Muchas empresas acumulan complejidad sin haberla decidido. Un cliente pidió una excepción, se añadió una aprobación. Un error provocó un control nuevo. Llegó otro software, después una hoja Excel para compensar lo que el software no resolvía, y finalmente alguien empezó a copiar datos entre ambos.
Ese tipo de capas funciona durante un tiempo. Cuando el volumen aumenta, se convierte en horas administrativas, decisiones lentas y dependencia de personas concretas.
En El Algoritmo, Jon McNeill —exresponsable global de Ventas y Servicio de Tesla y posteriormente COO de Lyft— explica un marco de cinco pasos que aprendió trabajando con Elon Musk y que después ha aplicado en otras compañías: cuestionar cada requisito, eliminar pasos, simplificar y optimizar, acelerar el ciclo y automatizar.
1. Cuestionar cada requisito
El primer paso obliga a revisar por qué existe una regla, un dato, una aprobación o un informe. En empresas con años de historia aparecen procedimientos cuyo origen nadie recuerda y controles que continúan aunque el riesgo que los justificaba haya cambiado.
Para el CEO, esta revisión tiene una ventaja adicional: permite distinguir entre requisitos imprescindibles y hábitos internos. En fiscalidad, contabilidad, seguridad, calidad o protección de datos hay controles que deben mantenerse. En otros procesos, la respuesta “siempre se ha hecho así” merece investigación.
Una buena pregunta es pedir el origen de cada requisito y quién responde de él. Cuando nadie puede explicar su función actual, el proceso ya está ofreciendo una pista.
2. Eliminar pasos antes de mejorarlos
La segunda fase es la más incómoda porque obliga a renunciar a trabajo existente. Un formulario puede estar bien diseñado y seguir siendo innecesario. Lo mismo ocurre con una reunión, un informe o una doble validación.
En una pyme, eliminar un paso suele liberar más capacidad que perfeccionarlo. También reduce puntos de error y dependencia entre departamentos. El ahorro puede parecer pequeño de forma individual, pero se multiplica cuando una tarea se repite cientos o miles de veces al año.
Procesos donde buscar fricción
- Presupuesto → pedido → entrega → factura → cobro.
- Alta de clientes y proveedores.
- Aprobación de compras y pagos.
- Cierre contable y reporting mensual.
- Gestión de incidencias y devoluciones.
- Entrada de leads, elaboración de propuestas y seguimiento comercial.
3. Simplificar y optimizar lo que queda
Después de eliminar aparece una versión más limpia del proceso. Ahí tiene sentido ordenar responsabilidades, reducir campos, unificar criterios, rediseñar plantillas y escoger indicadores.
La secuencia importa. Optimizar demasiado pronto puede dedicar recursos a perfeccionar una tarea que debería desaparecer. En términos financieros, esa diferencia se traduce en horas de personal, licencias, integraciones y mantenimiento que la empresa seguirá pagando cada mes.
También mejora la calidad de la información. Cuantos menos puntos manuales haya entre el hecho económico y el dato que llega a dirección, menor será el riesgo de versiones distintas del mismo número.
4. Acelerar el ciclo para aprender antes
McNeill sitúa la velocidad después de simplificar. El objetivo es acortar el tiempo entre una acción y el resultado que permite aprender de ella.
En gestión empresarial, acelerar puede significar cerrar antes el mes, cotizar un proyecto en horas en lugar de días, resolver una incidencia con menos traspasos o convertir un pedido entregado en factura sin esperas internas. Cada día que sale del ciclo puede mejorar servicio, capacidad y caja.
La velocidad útil nace de un proceso más corto y más claro. Cuando el circuito conserva todas sus capas, exigir rapidez suele trasladar la presión a las personas.
5. Automatizar al final
Este es probablemente el aprendizaje más oportuno para 2026. La facilidad para incorporar automatizaciones e inteligencia artificial hace tentador empezar por la herramienta. El Algoritmo coloca la tecnología al final de la secuencia.
