Categoría: Prensa

Luis Garicano
El País

Las elecciones americanas han tenido un ganador inesperado: los modelos estadísticos. Ya en las elecciones de 2008, un bloguero llamado Nate Silver consiguió una leal audiencia desde su blog a base de predicar el evangelio del rigor, la calma y el análisis de los pronósticos electorales por encima de las opiniones basadas en la “intuición” y el “instinto”. Llegado el momento de la elección, su modelo estadístico, que combinaba todos los datos de encuestas existentes para producir un resultado electoral Estado a Estado, consiguió un éxito enorme al predecir los resultados en todos los Estados menos uno. Tras este éxito, el New York Timesle compró el blog y lo instaló en su primera página en Internet durante esta campaña de 2012.

El análisis que ha llevado a cabo Nate Silver en este ciclo ha sido espectacular por lo razonable, valiente, y al final, correcto. Desde hace muchos meses predecía su modelo estadístico una clara, aunque ajustada, victoria de Obama en el Colegio Electoral. Su argumento básico era que lo importante no era la intención de voto nacional (empatada prácticamente), sino la de los Estados, ya que son estos los que participaban en el Colegio Electoral; que había muchas encuestas estatales en los Estados clave (Ohio, sobre todo); y que todas casi sin excepción predecían victorias ajustadas de Obama. Cada encuesta daba una victoria dentro del margen de error, pero cuando se combinaban todas correctamente y se computaba su impacto en el colegio electoral, se llegaba a una predicción con un alto grado de confianza.

Enfurecida, y convencida de que estas elecciones las tenía ganadas, el ala más dura del partido republicano emprendió un durísimo ataque contra Silver, acusándole de ser un manipulador, ocultar los datos, no entender las encuestas, tener una fórmula compleja, tener una fórmula trivialmente sencilla, etcétera. Apoyando estos ataques se encontraban muchos “opinadores profesionales” de izquierda y derecha, acostumbrados a interpretar tendencias desde su sillón, y que veían en peligro su posición ante los avances de este amateur (y muchos otros que seguían tras sus pasos).

Nate Silver respondió siempre a estos ataques con calma, explicando las matemáticas en los términos más sencillos, aclarando lo que sus datos querían y no querían decir e insistiendo en que no era la carrera justita y ajustada hasta el final que los vendedores de periódicos y los republicanos “duros” querían ver, sino que caminábamos hacia una victoria clara de Obama. Sus discusiones entraban en detalle en asuntos como la correlación entre los movimientos de los distintos Estados, la predictibilidad de la participación, la fiabilidad de diferentes tipos de encuesta. Sus enemigos demostraban continuamente su completa ignorancia de los conceptos estadísticos más básicos, en particular la diferencia entre el tamaño del margen de victoria (un par de puntos) y el que este margen sea o no estadísticamente significativo.

El resultado electoral supuso una victoria para Silver aún mayor que la de 2008. No solo acertó el ganador y su margen, sino también el resultado en todos y cada uno de los Estados. Y siempre, eso sí, insistiendo con humildad en que no tenía ningún mérito, que lo único que hacía era fiarse de los datos y no de su instinto.

La victoria de Silver es una anécdota, sí. Pero como en el caso de la evaluación cuantitativa de los jugadores de baseball que describe el periodista Michael Lewis en Moneyball (y que es ahora una película de éxito), refleja la victoria de un mundo nuevo, en el que los que son capaces de entender, interpretar y analizar la información derrotan a los especuladores de salón que no saben leer los datos, pero que saben enrollarse como las persianas sobre todo lo que está bajo el sol. Un mundo en el que gana el argumento no el que más cobra, el más prestigioso, o el jefe, sino cualquiera (incluido el más bajo en la jerarquía o el más joven) que sea capaz de hacer el mejor argumento basado en la evidencia empírica.

