Dr. Mario's 2nd 🧠

La tiranĂ­a del Thinker

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Prompt: “A technology startup office. One person is clearly in charge, tyrannical, giving orders to another person”. Qué lista la IA en Freepik, qué sutil el “Teamwork” de detrás y las manos en los bolsillos de la Doer.

Ayer me azotaron con un látigo ante unas 100 personas.

No es la única práctica del BSDM que disfruto. También disfruto de las que tienen que ver con mi profesión:

In such minimal, but clearly unequal, social environments [work environments], strange things can start to happen. Back in the 1960s, the radical psychoanalyst Erich Fromm first suggested that “nonsexual” forms of sadism and necrophilia tend to pervade everyday affairs in highly puritanical and hierarchical environments. In the 1990s, the sociologist Lynn Chancer synthesized some of these ideas with those of feminist psychoanalyst Jessica Benjamin to devise a theory of Sado-Masochism in Everyday Life. What Chancer found was that unlike members of actual BDSM subcultures, who are entirely aware of the fact that they are playing games of make-believe, purportedly “normal” people in hierarchical environments typically ended up locked in a kind of pathological variation of the same sadomasochistic dynamic: the (person on the) bottom struggles desperately for approval that can never, by definition, be forth-coming; the (person on the) top going to greater and greater lengths to assert a dominance that both know is ultimately a lie-for if the top were really the all-powerful, confident, masterly being he pretends to be, he wouldn’t need to go to such outrageous lengths to ensure the bottom’s recognition of his power. (p. 121)

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El BDSM que me apasiona del mundo laboral es la división de tareas entre “hacedores” y “pensadores”. Parezco Shakira rompiendo con Piqué: bienvenidos al cuarto artículo en la serie “Qué hago trabajando con datos en vez de estar zurriendo mierdas con un látigo”. Perdonadme, estoy en crisis y me saco de ellas (o me termino de hundir) escribiendo.

Thinkers - Doers

La primera vez que me lo crucé fue con Engineers Shouldnt Write ETL. A Guide to Building a High Functioning Data Science Department, y es exactamente como suena:

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Y obviamente:

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…y, por supuesto, como caso particular del anterior, mi favorito: cualquiera vs. equipos de datos, y en particular, cualquiera vs. Heads of Data. ¡No os imagináis la de Heads of Data en la sombra que hay por ahí!

Stakeholders mirando al Head of Data montar un Looker

El problema no es que haya Thinkers. Es el monopolio del thinking

Desde luego, mi rant no es sobre que haya figuras en una compañía que tengan responsabilidad estratégica, esto es, qué hacer y por qué. Eso es un job to be done, y tiene sentido que tenga responsables concretos (aunque podríamos argumentar si eso son roles exclusivos, si eso no es “sobre-especializar” o el abuso al delegar el Doing).

El verdadero problema es que se metan en el cómo hacer algo (a través de qué artefactos, y mucho menos, cómo hacer esos artefactos) si no han sido Doers previamente. Es más, lo chungo es que algunos hasta se saltan el qué: no tienen bien pensando cuál es el problema a resolver.

En equipos de datos se da cuando los líderes de otras áreas te piden implementar historias, a veces con bastante especificidad en el cómo, incluso sin compartir para qué. Pasa tanto a nivel macro/estratégico—preescribiendo un artefacto pero no el problema que busca resolver (e.g., “es el momento de un nuevo modelo de atribución de subscripciones”)—como a nivel micro (“quiero un dashboard con <insertar una lista infumable de KPIs>”). Vamos, que no nos dan un seat at the table del pensamiento y las decisiones. Y en algunos, cuando escarbas, descubres que ni el problema a resolver era el correcto, con lo que se te forma tremendo kilombo para hacer las cosas bien (literalmente echarte roles de otras áreas encima).

