Tenemos que dejar de lado la curva de campana

La mayoría de las actividades humanas y muchas disciplinas (desde la física y la biología hasta la lingüística, las finanzas y la informática) siguen una distribución de Pareto en lugar de una curva gaussiana «normal». En las distribuciones de Pareto, un cambio pequeño en una variable se asocia a un cambio importante en otra, ya que refleja las variables multiplicadas entre sí en lugar de sumarse entre sí, como en la distribución normal. También se conoce como «ley de potencia». No se trata de un punto intelectual oscuro, sino que conlleva graves consecuencias prácticas. Debido a este error, nuestro enfoque para la mayoría de los problemas es, en el mejor de los casos, subóptimo. ¿Qué significa esto para los líderes empresariales? El autor presenta tres implicaciones prácticas para la innovación, la gestión de riesgos y las personas.

••• Hace poco tuve una conversación con uno de nuestros altos directivos sobre la nueva división bancaria de la empresa; me dijo que solo el 21% de los titulares de nuestras tarjetas representan el 80% de los gastos. Esa situación sesgada le preocupaba mucho y se preguntaba qué podríamos hacer para distribuir nuestra cartera de préstamos de manera más uniforme. He mantenido conversaciones similares con la directora de recaudación de fondos de una organización sin fines de lucro que presido: la mayor parte de la financiación proviene de unos 20 donantes, lo que me dice que es insostenible. Tal como ella lo ve, la organización se dirige hacia un precipicio. Ambas reacciones revelan un error cognitivo común que tiene profundas implicaciones para el liderazgo. Al igual que el director bancario y la recaudación de fondos, la mayoría de nosotros vemos el mundo en gran medida gaussiano, lo que significa que creemos que la mayoría de las cosas se distribuyen, o deberían distribuirse, según curvas de campana. En este mundo, la mayoría de los titulares de tarjetas y los donantes, por ejemplo, gastarían o contribuirían cerca de la media, y las personas restantes se desplegarían simétricamente en cada cara de esa cantidad media de dinero. La media, la mediana y la moda coincidirían todos; la mitad de las personas estarían por debajo de la media y la otra mitad por encima. En este mundo, las variables son independientes y no se influyen entre sí. ¿Por qué pensamos así? En primer lugar, nuestro cerebro está programado para encontrar la equidad [gratificante e inspirador](https://www.uclahealth.org/brain-reacts-to-fairness-as-it-does-to-money-and-chocolate-study-shows) y son[reacio a la desigualdad](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20182511/). Un mundo gaussiano, con la mayoría de las personas agrupadas en torno a una media estable, parece justo y predecible. También nos parece particularmente agradable la simetría, ya sea en los rostros, el arte o las estadísticas. Además, la mayor parte de nuestra educación sigue basándose en distribuciones «normales» y en el pensamiento newtoniano, que divide la realidad en variables independientes y en causa y efecto. Esta visión del mundo ha impregnado múltiples disciplinas, [desde la medicina hasta la estadística y la gestión](https://www.cairn.info/revue-management-2011-2-page-89.htm). Por último, hay fenómenos que siguen las distribuciones gaussianas. Tomemos los puntajes de los exámenes, por ejemplo. Las variables medidas (las puntuaciones de las pruebas) son el resultado de los procesos aditivos (la suma de las puntuaciones de cada pregunta). A pesar de que aprendí sobre muchas otras distribuciones estadísticas cuando estudié estadística y teoría de la probabilidad, yo también mantuve la visión intuitiva de que la mayoría de las cosas siguen una distribución en forma de campana. Sin embargo, no lo hacen. Déjeme decirle por qué y por qué es tan importante. Hace unos 10 años, después de leer sobre los sesgos cognitivos, me sorprendió descubrir que la mayoría de las actividades humanas, así como muchas disciplinas —desde la física y la biología hasta la lingüística, las finanzas y la informática— siguen una distribución de Pareto en lugar de una curva gaussiana «normal». En las distribuciones de Pareto (llamadas así por el economista Vilfredo Pareto, quien a principios de los 20 ^th century observó que el 20% de las personas en Italia eran propietarias del 80% de la tierra), un cambio pequeño en una variable se asocia a un cambio grande en otra, ya que refleja variables multiplicadas entre sí en lugar de sumarse entre sí, como en la distribución normal. También se conoce como «ley de potencia». En lugar de una curva de campana simétrica, la distribución de las observaciones o los resultados se parece a un palo de hockey con una cola larga, como se muestra en la siguiente figura. Hay muchas observaciones de valores bajos y un número reducido de valores altos o valores atípicos.  [Ver más gráficos de HBR en Datos y imágenes](https://www.hbr.org/data-visuals) Cuando empiece a buscar, verá ese patrón en casi todas partes, casi todo el tiempo. La frecuencia de las palabras que utilizamos cuando hablamos, la magnitud de los terremotos y huracanes, el tamaño de las empresas y las ciudades, la venta de libros y el patrón de los países que ganan medallas olímpicas siguen las leyes de energía. Las redes sociales no son la excepción; por ejemplo, un estudio estadounidense mostró que solo[El 25% de los usuarios de Twitter más activos representaron el 97% de los tuits](https://www.pewresearch.org/internet/2021/11/15/the-behaviors-and-attitudes-of-u-s-adults-on-twitter/). En nuestro negocio de seguros a corto plazo, Discovery Insure, el 30% de los peores conductores representan el 60% de los accidentes graves. La COVID-19 también se propaga a la manera de Pareto: en dos estados de la India, [Se descubrió que el 60% de las nuevas infecciones las causaban menos del 10% de las personas portadoras de la enfermedad](https://www.princeton.edu/news/2020/09/30/largest-covid-19-contact-tracing-study-date-finds-children-key-spread-evidence) — unos cuantos «superpropagadores», mientras que otro 71% no infectó a nadie en absoluto. (Este patrón de transmisión también se ha observado en otros países). ¿Por qué la distribución de Pareto es la norma real, en lugar de la distribución gaussiana «normal»? Quizás lo que es más importante, ¿por qué lo está haciendo cada vez más? La mayoría de las cosas siguen las leyes de energía porque así es como se comportan los sistemas complejos interconectados. Y las leyes de energía son cada vez más omnipresentes porque nuestro mundo opera en sistemas complejos cada vez más interconectados. Cuanto más interconectados estén los sistemas complejos, más pronunciada será la ley de potencia. Las economías, las cadenas de suministro, el comercio y los mercados se han vuelto más entrelazados y globales. La tecnología de la información y el transporte han profundizado exponencialmente la interconexión de los múltiples sistemas de los que formamos parte. En estas redes, las variables no son aditivas, sino que se influyen entre sí, lo que crea procesos dinámicos, que se refuerzan y en cascada que no son lineales, multiplicativos y mucho menos predecibles. De hecho, estos sistemas son capaces de comportarse como un «cisne negro», porque en la mayoría de las distribuciones de Pareto (a diferencia de las gaussianas), la varianza (que mide la dispersión de los puntos de datos alrededor de la media de una distribución) no está bien definida. Además de ser generalizadas, estas leyes de poder también son notablemente obstinadas. Independientemente de lo que hagamos, la mayoría de los resultados siguen representando una pequeña cantidad de puntos de datos (personas, decisiones u otras observaciones). Los sistemas políticos diseñados para producir una mayor igualdad de ingresos, por ejemplo, se esfuerzan por apartar a Pareto del camino. Tomemos como ejemplo a China, que, a pesar de centrarse más en la igualdad de ingresos que la mayoría de los demás países, tiene un[Coeficiente de Gini](https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI) que Alemania y el Reino Unido. Estas distribuciones también se repiten como muñecas rusas, como vemos en nuestro negocio de seguros de salud: el 20% más enfermo de las personas genera el 79% de los costes de la atención médica, y la misma distribución sesgada se puede encontrar dentro de ese grupo del 20% (el 20% más enfermo de ese grupo es responsable de casi el 60% de los costes de la atención médica). Si sigue ahondando en las cifras, descubrirá que un número relativamente pequeño de personas representa la mayoría de los costes. Esta desconexión entre nuestra percepción gaussiana y la realidad de Pareto no es un punto intelectual oscuro, sino que conlleva graves consecuencias prácticas. Debido a este error, nuestro enfoque para la mayoría de los problemas es, en el mejor de los casos, subóptimo. Malcolm Gladwell, por ejemplo,[ha escrito](https://www.newyorker.com/magazine/2006/02/13/million-dollar-murray) acerca de cómo las soluciones típicas destinadas a abordar la falta de vivienda (refugios y comedores sociales) han