Era cuestión de tiempo que el big data y los algoritmos se abriesen paso en la gestión empresarial. Que un gran ordenador con mucha capacidad de procesamiento pudiese, a partir de un volumen desmesurado de datos analizados de acuerdo con una determinada fórmula, sacar conclusiones sobre qué decisión debe adoptar una empresa.
“Hace tiempo que se sabe que las predicciones y decisiones generadas por sencillos algoritmos estadísticos son, a menudo, más precisas que las realizadas por expertos, incluso aunque los expertos tengan acceso a más información que las fórmulas”, explican cuatro investigadores de esta materia en un reciente análisis publicado en Harvard Business Review (HBR).
Una de las claves, según los autores del estudio, es el ruido: todo lo que nos rodea nos influye. Los juicios y las decisiones de los humanos están muy condicionados por factores irrelevantes, desde el hambre que tengan al tiempo que hace pasando por su estado de ánimo.
Esto tiene un coste para las empresas, que se exponen a una mala decisión que puede costar millones solo porque, fruto de una mala noche por un resfriado, uno de sus directivos evalúe mal las consecuencias de una determinada decisión. El ordenador no coge resfriados.
La fórmula del acierto
La solución está en las fórmulas. “A medida que avanzan la tecnología, la capacidad de procesamiento y el acceso a datos de distintas fuentes, aumenta el potencial de los algoritmos. Es decir, podemos decirle al ordenador que procese de forma automática una cantidad de información cada vez mayor y que ejecute una serie de reglas cada vez más complejas”, así explica Ana Olmos, cofundadora de Fabulist Travel, en una reciente entrevista en la revista Emprendedores, el papel de los algoritmos.
Pero los autores del estudio de HBR sobre los algoritmos y el ruido señalan que ni siquiera es necesario un gran volumen de datos, que la clave está en establecer unas reglas razonadas con unas pocas, seis u ocho, variables. Y empezar a aplicar sobre ellas modelos estadísticos para saber qué hacer en cada caso. Mucho más sencillo de lo que se podría pensar.
Un ejemplo concreto sería la predicción de riesgos de una empresa a partir de una serie de variables: patrimonio, pasivo, volumen de facturación, impagos… Los mismos datos que maneja el contable, expuesto al ruido por su propia naturaleza humana, pero enfrentados a una regla que proporcione un resultado libre de interferencias: 0 significaría riesgo muy bajo y 10 riesgo muy alto.
“Los estudios demuestran que el algoritmo desempeña mejor que los humanos el papel de tomador de decisiones”, argumentan los investigadores, que animan a los directivos de las grandes compañías a prestar atención al ruido y a ponerle remedio mediante fórmulas. Aunque éstas también fallan.
La neutralidad, el sesgo y Facebook
El pasado mes de agosto, Facebook anunció que prescindía de las personas que se encargaban de gestionar y titular las noticias destacadas que verían los usuarios de la red social. Lo hacía tras acusaciones de sesgo y parcialidad política. Y aquello no salió bien, porque en su primer fin de semana las máquinas demostraron no ser capaces de distinguir una noticia real de una broma.
El sesgo y la parcialidad son distintos al ruido: los primeros se equivocan siempre en el mismo sentido (tienen un patrón en sus errores) y el segundo es mucho más aleatorio. Pero lo interesante del caso de Facebook es que la compañía se siente más segura ante posibles acusaciones si las decisiones las toma un algoritmo que si las toma una persona. Lo que vale para la red social podría aplicarse a cualquier otra gran compañía tecnológica como Google (y sus recomendaciones de lectura) o Amazon (y los productos relacionados que ofrece).
Y es que, en definitiva, los algoritmos no son neutrales ni pueden serlo: esas reglas razonadas que se mencionaban antes son escogidas y ponderadas por las personas encargadas de establecer la fórmula que se aplique.
El factor humano sigue estando presente: “¿Alguien imagina que los algoritmos son creados en un vacío perfecto donde el programador no tiene un sesgo natural sobre la selección?”, se pregunta Mariano Amartino, Director Global de Wayra, la aceleradora de startups de Telefónica. Y él mismo se responde: “La gente no entiende que los algoritmos muestran lo que se les pide mostrar”.
