De resolver ecuaciones a dirigir empresas  

Imagina que eres el CEO de una empresa de tecnología. Llega a tu escritorio una oportunidad difícil de ignorar, puedes adquirir a un precio excepcional un activo que fortalece tu línea de productos más importante. Sin embargo, los datos de los últimos 3 años muestran que la demanda de esa línea viene cayendo, y los modelos estadísticos sugieren que esa tendencia se mantendrá. ¿Aprovechas la oportunidad esperando revertir la tendencia, o confías en el modelo y diversificas hacia un mercado con mejor futuro?

Tu instinto probablemente te diga que la oportunidad es demasiado atractiva para dejarla pasar y que vale la pena jugársela esperando a que algo cambie. Sin embargo, alguien con formación matemática reconocería ahí un sesgo cognitivo conocido: el sesgo de optimismo, esa tendencia a creer que nuestras expectativas positivas pueden más que la evidencia. A falta de información adicional, el modelo matemático es lo mejor que tenemos para predecir el futuro. Irse con el modelo es tener a la probabilidad de tu lado, ignorarlo en favor de la intuición, no.

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En un mundo donde los datos y la inteligencia artificial parecen estar redefiniendo la forma en la que se lideran las empresas, los directivos necesitarán cada vez más herramientas analíticas que les permitan tomar decisiones fundamentadas en evidencia, no en corazonadas. Es ahí donde quienes eligen una carrera STEM llevan ventaja, su formación desarrolla de manera natural el pensamiento cuantitativo, la capacidad de construir modelos matemáticos y el hábito de verificar decisiones con datos antes de actuar.

Retomemos el ejemplo inicial. Las decisiones empresariales raramente dependen de una sola variable, involucran decenas de factores interconectados que se influyen entre sí. La mente humana no está diseñada para procesar tal volumen de información, pero un modelo matemático sí. Estos modelos visualizan el problema como un sistema, identificando las variables de mayor peso y filtrando el ruido. 

En el escenario que planteamos, el modelo no estaba prediciendo con base en la intuición, estaba usando años de evidencia acumulada para anticipar el futuro. Pensar que una variable no cuantificada, por atractiva que parezca la oportunidad, tiene más peso que esa evidencia no es audacia, es sesgo disfrazado de intuición.

¿Es la decisión de seguir un modelo siempre la correcta? No lo sabemos, y siempre tendremos que lidiar con esta incertidumbre, porque los modelos tampoco son infalibles. Pero una sólida formación STEM permite al directivo discernir entre una decisión estadísticamente fundamentada, de una sin fundamento objetivo. Esto hace que alguien con esta formación sea más hábil manejando la incertidumbre, ya que siempre apuntará a la decisión más probable. Además, sabrá reconocer que, si ésta resulta incorrecta, era una posibilidad contemplada desde el inicio, sin que eso reste validez al modelo.

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Desde hoy las empresas necesitan directivos con algo más que visión de negocio, capaces de construir modelos para tomar decisiones, entender sus límites y tomar decisiones con las matemáticas de su lado. Esta formación no se improvisa, se construye con una sólida base STEM, donde cada ecuación que resuelves es también un entrenamiento para las decisiones que algún día más importarán.

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