Puede sonar a ficción, pero este es un caso real: Hace cerca de cuatro años, una empresa que resistía la digitalización de sus procesos se vio obligada a cambiar debido a la pandemia. Tras varios meses evaluando opciones, optaron por una solución y comenzaron un desafiante proceso de digitalización. Actualmente, todavía están en este camino, enfrentándose a la incertidumbre sobre cuánto tiempo y recursos más necesitarán invertir para completar la digitalización de ciertos procesos. Lo irónico es que varias herramientas de Inteligencia Artificial podrían resolver los desafíos pendientes y ofrecer soluciones más eficientes que la tecnología elegida inicialmente. A pesar de haber realizado un análisis de factibilidad y tener las pruebas de que es mejor empezar un nuevo proceso de adopción tecnológica, dejando atrás el proyecto inconcluso, los directores de la empresa se niegan a hacerlo.
Este comportamiento puede parecer irracional, pero es un claro ejemplo de cómo caemos en la falacia del costo hundido. Este sesgo ocurre cuando continuamos con una estrategia debido a las inversiones previas de tiempo, dinero o esfuerzo, buscando justificar nuestras decisiones pasadas. Este patrón se intensifica cuando hemos dedicado tiempo a reflexionar sobre nuestras elecciones o a entender en profundidad el producto o la estrategia en la que nos estamos involucrando.
La economía y las finanzas nos han enseñado que al evaluar inversiones, debemos ignorar los costos fijos y hundidos y en cambio, tomar decisiones considerando los costos e ingresos marginales. Sin embargo, los patrones innatos de nuestro cerebro para tomar decisiones no son fáciles de modificar. Creo que la falacia del costo hundido es uno de los principales obstáculos para la adopción de inteligencia artificial en muchas empresas.
Ante una situación similar, ¿Qué podríamos hacer para salir de ella? Para los empresarios y emprendedores, es crucial reconocer este sesgo. Comprender que no todas las inversiones tecnológicas tienen resultados inmediatos es fundamental para una gestión efectiva. La apertura al aprendizaje y la adaptabilidad son esenciales, aceptando que los errores forman parte del proceso de innovación. Mediante un enfoque experimental y la disposición a ajustar los planes según sea necesario, se pueden superar los desafíos iniciales de implementar IA y abrir camino a nuevas oportunidades de crecimiento y éxito.
Si disfrutaste este artículo o quieres obtener contenido especial puedes suscribirte a nuestro Newsletter en el que compartimos consejos prácticos y aplicados de Behavioral Science a negocios parar lograr mejores resultados financieros. Puedes seguir seguir la página de Disruptech en Linkedin o mi perfil personal Guillermo Ponce. Espero verte cada semana y que el contenido que comparta te ayude a mejorar los resultados de tu empresa, saludos!