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Si eres tan inteligente, ¿por qué no eres rico? Resulta que por puro azar

MIT Technology Review, 2018

La gente de mayor éxito no es la que tiene más talento, sino la que tiene más suerte. Lo confirma un nuevo modelo computacional. Tener esto en cuenta puede ser muy útil a la hora de maximizar el retorno de muchos tipos de inversión.

La distribución de la riqueza sigue un patrón muy conocido llamado a veces «regla 80/20»: El 80% de la riqueza está en manos de un 20% de personas. En efecto, el año pasado un estudio concluyó que solo ocho personas poseían una riqueza total equivalente a la de los 3800 millones de personas más pobres del mundo.

Esto parece ser una constante en todas las sociedades y a todos los niveles. Se trata de una pauta muy bien estudiada llamada ley de potencias[+] que se manifiesta en un amplio abanico de fenómenos sociales. Pero la distribución de la riqueza se encuentra entre los que resultan más polémicos, porque suscita preguntas en torno a temas como la equidad y el mérito. ¿Por qué la riqueza está en tan pocas manos?

La respuesta acostumbrada es que vivimos en una meritocracia que recompensa a las personas de acuerdo a su talento, inteligencia, esfuerzo, etc. Muchos piensan que, con el paso del tiempo, ello se traduce en la distribución de la riqueza que observamos, aunque también pueda intervenir cierta dosis beneficiosa de suerte.

Pero esta idea supone un problema porque, mientras la distribución de riqueza sigue una ley de potencias, la distribución de las capacidades humanas generalmente sigue una distribución normal[+] [ver curva a continuación] en torno a un valor promedio. Por ejemplo, la inteligencia, medida a través del cociente intelectual, sigue dicha pauta. El cociente intelectual medio es de 100, pero nadie tiene un cociente intelectual de 1000 o de 10000.

Curva de distribución norma, también llamada «campana de Gauss»

Lo mismo se puede decir del esfuerzo, medido en horas de trabajo. Algunos trabajan más horas que la media y algunos trabajan menos, pero nadie trabaja 1000 millones de veces más horas que otro.

Pero, en lo tocante a la recompensa de este esfuerzo, algunas personas sí que tienen miles de millones de veces más riqueza que otras personas. Y lo que es más, numerosos estudios han demostrado que las personas más acaudaladas no son generalmente las que tienen más talento medido según otros parámetros.

Entonces, ¿qué factores son los que determinan que alguien se enriquezca? ¿Es posible que el azar juegue un papel más significativo de lo esperado? ¿Y cómo podrían aplicarse dichos factores, sean los que sean, para hacer del mundo un lugar mejor y más justo?

Hoy la respuesta viene de la mano de Alessandro Pluchino, de la Universidad de Catania, en Italia, y sus colegas. Este equipo ha creado un modelo computacional del talento humano y cómo lo usa la gente para explotar las oportunidades que se presentan en la vida. El modelo permite al equipo investigar el papel del azar en este proceso.

Los resultados no pueden ser más esclarecedores. La simulación reproduce minuciosamente la distribución real de la riqueza en el mundo. Pero los individuos más ricos no son los que tienen más talento (aunque sí deben tener cierto nivel de talento), sino los que tienen más suerte. Y ello tiene implicaciones profundas en lo que respecta a cómo pueden las sociedades optimizar los retornos que reciben de sus inversiones en cualquier campo, desde los negocios hasta la ciencia.

El modelo de Pluchino y sus colaboradores es claro. Consiste en un conjunto de N personas, cada cual con cierto nivel de talento (capacidad, inteligencia, habilidad, etc.). Dicho talento se reparte siguiendo una distribución normal en torno a cierto valor promedio, con una desviación estándar determinada, de manera que algunas personas tienen más talento que la media y algunos tienen menos talento, pero nadie tiene un talento que esté varios órdenes de magnitud por encima del talento de otro.

Este mismo tipo de distribución se observa para distintas capacidades humanas, o incluso características como la altura o el peso. Algunos son más altos y otros más bajos que la media, pero nadie es del tamaño de una hormiga o de un rascacielos. De hecho, somos todos bastante similares.

El modelo computacional hace seguimiento a 40 años de vida laboral de cada individuo. Durante ese tiempo, los individuos experimentan acontecimientos fortuitos favorables que pueden aprovechar para incrementar su riqueza si tienen talento suficiente.

Pero también pueden experimentar acontecimientos fortuitos desfavorables que reduzcan su riqueza. Dichos acontecimientos ocurren al azar.