Automatizar un proceso con pasos innecesarios puede hacerlo más rápido y también más difícil de cuestionar después. Por eso conviene definir primero qué resultado necesita la empresa, qué controles son obligatorios, qué tareas pueden desaparecer y dónde sigue siendo necesaria una decisión humana.
Una vez hecho ese trabajo, la automatización gana calidad. También resulta más sencillo calcular su retorno: horas eliminadas, errores evitados, días reducidos en el ciclo, mayor capacidad o mejora del capital circulante.
6. Dónde puede tener impacto financiero
El método se suele presentar como una herramienta de innovación y ejecución, pero muchas de sus consecuencias terminan en la cuenta de resultados o en la tesorería.
Reducir pasos en facturación puede adelantar cobros. Simplificar compras puede reducir tareas administrativas y evitar pedidos duplicados. Acortar el cierre permite corregir márgenes antes. Eliminar excepciones comerciales puede mejorar precio medio y reducir errores. Rediseñar inventarios y entregas puede liberar circulante.
Antes de aprobar una automatización, pediría cuatro cifras
- Horas mensuales que consume hoy el proceso.
- Coste de errores, retrabajos y demoras.
- Días que añade al ciclo de cobro, entrega o cierre.
- Coste total de implantar y mantener la nueva solución.
7. El límite del método: distinguir fricción de control
Un enfoque tan agresivo con la complejidad necesita criterio. Hay procesos donde una segunda aprobación, una conciliación o una segregación de funciones existe porque reduce un riesgo relevante. Eliminarla puede ahorrar minutos y aumentar mucho más el coste potencial de un error o fraude.
También hay decisiones que dependen de confianza, negociación o cultura y difícilmente se resuelven con una lógica puramente ingenieril. En esos casos, acelerar puede deteriorar la calidad de la decisión.
La aplicación madura del Algoritmo consiste en exigir una razón a cada capa y valorar su coste frente al riesgo que cubre. Esa disciplina permite simplificar sin debilitar el control interno.
8. Cómo lo utilizaría en una empresa de 500.000 € a 20 M€
Escogería un proceso que duela de verdad: uno que genere retrasos, errores, quejas o muchas horas administrativas. Lo dibujaría de principio a fin con las personas que lo ejecutan y marcaría cada aprobación, espera, duplicidad y entrada manual de datos.
Después aplicaría los cinco pasos en orden y mediría el resultado. Si el proceso libera capacidad o caja, repetiría el ejercicio con el siguiente. Así la mejora se convierte en una disciplina de gestión y cada automatización parte de un problema económico concreto.
Cinco preguntas que merece la pena hacerse
¿Qué proceso importante contiene pasos cuyo propósito actual nadie sabe explicar con claridad?
¿Qué tarea repetitiva estamos intentando automatizar antes de decidir si debería seguir existiendo?
¿Dónde pasa más tiempo un expediente, pedido o decisión esperando que siendo trabajado?
¿Qué control protege un riesgo real y cuál permanece únicamente por costumbre?
¿Qué impacto económico tendría reducir a la mitad el tiempo del proceso elegido?
Mi valoración de El Algoritmo
Lo recomiendo especialmente a CEOs que están revisando procesos, preparando automatizaciones o incorporando IA. Su principal aportación es el orden de las preguntas: obliga a discutir la necesidad de cada paso antes de dedicar tecnología a ejecutarlo mejor.
También es una lectura útil para organizaciones que han crecido acumulando excepciones. El marco ayuda a recuperar simplicidad, aunque conviene aplicarlo con especial cuidado allí donde existen requisitos regulatorios, controles financieros o decisiones con un componente humano elevado.
Antes de invertir en otra herramienta, puede ser más rentable localizar qué parte del proceso sobra, dónde se pierde tiempo y qué impacto tiene esa fricción en margen, capacidad o caja.
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