Cómo saber cuándo hay que parar de hacer algo

Una de las decisiones más difíciles de tomar es la de cuándo parar de hacer algo. Es más difícil saber cuándo hay que detenerse que saber cuándo hay empezar con cualquier cosa. Algunas personas que han tenido éxito afirman que la clave reside en una obstinación empedernida hasta conseguir los objetivos. Pero es posible demostrar que esta no es la mejor estrategia en la mayoría de los casos. Es frecuente durante la revisión histórica de los casos de éxito el olvidarse del cementerio, de todos aquellos que intentaron lo mismo, o muy parecido, y no lo lograron. Otros piensan que para tomar buenas lo que hay que hacer es enumerar todas las opciones, sopesarlas detenidamente y elegir la mejor. Pero rara vez se dispone de tiempo, recursos e información suficiente para evaluar todas las opciones. La buena noticia es que para muchos desafíos concretos sí existe una solución óptima conocida para el problema de la detención, y de eso es lo que va este post.

Cómo elegir una pareja en un sitio de dating

Voy a empezar por un problema tipo, no porque sea el más importante o, bueno, para algunas personas a lo mejor sí, pero seguro que es el que despierta más curiosidad y se puede aplicar en múltiples situaciones. Los sitios web de dating son cómo cualquier otro proceso de recursos humanos: se busca un candidato óptimo para un perfil, pero se dispone de una candidad limitada de candidatos y de una cantidad limitada de tiempo para encontrar uno. Además, sobre el papel, muchos candidatos son muy similares y parecen igualmente adecuados para el puesto. Entonces no queda otro remedio que cribar a los candidatos entrevistándoles, lo cual tiene un coste en tiempo y dinero. Lo primero que hay que decidir para empezar a solucionar este problema de forma óptima es de cuánto tiempo se dispone y cuántos candidatos se pueden evaluar por unidad de tiempo. Por ejemplo, si el tiempo máximo son tres años y se pueden evaluar dos candidatos cada mes entonces el total de candidatos es treinta y seis. Obviamente esta no es la cifra total de perfiles en un sitio de dating, es la cantidad de los que han pasado una fuerte criba inicial por ubicación geográfica, nivel de estudios, ingresos, edad, altura, etc. La solución óptima no es ver a todos los candidatos en persona y luego elegir el mejor, para empezar porque si resulta que el mejor era el tercero o el cuarto probablemente ya no estará disponible en el mercado de intercambio horizontal tres años después cuando se termine de evaluar al trigésimo sexto.

La técnica óptima se compone de dos fases:

Fase 1: Recopilación de sujetos comparables. Durante esta fase inicial lo que hay que hacer es entrevistar candidatos y descartarlos a todos sistemáticamente sin importar lo buenos que parezcan. Pero al mismo tiempo se creará un criterio comparativo entre ellos.

Fase 2: Caza del mejor partido disponible. Tras la primera fase lo que hay que hacer es seguir entrevistando candidatos y elegir al primero que sea mejor que todos los vistos anteriormente.

Y ¿cuándo hay que pasar de la Fase 1 a la Fase 2? Pues resulta que matemáticamente se puede demostrar que lo óptimo es hacerlo tras haber visto al 37% de los candidatos. Es decir, en este caso concreto, con treinta y seis candidatos en total, habría que evaluar y descartar a trece y luego del decimocuarto en adelante escoger el primero que supere a todos los anteriores.

No voy a entrar en los detalles de dónde sale el porcentaje mágico del 37%. Intuitivamente, tiene que ver con que si hemos visto sólo un candidato entonces la probabilidad de que el segundo sea mejor que el primero es del 50%. Pero para el quinto la cantidad de ser mejor que todos los anteriores es sólo del 20%. Por supuesto podría ser que el candidato óptimo fuese el primero de todos. El procedimiento no garantiza encontrar al mejor candidato de todos, sólo maximiza la probabilidad de encontrar alguien realmente bueno.

