Hola 👋 bienvenido a la Newsletter de 🎖️Team Hackers.
Soy Felipe Polo y escribo esta newsletter para ayudar a fundadores y operadores de compañías a generar autonomía y equipos más fuertes.
En GuideSmiths (mi anterior compañía) llegamos a ser 120 personas. Si entonces me hubieras preguntado quién producía de verdad la entrega, te habría dado unos 11 nombres sin pensarlo mucho.
Once de ciento veinte. Era consciente, y lo achacaba a que todavía nos faltaba formar y dar recorrido a la gente.
Años después me encontré con una fórmula que predice casi exactamente ese número. La raíz cuadrada de 120 es 10,95.
De la bibliometría a tu organigrama
Derek J. de Solla Price era físico e historiador de la ciencia. En 1963 publicó Little Science, Big Science, un libro que recogía las conferencias que había dado en Brookhaven el año anterior, y donde medía algo que le llamaba la atención: en cualquier disciplina, un pequeño grupo de autores firmaba una porción desproporcionada de los papers.
Su formulación: la mitad de las publicaciones de un campo las produce la raíz cuadrada del número total de autores. Con 100 autores, 10 firman la mitad.
Cuando otros investigadores fueron a comprobarlo, la raíz cuadrada ajustaba mal. Paul Travis Nicholls la revisó en 1988 y concluyó que la ley de Lotka describía mejor los datos. Lotka había contado en 1926 las entradas del índice decenal de Chemical Abstracts y había propuesto otra cosa: el número de autores con publicaciones cae con 1/n². Una ley de potencia.
Y el ajuste fallaba casi siempre en la misma dirección. La realidad estaba todavía más concentrada que lo que predecía Price.
Súmale que la ley lleva una década circulando como ley universal de la productividad humana, en buena parte por la divulgación de Jordan Peterson. La evidencia no da para tanto. Price midió publicaciones científicas de los años 50, con un contador bastante discutible, y nunca lo validó sobre organizaciones.
Así que la uso como lente, con el número muy entre comillas, pero sin perder de vista que la dirección del efecto me parece bastante sólida.
La aritmética es lo interesante
10 personas: la raíz de 10 es 3,2. Algo más de 3 producen la mitad. El 32% del equipo.
100 personas: 10 producen la mitad. El 10%.
1.000 personas: 32. El 3,2%.
10.000 personas: 100. El 1%.
Multiplicas la plantilla por 1.000 y el núcleo que genera la mitad del resultado solo se multiplica por 32.
La concentración empeora con el tamaño. Es lo contrario de lo que asumimos al contratar. Fichamos con la idea implícita de que el peso se reparte mejor cuantos más seamos, y el modelo dice que se reparte peor.
En qué se diferencia de Pareto
Pareto y Price se confunden con facilidad, y la diferencia manda en qué puedes hacer con el dato.
Pareto es invariante a la escala. El 20% de 10 son 2, y el 20% de 10.000 son 2.000. La proporción aguanta seas del tamaño que seas.
Price se mueve con el tamaño, ahí reside su gracia: funciona como una ley de escalado más que como una ley de reparto.
Hay una segunda diferencia, más operativa. Pareto aplicado a iniciativas te deja un movimiento limpio: identificas el 80% que no mueve la aguja y lo sueltas. Price aplicado a personas no te deja ningún movimiento limpio, porque ese 80% tiene contrato, contexto, relaciones y clientes asignados.
Recortar la cola no cambia la forma
Esta es la parte que más veo fallar.
Un CEO mira la curva, concluye que media plantilla aporta poco y decide ajustar. De 100 personas pasa a 50, quedándose con los que más rinden.
Aplica la fórmula otra vez. La raíz de 50 es 7,07. Ahora 7 personas de 50 generan la mitad.
Recorta otra vez, hasta 10. La raíz de 10 es 3,2. Tres personas generan la mitad.
Nunca llegas a un equipo donde todo el mundo produce la media. La distribución se reconstituye sobre quien permanece, y lo único que cambia es quién ocupa la cola.
Hay un ejemplo público que lo ilustra bien. Twitter tenía unos 7.500 empleados antes de la compra de 2022, y la raíz de 7.500 ronda 87. Recortó cerca de la mitad de la plantilla y el producto siguió en pie, que fue el titular que salió en prensa.
El detalle menos citado es que después llamaron de vuelta a parte de la gente despedida, porque se habían llevado por delante capacidades críticas que no aparecían en ninguna métrica de output individual.
Puede que estés midiendo mal
La objeción más seria a todo esto es la de la medición.
En ciencia puedes contar papers por autor. Pero dentro de una empresa, el “resultado” de una ingeniera senior incluye las 3 personas a las que saca de un atasco cada semana, la decisión de arquitectura que te ahorró 6 meses de deuda y la conversación que retuvo a un cliente. Se lo atribuyes entero a ella porque es donde se ve.
Buena parte de la concentración que mides es un artefacto de dónde pusiste el contador.
Y hay algo peor. Con frecuencia la concentración es un síntoma del sistema antes que una propiedad de la gente. Si 7 personas acumulan el contexto, los derechos de decisión y el acceso al cliente, van a producir la mitad del resultado por construcción. El diseño de la organización está condenado a repartir el output antes de que nadie lo pueda medir.
Eso cambia por completo qué haces con el dato. Pasas de una conversación sobre quién sobra a una conversación sobre dónde se atasca el flujo. La primera destruye confianza en una semana, y la segunda te da trabajo para un trimestre.
Qué haría yo esta semana
1. Calcula tu raíz y escribe los nombres. Raíz cuadrada de tu plantilla, redondeas, y escribes esa cantidad de nombres sin consultar a nadie. Tardas 4 minutos. Si salen solos, ya tienes el mapa de tu riesgo de concentración.
2. Comprueba si esa lista la construiste tú. Coge los últimos 10 asuntos que pasaron por una aprobación y cuenta cuántos de esos nombres aparecen. Si aparecen casi siempre, la concentración vive en tu arquitectura de decisiones, y ahí sí se puede intervenir.
3. Saca una responsabilidad del núcleo. Elige un nombre de la lista y una sola cosa que hoy pase únicamente por esa persona. Documéntala, delégala con derechos de decisión reales, o elimínala. Una por semana son 13 en un trimestre.
La meta aquí es modesta: que la mitad de tu resultado deje de depender de una lista que te cabe en una mano.
Lo que me llevo
Tres ideas para llevarte:
La concentración empeora al escalar. El núcleo que genera la mitad del resultado crece mucho más despacio que la plantilla.
Recortar la cola no cambia la forma de la curva. La distribución se reconstituye sobre quien queda, y por el camino te llevas la redundancia y el trabajo que no se ve en ningún panel.
Trata la concentración como diagnóstico del sistema. Si tu núcleo coincide exactamente con quien tiene el contexto y los derechos de decisión, el problema está en el reparto, y el reparto lo diseñas tú.
Price publicó una observación sobre revistas científicas y nosotros la hemos convertido en una sentencia sobre el talento. A mí me sirve como alarma sobre cómo repartimos el contexto.
Para cerrar, una pregunta sobre esa lista de nombres: ¿cuántos están ahí porque son excepcionales, y cuántos porque nunca repartiste el contexto que tenían?
Hasta la semana que viene.