Durante mucho tiempo, la humanidad pensó que el Sol giraba alrededor de la Tierra. En 1543, Copérnico demostró el modelo heliocéntrico explicando que ocurría lo contrario: éramos nosotros los que girábamos alrededor del Sol.
Esta columna no trata de astronomía, sino de cómo las características humanas afectan a nuestra capacidad para utilizar los datos en la toma de decisiones. Esto puede ocurrir conscientemente, cuando otras prioridades se anteponen deliberadamente al análisis objetivo, o inconscientemente, a través de los sesgos cog nitivos, que son patrones muy comunes de comportamiento irracional, estudiados en psicología, sociología y economía conductual.
Tendemos a suponer que la razón por la que ningún astrónomo predijo el modelo heliocéntrico fue la falta de capacidad técnica y matemática, pero en realidad estas disciplinas ya estaban bien desarrolladas muchos siglos antes de que finalmente aceptáramos esta idea. De hecho, era bastante probable que hubiéramos llegado a esta conclusión con los conocimientos científicos de la época, pero no fue así. ¿Por qué?
Bueno, todo empieza con Platón y Aristóteles, quienes, basándose en otros filósofos, escribieron en el siglo IV a.C. que así era como funcionaba nuestro cosmos.
Estos genios filosóficos crearon las bases del pensamiento filosófico occidental. Siglos más tarde, la propia Iglesia católica adoptó el neoplatonismo como una de las principales bases filosóficas de la teología cristiana.
A partir del siglo IX, los pensadores islámicos y de la Europa medieval ya señalaban las incoherencias matemáticas del modelo vigente.
Pero, por supuesto, Aristóteles y Platón no podían estar equivocados. Eran los gigantes del pensamiento crítico. La respuesta más probable entonces era que todos los demás científicos que demostraron incoherencias en el modelo debían de estar equivocados. Este es un ejemplo perfecto del sesgo de autoridad, probado por diversos experimentos, que demuestra que es muy difícil para un ser humano juzgar objetivamente una información sin dejarse influir por su autor.
Además, consideraban imposible que el sentido común hubiera estado equivocado durante tanto tiempo (después de todo, ¿cómo podríamos haber pasado 18 siglos equivocados? ) y, en lugar de cuestionar la raíz de este pensamiento, la corriente principal de la ciencia europea de la Edad Media comenzó a hacer ajustes cada vez más complicados, insertando recursos matemáticos extremadamente complejos como los epiciclos (pequeñas rotaciones dentro de los ciclos de los planetas alrededor de la Tierra) para explicar cómo podía funcionar el modelo geocéntrico. Este es un gran ejemplo del sesgo de confirmación, por el que valoramos la información que confirma los puntos de vista establecidos, y del sesgo del statu quo , por el que tendemos a despreciar las ideas que difieren de la norma.
No había nada de simplista en estos modelos (erróneos), que eran extremadamente avanzados en términos científicos, lógicos y matemáticos (ver algunas fotos del modelo). En otras palabras, la explicación alternativa se hacía cada vez más compleja, mientras que la realidad era mucho más simple y estaba justo delante de nuestros ojos: ¡el problema era que no queríamos verla!
Este es uno de los mayores ejemplos de sesgo cognitivo de la historia. La humanidad se ha pasado 18 siglos pensando que Aristóteles y Platón no podían estar equivocados. Y cuando emprendes un viaje analítico lleno de sesgos, por muy inteligente que seas, el resultado no será bueno.
Además, por supuesto, no se trata sólo de ejemplos inconscientes. Como el neoplatonismo estaba fuertemente vinculado a la teología católica, que a su vez estaba estrechamente relacionada con el poder político de la época, admitir que incluso una pequeña parte de este pensamiento era errónea podía constituir un grave precedente y este riesgo estaba muy claro para los dueños del poder de la época.
¿Y qué tiene esto que ver con las organizaciones?
Vivimos en la era del big data. La disponibilidad de datos para la toma de decisiones nunca ha sido mayor. Este impacto ha cambiado radicalmente el mundo de los negocios y las empresas más valiosas del mundo actual son empresas de datos.
Los datos se han convertido incluso en el centro de la geopolítica mundial, como ejemplifican las elecciones estadounidenses, el GDPR europeo, nuestra LGPD y la reciente medida china de controlar los datos de sus empresas tecnológicas.
