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CAPACITACION EN COSTOS Y GESTION

Cuando las multitudes no son inteligentes

Suponga el lector que un ejecutivo desea formular un pronóstico que tiene importancia para su empresa. ¿Se venderá un producto en particular? ¿Cómo se desempeñará un nuevo empleado? ¿Cuándo podrán inaugurar una nueva oficina?

Bajo ciertas condiciones, la mejor manera de responder a esas preguntas es consultar a gran cantidad de personas y obtener la opinión de la mayoría. Tal como señaló James Surowiecki en The Wisdom of Crowds (La sabiduría de la multitud), las conclusiones de grupos grandes pueden ser, en cierto sentido, mejores que las de expertos, pues tales grupos pueden sumar una gran cantidad de sabiduría dispersa. Pero con frecuencia, el juicio promedio, que podríamos describir como “la evaluación estadística” del grupo, podría ser muy buena.

Lo que sigue sin ser tomado en cuenta es por qué, y cuándo, evaluaciones estadísticas demostrarán ser acertadas o desacertadas. Las mejores explicaciones provienen del marqués de Condorcet, un francés que ofreció, en 1785, unas leyes aritméticas, el llamado teorema del jurado. El teorema ofrece lecciones perdurables para aquellos que desean saber cuándo confiar en el punto de vista de los grupos, y ofrece una advertencia a aquellos que creen que las multitudes siempre superan a los expertos.

Para ver cómo el teorema funciona, suponga el lector que varias personas están respondiendo a la misma pregunta y que hay dos respuestas posibles, una correcta, y otra incorrecta. Hay que presumir, también, que la posibilidad de que cada persona responda de manera correcta supera el 50 por ciento. Con algunos cálculos, el teorema demuestra que la posibilidad de que una mayoría del grupo responda de manera correcta aumenta al 100 por ciento al ampliarse el tamaño del grupo.

Los grupos funcionan mejor que los individuos al elegir una respuesta correcta, y los grandes grupos son mejores que los pequeños, siempre y cuando sean satisfechas dos condiciones. La respuesta mayoritaria ‘gana’, y cada persona está en lo correcto con más probabilidad que la hipótesis contraria. Los científicos sociales han ampliado el teorema de Condorcet a cuestiones que tienen más de dos respuestas posibles. Si las personas: trabajadores, gerentes, clientes, son más proclives a elegir la respuesta correcta, en lugar de la incorrecta, entonces la respuesta de la pluralidad es más posible que sea correcta si el grupo es bastante grande.

El teorema ayuda a explicar el asombroso crecimiento y precisión de los mercados de pronósticos, en los cuales las personas apuestan a eventos futuros. El más famoso ejemplo es el Mercado de Productos Electrónicos de Iowa, que de manera constante supera a las encuestas en pronosticar el resultado de las elecciones presidenciales. Otro buen ejemplo es la Bolsa de Valores de Hollywood, que pronostica con gran precisión los éxitos de taquilla, y también los Oscares. En los últimos 16 años, predijo con acierto 15 de los principales premios de la Academia de Artes y Ciencias Cinematográficas.

No resulta entonces sorprendente que muchas compañías, entre ellas Microsoft, Google y Eli Lilly, hayan pedido a sus empleados que participen en mercados de pronósticos, ‘apostando’ si un producto se venderá bien, cuando se abrirán nuevas oficinas, y si los ingresos serán altos en el siguiente trimestre. (Los mercados están estructurados a fin de acatar la prohibición de apuestas). Las primeras predicciones han sido muy acertadas. Por ejemplo, en Google, eventos que se pronostica ocurrirán en un 80 por ciento, suelen ocurrir en esa misma proporción.

Cuando se pronostica un 60 por ciento de probabilidades de que ocurrirán, suelen ocurrir en un 60 por ciento de las veces, y así sucesivamente.

Pero aquellos partidarios de la sabiduría de la multitud y de los mercados de pronósticos deben tomar algo en cuenta. Tal como advirtió Condorcet, ese teorema revela el inconveniente de las decisiones conjuntas. Supongamos que cada individuo en un grupo es más proclive a equivocarse pues escasas personas en ese grupo tienen acceso a información precisa. En ese caso, la posibilidad de que la mayoría del grupo decida de manera correcta desciende a cero a medida que el equipo aumenta de tamaño.

Y algunos mercados de pronósticos fracasan por esa misma razón.

Fallaron, por ejemplo, al pronosticar las designaciones del presidente George W. Bush a la Corte Suprema. Hasta apenas dos horas antes del anuncio oficial, los mercados ignoraban la existencia de John Roberts, en la actualidad presidente de la corte suprema de Estados Unidos.

En el momento del cierre de un mercado prominente un día antes de la nominación, las ‘acciones’ del juez Roberts se cotizaban a 0,19 dólares. Eso indicaba que Roberts tenía apenas un 1,9 por ciento de posibilidades de ser nominado.

LAS EQUIVOCACIONES SE DAN GENERALMENTE POR FALTA DE INFORMACION

¿Por qué falló el pronóstico de designación de John Roberts, como presidente de la Corte Suprema de E.U.? Porque tenía escasa información precisa. Los inversionistas ignoraban las deliberaciones internas en el gobierno de Bush. Por razones similares, los mercados se equivocaron al pronosticar que serían halladas armas de destrucción masiva en Irak, y que el fiscal Patrick Fitzgerald exigiría el proceso del jefe de gabinete Karl Rove a fines del 2005.

Tanto las empresas como los gobiernos deben tomar en cuenta que si no hay mucha información dispersa es mala política confiar en sus miembros. ¿Debe el gerente de una empresas de computadores preguntar a los empleados acerca de las fechas de finalización de productos de la competencia? Esa no sería una buena apuesta.

Cuando un grupo carece de información relevante, es mejor ignorar sus juicios, y buscar en cambio un experto

Cass R. Sunstein

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