La lógica del pensamiento científico se basa en demostrar una hipótesis mediante experimentación que concluya en verificar la validez universal
La lógica del pensamiento científico se basa en demostrar una hipótesis mediante experimentación que concluya en verificar la validez universal de aquella, de tal modo que pueda ser replicada y confirmar su validez mediante lo que denominamos tesis. En disciplinas como la Gestión Empresarial o Management también se utiliza esta metodología aunque, como en otras disciplinas, puede llevarnos a demostrar una afirmación y su contraria. Puede resultar paradójico pero totalmente cierto si atendemos a los resultados publicados. Veamos el caso, ampliamente presente en la bibliografía de realizar correlaciones entre una determinada variable (o varias) y los resultados empresariales, es decir la relación entre la adopción de determinadas prácticas por parte de las empresas con los resultados obtenidos por éstas. En mi trabajo “Aplicaciones prácticas del Modelo EFQM de Excelencia en Pymes” Ed. Díaz de Santos hago un repaso bibliográfico a trabajos publicados el respecto de variables como calidad de producto, calidad percibida, renovación de portafolio de productos, imagen de marca, prácticas de gestión de calidad total, etc. y resultados empresariales en forma de posición relativa en el mercado, los costes directos, la rentabilidad de los activos (ROA), la rentabilidad de las ventas (ROS) o la rentabilidad de las inversiones (ROI). Releyendo dicho Capítulo 2 del mencionado libro aprecio que hay autores que llegan a unas conclusiones y otros a las contrarias, habiendo utilizados todos una base de datos tan contrastada como el PIMS y con muestras importantes de empresas (superiores a 300 empresas). Lo mismo para los estudios realizados con empresas estadounidenses que australianas que españolas. ¿Cómo es posible? A ello también me refiero en mi entrada de video en la que analizo, al mismo tiempo, dos obras como “En busca de la Excelencia” de T. Peters y “Empresas que sobresalen y cómo otras empresas fracasan” de J. Collins. Podríamos pensar que falla el método, ya que la valía de los autores está fuera de toda duda y prueba de ello es que son trabajos publicados y que han pasado sus correspondientes filtros. Voy a dar mi versión, dado que también realizo y publico trabajos de este tipo. Utilizando este mismo método y aplicándolo a muestras muy cercanas al 100% y en poblaciones muy cohesionadas como son los distritos industriales o clúster (sector cerámico concentrado en provincia de Castellón-España), he llegado a la conclusión que las correlaciones 1-1 (un factor y una variable respuesta) son prácticamente inútiles. En otras ocasiones y aunque se tomen varios factores, si se encuentran interrelacionados entre sí o son dependientes, tampoco se consiguen resultados robustos. La realidad de las empresas, de las organizaciones, es compleja y existen multitud de factores que pueden afectar a los resultados empresariales. Además, no podemos obviarlo, se requiere un estudio móvil, es decir no tomar los factores en un determinado momento ya que la vida de la organización es móvil y variable con el tiempo. Se requiere tomar periodos de tiempo relativamente largos para ver cómo se han modificado los factores y correspondiente variable respuesta en momentos altos y bajos de la actividad económica del mercado (periodos económicos y ciclos). No tener en cuenta estas consideraciones puede llevarnos a tomar los datos para orientarlos en una u otra dirección (aunque sean contrarias entre si) y en ambos casos haber trabajado bien. El fraude solamente estará presente si existe intencionalidad previa en la manipulación de los datos. Jim Collins ya tiene en cuenta este factor tiempo y lo aplica a empresas americanas (grandes). En el caso del clúster industrial indicado y con periodo de estudio de 15 años las conclusiones son cada vez más claras y sin argumentos en contra. Pero eso vendrá en posteriores artículos ...