La revolución que ya ha tenido lugar en la toma de decisiones en finanzas, en baseball, en marketing (con el análisis masivo de bases de datos de compra) y en la política presidencial americana llegará poco a poco a todas las áreas del conocimiento. Y para beneficiarse de ella, habrá que tener un buen conocimiento de estadística y de matemáticas. Y es que las matemáticas no son solo, como dijo Galileo, el lenguaje en el que Dios escribió el universo, sino que son el lenguaje de los datos y la información en la que estamos inundados. Sin entender modelos matemáticos sencillos, lo que estos pueden predecir y lo que no, los supuestos que requieren, la confianza que merecen, es prácticamente imposible participar activamente en campos aparentemente tan poco matemáticos como la biología, la economía, las finanzas, la contabilidad, la sociología, la ciencia climática, la ciencia política, la medicina (¿cuál es la probabilidad de curación en este caso con quimio, con radio o con cirugía?, ¿de qué depende esta probabilidad?), o el marketing.

Nuestros hijos vivirán en este mundo rico en datos, en el que los trabajos manuales bien pagados habrán desaparecido prácticamente, sustituidos por los robots, y en el que la habilidad principal necesaria para ganarse bien la vida será saber manejar datos, información, símbolos, e ideas. Las máquinas no se manipularán con las manos, sino con un teclado, y los maquinistas tendrán que saber programar. El valor añadido en los procesos productivos estará antes de la fabricación (I+D) y después de esta (servicios), no en la fabricación misma. Las decisiones no se tomarán a partir de intuiciones e instintos, sino a partir de una lectura correcta de la evidencia.

Es sorprendente en este sentido que los españoles acepten sin rechistar la estafa que supone la enseñanza secundaria y universitaria que se imparte en demasiados lugares en España, plagada de profesores que imaginan que enseñar consiste en sentarse en una silla a dictar apuntes (¿no conocerán quizás la moderna invención de la fotocopiadora, la impresora, y el correo electrónico?). El debate sobre enseñanza se centra siempre, en cada uno de los interminables procesos de “reforma” en si clase de religión sí o clase no; y si formación del espíritu nacional español, o mejor espíritu nacional catalán o cántabro. Y podemos estar seguros de que los padres protestarán contra cualquier incidente con la comida, que se echarán a la calle ante cualquier subida de tasas, o fallo en la limpieza de las clases.

Pero estamos por escuchar la primera protesta porque a los niños no se les exige suficiente, porque las clases son demasiado blandas, rutinarias, y memorísticas. Estamos por escuchar la primera protesta porque los chicos salen del colegio, con 16 o con 18 años, sin haber adquirido los tres fundamentos claves necesarios para salir adelante en la economía de conocimiento: un nivel avanzado de confianza en el uso de las matemáticas y la estadística; una capacidad elevada para escribir un argumento, no solo correcto gramaticalmente, sino razonado con claridad y convicción; y un nivel avanzado de inglés. No nos engañemos, sin haber adquirido estos tres fundamentos básicos para participar en la economía del conocimiento, es como si los niños no hubieran pisado la escuela desde los 14 años. Y conseguir esta prioridad requiere no solo que los padres se involucren mucho más y que los colegios exijan mucho más, sino también que el modelo educativo cambie, y que exijamos a los Gobiernos, del signo que sea, que sacrifiquen primero el gasto en cualquiera de los otros dos pilares del Estado de bienestar, sanidad y pensiones, si es estrictamente necesario, pero que mantengan por encima de todo la inversión en capital humano, en educación, absolutamente necesaria para asegurar el futuro del país.

Luis Garicano es catedrático de Economía y Estrategia de la 
London School of Economics.

Alfonso Pérez (revista Capital)

• Los matemáticos dirigen empresas, gestionan ‘hedge funds’, diseñan aviones, calculan primas de seguros y hasta investigan tumores cancerígenos.

• Empresas de todos los sectores se vuelven locos en ficharles.

Pruebe a preguntarle a un grupo de seis amigos por qué, cuando hicieron la compra esta semana, adquirieron una caja de cervezas de Heineken en vez de decantarse por una de Mahou, Cruzcampo o San Miguel. Seguramente, la mitad de ellos responderían que porque es la marca que siempre compran, otros dos porque el producto estaba en promoción y solo uno porque vio la marca anunciada en televisión. Cuando la muestra es pequeña, preguntar individualmente resulta fácil pero, cuando una compañía vende millones de botellines al año, ¿puede averiguarse el número exacto de unidades que ha vendido por una u otra causa? “Sin duda”, afirma tajante Macarena Estévez, fundadora y CEO de la firma de márketing analítico Conento -en la imagen superior-. “No solo eso –añade–, si aplicamos modelos matemáticos también podemos predecir con exactitud cuántos litros adicionales vendería si contratase una página de publicidad en Capital o en El Mundo, cuánto caerían sus ventas si la competencia rebajase 20 céntimos el precio del pack o en qué porcentaje variaría el consumo dentro de un mes en función del número de grados que suba el termómetro o la hora a la que el Real Madrid juegue su partido”.