A los Doers les va regular…

Aunque haya gente por ahí que crea que seríamos más felices si simplemente nos dijeran qué hacer (que resulta que no), la realidad es que esta separación funciona como el culo para los Doers. Esto es fácil de ver: es la destrucción total de la motivación de un trabajador. Si Daniel H. Pink en Drive dice que los tres componentes básicos de la motivación son autonomía, maestría y propósito, pues con esto del Thinker - Doer le estás pegando una patada en la espinilla a las tres:

  • No tienes autonomĂ­a. Te están diciendo cĂłmo hacer algo, hasta el detalle a veces.
  • No tienes propĂłsito. Porque al Thinker no le flipa compartir el contexto porque le retrasas. Cállate y ejecuta puto minion.
  • Tampoco vas a tener maestrĂ­a en el dominio del problema. Como mucho habrá maestrĂ­a tĂ©cnica, que veremos a ver el valor que tiene en el futuro con los Foundational models (e.g., escribir una query en SQL vs. quĂ© pregunta es la que merece la pena preguntar).

… y a la compañía también

Pero es que además, para sacar cosas que merezcan la pena adelante, tampoco funciona. A no ser que tenga un background técnico, es muy difícil que un experto en el dominio de un problema se erija como Thinker de otro dominio—el técnico—y sepa cuál es la mejor herramienta disponible para resolver un problema / aprovechar una oportunidad. En Data, como ya conté en Falsos amigos en Data, esto es más peligroso e ineficiente aún porque:

  • La peña va sobreconfiada en sus capacidades pero luego no sabe diferenciar la media de la mediana.
  • A la hora de meterse en harina de analizar datos hay que tomar 20mil decisiones nada triviales.
  • El trabajo con datos es sĂşper interactivo: tampoco está muy claro por dĂłnde tirar hasta que te vas metiendo en harina, salen preguntas y repreguntas…

Entonces, acabamos con un ping-pong horrible entre Thinker y Doer, con montones de slices and dices de datos (desperdiciados) y además sin una narrativa coherente (confundidos).

Por no hablar de que también te pierdes ideas “bottom-up, de la gente que está en el barro: Amazon Prime fue una idea de un software engineer.

Un mĂ­nimo de Thinker

Hay Thinkers y Thinkers. Ya que pagamos un coste de ineficiencia y de motivación por esto, por lo menos que seas un buen Thinker, “porque seremos fascistas, pero sabemos gobernar”. Ojalá que al menos sean buenas aspiradoras del caos. De Don’t Create Chaos:

My litmus test for effective leadership: any room that you enter should have more certainty and a firmer plan by the time that you leave it. Good leaders can walk into a situation where people have lost track of their goals and get everyone aligned on a clear path forward. They remove unimportant details, distill complex situations to their essence, and get the right decision-maker to make a call – even if it’s not them. They’re able to not only stop bad plans before it’s too late, but get them moving again in the right direction.

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Me da pena porque precisamente esto es algo que creo que los roles de datos ¿deberíamos traer? a la mesa. Pertenece, de las distintas visiones que puede tener un equipo de datos, a una de las que más me gustan: Driving Operational Clarity.

Black Hat Thinker

Esta dinámica se puede dar por puro error. Es verdad que si hablamos de “equipo de datos”, ya vamos mal. Es Conway law pura: estamos creando un equipo que no está alineado con los flujos de valor de la compañía, forzando handoffs feísimos como éste (y otros peores con los equipos de ingeniería). Analiza pero no tiene ownership sobre decisiones o producción. Es, sencillamente, la topología de equipo de data incorrecta, al menos para la parte de análisis. A estas alturas, todos sabemos que por ejemplo un “equipo de backend” no tiene sentido, ¿no? Lo que molan son equipos multidisciplinares: tienen todo lo que necesitan, no hay dependencias raras, no hay “poner tareas a Fulano en un Jira”. Con Data es lo mismo: lo ideal es que los perfiles de análisis / ciencia de datos estén embebidos en equipos de producto, para que no haya esa desconexión.

Peeeero, donde hay voluntad hay un camino: aunque no estés con la organización ideal, si la peña quiere, puede funcionar. O como decía uno de los mejores jefes que he tenido nunca: “con gente buena todo funciona”.

