Economía

El big data no miente: los directivos más listos son los que más se equivocan

  • Pero el factor más relevante es la complejidad de la decisión
Predecir cuándo nos equivocamos puede optimizar las decisiones. En la imagen los tres presidentes de la Fed más recientes.

El análisis de grandes cantidades de información de todo tipo de fuentes distintas, la actividad conocida como minería de datos o 'big data', permite revelar facetas desconocidas del comportamiento humano. Ahora, un estudio de la Universidad de Nueva York nos enseña cuáles son los factores principales a la hora de equivocarnos al realizar una inversión o al fundar una nueva empresa.

No es difícil imaginar que la complejidad de la situación a valorar, la habilidad de quien debe tomar la decisión y la escasez de tiempo son algunos de los factores principales. Pero conocer qué peso exacto tiene cada uno de ellos es crucial para campos como la economía o la demoscopia.

El punto de partida es usar esos factores como límites. Es decir: hay que tomar una decisión, puesto que no hacer nada no es una opción. Pero, ¿qué factor nos limita más?

Diseñar y ejecutar experimentos para demostrar las posibles teorías es muy complicado, por la cantidad de individuos y parámetros a controlar, así que de momento el problema permanecía sin solución, como recuerda la MIT Technology Review.

Encontrar el fallo tonto

Pero los investigadores de la universidad noeyorquina encontraron un campo de pruebas gigantesco, y al alcance de su mano: el ajedrez. Para ello les bastó pasar, como quien pasa un peine, su programa informático por una base de datos con registros de más de 200 millones de partidas del milenario juego de tablero realizadas por aficionados, y otro millón de partidas entre grandes maestros.

Dadas las reglas del juego, es sencillo encontrar el punto exacto en el que el jugador cometió un error: esa jugada estúpida que desencadena la derrota.

Ya sólo quedaba ponderar los factores citados. La dificultad salta a simple vista (en términos matemáticos) con sólo ver la complejidad de la distribución de piezas en el tablero. La habilidad es sencillamente la clasificación de cada jugador en el ránking, y en cuanto al tiempo, viene limitado en muchas de las partidas.

La conclusión es que la escasez de tiempo influye, pero sólo cuando es muy escaso. En pocas palabras, si el tiempo de decisión era inferior a 10 segundos, la propensión a cometer errores estúpidos era alta, pero se hace plana pasado ese nivel.

En cuanto a la complejidad, su relación con el número de errores es inversa con la experiencia y habilidad del decisor. Cuanto mejor puntuado está el jugador en el ránking, menos influye la complejidad. Es una conclusión lógica y es la más útil de este estudio, puesto que permite modelizar (o sea: predecir) cuándo un entorno determinado para un decisor determinado va a ser campo abonado para los errores.

Pero el hallazgo crucial de este estudio, tras analizar miles de millones de combinaciones, es que lo que más influye a la hora de cometer errores estúpidos es un factor en cierta medida contraintuitivo: la habilidad.

En su estudio, los investigadores muestran que los jugadores más experimentados son más propensos a cometer errores que sus contrincantes de menos nivel. Y hasta aquí las explicaciones, porque no han encontrado aún una razón científica. ¿Quizá por exceso de confianza?

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