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Tecnología y Sociedad

La dictadura de los datos

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Robert McNamara es el vivo ejemplo de ejecutivo hiperracional perdido entre las cifras.

  • por Kenneth Cukier And Viktor Mayer-schönberger | traducido por Francisco Reyes (Opinno)
  • 05 Junio, 2013

Foto: El secretario de Defensa de Estados Unidos, Robert McNamara, en una conferencia de prensa sobre Vietnam en el Pentágono en 1965.

Los grandes volúmenes de datos (en inglés big data) están a punto de transformar la sociedad, desde la forma en que diagnosticamos las enfermedades hasta el modo en que educamos a los niños, haciendo incluso posible que un coche se conduzca solo. La información está emergiendo como una nueva entrada económica, un recurso vital. Empresas, Gobiernos e incluso individuos estarán midiendo y optimizando todo aquello que sea posible medir.

Pero hay un lado oscuro. Los grandes volúmenes de datos erosionan la privacidad. Y cuando se utilizan para hacer predicciones acerca de lo que somos propensos a hacer, pero todavía no hemos hecho, también ponen en peligro la libertad. Además, los grandes volúmenes de datos también exacerban un problema muy antiguo: confiar en las cifras cuando son mucho más falibles de lo que pensamos. Nada ilustra mejor las malas consecuencias del análisis de datos que la historia de Robert McNamara.

McNamara era un hombre de cifras. Fue nombrado secretario de defensa de Estados Unidos cuando las tensiones en Vietnam aumentaron a principios de 1960, e insistió en la obtención de datos sobre todo lo que fuera posible. Solo mediante la aplicación de rigor estadístico, según él, los responsables de la toma de decisiones podrían comprender una situación compleja y decidir correctamente. El mundo, en su opinión era una masa de información rebelde que, de ser delineada, denotada, demarcada y cuantificada, podría ser domesticada por la mano humana y responder a la voluntad del hombre. McNamara buscaba la Verdad, y esa Verdad se podía encontrar en los datos. Entre las cifras que le llegaron estaba el 'recuento de fallecidos'.

McNamara desarrolló su amor por las cifras cuando era estudiante en la Escuela de Negocios de Harvard y más tarde como joven profesor asistente a los 24 años. Aplicó este rigor durante la Segunda Guerra Mundial como parte de un equipo de élite del Pentágono conocido como Control Estadístico, que instaló la toma de decisiones basadas en datos en una de las burocracias más grandes del mundo. Antes de esto, el ejército estaba ciego. No sabía, por ejemplo, el tipo, la cantidad o la localización de las piezas de repuesto para los aviones. Los datos fueron al rescate. Solo hacer que las adquisiciones de armamento fueran más eficaces ahorró 3.600 millones de dólares (2.753 millones de euros) en 1943. La guerra moderna exigía la asignación eficiente de los recursos, y el trabajo del equipo fue un éxito impresionante.

Al finalizar la guerra, los miembros de este grupo empezaron a ofrecer sus habilidades a las empresas norteamericanas. La Ford Motor Company se estaba hundiendo, y un desesperado Henry Ford II les entregó las riendas. No sabían nada de los militares cuando ayudaron a ganar la guerra, y tampoco sabían nada sobre la fabricación de automóviles. Sin embargo, los Whiz Kids (así se les llamaba) salvaron la empresa.

McNamara ascendió rápidamente entre las filas, sacando a relucir un punto de datos para cada situación. Los directores de fábrica, agobiados, producían las cifras que se les exigían, tanto si eran correctas como si no. Cuando un edicto ordenó que todo el inventario de un modelo de coche debía ser utilizado antes de que pudiera comenzar la producción de un nuevo modelo, los exasperados gerentes de línea simplemente tiraron las partes sobrantes en un río cercano. En la fábrica se empezó a bromear con que cualquiera podía caminar sobre el agua encima de las piezas oxidadas de coches de 1950 y 1951.

