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Piensa globalmente, actúa localmente… en tu empresa, por ejemplo

Como saben nuestros lectores, el cambio climático me preocupa mucho (no solo a mí, claro, Jesús o Anxo han escrito mucho sobre esto por aquí). Y también saben que creo que el protocolo de París va a servir de bien poco igual que el de Kyoto se puede argumentar que no sirvió para casi nada.

Hoy les mostraré una evidencia que sugiere que la acción local a veces tiene un impacto global no desdeñable, y además que puede hacerlo basándose solamente en incentivos no monetarios. La evidencia viene de un ensayo controlado aleatorio de con Virgin Atlantic Airways (VAA). Sus pilotos, que son responsables finales de todas las decisiones sobre el combustible (y que representa alrededor de un tercio del coste de las aerolíneas) recibieron distintos mensajes de manera aleatoria entre febrero y septiembre de 2014, y los investigadores midieron el impacto de esos mensajes sobre el consumo de combustible (en este aspecto, el experimento tiene algunas similitudes notables con el experimento de ).

La compañía identificó tres tipos de decisiones importantes. En primer lugar, antes de comenzar el vuelo los pilotos utilizan información específica sobre el mismo (peso del aparato, ruta, clima) para ajustar la carga. Esa información se provee en dos fases, una de ellas 90 minutos antes del vuelo, y la segunda poco antes del despegue, con los datos finales de carga de pasajeros y mercancía. A esta primera decisión los autores la llaman “carga de combustible eficiente”. Una segunda tanda de decisiones, a la que llaman “vuelo eficiente” tiene lugar durante el vuelo (altitud ajustada, velocidad ideal, ajuste a las condiciones climáticas en ruta). La última consideración es el uso eficiente del combustible una vez aterrizado (“taxi eficiente”), etapa en la que se pueden apagar uno o dos motores para consumir menos.

El experimento se diseñó para averiguar el impacto de proporcionar tres tipos de información: 1) sobre la eficiencia del consumo de combustible reciente, 2) sobre un objetivo de eficiencia de consumo, y 3) una donación a una ONG condicional a conseguir un objetivo de eficiencia. El impacto de los tratamientos se mide sobre los tres tipos de decisiones descritas más arriba: “carga de combustible”, “vuelo eficiente” y “taxi eficiente”. Además de los tres grupos tratados, hay un grupo de control, que solamente sabe que se está midiendo su consumo, pero no recibe información adicional.

Lógicamente el grupo de control está sometido al (los participantes en un experimento reaccionan por el mero hecho de ser observados) que como se verá es muy fuerte en este caso. Como había tantos pilotos tratados, simplemente no era creíble mantener a ningún grupo totalmente excluido, y por ello los autores decidieron decirles que iban a ser medidos. El grupo 1 de tratamiento informa al piloto sobre el porcentaje de vuelos en el último mes en el que consiguió carga, vuelo y taxi eficientes. En este grupo parece natural que funcionen de alguna manera incentivos intrínsecos, el deseo humano a superarse, o si se quiere la "". El grupo 2 recibió un objetivo personalizado que les pedía mejorar la eficiencia en cada una de las decisiones un 25% respecto a su nivel anterior (con un máximo del 90%). El objetivo se les comunica al principio del experimento, y se les informa del resultado cada mes. Si se consiguen al menos dos de los tres objetivos reciben un mensaje laudatorio (“Bien hecho”) y se les anima a seguir así el mes siguiente. Si se consiguen menos de dos objetivos, se les anima a volar más eficientemente. No hay ninguna recompensa material, ni se publican estos resultados. Los autores sugieren que éste es el tratamiento donde la "aversión a la pérdida" se expresa de manera más fuerte, aunque como explicaré al final, a mí personalmente esta interpretación me genera algunas dudas. El grupo 3 recibe los mismos objetivos que el 2, pero se les informa de que conseguir sus objetivos conlleva que la empresa realice una donación a una ONG de su elección. En este caso, además de las motivaciones anteriores, podría entrar en acción una motivación "pro-social".

La muestra se compone de 335 capitanes, 42000 vuelos y 110000 observaciones entre enero de 2013 y marzo de 2015. Se observa el consumo en las distintas fases del vuelo, variables relacionadas al vuelo (aeropuertos de origen y destino, clima duración), tipo de aeronave, y algunas variables del piloto.

Ahora ya podemos pasar a los resultados. En el gráfico siguiente se puede ver para las tres medidas de consumo el impacto del tratamiento, antes (la columna izquierda en cada grupo de tres), durante (la columna del medio) y después del período de tratamiento (la última columna). La primera observación llamativa es que el todos los grupos experimentan una mejoría notable en la consecución del objetivo, sobre todo la eficiencia de vuelo, y en la de taxi. Esto incluye al grupo de control, y dado que este grupo solamente sabe que está siendo medido, el impacto es muy notable. Otra observación importante es que las mejoras se mantienen después del tratamiento de manera universal.

fuel experiment

Pero este gráfico hace un poco difícil discutir el impacto diferencial entre tratamientos. Para esto, miremos la tabla con los resultados de las estimaciones de diferencias en diferencias, que básicamente comparan la variación antes-después entre los tratamientos, y como la asignación al tratamiento es aleatoria este impacto está claramente causada por el mismo. En la tabla las columnas reflejan el impacto de distintos tratamientos en las variables de interés para dos tipos de estimaciones (columnas 1 a 3 un tipo, columnas 4 a 6 el segundo). La columna 1 y 3 muestran que el impacto en la carga de combustible respecto al tratamiento no es significativo. En la eficiencia de vuelo (columnas 2 y 5), el tratamiento de proporcionar información no lleva a mejoras, pero si lo hacen los objetivos (aunque las donaciones no producen mejoras adicionales). Finalmente, en la eficiencia de taxi todos los tratamientos mejoran al grupo de control, aunque las diferencias entre ellos no son significativas.

fuel experiment 1

Estos efectos del tratamiento llevan a ahorros considerables, que según las estimaciones de los ingenieros de las que informan los autores son del orden de unos 822 kilos de combustible combinando las tres fases (250, 500 y 72, respectivamente) y por tanto del orden de 838000 kilos de dióxido de carbono durante la duración del experimento.

Si el resultado se replica y sucede por los motivos que argumentan los autores, probablemente hay que alegrarse, porque quiere decir que a lo mejor podemos tener gran impacto global con muchas acciones locales a pesar de nuestra aparente incapacidad notoria para llegar a acuerdos sensatos a nivel global. Y también que va a ser correcto aquello que les contaba hace unos días de que los buenos incentivos no son sustitutos de los buenos ciudadanos. Por otro lado (sí, no se puede decir que Cabrales sea un ), hay un aspecto del experimento que me genera ciertas dudas. Si en su empresa no habían medido nunca un aspecto del desempeño, y ahora empiezan a medirlo unos profesores de universidad, aunque le digan que no tiene impacto material, ¿no le parece que por si acaso prestaría más atención a esa cuestión? Al final, nunca se sabe lo que va a acabar afectando una promoción, o un despido. Por tanto, aunque el experimento me parece fascinante, habrá que añadir aquello de que es necesaria más investigación.