Quien controla los datos controla el mundo. Es imposible nombrar una empresa entre las 500 principales del mundo (y pronto, ninguna cuyo modelo de negocio se mantenga en pie, sea del tamaño que sea) que no tenga el análisis de datos en su centro.
Pero, como hemos visto en varias columnas, la tecnología va de la mano del comportamiento, y este caso no es diferente.
Aún no vivimos en un mundo en el que las decisiones las toman las máquinas. La tecnología nos da acceso a los datos, pero todavía no decide nada. Y en este contexto, la pequeña pieza que controla el ordenador para la toma de decisiones tiene que coincidir con la base de datos.
Comparto una historia personal que ilustra este comportamiento típico de los científicos geocéntricos de la Edad Media y muestra lo comunes que son los sesgos cognitivos en las grandes organizaciones y en todo tipo de cargos.
La unidad de negocio está experimentando dificultades. La raíz del problema había sido diagnosticada por el equipo y era bastante complicada de resolver: implicaría un serio compromiso de tiempo y recursos. Para asegurarse de que se tomaba la decisión correcta, la alta dirección creó un grupo de trabajo dedicado a analizar numerosas fuentes de datos. La primera conclusión reforzó la idea de que la única solución sería realmente traumática.
Con la dificultad natural de aceptar las malas noticias, la decisión fue analizar una y otra vez. Quizá si profundizáramos más, con más detalle, con más y más violaciones de las bases de datos, la conclusión sería diferente. No fue así. Se dedicó más y más tiempo a analizar, ¡reforzando siempre las malas noticias!
Y como ese paciente que se niega a aceptar que tiene una enfermedad, la empresa siguió buscando diagnósticos cada vez más profundos en lugar de abordar el problema.
Al final, la conclusión fue que la forma en que la empresa había analizado el problema debía de ser errónea (todo para no aceptar las malas noticias). Se llamó a un grupo (más bien un batallón) de consultores externos que, tras meses de trabajo, llegaron a la misma conclusión que siempre había presentado el equipo local.
Imagino que tú también habrás vivido historias de este tipo, y te agradecería que las compartieras conmigo. Entrar en un proceso analítico sabiendo ya las respuestas que quieres tener al final es extremadamente peligroso y nunca acaba bien.
En una posición de liderazgo es muy fácil "imponer" tu idea a tu equipo, aunque sea inconscientemente. La gente quiere complacer a sus superiores, lo cual es muy natural. Y cuando se dan cuenta de que discrepar equivale a desagradar, empiezan a hacerse eco de lo que la organización quiere oír.
Todos estamos sujetos a estos sesgos inherentes al ser humano y reprogramarlos es doloroso y requiere mucho talento, mucho entrenamiento, mucha inteligencia emocional y control sobre el ego.
Pero el esfuerzo merece la pena y no faltan ejemplos. En el ultracompetitivo mundo del mercado financiero, Ray Dalio, de Bridgewater Associates, está considerado un pionero en el uso de big data y machine learning, pero está igualmente obsesionado con el factor humano, innovando también en estilos de gestión que permiten crear una organización realmente orientada a lo que él llama una meritocracia de las ideas , minimizando el impacto de las políticas y sesgos organizativos. Ni siquiera su opinión como fundador es más fuerte que el sistema de principios que la organización aplica a la toma de decisiones. El resultado de esta combinación es uno de los mayores fondos de cobertura del mundo, con 140.000 millones de dólares bajo gestión.
Por desgracia, la gran mayoría de las organizaciones siguen tratando la revolución digital y la ciencia de datos como una simple cuestión de ceros y unos. Hacen muchas inversiones para elevar su disciplina de ciencia de datos, que, por supuesto, merecen muchísimo la pena. Pero compare estos esfuerzos con la cantidad de energía invertida en enseñar a las personas a tomar decisiones imparciales y a aprender a gestionar sus propios sesgos.
En el camino para convertirse en una empresa basada en datos, piense en herramientas, servidores y talento técnico. Pero piense también en la cultura organizativa, la formación y el liderazgo. Los que no lo hagan tendrán poco sitio en la economía del siglo XXI.
