partir del año 2004 prolifera significativamente la investigación de la capacidad de ambidexterity y
el equilibrio entre exploración y explotación principalmente a nivel de la firma, existiendo pocos
estudios sobre la ambidexterity a nivel individual (Birkinshaw & Gupta, 2013).
La escasez relativa de estudios de ambidexterity y exploración-explotación entre ejecutivos de
empresas representa un vacío en la literatura, ya que la comprensión de sus micro-fundamentos
como, por ejemplo, las percepciones y comportamientos individuales, resultan clave para explicar el
desempeño individual (Bonesso et al, 2014), lo que impacta el desempeño grupal y organizacional:
“Una de las lecciones más importantes es que las organizaciones ambidiestras necesitan también
gerentes y equipos de alta dirección ambidiestros que tengan la habilidad de comprender y percibir
las distintas necesidades específicas de cada uno de los negocios. Gerentes capaces de poder, por un
lado, recortar gastos con decisión, tener el pensamiento flexible y creativo de los emprendedores, y
mantener la objetividad para enfrentar las mas dificiles disyuntivas, son tan escasos como esenciales”
(O’Reilly y Tushman, 2004:81)
Por otra parte, y dada la importancia de la diferencias individuales, desde diversas áreas de las
ciencias sociales se están estudiando las estructuras de conocimiento individual, llamadas
alternativamente modelos mentales (Morecroft, 1984), lógica dominante (Prahalad & Bettis, 1986),
modelos causales (Sterman, 1989), y mapas cognitivos (Eden,Ackermann & Cropper, 1992). Estas
investigaciones incluyen la disciplina de la gestión estratégica por los efectos de la cognición en los
gerentes y su toma de decisiones, ya que estas estructuras de conocimiento impactan tanto la
percepción, el procesamiento de información, la resolución de problemas, el juicio, el aprendizaje, y
la toma de decisiones, lo que influye en el desempeño gerencial (Gary y Wood, 2011:570).
Adicionalmente, un meta-análisis reciente ratifica la relación entre organizational ambidexterity (OA)
y desempeño, aunque existirían distintos moderadores (Junni et al, 2013). Un ejemplo de moderador
importante es el nivel de análisis, siendo más fuerte el efecto en el desempeño para niveles más
agregados de análisis. En este sentido, es interesante considerar que aunque para Junni et al
(2013:310) “la OA a nivel individual y de equipos podria no generar beneficios significativos, a menos
que sean apoyados por estructuras, procesos e incentivos a nivel de la firma”, en el mismo estudio
se plantea como ejemplo de una investigacion atractiva que “podriamos examinar la presencia de OA
a nivel del individuo a través del examen de los modelos mentales de los investigadores del Academy
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1951
[of Management] para establecer el nivel de explotacion y exploracion en sus proyectos” (p.301-2),
recomendación bastante similar al objetivo de esta investigación.
En base a lo expuesto, el foco de este paper es integrar los desarrollos teóricos planteados
anteriormente, para aumentar nuestra comprensión de como los modelos mentales, estimulados por
estructuras causales sobre el funcionamiento de la industria, impactan la capacidad de ambidestreza
individual. Esto es la habilidad de equilibrar el corto y el largo plazo en un entorno competitivo, lo
que debería reflejarse en distintas medidas de desempeño.
Las hipótesis planteadas son:
Hipótesis 1: Un mejor entendimiento de la estructura causal de una industria se refleja en un mejor
desempeño financiero en el largo plazo y una menor probabilidad de quiebra para una firma.
Hipótesis 2: Un mejor entendimiento de la estructura causal de una industria se refleja en un mayor
aprendizaje de las consecuencias de corto y largo plazo de las decisiones.
Métodos
El objetivo de este estudio es contrastar cómo el conocimiento de estructuras cognitivas causales
exógenamente predeterminadas (información de la industria) impactan la capacidad de
ambidestreza individual, específicamente en términos de equilibrar el corto y el largo plazo en un
entorno competitivo. Se ha desarrollado una metodología que permita manipular los niveles de
conocimiento de estas estructuras cognitivas y medir los desempeños asociados. A través de un
diseño experimental en el que dos grupos distintos de tomadores de decisiones son expuestos a un
ambiente experimental controlado por un simulador, se testean las hipótesis de la sección anterior.
Hemos considerado en esta investigación seguir el diseño experimental desarrollado por Gary y
Wood (2011) para probar nuestras hipótesis. El experimento desarrollado por Gary y Wood (2011)
se basa en la generación de un ambiente experimental altamente controlado con un simulador virtual
que replica un entorno competitivo complejo, con decisiones trimestrales por un período de 10 años,
es decir 40 decisiones. El desafío planteado a los gerentes replica de manera adecuada el dilema
exploración-explotación que los gerentes enfrentan en la práctica cotidiana de los negocios.
