La productividad de los trabajadores del conocimiento

El tema de la productividad de los denominados ‘trabajadores del conocimiento’ ya estaba presente cuando Peter Drucker habló por primera vez del ‘trabajo del conocimiento’ en su libro Landmarks of Tomorrow (1959):

“El trabajo productivo en la sociedad y la economía de hoy es un trabajo que aplica la visión, el conocimiento y los conceptos; un trabajo que se basa en la mente y no en la mano”.

Una década después, en The Age of Discontinuity (1969) el mismo autor añadía:

“Hacer productivo el trabajo del conocimiento será la gran tarea de los directivos de este siglo, de la misma forma que hacer productivo el trabajo manual fue la gran tarea de los directivos del siglo pasado”.

Transcurridos otros 30 años, avalado por la forma en que el mundo de los negocios había evolucionado en ese tiempo (estábamos en plena revolución de las ‘puntocom’), Drucker afirmaba con rotundidad en su libro Management Challenges for the 21st Century (1999):

“El activo más valioso de una institución del siglo XXI –sea o no una empresa– serán sus trabajadores del conocimiento y su productividad”.

Han pasado más de dos décadas desde entonces y los ‘trabajadores del conocimiento’ dominan el paisaje humano de muchas empresas. A este respecto, es sintomático que los costes de los bienes vendidos (COGS) de las empresas del índice Dow Jones 30 hayan pasado de suponer el 72% de sus ingresos en 1972 a representar únicamente un 52% en 2020, mientras que los gastos de comercialización, generales y administrativos (SG&A) –donde suelen clasificarse las nóminas de los ‘trabajadores del conocimiento’– han subido en el mismo período del 13% al 20%.

Pese a todo, la productividad de los trabajadores del conocimiento sigue siendo un tema que muchos directivos sienten que no tienen del todo bien resuelto, o no controlado del todo…

En este sentido, da que pensar que en el Work Trend Index Report 2022 de Microsoft uno de cada dos directivos diga que teme que la productividad de sus trabajadores se haya visto afectada negativamente por el trabajo remoto o híbrido, cuando, en el mismo estudio, el 80% de los trabajadores opina que desde que adoptaron estas formas de trabajo son tanto o más productivos que antes. Como también es significativo el enorme crecimiento que durante los últimos años han experimentado las ventas de los sistemas informáticos de monitorización remota conocidos en inglés como tattleware o bossware.

Aunque, en el fondo, es comprensible que la productividad de los trabajadores del conocimiento sea una cuestión que preocupe a los directivos de muchas empresas.

Por una parte, el trabajo del conocimiento es, en general, un trabajo complejo. Particularmente cuando le damos al concepto una interpretación restrictiva, como la que le dan Wolfgang Reinhardt y sus colegas (2011), según quienes el trabajo del conocimiento se distingue de otras formas de trabajo “por su énfasis en la resolución de problemas no rutinarios, que requiere una combinación de pensamiento convergente y divergente”. Es precisamente esa complejidad la que provoca que la contribución de las personas que realizan trabajos de ese tipo sea más variable que la contribución de quienes hacen trabajos más simples, por lo que acertar con los profesionales que contratamos –y crear las condiciones para que estas personas puedan y quieran dar lo mejor de ellas en su trabajo– tiene un mayor impacto en el funcionamiento de las organizaciones cuando se trata de trabajadores del conocimiento que cuando se trata de trabajadores que realizan tareas más sencillas y repetitivas.

Por otra, estamos en un momento en que el mercado de trabajo de esta clase de profesionales está especialmente tensionado. Son muchas las empresas que reconocen tener dificultades para atraerlos (o retenerlos) en sus organizaciones. Los avances tecnológicos, los cambios en las preferencias de los clientes, la competitividad de los mercados, las nuevas formas de trabajar, como el teletrabajo, hacen que las empresas demanden más trabajadores del conocimiento que, además, vengan armados no solo con nuevos conocimientos, sino también con otras capacidades y actitudes.