McNamara es un buen ejemplo de ejecutivo hiperracional basado en cifras en lugar de sentimientos, capaz de aplicar sus habilidades cuantitativas a cualquier industria a la que se dedicara. En 1960 fue nombrado presidente de Ford, cargo que ocupó durante apenas unas semanas antes de ser escogido para unirse al gabinete del presidente Kennedy como secretario de Defensa.

A medida que el conflicto de Vietnam se intensificó y Estados Unidos envió más tropas, quedó claro que se trataba de una guerra de voluntades, no de territorio. La estrategia de EE.UU. fue obligar a que el Viet Cong fuera a la mesa de negociación. La forma de medir el progreso, por lo tanto, era según la cifra de enemigos muertos. El número de muertos se publicaba diariamente en los periódicos. Para los partidarios de la guerra era prueba del progreso. Para aquellos quienes la criticaban, una evidencia de su inmoralidad. El número de muertos fue el punto de datos que definió toda una era.

McNamara se basó en las cifras, las convirtió en su fetiche. Con su pelo perfectamente peinado y su corbata atada también de forma perfecta, McNamara creía comprender lo que ocurría sobre el terreno con solo mirar a una hoja de cálculo, y fijarse en todas aquellas filas y columnas, cálculos y gráficos ordenados, cuyo dominio parecía colocarle a solo una desviación estándar de Dios.

En 1977, dos años después de que el último helicóptero despegara de la azotea de la embajada de EE.UU. en Saigón, un general retirado del Ejército, Douglas Kinnard, publicó una encuesta histórica llamada The War Managers (Los gestores de la guerra) que revelaba el atolladero de la cuantificación. Solo un 2 por ciento de los generales de EE.UU. consideraban que contar muertos fuera una forma válida de medir el progreso. "Es falso, y totalmente inútil", escribió un general en sus comentarios. "Suelen ser mentiras descaradas", escribió otro. "Fueron muy exageradas por muchas unidades principalmente debido al increíble interés mostrado por gente como McNamara", indicó un tercero.

El uso, abuso y mal uso de los datos por parte de los militares de EE.UU. durante la guerra de Vietnam es una lección preocupante de las limitaciones de la información a medida que el mundo se lanza hacia la era de los grandes volúmenes de datos. Los datos subyacentes pueden ser de mala calidad. Pueden estar sesgados. Pueden estar mal analizados, o ser utilizados erróneamente. Y algo aún más concluyente: los datos pueden no captar lo que pretenden cuantificar.

Somos más susceptibles de lo que pensamos a la 'dictadura de los datos', es decir, a permitir que los datos nos gobiernen en formas que puedan hacer tanto daño como bien. La amenaza consiste en que sin pensarlo nos sintamos obligados por el resultado de nuestros análisis, incluso cuando tengamos motivos razonables para sospechar que algo anda mal. ¿El sistema educativo tiene problemas? Creemos pruebas estandarizadas para medir el rendimiento y sancionar a maestros o escuelas. ¿Queremos evitar el terrorismo? Creemos capas de listas de vigilancia y listas de prohibición de vuelos con el fin de patrullar los cielos. ¿Queremos bajar de peso? Compremos una aplicación para contar cada caloría pero evitar hacer ejercicio real.

La dictadura de los datos atrapa incluso al más pintado. Google gestiona todo según los datos. Esa estrategia le ha llevado a gran parte de su éxito. Pero también ha hecho tropezar a la empresa de vez en cuando. Sus cofundadores, Larry Page y Sergey Brin, siempre insistieron en conocer todas las notas del SAT (un examen de admisión universitario en EE.UU.) y el promedio de calificaciones que los candidatos a trabajar para la empresa tuvieron al graduarse de la universidad. Según su pensamiento, la primera cifra mide el potencial y la segunda el promedio de logros. Gerentes experimentados de 40 años o más se vieron acosados ​​por los resultados, para su total desconcierto. La compañía incluso continuó exigiendo estas cifras mucho después de que sus estudios internos mostraran que no había ninguna correlación entre los resultados y el rendimiento laboral.