Lo que pasa es que lo mismo no hay voluntad: si el modelo Thinker-Doer funciona para alguien, es para el Thinker. No es de extrañar que la gente busque posicionarse aquí. No ya porque sea cool, si no porque permite una cosa muy guay, que es el oportunismo a la hora de responder ante el ROI de buscar gamusinos. Si lo que te han mandado explorar tiene impacto, mérito del Thinker. Como Doer, aunque parezca increíble, te invisibilizas. Si no tiene impacto, al Thinker que le registren y… “¿éste equipo de data pa que vale?“.

No quiero sonar Iker Jiménez, pero, esta separación del curro tiene raíces… inquietantes, ¿no es así, Carmen?. Viene del Taylorismo. De Reconquista tu tiempo de Jenny Odell:

La administración científica no tenía que ver únicamente con medir el trabajo y aumentar la productividad, sino también con el disciplinamiento y el control. Tal como demuestran los largos años de batalla de Taylor, siempre que tuvieran conocimiento del proceso de trabajo completo, los trabajadores mantendrían cierto control sobre el ritmo de trabajo. (p. 77)

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Todo paso en el proceso del trabajo está divorciado, lo más posible, de un conocimiento o entrenamiento especial y reducido a trabajo simple. Mientras que las relativamente pocas personas a las que está reservado el conocimiento y el entrenamiento se ven liberadas, lo más posible, de las obligaciones del trabajo simple. En esta forma, todos los procesos del trabajo se ven dotados de una estructura que polariza en sus extremos a aquellos cuyo tiempo es infinitamente valioso y a aquellos cuyo tiempo casi no vale nada. (p. 77)

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Por no hablar de que los Thinkers (especialmente los Black Hat) son casi siempre hombres y no es casualidad su fetichismo por moverse rápido y romper cosas (que en el trabajo con datos por cierto nos revienta bastante). De Jenny Odell en Cómo no hacer nada:

La fuerza de la vida tiene que ver con lo cíclico, con el cuidado y la regeneración; la fuerza de la muerte se me parece mucho a la «disrupción». Evidentemente, las dos son necesarias en alguna medida, pero una se valora por defecto, por no mencionar que se masculiniza, mientras que la otra carece de reconocimiento porque no forma parte del «progreso» (p. 57)

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El Thinker se la agarra con la mano

Hace poco me decía un buen compañero de fatiga:

Estoy ejecutando tan a saco que ni siquiera me da tiempo a ver lo que he hecho.

Como los Thinkers en general no tienen skin in the game en cuanto al ROI de los Doers (ni de su priorización ni de su coste en horas), y como en concreto en el trabajo con datos lo que se puede pedir es infinito, los Doers vamos a piñón para cumplir unas expectativas irreales.

Tan a piñón que a veces montas unas visualizaciones para trackear alguna historia y no te paras ni a ver lo que se está viendo. Pero al Thinker, que se la agarra con la mano, le sobra tiempo para dictar y luego fiscalizar tu trabajo (y ay de ti si te encuentra algún error, porque eso justificará la necesidad de su thinking). Por otro lado, tampoco te puedes parar mucho porque dirá que vas muy lento (again, porque no tiene interiorizado lo que se tarda, y peor, tiene la intuición de que se debería tardar poco). De hecho, el tiempo que se tarda también es un mecanismo de autorrefuerzo de la posición del Thinker para que el Doer no pueda revelarse contra esta división de tareas. Como dice Slavoj Žižek en Demasiado tarde para despertar:

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¿Qué hacemos entonces?

Desde luego, no es una moda pasajera, aunque la nueva narrativa del “taste”, de los vibes, o los cursos para salir de la uni siendo directamente Thinker no van a ayudar.

Podemos montar una matriz de Thinkers como en Data Means Business hacen con los stakeholders…

Although, their bias will be different, and you will need different stuff to get buy-in:

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… pero con distintos cuadrantes. A la gente que se posiciona como Thinker respecto de ti la podemos catalogar en torno a dos ejes: cuánto poder tienen en la compañía, y su ética profesional.

