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Numerosos artículos narran las peculiares preguntas que empresas como Google, Apple, Twitter o Amazon realizan a sus candidatos en sus procesos de selección. Algunas, como la famosa «¿Te consideras cazador o recolector?» pretenden conectar con la personalidad del entrevistado. Otras como:

¿Cuántos niños nacen al día?

¿Cuánto cobrarías por limpiar todas ventanas de Seattle?

¿Cuántas pelotas de golf caben en un autobús escolar?

buscan saber cuál es la manera en la que el candidato piensa y razona. ¿Quiere Apple que sepas la tasa de natalidad diaria? Obviamente, no. Lo que estas empresas buscan es que sus futuros empleados sean capaces de abordar cualquier problema con plenas garantías de resolverlo.

La razón por la que, a priori, estas preguntas pueden resultar aterradoras para el ciudadano medio, reside en la manera en la que el sistema educativo ha educado nuestra manera de pensar. Tanto en el colegio como posteriormente en la universidad, la mayoría de los problemas a los que un estudiante se enfrenta vienen planteados por un enunciado y una serie de preguntas dadas por el profesor.

En cambio, los problemas que nos encontramos en la vida real vienen sin enunciar y somos nosotros los encargados de establecer un planteamiento y realizar esas preguntas. El éxito (y el dinero que le va a costar a nuestro cliente) a la hora de resolver un problema pasa por realizar las preguntas adecuadas, y por basarnos en un conjunto de razonables hipótesis. Debemos realizar un cambio de chip, debemos variar la perspectiva con la que abordamos un problema.

Estas preguntas, en apariencia imposibles de resolver dada la escasez de datos de los que se dispone, pueden tener respuesta de una manera relativamente sencilla. Para ilustrarlo, nada mejor que el conocido como

Problema de Fermi

Enrico Fermi fue un físico italiano, Premio Nobel de Física y uno de los científicos más destacados del siglo XX. También es conocido por su capacidad para resolver problemas que involucran el cálculo de cantidades que parecen imposibles de estimar dada la limitada información disponible. Cuentan que Laura, su mujer, era aficionada a tocar el piano. Una noche, tras pasar todo el día en la Universidad de Chicago, en donde era profesor, su mujer le cuenta que ese día ha venido un afinador a poner a punto su piano. Fermi, muy en su línea, le dice:

Oye, Laura, ¿cuántos afinadores de piano hay en Chicago?

Antes de que su mujer respondiese que no tenía ni la menor idea, que siempre llamaba al mismo afinador, Fermi, papel y lápiz en mano se puso a calcularlo. En voz alta iría diciendo:

– Chicago tiene 5 millones de habitantes y en promedio hay dos personas por hogar. Pongamos que en hay un piano en 1 de cada 20 hogares y que es costumbre que una vez al año se afine.

Con estas hipótesis, podemos calcular cuántas afinaciones de piano se producen en Chicago en un año:

(5.000.000 personas en Chicago) / (2 personas por hogar) = 2.500.000 hogares

(2.500.000 hogares en Chicago) x (1 piano por cada 20 hogares) = 125.000 pianos, por una afinación al año cada piano = 125.000 afinaciones de piano por año en Chicago.

– Si tenemos en cuenta los viajes entre casa y casa –proseguía Fermi-, afinar un piano lleva 2 horas. Pensemos en una jornada laboral de 8 horas al día, 5 días a la semana y 50 semanas al año. Podemos calcular así cuántas afinaciones de piano hace al año cada afinador:

(50 semanas / año) x (5 días / semana) x (8 horas / día) / (2 horas por piano) = 1000 afinaciones de piano por año y afinador de pianos.

Por tanto, una vez sabidos el número de afinaciones de piano en Chicago y el número de afinaciones de piano promedio por afinador, resulta trivial calcular cuántos afinadores de piano hay:

(125.000 afinaciones de piano por año en Chicago) / (1000 afinaciones de piano por año y afinador de pianos) = 125 afinadores de piano en Chicago.

¿Quiere decir esto que había exactamente 125 afinadores de piano en el Chicago de Enrico Fermi? Por supuesto que no, pero la cifra correcta no estará alejada de ello, y ahí radica el valor de la resolución de Fermi. Planteando las preguntas adecuadas y haciendo hipótesis razonables, podemos llegar a un resultado aproximado sin apenas información.

Google, Twitter, o firmas de consultoría como McKinsey no buscan con ese tipo de preguntas (o con los también famosos case interview o entrevistas de caso) que sepas, de entrada, el número de afinadores de Chicago, las pelotas de golf que caben en un autobús, o cómo mejorar la rentabilidad de una aerolínea low-cost afectada por una subida de precios del petróleo. Lo que las empresas pretenden es que cuando uno de sus futuros empleados se encuentre frente a frente con un problema real, de una empresa real, sepa realizar las preguntas adecuadas, con el enfoque adecuado, para obtener los datos necesarios que le ayudarán a resolver el problema de la manera más óptima.

Existe suficiente bibliografía y diferentes frameworks para preparar entrevistas de caso, además de requerir entrenamiento en su resolución, pero quizá, con la ayuda de Fermi, se puedan dar los primeros pasos hacia ese cambio de enfoque necesario, buscando las preguntas adecuadas, desde la lógica.

Accede a la guía de preparación para entrevistas de consultoría tipo caso aquí. También te ofrecemos nuestros famosos frameworks.