Por inverosímil que parezca, esta matemática reconvertida en empresaria sostiene que también se puede establecer, gracias a complejos algoritmos, el impacto que tiene sobre la cuenta de resultados de un banco o una eléctrica un determinado número de comentarios favorables en Facebook o Twitter o un descenso de tres puntos en el índice de satisfacción de sus empleados. Las posibilidades de simulación en el entorno empresarial tienden a infinito. “Absolutamente todo se puede llevar a las matemáticas. Son capaces de modelar la realidad, poniendo todo tipo de situaciones en un lenguaje cuantitativo, lo que posibilita medir las relaciones y poder simular cualquier escenario por complejo que parezca”, defiende Macarena Estévez. Y lo hace con la misma rotundidad con la que asegura que dos más dos son cuatro. Parece que sus teoremas, ecuaciones estructurales, regresiones de Poisson… funcionan porque los clientes –entre los que se encuentran multinacionales como Repsol, BBVA, Santander, Telefónica, Heineken, L’Orèal, Gas Natural, Carrefour, McDonald’s o Time Warner– “no dejan de llamar”.

Desde su creación en 2007, Conento no ha dejado de crecer a un ritmo de dos dígitos. Su facturación roza los 2,5 millones de euros y ha dado el salto al exterior con oficinas en Rusia, Turquía y varios países latinoamericanos. La única variable que no logra despejar en la ecuación es la enorme dificultad que tiene para incorporar más discípulos de Pitágoras a la plantilla, que ya cuenta con unos 40 empleados. “Me cuesta horrores encontrar buenos matemáticos”, se queja Macarena Estévez.

Los virtuosos de los números ya no se dedican solo a dar clases en Secundaria, sino que se han convertido en piezas muy cotizadas por organismos públicos y empresas de todo tipo, desde constructoras a bancos, pasando por firmas de software, hedge funds, ingenierías, consultoras, aseguradoras, farmacéuticas, cadenas hospitalarias, fabricantes de coches o agencias de publicidad. La lista de compañías que los demandan podría llenar fácilmente todas las líneas de este artículo: Deloitte, Everis, Accenture, Acciona, BBVA, Santander, Google, Cemex, Vips, Leroy Merlin, Sanofi, Mango, Indra, Mapfre, PWC, Springfield, Thales, Tecnocasa, Mercer, Reputation Institute, Citibank, Oracle, IBM, Accenture… Les fichan no solo por sus habilidades a la hora de calcular, resolver problemas o crear complejas fórmulas. “Estos profesionales tienen una serie de cualidades que las empresas valoramos mucho: son dinámicos, tienen una manera de pensar y razonar muy analítica y deductiva, aprenden muy rápido y están muy enfocados en la resolución de problemas”, apunta la responsable de selección de IBM España, Esther Centeno.

Dada su versatilidad, les contratan no solo como programadores por sus conocimientos avanzados en computación o criptografía, sino para optimizar procesos de producción en las fábricas, definir los riesgos en una aseguradora, diseñar aviones, desarrollar nuevos fármacos o definir campañas de publicidad. También fichan matemáticos como consultores o para realizar estudios geodésicos, astronómicos o genéticos. Ya no es extraño, incluso, verles ocupando el puesto de primer ejecutivo de grandes empresas. Es el caso de Rosa García (que está al frente de la filial española de Siemens, tras dirigir Microsoft España), Fernando Francés (presidente de Everis), Alberto Parrondo (primer ejecutivo de Thales España), Ricardo Currás (consejero delegado de Dia) o la nueva CEO de Yahoo, Marissa Mayer. “El matemático aporta objetividad en la gestión, racionaliza la toma de decisiones, optimiza los procesos, está obsesionado por el concepto matemático de hacer más por menos”, subraya Parrondo.