El procedimiento anterior se conoce también cómo el Problema de Encontrar Secretaria. Fue publicado por Martin Gardner en Scientific American en 1960 aunque el primer descubrimiento de la solución se atribuye presuntamente a Merrill Flood en 1958. Está descrito con mayor detalle en el libro Algorithms to Live By the Brian Christian. Es lo mismo para reclutar una secretaria que para encontrar un apartamento de alquiler.

Hay dos salvedades que hacer al procedimiento anterior que tienen que ver con la psicología. La primera es cómo se hace la criba inicial desde los miles de candidatos que hay en un sitio de dating hasta sólo treinta y seis (o los que sean). La segunda es el factor aburrimiento.

Se sabe y es bien conocido que cuando la cantidad de opciones es abrumadora los humanos a menudo nos bloqueamos y no sabemos cual elegir. Esto sucede siempre ante la carta de un restaurante cuando es en exceso extensa. Y de ahí (entre otros factores) el éxito de sitios cómo Tinder que reducen drásticamente el número de opciones disponibles en cada momento.

Por otra parte, supongamos que debido a que elegir el cónyuge correcto es una de las decisiones más importantes en la vida entonces decidimos asignar una buena cantidad de tiempo, digamos diez años, y ponerlos realmente en la labor para no perdernos a Mister Perfecto entrevistado un candidato cada día. Aunque pudiera, es altamente improbable que una persona tenga la paciencia de entrevistar a tres mil seiscientos cincuenta candidatos para elegir al mejor de todos.

Cómo reclutar al que mejor sabe inglés

La estrategia de dos fases: recopilar + cazar, se aplica a problemas en los cuales se desconoce a priori la idoneidad absoluta del candidato. Si se puede especificar un criterio riguroso con un punto de corte entonces es posible parar en el mismo instante en que aparezca el primer candidato que supere el punto de corte del criterio. Para las pruebas de idiomas es posible usar una variante basada en percentiles. Los test de conocimiento están estandarizados de modo que es posible colocar a cada candidato dentro de un percentil. Entonces sólo hay que escoger el umbral de percentil a partir del cual escogeremos a un candidato.

Cómo vender la casa

Este caso es intermedio entre el desafío de encontrar secretaria, en el que no se dispone de ninguna información, y el de encontrar al que mejor sabe inglés, en el que se dispone de toda la información. La casa sabemos que está en un rango de precio de mercado, digamos entre 300.000 y 330.000. Las casas son un producto muy caro en Europa y por ello los compradores potenciales suelen mirar mucho antes de decidirse por una. A menos, claro que por casualidad aparezca el comprador que la considera la casa de sus sueños en cuyo caso estará dispuesto a pagar más, pongamos, hasta 350.000. En este supuesto, la clave está en el coste de la espera. Si la casa no está hipotecada y el precio de mercado no tiende a la baja y no necesitamos el dinero, entonces podemos esperar indefinidamente a que aparezca alguien dispuesto a pagar 350.000. Si, por el contrario, estamos pagando una hipoteca de 2.000€ al mes de los cuales 800€ son de intereses, entonces cada mes que pasa nos cuesta 800€

Cómo en el caso del dating, vender la casa puede estar sujeto a otros factores, por ejemplo la necesidad de mudarse en unas determinadas fechas. Puede que aparezca un comprador con una excelente oferta excepto que quiere entrar en la casa mañana cuando al vendedor le resulta imposible salir de ella.

Este mismo sistema donde la espera tiene un coste se aplica a buscar, por ejemplo, a buscar trabajo cuando cada mes desempleado supone falta de ingresos.

