“A veces demasiado detalle, otras demasiado poco” — cuánta información hace falta

Una reunión sobre un informe para la dirección. Tomasz lleva a Anna un análisis muy detallado.

— Tomasz, no entres tanto en el detalle. Necesito la decisión.

En el siguiente asunto, prepara un resumen breve.

— Esto se queda demasiado en la superficie. ¿Dónde están los supuestos?

Anna está reaccionando a dos casos distintos. Tomasz intenta deducir una regla permanente a partir de correcciones que nunca se explicaron como una regla.

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Los guiones prefabricados rara vez funcionan porque cada empleado tiene motivadores y sensibilidades distintas. El sistema ofrece más que una formación estándar en comunicación interna, basándose en un diagnóstico individual del equipo y del líder. Em sugiere argumentos concretos teniendo en cuenta el contexto y el perfil de personalidad del interlocutor. Así, la gestión es más precisa y las personas sienten que sus necesidades son tenidas en cuenta.

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Qué pasó realmente

Tomasz recibe dos mensajes de Anna que parecen contradecirse. Primero oye que su informe tiene demasiado detalle, así que la siguiente vez lo reduce mucho. Entonces le dicen que el material es demasiado superficial. Está intentando construir una regla estable a partir de dos correcciones, pero no conoce el criterio que Anna utiliza en cada situación. Desde el punto de vista de ella, la expectativa puede ser perfectamente coherente: una decisión solo necesita la conclusión, mientras que otra no puede tomarse sin conocer los supuestos. Tomasz no ve esa regla. Después de varias experiencias así, es fácil empezar a pensar “siempre lo hago mal”, cuando el verdadero problema es que no existe un criterio compartido para elegir la profundidad necesaria.

Qué dice la investigación

El feedback resulta más útil cuando quien lo recibe puede convertirlo en una acción concreta. “Demasiado” o “demasiado poco” no explican cómo reconocer el nivel adecuado la próxima vez. La investigación sobre feedback muestra que su eficacia depende, entre otras cosas, del contenido, la credibilidad y de que proporcione información útil para cambiar el desempeño. Los estudios sobre la especificidad del feedback añaden un matiz importante: más detalle no siempre es mejor. Un feedback muy específico puede mejorar el rendimiento en la tarea inmediata y, al mismo tiempo, reducir en algunos casos el aprendizaje autónomo y la exploración (Goodman, Wood, & Hendrickx, 2004). El problema de Tomasz, por tanto, no es que necesite siempre instrucciones más detalladas. Necesita un criterio explícito para decidir el nivel de detalle, es decir, mayor claridad sobre lo que debe producir.

Cómo abordarlo

Una solución práctica es utilizar una estructura fija con profundidad variable. Por ejemplo: la primera página contiene siempre la recomendación, las tres razones principales y los riesgos; los supuestos detallados aparecen después cuando el tema los requiere. Anna también puede enmarcar la tarea de forma explícita: “Aquí solo necesito la recomendación” o “En este caso la decisión no tiene sentido sin los supuestos”. La regla general es: un buen estándar no dice cuánto hay que escribir siempre; explica cómo reconocer cuándo la situación requiere más detalle y cuándo menos.

Cómo pueden ayudar Empatyzer y Em

Empatyzer puede ayudar a Anna y Tomasz a salir del frustrante ciclo de “demasiado / demasiado poco” mostrando que su diferencia está sobre todo en cómo ajustan la información a la decisión. Tomasz tiende de forma natural a construir una imagen completa y coherente; Anna filtra rápido qué necesita para poder actuar en ese momento. Antes de una tarea, Em puede preguntar a Anna qué decisión debe tomar el destinatario y traducirlo en un criterio claro para Tomasz: “Primera página: recomendación, tres razones, riesgos; detalles en el anexo”, o “Aquí no se puede decidir sin ver los supuestos”. Tomasz deja de tener que reconstruir una regla invisible a partir de correcciones sucesivas. Las microlecciones enseñan a los líderes a especificar no solo qué hay que producir, sino también qué decisión debe apoyar y con qué nivel de detalle. Con el tiempo, Empatyzer convierte expectativas cambiantes en una forma de trabajo más predecible.

Fuentes e investigación

  1. Jodi S. Goodman; Robert E. Wood; Margaretha Hendrickx (2004). Feedback specificity, exploration, and learning. Journal of Applied Psychology, 89(2), 248-262. https://doi.org/10.1037/0021-9010.89.2.248 DOI: 10.1037/0021-9010.89.2.248

Autor: Empatyzer

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