Pero sin duda, la banca y las finanzas se han consolidado como una de las principales salidas para estos titulados. “La demanda de matemáticos se ha ido incrementando en estos últimos años. Juegan un papel esencial en diversas áreas: en el desarrollo de muchos de los sistemas de seguridad que usamos de forma cotidiana, como, por ejemplo, en la encriptación de la información de las tarjetas de crédito para garantizar su seguridad; obviamente en el área de tecnología; en el servicio de estudios, dado que permiten comprender muchas de las complejas interacciones que se dan en el día a día y que afectan a la economía; en el ámbito de riesgos, mediante la elaboración de modelos predictivos, y, con idéntico fin, en la banca mayorista y de inversión”, explican desde el departamento de recursos humanos de BBVA, que en el último año y medio ha incorporado casi medio centenar de matemáticos. En España se trata de una opción emergente pero en La City de Londres o en Wall Street los matemáticos gozan de alta consideración, sobre todo, por los bancos de inversión y hedge funds como Fidelity, Goldman Sachs, JP Morgan o Merrill Lynch.

El máximo exponente de este fenómeno es Renaissance Tech, uno de los mayores fondos del mundo con más de 20.000 millones bajo su gestión. Sus trabajadores no son licenciados en Económicas o Derecho en Hardvard o Wharton, como uno tendería a pensar, sino matemáticos y físicos del MIT o Stanford, que desarrollan algoritmos y series estadísticas para intentar anticiparse a lo que hará el mercado basándose en patrones de comportamiento repetidos en el pasado. Y los robots que programan pueden comprar y vender acciones con una velocidad mil veces superior al ojo humano, aprovechándose de cualquier ineficiencia en la formación de precios. La fórmula funciona como demuestra que su fondo estrella, lanzado en 1988, acumula una rentabilidad media anual del 30% y no ha cerrado ningún año con pérdidas.

No es de extrañar que la tasa de paro de estadistas y matemáticos evolucione de manera inversamente proporcional al aumento en el número de salidas profesionales del colectivo. “Actualmente, no sabemos lo que es el paro”, afirma el socio de Accenture, José Luis Flórez. Habla por propia experiencia. A punto de cumplir los 40 años, este matemático especializado en aplicaciones analíticas para las empresas no ha pisado las oficinas del Inem. Ha trabajado en Norsistemas, en Cajastur, en SAS y en Esic, hasta que en 2003 fundó Neometrics, una compañía con más de 100 empleados y que desde hace unos meses forma parte de Accenture. Por si su currículo no fuera prueba suficiente, Flórez recurre al respaldo de las estadísticas. Según un informe de la Real Sociedad Matemática Española, de la que es miembro, la mitad de los recién licenciados encuentra empleo estable en menos de seis meses, al cabo de dos años el nivel de ocupación en el gremio alcanza el 95% y un lustro después de abandonar la universidad solo el 2% sigue engordando la lista del Inem. Un fenómeno que no es exclusivo de España. Un estudio elaborado por al consultora de recursos humanos CarreerCast.com y publicado por The Wall Street Journal concluye que la profesión con más futuro en Estados Unidos –se contratan más de 40.000 cada año– es la de matemático, seguida de la de notario, estadista, ingeniero de software, analista de sistemas o diseñador industrial. Y su sueldo, cercano a los 100.000 dólares de media, no tiene nada que envidiar al que cobran los banqueros de Wall Street o los programadores de Silicon Valley.

La necesidad de nuevos titulados va a ir a más. En buena medida, sostiene el catedrático de Álgebra de la Univesidad de Oviedo, Santos González, porque “las matemáticas se van a hacer cada vez más imprescindibles en cualquier ámbito empresarial”. Hay infinidad de elementos que forman parte de nuestra vida cotidiana que reposan sobre los cimientos de la ciencia de Pitágoras, Thales, Bernoulli o Gauss. No hay ordenador, avión, móvil o tecnología de futuro que no se alimente de matemáticas. Las búsquedas de Google, por ejemplo, funcionan gracias a complejos algoritmos y un escáner es capaz de generar la imagen de un cerebro gracias a algo que se llama transformada de Radon –en honor al austríaco Johann Radon–. Y quizás solo los más ilustrados sepan que las ecuaciones en derivadas parciales son las que rigen el movimiento del aire, de los cuerpos, del sistema cardiovascular o del agua. Incluso el crecimiento de los tumores cancerígenos sigue patrones matemáticos. Puede que sea verdad, como defiende Macarena Estévez, que “la vida es pura matemática”.

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