Persistir, rediseñar o cerrar un proyecto: cómo decidir con evidencia

Un proyecto puede seguir consumiendo tiempo, dinero y reputación mucho después de que dejó de ser la mejor opción. También puede parecer decepcionante justo antes de producir aprendizaje valioso. La decisión difícil no es “rendirse o ser perseverante”, sino distinguir entre un tropiezo recuperable, un diseño que debe cambiar y una apuesta que ya no merece más recursos.

Persistir tiene buena reputación porque asociamos la constancia con el carácter. Cerrar, en cambio, suele sentirse como admitir una derrota. Esa lectura moral confunde dos preguntas diferentes: cuánto esfuerzo hicimos y qué conviene hacer desde hoy. El esfuerzo pasado merece respeto, pero no puede justificar por sí solo el próximo mes de trabajo.

El problema no es haber invertido mucho, sino dejar que eso decida el futuro

Hal Arkes y Catherine Blumer llamaron “efecto del costo hundido” a la tendencia a continuar una actividad porque ya invertimos dinero, esfuerzo o tiempo. Esos recursos no regresan aunque continuemos. Sin embargo, pesan psicológicamente: abandonar parece convertirlos en pérdida, mientras seguir permite imaginar que todavía serán recuperados.

En las organizaciones, el problema puede intensificarse. El estudio clásico de Barry Staw mostró cómo la responsabilidad por una decisión previa puede aumentar el compromiso con un curso de acción que recibe resultados negativos. No se trata simplemente de obstinación individual. Influyen la necesidad de justificar decisiones, la exposición ante colegas, la competencia política y la esperanza de que una inversión adicional revierta el resultado.

Esto no significa que toda dificultad sea una señal para salir. Muchos proyectos atraviesan una fase incómoda antes de estabilizarse. La evidencia temprana puede ser ruidosa y una innovación necesita tiempo para que usuarios, equipos y procesos se adapten. El error opuesto —abandonar ante el primer dato negativo— también destruye valor. Por eso hace falta un sistema de decisión anterior a la crisis.

Tres decisiones, no dos

La conversación suele reducirse a continuar o cerrar. Falta una tercera opción: rediseñar. Separarlas ayuda a elegir con más precisión.

Rediseñar no consiste en cambiar el nombre y conservar todo lo demás. Requiere declarar qué hipótesis fue refutada, qué componente se modifica y qué límite impedirá una nueva escalada. Si el proyecto no puede formular esa diferencia, quizá no está pivotando: solo está prolongándose.

Las señales que conviene mirar

Ningún indicador aislado decide por nosotros. Un retraso puede deberse a una estimación deficiente; una baja adopción, a un problema de distribución; una queja grave, a una falla estructural. La evaluación mejora cuando combina cinco tipos de evidencia.

1. Valor para la persona usuaria

¿El proyecto resuelve un problema que alguien reconoce y prioriza? No basta con interés cortés, visitas o felicitaciones. Busca conductas costosas: uso repetido, recomendación, disposición a pagar, entrega de datos necesarios o cambio de una rutina. Si nadie cruza esos umbrales, la propuesta de valor necesita revisión.

2. Aprendizaje por unidad de inversión

Un experimento puede fracasar comercialmente y aun ser útil si reduce incertidumbre. La lógica de opciones reales desarrollada por Rita McGrath propone tratar inversiones iniciales como compromisos escalonados: se desembolsa más cuando la información mejora, no simplemente porque ya se empezó. Una etapa que no produce resultados ni aprendizaje verificable es una señal más seria que una etapa con resultados negativos pero informativos.

3. Tendencia, no fotografía

Compara varias observaciones bajo condiciones semejantes. ¿La retención mejora? ¿Disminuye el tiempo para entregar? ¿Los errores reaparecen después de cada corrección? Una cifra puntual puede engañar; una tendencia acompañada de explicación permite decidir. Define también cuánto cambio sería material. “Mejorar” sin umbral facilita celebrar cualquier movimiento.

4. Costo de oportunidad

Todo proyecto compite con otro uso del presupuesto, la atención y el talento. Preguntar “¿podemos terminarlo?” es insuficiente. Hay que preguntar “¿seguir aquí produce más valor que la mejor alternativa disponible?”. Esta comparación vuelve visible lo que la contabilidad del proyecto suele omitir: equipos retenidos, clientes postergados y problemas más importantes sin atender.

5. Riesgo ético y reversibilidad

Algunas apuestas pueden probarse de forma limitada y revertirse. Otras afectan derechos, seguridad, empleo, privacidad o confianza. Cuando el daño potencial es alto, el estándar de evidencia debe subir y los límites deben ser más estrictos. Cerrar una iniciativa que no puede operar responsablemente no es falta de valentía; es gobierno.

Define criterios de salida antes de necesitarlos

En Quit, Annie Duke insiste en el valor de fijar “kill criteria”: condiciones observables que obligan a reconsiderar o abandonar una apuesta. Su utilidad no está en automatizar decisiones complejas, sino en protegerlas de la racionalización posterior. Cuando el equipo está emocional y políticamente comprometido, cada mal resultado puede explicarse como una excepción.