Google debería haber sido más lista, y resistir la tentación de los falsos encantos de los datos. La medida deja poco espacio para hacer cambios en la vida de una persona. Tiene en cuenta los conocimientos de libro, a expensas del [verdadero] conocimiento. Y es posible que no refleje las calificaciones de las personas en humanidades, donde los conocimientos prácticos pueden ser menos cuantificables que en ciencia e ingeniería. La obsesión de Google con estos datos para fines de recursos humanos es especialmente rara teniendo en cuenta que los fundadores de la empresa son productos de las escuelas Montessori, que hacen hincapié en el aprendizaje, no en las notas. Según los estándares de Google, ni Bill Gates, Mark Zuckerberg o Steve Jobs habrían sido contratados, ya que carecen de un título universitario.

La deferencia de Google hacia los datos se ha llevado al extremo. Para determinar el mejor color de una barra de herramientas en la web, Marissa Mayer, cuando era una de las principales ejecutivas de Google antes de irse a Yahoo, una vez pidió a su personal que probara 41 gradaciones de azul para ver cuál utilizaba más la gente. En 2009, el máximo diseñador de Google, Douglas Bowman, dejó la compañía tras una rabieta porque no podía soportar la cuantificación constante y general. "Asistí a un reciente debate sobre si un borde debía ser de 3, 4 o 5 píxeles de ancho, y se me pidió probar mi elección. No puedo trabajar en un ambiente así", escribió en un blog anunciando su renuncia. "Cuando una empresa está llena de ingenieros, acude a la ingeniería para resolver problemas. Reduce cada decisión a un simple problema de lógica. Esos datos se convierten con el tiempo en parte de cada decisión, paralizando la empresa".

Así es la dictadura de los datos. Y recuerda al tipo de pensamiento que llevó a EE.UU. a intensificar la guerra de Vietnam en parte en base al número de muertos, en lugar de basar sus decisiones en indicadores más significativos. "Es muy cierto que no todas las situaciones humanas complejas imaginables pueden ser completamente reducidas a líneas en un gráfico, puntos de porcentaje en un gráfico o cifras en una hoja de balance", señaló McNamara en un discurso en 1967, a medida que las protestas nacionales crecían. "Sin embargo, toda la realidad se puede razonar. Y no cuantificar lo que puede ser cuantificado supone conformarse con algo menos que la totalidad de la razón". Deberíamos utilizar los datos correctos de forma correcta, y no respetarlos por el mero hecho de ser datos.

Robert Strange McNamara pasó a dirigir el Banco Mundial a lo largo de la década de los 70, para después dar una cara muy distinta en la década de los 80. Se convirtió en un abierto crítico de las armas nucleares y un defensor de la protección del medio ambiente. Más adelante creó un libro de memorias, In Retrospect (En retrospectiva), que criticó la idea en la que se basó la guerra y sus propias decisiones como secretario de Defensa. "Estábamos equivocados, muy equivocados", fue una de sus frases más famosas. Sin embargo McNamara, que murió en 2009 a los 93 años, se refería a la estrategia general de la guerra. Sobre la cuestión de los datos y los recuentos de víctimas en particular, permaneció impenitente. Admitió que muchas de las estadísticas eran "engañosas o erróneas". "Pero las cosas que puedes contar, hay que contarlas. La pérdida de la vida es una de ellas".

Los grandes volúmenes de datos servirán de base para la mejora de los medicamentos que tomamos, la forma en que aprendemos y las acciones de los individuos. Sin embargo, corremos el riesgo de que su extraordinaria potencia nos pueda engañar y hacernos cometer el pecado de McNamara: llegar a estar tan obsesionados con los datos, y con el poder y la promesa que ofrecen, que no seamos capaces de apreciar su capacidad inherente de inducir a errores.

Kenneth Cukier es el editor de datos de The Economist. Viktor Mayer-Schönberger es profesor de gobernanza de Internet y regulación en el Instituto de Internet de Oxford en el Reino Unido. Ambos son los autores de Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (Los grandes volúmenes de datos: Una revolución que transformará cómo vivimos, trabajamos y pensamos) (Houghton Mifflin Harcourt, 2013), libro a partir del cual se ha adaptado este artículo.

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