Cómo aparcar

Un problema algo más complicado de modelizar es el aparcamiento en zonas urbanas con tráfico denso. En el proceso hay que tener en cuenta el tiempo de espera hasta encontrar un hueco comparado con el tiempo caminando si el hueco está lejos del destino. Además pueden tenerse en cuenta otros factores cómo el coste del carburante versus el coste de un slot de pago y este coste varía si se divide entre el número de pasajeros. La variable principal que gobierna este proceso es la tasa de ocupación. Lo que sucede es que cuando el aparcamiento en una zona conveniente es gratuito todo el mundo intenta aparcar en ella y se produce un colapso. La solución habitual es instalar parquímetros para reducir la tasa de ocupación por debajo del 100%. Idealmente, los parquímetros deberían cambiar su precio en función de la demanda aunque las ciudades suelen aplicar un precio fijo por día y hora. En su libro The Cost of Free Parking el urbanista Donald Shoup muestra que cuando la tasa de ocupación pasa del 85% al 90% sólo acomoda un 5% más de coches pero al conductor le cuesta el doble de tiempo encontrar un hueco. La mejor técnica a seguir en este caso es determinar una distancia máxima y a partir de ella escoger el primer sitio que se encuentre disponible. La distancia de corte depende de la tasa de ocupación.

Cuándo dejar de robar

Para mi, un fenómeno socialmente y psicológicamente curioso es el de las personas quienes habiendo amasado una considerable fortuna por medios dudosos continúan exponiéndose al peligro de ser atrapados y encarcelados perdiéndolo todo. Supongo que la dinámica de obtener dinero se convierte en una adicción y no pueden parar. Pero también existe una métrica para calcular el número óptimo de fechorías. En este caso depende de la ganancia en cada golpe y de la probabilidad de ser atrapado. Si la probabilidad es del 50% lo mejor es no dar nunca un segundo golpe tras el primero exitoso. Pero si la probabilidad es del 10% entonces compensa dar otros ocho golpes más.

Cuantas veces intentar montar una empresa

El caso del emprendizaje no es estrictamente modelizable cómo los anteriores. El coste del fracaso es muy subjetivo y las ganancias potenciales son difíciles de predecir. Además la gente monta empresas por muchas razones que no son económicas. Aunque en realidad la única buena razón para montar una empresa es con el propósito de ganar dinero. Cualquier otra razón es equivocada ya que todas las empresas están sujetas a las implacables reglas del mercado que sólo les permite sobrevivir si son eficientes y rentables.

Los emprendedores en serie que he conocido pueden dividirse en tres grupos:

1) Los que montaron su primera empresa y tuvieron suerte, luego montaron otras con igual o peor suerte.
2) Los que montaron una empresa, fallaron y no les quedaron ganas de volverlo a intentar nunca.
3) Los que montaron una empresa, fallaron y luego decidieron montar otra y otra y otra. Este tercer grupo puede subdividirse en dos: los que a la postre triunfaron, y los profesionales en hundir empresas que van de una quiebra a otra con la más absoluta indolencia.

He escrito en el pasado sobre las consecuencias potencialmente devastadoras de un naufragio empresarial, en post cómo No es país para viejos o El emprendedor descuartizado. Resumidamente, la primera cosa que hay que tener en cuenta antes de montar una empresa es la red de seguridad para evitar que el posible fracaso cause una catástrofe irreparable. Todos los emprendedores principiantes piensa en cuánto dinero ganarán pero los veteranos saben que el primer objetivo de una empresa de reciente creación es dejar de perder dinero.

Yo no siento gran admiración por las persona que montaron su primera empresa y les fue bien. La razón es que en la mayoría de los casos se trató de pura suerte y apenas aprendieron nada en el proceso. Los que sufrieron tribulaciones, en cambio, tienden a saber muchísimo más. La clave reside en crear un sistema y medir la tendencia. En su libro How to fail at almost everything and still be successfull, Scott Adams (el creador de Dilbert) dice que los objetivos son para perdedores y los sistemas son para ganadores. Puede que, como emprendedor, quieras ser el próximo Facebook. De acuerdo, ese objetivo no sirve para nada. Lo que sirve es tener un sistema para captar nuevos usuarios, medir su coste de adquisición, calcular su rentabilidad y minimizar la tasa de abandono. La tendencia es lo que determina si se deben seguir asumiendo pérdidas o no. En 2017 leí que las pérdidas trimestrales de Netflix eran algo así cómo de 500 millones de dólares cada trimestre. La cifra exacta no importa. Lo que importa es por qué Netflix seguía asumiendo pérdidas a pesar de que incrementar el precio de 9$ a 12$ mensuales les haría alcanzar de un plumazo el punto de equilibrio. El motivo es que la tendencia de Netflix era hacia liderar el mercado y destruir a sus competidores como Amazon Prime y las cadenas de televisión por cable. Muchos de los llamados “unicornios” de la actualidad están basados en la estrategia de perder una enorme cantidad de dinero mientras se destruye a toda la competencia para luego poder disfrutar de una cómoda posición inexpugnable en el mercado.