El problema es que en el mercado de trabajo la oferta de personas con esas competencias crece más despacio que la demanda de las empresas, lo que se aprecia muy bien en el caso de ciertos perfiles tecnológicos como, por ejemplo, los desarrolladores de ‘back end’ de ciertos lenguajes, o los desarrolladores ‘full stack’, para los que, tal como descubrimos en un reciente informe de TalentUp.io, en Europa hay menos profesionales capacitados que ofertas de empleo publicadas.

Y, por si fuera poco, todo esto en un escenario en el que cada vez más personas se replantean qué quieren hacer con sus vidas (y sus carreras). Entonces es cuando chocan con la afición de sus empleadores al ‘café para todos’, justo en un momento en que el aumento del número de oportunidades de trabajo a distancia, y las dificultades que tienen muchas empresas para conseguir el talento que necesitan, multiplican las alternativas laborales entre las que pueden elegir. De ahí la ‘gran renuncia’, el ‘quiet quitting’ y otros fenómenos sobre los que ya hemos hablado anteriormente.

De todos modos, si tuviera que destacar dos razones por las que la productividad de los trabajadores del conocimiento provoca tantos dolores de cabeza a los dirigentes empresariales, señalaría las dos siguientes:

El trabajo del conocimiento es diferente, y no lo podemos gestionar de la misma forma

En primer lugar, está la tendencia de las empresas de intentar encajar el ‘trabajo del conocimiento’, (y a los profesionales que realizan este tipo de trabajos) en estructuras, métodos y sistemas de control pensados para gestionar un tipo de trabajo muy distinto.

Roger L. Martin aborda esta cuestión en su libro A New Way to Think (2022) al que ya hice referencia en un artículo anterior y que aprovecho para recomendaros de nuevo.

Martin explica que las estructuras organizativas de la mayoría de las empresas son una herencia de la era industrial. Su unidad básica son los ‘puestos de trabajo’, cada uno de los cuales tiene asignada la ejecución de determinadas tareas. Estas estructuras funcionan muy bien cuando las personas hacen las mismas cosas día tras día y la carga de trabajo les llega en la forma de un flujo continuo. En estos contextos es fácil ajustar los procesos para mejorar la productividad, formar a los nuevos empleados y, cuando se producen variaciones en los volúmenes de negocio, a la empresa le resulta relativamente sencillo determinar cuántas personas más es necesario contratar (o cuantas le sobran).

Sin embargo, este modelo chirría cuando tratamos de encajar en él a unos trabajadores del conocimiento a quienes la carga de trabajo no les llega en forma de un flujo continuo, sino en forma de proyectos o de decisiones complejas, con picos y valles en diferentes momentos, y cada uno de esos proyectos o decisiones con particularidades que hacen difícil que la solución aplicada en un caso anterior pueda ser exportada sin más al siguiente.

El problema, sobre todo, llega cuando desciende la demanda y los trabajadores del conocimiento así organizados se encuentran con que tienen menos trabajo.

¿Qué sucede entonces?

En una estructura organizativa basada en puestos rígidos, si admites que te sobra tiempo corres el riesgo de que alguien pueda acabar pensando que lo que sobra es tu puesto. La ventaja, si eres un trabajador del conocimiento, es que siempre puedes decir que tienes un nuevo tema que explorar, un nuevo análisis que hacer o un nuevo informe que redactar, lo que, al final, favorece tanto el ‘teatro de la productividad’ al que se refiere Jessica Stillman en este artículo en Inc., como el cumplimiento de la denominada ‘Ley de Parkinson’, formulada en 1955 por Cyril Northcote Parkinson a partir de su experiencia en la administración británica, según la cual “el trabajo tiende a expandirse (y a complicarse) para rellenar el tiempo disponible para llevarlo a cabo”.