Este simulador llamado “People Express” permite a los participantes tomar decisiones sobre la
gestión de una aerolínea de bajo costo durante 10 años de operación. Las decisiones que deben
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1952
tomar los participantes son trimestrales y tienen relación con administrar 2 Recursos Estratégicos,
aviones y personal, y junto a 3 variables de la operación: gasto en marketing, tarifas de pasajes y
segmento objetivo. La toma de decisiones en este simulador es individual. Este software fue
programado como un simulador de un sistema dinámico basado en ecuaciones diferenciales. Las
simulaciones de sistemas dinámicos están determinadas por la estructura causal y las relaciones
analíticas entre las variables del sistema. Por lo tanto, sólo la variación de las condiciones iniciales, en
este caso de los 5 variables decisionales mencionados, determina su comportamiento.
Para probar las hipótesis de nuestra investigación, se seleccionan dos grupos de ejecutivos que están
estudiando en los programas de administración de empresas de la Universidad de Chile. El total de
participantes ha sido 50 alumnos divididos en dos grupos de 25 participantes. El primer grupo ha
tomado decisiones en este ambiente experimental sin recibir información previa respecto a
relaciones de causalidad entre variables operativas y variables de desempeño de la industria. Un
segundo grupo tomó decisiones en un ambiente experimental similar, pero habrá sido instruido
previamente respecto a las relaciones de causalidad de la industria a través de un modelo que
explique su funcionamiento (mapa de relaciones causales). La recolección de datos se realizó entre
Julio y Agosto de 2014.
Resultados y discusión
Los resultados preliminares muestran que el uso de un mapa de relaciones causales de la industria
(“mapa”) esta relacionado positiva y significativamente a un desempeño superior (Hipótesis 1). Otra
variable significativa fue la experiencia laboral de los participantes que se relaciona positivamente
con el desempeno de la firma en el experimento (“experiencia”). La relación de edad y desempeño
fue negativa y significativa. Los participantes mayores, expresaron su dificultad para usar el software.
Esto podría explicar la diferencia en signo entre la relación (1) experiencia-desempeño y (2) edad-
desempeño.
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1953
Tabla 1. Resultados del Modelo OLS con análisis robusto de los errores.
Otro modelo interesante explorado en este artículo fue el explicar la quiebra de la empresa dada las
decisiones de los participantes, utilizando un modelo Probit. El Modelo Probit permite analizar la
relación que tienen las variables independientes con una variable dependiente cuya naturaleza es
dicotómica. En este caso quiebra o no quiebra.
Los resultados muestran que el uso del mapa de la estructura causal de la industria suministrado se
relaciona negativamente a tener una quiebra durante el experimento. Este resultado sugiere que una
mayor comprensión de las relaciones causales de una industria disminuye la posibilidad de tomar
decisiones equivocadas que pueden llevar una firma a la quiebra. Las habilidades de toma de decisión
administrativas que los ejecutivos han desarrollado en programas de postgrado puede explicar la
relación negativa y significativa entre postgrado y quiebra de las firmas. A diferencia del modelo
anterior, la experiencia de un gerente no es significativa con respecto a la probabilidad de quiebra ni
tampoco la edad.
Tabla 2. Resultados del Modelo Probit con análisis robusto de los errores.
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1954
Implicancias para la teoría
Aunque la investigación en ambideztreza es bastante reciente, esta aborda un aspecto medular de la
gestion estrategica, como es la gestion gerencial de corto y largo plazo. Esto, como plantean O’Reilly
y Tushman (2011:20) los gerentes están permanentemente enfrentando sus decisiones con algún
grado de ambidestreza:
“The actions, behaviors, and design choices made by the senior leader comprise the dynamic
capabilities that enable firms to simultaneously explore and exploit and emphasize the key role of
strategic leadership in adapting, integrating, and reconfiguring organizational skills and resources to
match changing environments”
En este sentido, los resultados obtenidos recalcan la importancia del análisis estratégico del entorno,
pero más específicamente de las relaciones de causa y efecto que afectan el desempeño de la
empresa. Nuestra investigación corrobora los resultados obtenidos por Gary y Wood (2011:569) "our
results show more accurate mental models lead to better decision rules and higher performance”, en
especial en referencia al valor de la información sobre variables claves que afectan el desempeño de
la empresa “we also find that decision makers do not need accurate knowledge of the entire business
environment; accurate mental models of the key principles are sufficient to achieve superior
performance” (p.569). Pero muchas veces estos principios claves no se limitan a relaciones causa
efecto directas e inmediatas sino también a través de dinámicas de mercado más complejas, que
involucran relaciones entre las variables claves en el largo plazo.
Desde esta perspectiva, el contar con información causal compleja (lo más completa posible como es
en el caso del software de simulación utilizado) permite una toma de decisiones ambidiestra ya que
orienta las decisiones al largo plazo, al permitir el asumir decisiones que además de sobrellevar el
corto plazo del negocio (resultado trimestral), permiten llegar al año 10 con una rentabilidad
superior.