Como consecuencia de lo anterior, tras cada intento fallido de montar una empresa lo que hay que preguntarse es cual ha sido el progreso. ¿Cuánto hemos aprendido? ¿Qué viejos errores hemos evitado? ¿Qué nuevos errores hemos cometido? ¿Cuánto nos hemos acercado al objetivo? Si con cada intento nos acercamos más a la meta entonces merece la pena seguir intentándolo siempre y cuando el coste del fracaso no sea letal, en cuyo caso nos encontramos con un escenario similar al de los ladrones excepto que la probabilidad de que una empresa no sobreviva a sus primeros 5 años es del 80%

Cuánto hay que testear un software

En el desarrollo de software existen múltiples problemas de detención. Empezando por el problema de la parada para máquinas de Turing que es indecidible. Este es un problema de informática teórica muy técnico que no voy a abordar. Pero en el día a día los equipos de desarrollo se encuentran con problemas prácticos relacionados con la detención.

Uno de los desafíos más importantes es saber cuándo se ha probado suficientemente un software. Resulta que, por desgracia, se sabe que es imposible en la práctica demostrar por completo que un programa no trivial está absolutamente libre de errores. Entonces lo único que se puede hacer es un conjunto de pruebas lo bastante extenso cómo para poder esperar cierto grado de fiabilidad.

La fiabilidad de un software depende de cuántas horas haya estado funcionando sin errores. Siempre y cuando este funcionamiento sea en condiciones normales de uso, por supuesto, no cuentan horas de funcionamiento instrumentado con un robot que fuerza al programa a hacer exactamente lo mismo una y otra vez. Por consiguiente, lo que hay que medir es la cantidad de errores encontrados por hora de pruebas y establecer un criterio de cuántas horas queremos que el software funcione entre cada fallo. Es por esto que Facebook tiene un subconjunto de aproximadamente un millón de usuarios llamado Tier 1 que utilizan las nuevas funcionalidades por un tiempo antes de que estén disponibles para el resto de los usuarios. En este Tier 1 una vez apareció un bug que cambió el estado de la cuenta de Mark Zuckerberg a Muerto por un breve espacio de tiempo. Es sorprendente que la mayoría de los planes de pruebas en los equipos de desarrollo de software ignoren la métrica de errores encontrados por hora de testeo. Lo que se hace habitualmente es definir un plan de pruebas y si el software las pasa pues ya está: ¡a producción!

Cuándo nunca hay que abandonar

Por último, existe una clase de problemas donde, de hecho, se puede demostrar que la mejor estrategia es no detenerse nunca. Un caso trivial es la apuesta “doble o nada”. Donde si se dispone de una cantidad infinita de dinero entonces es fácil comprobar que lo mejor es seguir siempre doblando la apuesta.

Otras veces uno simplemente no quiere dejarlo estar. La Humanidad también progresa gracias a avances imposibles y contra todo pronóstico llevados a cabo por personas que no eran conscientes o no les importaban sus probabilidades. En una biografía de Francisco Franco leí que el Caudillo dijo en una ocasión a sus soldados que “la vida no tiene sentido si no es para quemarla por una gran causa”, supongo que ese es el único pensamiento razonable cuando estás a punto de correr colina arriba en dirección a un nido de ametralladoras.

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