Los criterios deben escribirse con fecha, métrica y consecuencia. “Si en diciembre no hay avance, revisamos” deja demasiado espacio. Es mejor: “Si al 15 de diciembre menos del 30 % de los usuarios piloto completa la tarea principal en dos intentos, suspendemos la expansión y evaluamos dos alternativas de diseño”. El umbral no necesita fingir precisión científica; necesita ser lo bastante claro para impedir que cambie después de ver el dato.

También hacen falta criterios para continuar. Un proyecto no debería sobrevivir solo porque no alcanzó el umbral de cierre. Debe demostrar señales positivas suficientes para recibir la siguiente inversión.

Usa retrospectiva anticipada para descubrir riesgos ocultos

Deborah Mitchell, J. Edward Russo y Nancy Pennington estudiaron la “retrospectiva prospectiva”: imaginar que un resultado futuro ya ocurrió puede mejorar la identificación de razones que lo explicarían. En la práctica, un equipo puede realizar un premortem: “Estamos dentro de seis meses y el proyecto fracasó. ¿Qué ocurrió?”. La pregunta libera objeciones que suelen callarse cuando todos deben defender el plan.

Haz después el ejercicio inverso: “El proyecto generó el valor esperado. ¿Qué tuvo que ser verdad?”. Comparar ambas listas ayuda a convertir optimismo y temor en supuestos comprobables. No se trata de votar por la historia más convincente, sino de diseñar pruebas pequeñas para las incertidumbres decisivas.

Un protocolo para la revisión

1. Separar pasado y futuro. Registra lo ya invertido, pero construye la recomendación con flujos, riesgos y aprendizajes futuros.
2. Volver a la hipótesis. Expresa qué problema, para quién y mediante qué mecanismo debía resolver el proyecto.
3. Reunir evidencia contradictoria. Incluye datos favorables, desfavorables y ausentes; no solo los que sostienen a quien presenta.
4. Comparar tres rutas. Estima persistir, rediseñar y cerrar, incluyendo transición, reversibilidad y costo de oportunidad.
5. Asignar una revisión independiente. Incorpora a alguien con información relevante que no dependa de que el proyecto continúe.
6. Decidir el siguiente compromiso. Define recursos, plazo, responsable, métricas y criterio de salida; evita aprobar “un poco más” sin límite.

La independencia importa porque quien lidera un proyecto posee conocimiento valioso, pero también identidad, relaciones y reputación vinculadas a él. No hace falta excluirlo; hace falta equilibrar su perspectiva. La revisión debe evaluar la calidad de la decisión con la información disponible, no premiar o castigar según un resultado que también contiene azar. Esa distinción se relaciona con cómo evaluar decisiones bajo incertidumbre.

Cómo cerrar sin desperdiciar lo aprendido

Un cierre responsable no equivale a apagar todo y olvidar. Primero protege a usuarios, trabajadores y proveedores afectados. Después documenta qué supuestos se sostuvieron, cuáles fallaron y qué señales aparecieron demasiado tarde. Conserva activos reutilizables —datos con permisos adecuados, componentes, relaciones y conocimiento— sin convertir esa posibilidad en una excusa para prolongar el proyecto.

También conviene separar la dignidad de las personas del destino de la iniciativa. Si cerrar se vive como una acusación, los equipos ocultarán problemas hasta que sea imposible corregirlos. Reconocer una buena decisión de salida fortalece la capacidad futura de experimentar. La organización aprende cuando puede decir: “Esta apuesta no funcionó bajo estas condiciones, y ahora sabemos algo que antes no sabíamos”.

Persistir es valioso cuando compra progreso o conocimiento. Rediseñar lo es cuando una hipótesis importante sigue viva y existe una prueba distinta. Cerrar lo es cuando libera recursos, limita daño y permite actuar sobre la evidencia. Ninguna de las tres decisiones demuestra carácter por sí sola. El criterio está en elegirla a tiempo y poder explicar qué evidencia la sostiene.

Lecturas y fuentes

• Annie Duke. Quit: The Power of Knowing When to Walk Away. Portfolio, 2022. ISBN 978-0-593-42299-1. Ficha editorial.
• Barry M. Staw. «Knee-deep in the big muddy: A study of escalating commitment to a chosen course of action». Organizational Behavior and Human Performance, 1976. https://doi.org/10.1016/0030-5073(76)90005-2.
• Hal R. Arkes y Catherine Blumer. «The psychology of sunk cost». Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1985. https://doi.org/10.1016/0749-5978(85)90049-4.
• Rita Gunther McGrath. «A Real Options Logic for Initiating Technology Positioning Investments». Academy of Management Review, 1997. https://doi.org/10.5465/amr.1997.9711022113.
• Deborah J. Mitchell, J. Edward Russo y Nancy Pennington. «Back to the future: Temporal perspective in the explanation of events». Journal of Behavioral Decision Making, 1989. https://doi.org/10.1002/bdm.3960020103.

Pregunta para la comunidad: ¿qué evidencia te haría persistir, rediseñar o cerrar el proyecto que hoy más recursos consume?

Elaborado por Ricardo Gaibor.

Este artículo fue elaborado por Ricardo Gaibor con ayuda de sistemas de inteligencia artificial en tareas de investigación, organización y edición. La selección, interpretación y responsabilidad editorial del contenido corresponden al autor.