#Columna: Los datos y las conclusiones inútiles

#Columna: Los datos y las conclusiones inútiles

Los datos y las conclusiones inútiles

La culpa de que tengamos a un incompetente por Presidente es de los que votaron, por eso yo no voto” dijo una joven que discutía con otra sobre los defectos de la democracia. No es la primera vez que escucho semejante argumento, que personalmente me parece tan idiota como decir que cuando alguien cae de un piso 10, lo que lo mató fue el frenazo contra el suelo. Mi punto es que ese argumento, aunque técnicamente no sea falso, no aporta nada a encontrar la causa y prevenir que vuelva a presentarse.

Conclusiones inútiles

En el caso del Presidente, lo eligieron quienes votaron por él, obvio, pero la pregunta útil sería: ¿por qué los demás candidatos (incluso la opción en blanco) obtuvieron cifras inferiores a las del ganador?. En el caso de alguien que cae de un piso 10, la causa inmediata de su muerte fue el impacto contra el piso, obvio, pero la pregunta útil sería si segundos antes alguien lo empujó o si por el contrario la persona se suicidó, y en ese caso cuál sería la razón para que saltara. Si nos quedamos solo con la causa inmediata, la solución que se adopte puede ser tan ridícula como la de la empresa china Foxconn. En 2011 se hicieron tristemente célebres por manejar los suicidios masivos de sus empleados poniendo redes para frustrar los intentos, en vez de mejorar las condiciones laborales rayanas en la esclavitud, que eran la causa raíz de los suicidios.

Fábrica de Foxconn en Langfang, China. Jason Lee, 2013.

Estos ejemplos ilustran cómo los datos por sí mismos, desprovistos de contexto, podrían llevar a conclusiones inútiles. En cambio los datos relevantes pueden ser muy útiles en la toma de buenas decisiones, por ejemplo disminuyendo el riesgo de caer en el sesgo cognitivo, como lo discutimos en una columna pasada.

Contexto, objetivos y valores

Pero para que los datos permitan llegar a conclusiones útiles, es decir, que ayuden a identificar el problema o una posible solución, hay que ponerlos en el contexto de otros datos relevantes y especialmente de nuestros objetivos y valores (o los criterios según los cuales concluimos que algo es o no valioso), de los cuales hablamos en otra columna.

Curiosamente, otro de los beneficios de usar datos en la toma de decisiones es que facilitan la definición de objetivos, ya que nos obligan a pensarlos en función de datos reales. Esto no significa que los objetivos se limiten a los datos disponibles, como en el cuento del borracho que busca las llaves en la esquina donde hay luz y no en la calle oscura donde se le perdieron. Por el contrario, significa que si no hay datos que indiquen qué tan cerca se está de cumplir los objetivos, se deben crear los mecanismos para recoger esos datos.

Por eso cuando a Apple, uno de los mayores clientes de Foxconn, le explotó en la cara el escándalo de los suicidios, el dinero que invirtió y las acciones que exigió de su proveedor fueron poco más que maniobras de relaciones públicas. Como ignoró olímpicamente los datos de satisfacción de los trabajadores con sus largas jornadas, bajos salarios y crueles prácticas gerenciales, los correctivos aplicados poco hicieron para cambiar las condiciones laborales de quienes ensamblan iPhones en turnos de 12 horas.

Estos datos incómodos que Apple y otros clientes de Foxconn como Amazon, Google, Nintendo o Sony, serían relevantes si el objetivo de estas gigantescas corporaciones fuera satisfacer las necesidades y aspiraciones de los seres humanos. Esto implica que no se debería poner la satisfacción de los clientes y accionistas por encima del bienestar de los empleados, incluyendo a los contratistas de su proveedor por allá en China. Pero eso no va a cambiar mientras nosotros sigamos enviando las señales equivocadas haciendo cola para comprar el último iPhone que no necesitamos.

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