sido ineficaces porque se basan en la suposición errónea de que la mayoría de las personas sin hogar siguen la media: número medio de días sin techo, coste medio por persona para el erario público o motivo medio de las personas sin hogar. Sin embargo, en todas estas dimensiones, las personas sin hogar también siguen una ley de energía. En palabras del físico Philip Anderson, premio Nobel, tenemos que liberarnos del pensamiento «normal» o centrarnos en la media, lo que, en la mayoría de los casos, es engañoso. El chiste de que cuando Bill Gates entra en un bar, todos en ese bar se hacen millonarios de media, ilustra este punto. Los valores atípicos y las colas se descartan como aberraciones, cuando en realidad son los que tienen el mayor impacto, bueno y malo. Un pequeño evento viral, por ejemplo, que se convierte en una bola de nieve en una pandemia mundial de coronavirus y en un desastre económico. Darse cuenta de que vivimos en un mundo mayoritariamente de Pareto —inherentemente injusto, asimétrico e impredecible— puede resultar desagradable al principio. Sin embargo, la ventaja es que el cambio sistémico en un mundo así es mucho más fácil y rápido. En un mundo gaussiano, todos los elementos de un sistema deben cambiar para que toda la construcción cambie, lo que es laborioso, lleva mucho tiempo y, a menudo, imposible. En un mundo de Pareto, por otro lado, un cambio en la cola cambia todo el sistema, para bien o para mal. ¿Qué significa todo esto para los líderes empresariales? Estas son tres implicaciones prácticas para la innovación, la gestión de riesgos y las personas. ## Innovación Céntrese en las decisiones audaces a la cola, en lugar de en los cambios graduales. En un mundo de Pareto, los problemas aparentemente intratables se pueden resolver mediante un cambio positivo en la cola. Así es como a algunas ciudades les gusta[Denver](https://www.pewtrusts.org/en/research-and-analysis/blogs/stateline/2021/08/12/how-denver-tackled-homelessness-while-saving-money) han podido hacer incursiones en la lucha contra las personas sin hogar. Diseñaron intervenciones específicas centradas en las personas sin hogar crónicas, que representan la mayoría de los costos de los servicios sociales y la atención médica y son los casos más difíciles de resolver, pero que representan una pequeña fracción de toda la población sin hogar. En un sistema de Pareto, una persona o una decisión pueden marcar una enorme diferencia. La visión y el liderazgo de un emprendedor como Steve Jobs, por ejemplo, pueden acabar dando forma a todo un sector. Para ampliar este ejemplo, imagine el impacto que habría tenido Apple si Jobs hubiera creado la empresa en Johannesburgo en lugar de en Silicon Valley; los ingresos brutos de la empresa en la actualidad equivalen a aproximadamente la mitad del PIB de Sudáfrica. Del mismo modo, el tipo de innovación radical que puede transformar empresas e industrias enteras se produce en la cola. Por eso la creación del programa Vitality supuso un punto de inflexión para Discovery: una decisión atípica tuvo y sigue teniendo un enorme impacto en todo nuestro negocio. Unos años después de lanzar nuestro negocio de seguros, una conversación inicial con una cadena de gimnasios sobre la venta cruzada dio lugar a una idea completamente diferente: ¿Y si creáramos un programa que premiara a las personas por hacer cosas saludables? ¿Y si los miembros que formaron parte de este programa pudieran ir al gimnasio gratis? Aún recuerdo vívidamente los 10 minutos que tardó la idea en tomar forma. La decisión de implementarlo transformó profundamente nuestro negocio. Sentó las bases para un nuevo modelo de seguro basado en la economía del comportamiento y el valor compartido, un modelo de negocio en el que tiene sentido que Discovery, sus clientes, sus proveedores y su comunidad local den a los miembros de Vitality los conocimientos, las herramientas y los incentivos para llevar una vida más sana. Muchas decisiones más pequeñas han contribuido a convertir la idea inicial en lo que es hoy en día. Pero el éxito de Discovery se remonta a esa decisión inicial, que sigue siendo la base de nuestra identidad y crecimiento, y que ha tenido un enorme impacto al crear beneficios multiplicativos de valor compartido para los miembros y los accionistas. Era la raíz de un sistema que conectaba el cambio de comportamiento con el riesgo y la recompensa. No digo que las mejoras graduales no sean importantes, lo son. Lo que digo es que la innovación radical que puede provocar un cambio profundo y sistémico comienza