I am a thinker, ¿y tú?

Me temo que vamos a tener que ir eligiendo: ¿quieres ser de los que piensan o de los que eligen las máquinas y los algoritmos para que piensen por ellos? La respuesta no es fácil. En gran medida, muchos de nosotros hemos dejado de pensar como pensábamos.

Sin ir más lejos, cuando yo tenía 25 años, presumía de conocer muy bien Madrid en coche y de no tener que utilizar apenas el callejero. Aquel esfuerzo mental era algo que seguro que me venía bien para ejercitar el cerebro. Tenía que pensar: no solo memorizar las calles, sino también calcular mentalmente cuál era el mejor recorrido para llegar antes a mi destino. Sin embargo, ahora ni se me ocurre pararme a pensar; tiro de GPS y me dejo llevar.

Pues bien, esto está llegando a cada rincón de las empresas. Cada vez más, todo lo que hacemos se está automatizando a base de tecnología y algoritmos. Me niego. No es negarme por negarme, sino porque tengo el firme convencimiento de que una de las cosas más maravillosas que hay en la vida de un ser humano es la capacidad de pensar. Pensar nos hace felices; por eso, me declaro una thinker.

Denominaremos artificials a los contrarios de los thinkers, y para entender bien la diferencia entre unos y otros, vamos a analizar esta dualidad thinker/artificial en el campo en el que trabajo habitualmente —el marketing mix modelling—, que no es sino el intento de comprender cómo influyen las acciones de marketing en las ventas de una compañía. ¿Para qué? La mayoría de las veces, para tomar mejor las decisiones en el área de marketing. También, para poder hacer predicciones de las ventas. Centrémonos en este segundo caso.

Un modelo automático haría lo siguiente:

  1. Recoger de manera automática todos los datos guardados en los sistemas de la empresa.
  2. Empezar a ejecutar regresiones a lo loco hasta obtener aquella con el menor error (diferencia entre valor real y valor ajustado por el modelo).
  3. Dar ese resultado como el resultado final.

Posiblemente el tiempo de ejecución sería de minutos.

Un modelo basado en pensamiento, sin embargo, sería más laborioso:

  1. Antes de poner encima de la mesa el listado de datos, uno debería dibujar el ecosistema en el que se encuentra la empresa y definir cómo es el funnel de conversión del negocio: cómo piensan las personas y en función de qué creemos que toman la decisión de comprar o no nuestro producto.
  2. Una vez esto claro, se definen las variables que hemos determinado que podrían ser las que tuvieran más sentido a la hora de explicar las ventas. Este punto es importante, pues se habla primero de variables y después de datos. Un dato puede ser tu edad (35 años), pero una variable puede ser un grupo de edad (25-40), porque hemos considerado que va a ser más explicativo de las ventas reflejar la edad en grupos que hacerlo de forma aislada.
  3. Después empezamos a hacer el modelo de regresión. Despacio. Introduciendo las variables con sentido común: primero las importantes, las estructurales; luego las más anecdóticas, que irán explicando casos más particulares en la serie de ventas. Deberemos contrastar continuamente el sentido común del modelo. Nada que no tenga sentido deberá formar parte de la solución, aunque la matemática pueda decir lo contrario.
  4. Por último, y para no alargarme demasiado, llegaremos a un modelo final, que sabremos defender porque hemos ido construyéndolo poco a poco, siempre en función de nuestro conocimiento y de nuestros argumentos. En el camino habremos aprendido un montón de cosas.

El tiempo de ejecución habrán sido semanas.

Dualidad thinker/artificial

En el primer caso obtenemos una solución instantánea y con la certeza de que el error será mínimo. La predicción será buena, pero ¿qué sabemos? Nada. A los artificials les parece bien. No les importa cómo se ha llegado a esa predicción; la defienden a toda costa, pues están seguros de que es la mejor.

Los thinkers, sin embargo, no estarían contentos con este primer caso. No se fían de cualquier modelo. Necesitan saber cómo se ha construido y contrastar que tenga sentido, más allá de que el resultado sea estrictamente el mejor. Su modelo, el segundo, les gusta más. Les ha enseñado muchas cosas y han aprendido sobre la relación entre el marketing y las ventas, además de la propia predicción.

Los artificials no podrían esperar semanas a tomar las decisiones. En su mundo todo sucede en tiempo real, de forma que a cada consumidor se le pueda ofrecer algo diferente en función de cómo es y qué cosas le gustan.

Los thinkers también querrían eso, pero no son capaces de sacrificar el conocimiento. Prefieren estar casi seguros de que su modelo refleja la verdad a que todo suceda en tiempo real pero a lo mejor sobre una base de conocimiento que no se sustenta.

Enfrentamos la velocidad y la exactitud matemática al sentido común y la certeza. Yo me quedo con lo segundo.
El mundo va más rápido, pero el tiempo no ha dejado de ser siempre el mismo: 24 horas dentro de cada día de nuestra vida. Aquí está la clave del debate. ¿Qué prefieres: vivir cada día despacio, pensando y descubriendo, haciendo una o dos cosas, o vivir rápido, sin ser consciente de lo que haces pues lo hacen las máquinas por ti, pero haciendo 20 o 30 cosas? Si eliges lo primero, serás un thinker. Si por el contrario eliges lo segundo, eres un artificial.

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