  • Baja Ă©tica profesional, poco poder (“Liante”): a esta gente hay que darle lo mĂ­nimo que puedas. Todo lo que digas podrá ser usado en tu contra. Son pĂ©rdida de energĂ­a inĂştil. Pero hay que mantener un ojo por si ganaran poder.
  • Alta Ă©tica profesional, poco poder (“Clueless Thinker”): esta gente tiene arreglo. Probablemente te están haciendo de Thinker porque tampoco saben hacerlo de otra manera. Con que expliques que esta dinámica está regular, será suficiente.
  • Alta Ă©tica profesional, mucho poder (“True leader”): aquĂ­ es que quizá ni siquiera hay nada que arreglar. Probablemente sea un verdadero “thought leader”, que ayude: es difĂ­cil que alguien tenga mucho poder teniendo una buena Ă©tica profesional sin que eso implique tambiĂ©n unas muy buenas habilidades en el planteamiento de problemas complejos (en general, aunque no sean de su dominio de expertise).
  • Baja Ă©tica profesional, mucho poder (“True Black Hat Thinker”): el verdadero chungo. Lo tratamos aparte.

Hay un subset entre de Thinkers con poco poder que es bastante increíble que existan: serían los Taskmasters de David Graeber en Bullshit Jobs. No son ni Thinkers ni Doers, son intermediarios. Si estás en esta posición, ojito, que al primer recorte que haya en la organización, vas a la puta calle (rightly so, porque es inútil esta labor). Como Doer, por Dios, sáltatelos, no gastes un segundo ahí.

CĂłmo relacionarse con The True Black Hat Thinker

Si tuviera la solución, no estaría regalándola en un artículo. Estaría haciendo carrera como Jeffrey Pfeffer. Hay dos cosas a tener claras:

Tu objetivo como Doer (o como mixed Thinker/Doer si vas a por ese sueño) al lidiar con estos perfiles es:

  1. Sobrevivir. No salir por la puerta a no ser que tu quieras.
  2. Vivir bien. Intentar conseguir tanta autonomĂ­a como puedas para preservar las ganas.
  3. Hacer un buen trabajo. Esto no ya como imperativo moral, si no porque Black Hat Thinkers campando a sus anchas se pueden cepillar una compañía tranquilamente. Y si eres una data person, estás en la posición para Being the Eyes of Your Organization. Además tu valor como profesional (dentro de esa compañía y fuera) es el impacto que puedas acreditar que has conseguido.

Es un delicado balance. Lo Ăşnico que se puede hacer es forzar posiciones en el tablero de juego, con mucho cuidado de no ofrecer una oposiciĂłn frontal (porque si tiene poder, es que te vas a la calle). Es un gastazo de energĂ­a, pero es lo que hay, aver studiao. Son cuatro cosicas:

  1. Reconduce si puedes. El Black Hat Thinker tampoco es tonto. Si lo que propone no tiene sentido, todavĂ­a le puedes convencer.
  2. Overdo. Una vez visto algo, no lo puede ignorar: si además de lo que te ha pedido le puedes enseñar algo que pruebe tu punto, lo mismo consigues inclinar la balanza en tu favor.
  3. Defend (positive). Para protegerte de que se invisibilice tu trabajo, es importante ser vocal con tu contribución: intenta estar en los foros donde se publique el trabajo para que quede patente que has estado ahí. Comenta en el post de Slack donde se haya publicado (si no has podido publicar tu), da apreciaciones si se está presentando en una reunión… El que no llora, no mama.
  4. Defend (negative). Por otro lado, si la cosa ves que va a descarrilar, y no has conseguido ni reconducir, ni puedes hacer el overdo, hay que dejar patente por escrito en algún sitio que la idea no es tuya y que no estabas de acuerdo con antelación. Es la más complicada porque por narices tienes que expresar disagreement, es decir, un poquico de enfrentamiento directo. Ofrecerse a hacer meeting notes es la clave, así se puede escribir algo de tipo: “El Black Hat Thinker propone hacer X. Nosotros expresamos estos concerns y ofrecemos esta alternativa Y. Como el Black Hat Thinker está muy convencido, continuamos con la propuesta del Black Hat Thinker”.

Y ya está. Cuando te canses, pues te vas de ese sitio, y empiezas este ciclo sin fin en otro lugar. O buscas Power:

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