Transcurridos los 40 años, Pluchino y su equipo hacen una clasificación por riqueza de los individuos y estudian las características de aquellos que tuvieron más éxito. También calculan la distribución de la riqueza. Luego repiten la simulación varias veces para asegurarse de que sus resultados son sólidos.

Al clasificar a los individuos de acuerdo a su nivel de riqueza, la distribución que se obtiene es exactamente la misma que se observa en sociedades de todo el mundo. «Se cumple la regla 80/20, ya que el 80% de la población posee solamente el 20% del capital total, mientras que el restante 20% posee el 80% del mismo capital», explican Plunchino y su equipo.

Eso no sería sorprendente o injusto si el 20% más rico resultará ser también el de más talento. Pero no es eso lo que ocurre. Las personas más ricas normalmente no son las que tienen más talento ni se acercan a ese nivel. «El nivel máximo de éxito nunca coincide con el nivel máximo de talento, y viceversa», sostienen los investigadores.

Así que, si no es el talento, ¿qué otro factor produce esta distribución tan desigual de la riqueza? «Nuestra simulación evidencia claramente que dicho factor es la simple suerte», aclaran Pluchino y su equipo.

El equipo demuestra esto clasificando a los individuos en un ranking de acuerdo al número de acontecimientos fortuitos favorables o desfavorables que experimentan en sus 40 años de carrera. «Es evidente que los individuos que tienen más éxito son también los que tienen más suerte», sostienen. «Y los individuos que menos éxito tienen son también los que tienen menos suerte».

Esto tiene implicaciones sociales significativas. ¿Cuál sería la estrategia más efectiva para aprovechar el papel que la suerte juega en la consecución del éxito?

Pluchino y su equipo estudian esto llevándolo al campo de la financiación de la investigación científica, asunto que les afecta de lleno. Organizaciones de todo el mundo que financian investigaciones están interesadas en maximizar el retorno de lo que invierten en el mundo científico. En efecto, el Consejo Europeo de Investigación recientemente invirtió 1,7 millones de dólares en un programa que tenía por objetivo estudiar la serendipia —la participación de la suerte en los descubrimientos científicos— y cómo se puede explotar para mejorar los retornos obtenidos.

Resulta que Pluchino y su equipo están en una posición inmejorable para dar respuesta a esta pregunta. Utilizan su modelo para explorar los distintos tipos de modelos de financiación y averiguar cuál de ellos produce los mejores retornos, teniendo en cuenta la participación de la suerte.

El equipo estudió tres modelos. En uno de ellos los fondos para la investigación se distribuyen entre todos los científicos de forma equitativa; en otro modelo los fondos se distribuyen entre los científicos de forma aleatoria; y en un tercer modelo los fondos se conceden de forma preferencial a aquellos que han tenido más éxito en el pasado. ¿Cuál de estas tres sería la estrategia óptima?

Resulta que la estrategia que produce los mejores retornos es la de dividir la financiación de forma equitativa entre todos los investigadores. Y la segunda —y tercera— mejores estrategias suponen distribuir al azar la financiación a un 10% o un 20% de científicos.

En estos casos, los investigadores tienen mayor capacidad de aprovechar los descubrimientos que, de cuando en cuando, hacen debido a la serendipia. Mirando las cosas retrospectivamente, es obvio que el hecho de que un científico haya hecho un importante descubrimiento fortuito en el pasado no significa que tenga mayor probabilidad de repetirlo en el futuro.

Se podría aplicar un enfoque similar al caso de la inversión en otros tipos de emprendimientos, tales como empresas pequeñas o grandes, startups de naturaleza técnica, proyectos educativos que busquen crear talento, o incluso generar las propias ocasiones de suerte favorable.

Está claro que es necesario investigar más al respecto. ¿A qué esperamos?

Referencia: Talent vs. Luck: The Role of Randomness in Success and Failure [Talento y suerte: cómo interviene el azar en el éxito y el fracaso]

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Translation info
Translator: Alexis Condori
Published: March 19, 2018 at 22:14 GMT
Last modified:
Canonical url: https://alexiscondori.com/translation/0010-si-eres-tan-inteligente-por-que-no-eres-rico
Source: hetnsh/-wswjtscintlogsrrvteh.io-/o/-1n3r5-ih--orrm--osseautywfy/a9e0t6ysumrccw-iueny-ouo-hte-.uwt/c:apct/