Crédito: Shutterstock
El estudio, uno de los más famosos en el campo de la
economía no tradicional, data de la era predifusión de Internet, a tal punto
que sus dos autores, los economistas Marianne Bertrand y Sendhil Mullainathan,
usaron el fax para mandar solicitudes de empleo (falsas) a distintas empresas
para medir el grado de discriminación. La mitad de los Curriculum Vitae venían
de aspirantes con nombres típicos de blancos (Emily o Greg), en tanto que la
otra mitad incluía nombres comunes en la comunidad afroamericana, como Lakisha
o Jamal. La diferencia de tratamiento fue abismal: tener un nombre "de
blanco" incrementaba las chances de respuesta del empleador en un 50%.
Quince años más tarde, Mullainathan volvió a medir
discriminación, pero esta vez sobre decisiones no humanas. Y encontró
nuevamente racismo en las recomendaciones de un algoritmo sobre los cuidados
médicos asignados a pacientes de acuerdo a determinados síntomas. La brecha
descubierta fue inmensa: si se eliminaba el sesgo, el doble de pacientes
afroamericanos hubieran recibido ayuda médica extra. ¿Dónde estaba el error? En
que el programa calculaba riesgos (y, por ende, sugerencias de tratamientos)
basándose en el historial de gastos médicos de cada paciente, que en los
Estados Unidos es mucho más elevado entre los blancos con relación al resto de
la población.
Mullainathan cree que corregir este sesgo en las máquinas es
mucho más sencillo (de hecho, ya se resolvió en gran medida) que hacerlo con
los humanos. La economía del comportamiento tiene miles de estudios
experimentales que muestran como nuestros sesgos (hay más de 200 descubiertos
hasta ahora) pueden tener efectos determinantes en la vida de las personas: los
jueces israelíes -según un trabajo muy difundido- dan penas más severas antes
del almuerzo que después, con la panza llena. Para corregirlos, la teoría de la
decisión apela a distintas disciplinas, como la psicología, las neurociencias
(¿cómo afectan factores biológicos, como el grado de cortisol, a las distintas
decisiones?), al diseño, a la economía del comportamiento, a la teoría de los
juegos, a la experiencia de usuario (UX) o a la filosofía, entre otras.
En la era de la inteligencia artificial, hay un campo
teórico de interacción que suma protagonismo: el de la lógica algorítmica y su
capacidad -subutilizada- para ayudarnos a tomar mejores decisiones. "Este
nuevo cóctel de distintas disciplinas haciendo aportes genera tanto entusiasmo
que el territorio ya tiene un nombre: Inteligencia de las decisiones",
cuenta a LA NACION Ernesto Weissmann, experto en Teoría de la
Decisión.
Hay infinidad de opciones que elegimos todos los días que
pueden modelarse como algoritmos. Por ejemplo, dice Weissmann, ¿hasta cuándo
conviene seguir buscando un lugar para estacionar, una vivienda o una pareja?
"Este tipo de dilemas está bien estudiado en Ciencias de la Computación,
se puede modelar y tiene una respuesta", explica. Hay dos errores que se
pueden cometer: decidir demasiado rápido (y perderse todas las posibilidades
que vendrían después) o tardar demasiado (y que las opciones que primero nos
gustaron ya no estén disponibles).
Weissmann fue profesor de esta materia en Económicas de la
Universidad de Buenos Aires (UBA) durante años y fundó la consultora Tandem,
que asesora en decisiones complejas. Por estos días está planificando su
mudanza familiar desde México DC a Madrid, para expandir sus operaciones. Al buscar
departamento para alquilar usa la conclusión de pensamiento algorítmico que se
conoce como "frenado óptimo" ("optimal stopping") y
que postula la regla del 37%: en cualquier búsqueda hay que evaluar el 37% de
las opciones que se podrían evaluar y a partir de ahí quedarse con la primera
alternativa que supere a lo anterior. El resultado no será el ideal pero sí el
mejor posible en una cuenta de tiempo y calidad de lo conseguido.
Por ejemplo, si se pensaba destinar un mes a ver full
time departamentos, a partir del día 11 habría que decidirse por lo
primero que supere a lo anterior. Si alguien considera que entre los 18 y los
40 años conviene conseguir una pareja estable, entonces a partir de los 26 años
y algunos meses habría que ir definiendo en este terreno. De ahí un titular
reciente sobre la "edad ideal" para conseguir pareja sobre la base de
este resultado de modelaje algorítmico. El 37% es el resultado matemático de
este tipo de problemas que pueden "escribirse" de manera algorítmica,
y que ubica el punto medio entre ser demasiado impulsivo con la decisión o
pensarla de más y no llegar a ningún lado.
Una historia milenaria
La lógica algorítmica hoy es ubicua gracias a las
computadoras y a la inteligencia artificial, pero precede a estas tecnologías.
La palabra algoritmo viene del matemático persa al-Khwarizmi, autor de un libro
sobre técnicas de su disciplina en el siglo IX. Los primeros algoritmos son de
antes que se inventara la palabra para nombrarlos: hay tablillas sumerias que
se encontraron cerca de Bagdad y que describen como hacer una división. Su
lógica inclusive va más allá de las matemáticas: cuando se sigue una receta de
cocina se está acudiendo a un algoritmo, y en infinidad de situaciones en la
vida cotidiana.
En su libro de divulgación "Algoritmos para la Vida
Cotidiana: La Ciencia de la Informática Aplicada a las Decisiones
Humanas", los autores Brian Christian y Tom Griffiths exploran cómo
distintas teorías y campos de estudio de las ciencias de la computación pueden
informar mejores decisiones todos los días.
Dilemas diarios como cuánto orden es suficiente en nuestro
lugar de trabajo (y cuánto es excesivo), cuánto favorecer experiencias nuevas
por sobre "lo bueno conocido" o cómo hacer las listas de pendientes
de manera más eficiente tienen lógicas que se pueden escribir en algoritmos.
"A veces no nos hace falta ir a terapia para lidiar con nuestras
indefiniciones: nos basta con un algoritmo", dicen Chistian y Griffiths.
Cuando un problema parece imposible de resolver, la técnica de "relajar
algunos supuestos" (y ver "qué pasaría si...") puede ayudar a
llegar a un momento Eureka.
Meter en la coctelera ingredientes de todas las disciplinas,
agrega Weissmann (y no sólo inteligencia artificial y big data)
puede hacer una diferencia enorme en las decisiones complejas de negocios. La
"inteligencia de las decisiones" está en pañales pero ya es un
terreno explorado por algunas empresas como Google, que cuenta con una Chief
Decision Officer, Cassie Korzyrkov, una pionera en esta materia.
La lógica algorítmica es sólo una parte (subestimada) de
esta historia. Hay sesgos humanos, estrategias de teoría de los juegos y otras
cuestiones que interfieren, por ejemplo, en el resultado del 37%. Para
encontrar el mejor lugar para estacionar, el ex basquetbolista Juan Ignacio
"Pepe" Sánchez, el base de la legendaria "generación
Dorada" que ganó el oro en los Juegos Olímpicos en Atenas, tiene una
fórmula propia que, asegura, suele darle buenos resultados: "Tenés que
pensar a priori que vas a conseguir el mejor lugar, frente a la puerta de donde
querés llegar. La mayoría suele suponer que va a ser imposible y estacionan a
varias cuadras", revela. Mezcla de sesgo de autoconfianza y teoría de los
juegos, pero el deportista asegura que esta receta, si bien no es perfecta, da
mejores resultados que lo que uno podría suponer ex ante.
No hay comentarios:
Publicar un comentario