Pero el problema no se acaba aquí. Este temor a que alguien decida eliminar su ‘puesto’ (del que depende su empleo) que con frecuencia asalta a los trabajadores del conocimiento en esos momentos de menos carga de trabajo puede provocar, además, que, en el caso de que el trabajador haya creado un repositorio de conocimiento o una heurística para responder más eficientemente a alguno de los desafíos a los que se enfrenta en su trabajo, se resista a compartir este conocimiento o esta heurística con el resto de su organización. No vaya a ser que pueda acabar convirtiéndose en un algoritmo susceptible de automatización, o pueda facilitar la formación de un sustituto…

Martin propone a las empresas una alternativa siguiendo dos líneas de acción:

La primera, que para organizar a sus ‘trabajadores del conocimiento’ se inspiren en la manera en que funcionan las firmas de servicios profesionales, unas compañías que desde siempre han estado compuestas casi en su totalidad por esta clase de trabajadores, y organicen una mayor parte de su actividad en base a proyectos en vez de estructuras rígidas, clasificando a sus personas, en lugar de por los puestos de trabajo que ocupan, por niveles de conocimientos que les cualifican para jugar unos u otros roles en proyectos de uno u otro tipo.

La segunda, que adopten la ética de ‘avance del conocimiento’ que desde hace tiempo podemos encontrar en las empresas industriales más destacadas, y entiendan que gran parte de lo que saben los profesionales del conocimiento de sus empresas, si quieren, puede ser codificado y transferido a otras personas, o puesto a disposición del grupo, mucho más fácilmente de lo que creen.

Qué significa ser productivo en la economía del conocimiento

En cuanto a la segunda gran razón por las que la productividad de los trabajadores del conocimiento causa tantos dolores de cabeza a los dirigentes empresariales, en mi opinión tiene que ver con la propia definición de ‘productividad’ que manejan.

Según el diccionario de la Real Academia Española, ‘productividad’ es la “relación entre lo producido y los medios empleados, tales como mano de obra, materiales, energía, etc.” El problema es que muchos directivos cuando cuantifican el numerador de esa fracción (‘lo producido’ por los ‘trabajadores del conocimiento’ de sus empresas) tienden a quedarse cortos.

Hace poco más de un año Nicole Forsgren, vicepresidenta de investigación y estrategia de GitHub, hacia esta interesante reflexión en Future sobre qué significa ser productivo hoy en día. Frosgren argumenta que para comprender, razonar y mejorar el trabajo y los sistemas multidimensionales complejos (como los que se suelen encontrar los trabajadores del conocimiento en su día a día) no podemos valorar la productividad de las personas únicamente en función del número de ‘cosas’ que hacen en un período de tiempo determinado, ya sean estas ‘cosas’ llamadas telefónicas, golpes de teclado o líneas de código. Para capturar la naturaleza multidimensional y compleja del trabajo del conocimiento, señala Forsgren, necesitamos considerar, además, otros tipos de métricas, como la calidad, velocidad o impacto de las decisiones, la influencia recíproca que el trabajo tiene en el bienestar de las personas y el bienestar de las personas tiene en su trabajo, y también aspectos relacionados con la colaboración y el acceso al conocimiento, de los que tanto depende la productividad y el desempeño colectivos cuando los trabajos de las personas que forman la organización son altamente interdependientes.

Seguro que algunos recordaréis el caso del jugador de la NBA Shane Courtney Battier. En 2005, cuando los Rockets de Houston se plantearon su fichaje, al principio no todo el mundo estaba de acuerdo. Según los indicadores usados habitualmente para medir el desempeño de un jugador de baloncesto (puntos, tapones, balones robados, asistencias) Battier era solo un jugador más de los Grizzlies. Hasta que descubrieron que, sistemáticamente, cada vez que Battier jugaba el rendimiento de sus compañeros en la cancha aumentaba, mientras que el de sus rivales disminuía. Y ahí se decidieron.

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Imagen Adrian Sifre bajo licencia Creative Commons