En las palabras de Birkinshaw y Gupta (2013:296):
“Ambidexterity is a useful way of framing the challenges organizations face in managing two
competing objectives at the same time. It provides frameworks and tools for understanding how
managers make choices among competing objectives, who within the organization is responsible for
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1955
those choices, and what exactly those choices entail (e.g., trading off A against B versus reconciling A
and B)”
Por otra parte, este estudio tiene una implicancia metodológica al evidenciar la importancia creciente
del uso de simuladores y herramientas de software para mejorar las habilidades individuales de toma
de decisiones. Incluso, el estudio del proceso de aprendizaje de los gerentes en un área donde los
tiempos y otras limitaciones asociadas para analizar el desempeño estratégico en empresas reales es
alto (tiempo, acceso a información, costos económicos, entre otros), es un área incipiente de
desarrollos teóricos para futuras investigaciones.
Implicancias para la práctica
Desde el momento en que se muestra una relación entre el grado de conocimiento de la estructura
causal de funcionamiento de un negocio y el desempeño, la importancia de dicho conocimiento para
los tomadores de decisiones no puede sobre-enfatizarse.
Con información de calidad de las relaciones causales que rigen una industria, y una empresa
específica, tiende a mejorar la efectividad de la toma de decisiones en términos de mejor desempeño
y de menor riesgo del negocio (probabilidad de quiebra). Todo esto, lleva a destacar la importancia
práctica de desarrollar y contar con información de calidad dentro de un determinado entorno
industrial.
Lo anterior, debiese impactar la forma en que se desarrolla la planificación y gestión estratégica en
las empresas para requerir el desarrollo explícito de modelos de causalidad de desempeño
específicos a cada empresa. Este modelamiento debiese ser, por un lado, lo suficientemente flexible
para considerar lo dinámico de los mercados actuales y por otro lado los suficientemente robusto
para tomar decisiones analíticas que mejoren el desempeño de la empresa.
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1956
Conclusión
Este artículo propone una significativa contribución a la literatura de administración estratégica. A
través de un diseño experimental, se muestran evidencias de cómo las estructuras causales impactan
la capacidad de ambidestreza a nivel individual al mejorar el proceso de toma de decisiones y el
desempeño de la firma.
Si bien, los ejecutivos deben constantemente analizar cómo las decisiones pasadas afectan el
desempeño presente de la firma y al mismo tiempo prepararse para crear nuevas innovaciones en el
futuro, el entendimiento de las estructuras casuales permite a los gerentes superar las dificultades
de la dualidad relacionada a la asignación de recursos y otras decisiones sobre exploración de nuevas
oportunidades y explotación de los recursos actuales.
Este paper refuerza la idea que sin mecanismos de análisis de las estructuras causales, los gerentes
frente a cambios en el ambiente, tienden a tomar más decisiones erróneas que pueden llevar a una
firma a peores resultados y, eventualmente, a la quiebra.
Proceedings del XXX Encuentro Nacional de Facultades de Administración y Economía ENEFA Proceedings – Vol. 7, año 2014
1957
Referencias:
Birkinshaw, J., & Gupta, K. (2013). Clarifying the distinctive contribution of ambidexterity to the field
of organization studies. Academy of Management Perspectives.
Bonesso, S., Gerli, F., & Scapolan, A. (2014). The individual side of ambidexterity: Do individuals’
perceptions match actual behaviors in reconciling the exploration and exploitation trade-off?.
European Management Journal, 32(3), 392-405.
Duncan, R. B. (1976). The ambidextrous organization: Designing dual structures for innovation. In R.
H. Kilmann, L. R. Pondy, & D. Slevin (Eds.), The management of organization design: Strategies and
implementation (pp. 167–188). New York: North Holland.
Eden C, Ackermann F & Cropper S (1992) The Analysis of cause maps. Journal of Management Studies
29(3), 309-324.
Gary, M. S., & Wood, R. E. (2011). Mental models, decision rules, and performance heterogeneity.
Strategic Management Journal, 32(6), 569-594.
Junni, P., Sarala, R., Taras, V., & Tarba, S. (2013). Organizational ambidexterity and performance: A
meta-analysis. Academy of Management Perspectives.
March, J. (1991). Exploration and exploitation in organizational learning. Organization Science, 2, 71–
87.
Morecroft J (1984) Strategic support models. Strategic Management Journal 5(3), 215-229
O’Reilly, C. A., & Tushman, M. L. (2004). The ambidextrous organization. Harvard Business Review,
74–83.
O’Reilly, C. A., & Tushman, M. L. (2011). Organizational ambidexterity in action: How managers
explore and exploit. California Management Review, 53, 1–18.
Prahalad CK, & Bettis RA (1986). The Dominant Logic: A New Linkage between Diversity and
Performance. Strategic Management Journal 7 (6): 485–501.
Sterman J (1989) Modeling managerial behavior, misperceptions of feedback in a dynamic decision-
making experiment. Management Science 35(3), 321-339.
Tushman, M., Smith, W., Wood, R., Westerman, G., & O’Reilly, C. (2003). Innovation streams and
ambidextrous organizational designs: On building dynamic capabilities. Division of Research, Harvard
Business School.
Top Related