con decisiones audaces en la cola, por lo que los líderes deben centrar su tiempo y atención. ## Gestión de riesgos Adopte la ley de energía, en lugar de luchar contra ella, e identifique los problemas de cola a tiempo. El cambio de perspectiva hacia un mundo de Pareto también tiene implicaciones en la forma en que abordamos el riesgo y la incertidumbre. Dedicamos mucho tiempo y energía a tratar de «corregir» fenómenos no lineales —como la recaudación asimétrica de fondos y los préstamos con tarjetas bancarias— que percibimos como anormales y riesgosos. Puede que haya consideraciones morales y de equidad que tener en cuenta, pero dado que las distribuciones de la ley del poder son la regla y no la excepción, y dado que son notablemente obstinadas, exigen diferentes soluciones para hacer frente al riesgo y centrarse en la dinámica de la cola. Así como la innovación a la cola puede mejorar sistemas enteros, una decisión negativa puede hacer caer todo un sistema, un escenario que me mantiene despierto por la noche. Entonces, ¿cómo hacemos frente a la incertidumbre y el caos de un mundo de Pareto? ¿Cómo tomamos las decisiones? ¿Cómo evitamos las malas decisiones de cola o las corregimos rápidamente antes de que pasen a ser catastróficas? Una vía prometedora es combinar los resultados extremos y la plausibilidad de varios escenarios futuros (la teoría de la posible sorpresa del economista George Shackle) para ayudar a abordar las decisiones en condiciones de extrema incertidumbre. El uso de las probabilidades tradicionales es problemático porque se basan en resultados predefinidos y que se excluyen mutuamente y que se supone que cubren todos los escenarios posibles, algo que, por supuesto, nadie puede predecir. Un responsable de la toma de decisiones que utiliza la teoría de la posible sorpresa, por otro lado, elige entre varios escenarios posibles en función de una combinación del grado de incredulidad o inverosimilitud de los posibles resultados _y_ las posibles ganancias y pérdidas esperadas asociadas a cada una de ellas. Este enfoque, a diferencia de las probabilidades tradicionales, deja espacio para sorpresas y nuevas posibilidades. Entonces, piense en la plausibilidad _y_ consecuencias, más que probabilidades. Piense de una manera mucho más amplia en las cosas malas que podrían suceder. De hecho, no podemos predecir ni prevenir los eventos de cisne negro (es decir, cola mala). Pero aprender a reconocerlos y contenerlos pronto puede evitar un desastre.[Cuando la COVID-19 estalló por primera vez en Corea del Sur](https://theconversation.com/the-secret-to-south-koreas-covid-success-combining-high-technology-with-the-human-touch-170045), por ejemplo, la reacción temprana y decisiva de las autoridades de probar, rastrear y aislar contuvo la propagación de la enfermedad, en comparación con países como los Estados Unidos o Brasil. Del mismo modo, podemos aprender a reconocer y anular las peligrosas decisiones de cola. Imagínese lo que se podría haber evitado si Lehman Brothers, por ejemplo, hubiera tomado como decisión final ampliar su negocio de hipotecas de alto riesgo y derivados respaldados por hipotecas hasta el punto de que una pequeña caída del valor inmobiliario podría acabar con su capital. ## Gestión de personas Cree un equipo A+ para aprovechar el impacto de los jugadores A+. El rendimiento de las personas todavía se mide a menudo mediante una curva gaussiana. En realidad, un pequeño número de jugadores mejores[tener en cuenta de forma coherente](https://www.mckinsey.com/business-functions/people-and-organizational-performance/our-insights/ahead-of-the-curve-the-future-of-performance-management) [la mayor parte del impacto](https://cphr.ca/wp-content/uploads/2017/01/True-Picture-of-Job-Performance-Research-Results.pdf). La implicación es doble. En primer lugar, reclute y retenga a las mejores personas posibles en todos los ámbitos. Las estrellas en la cola seguirán siendo las que más impacto tengan en los resultados (recuerde que las leyes de poder son obstinadas), pero esto no significa que todos los esfuerzos de contratación y retención deban centrarse en ellas. Atraer y retener de forma constante a talentos excepcionales en toda la organización elevará toda la curva de talentos y tendrá un profundo impacto en los resultados. Así que, aunque un pequeño porcentaje de personas sigue representando una proporción relativamente grande de los resultados, tener un mejor talento en todos los ámbitos puede mejorar los resultados en términos absolutos. En segundo lugar, centrarse en mejorar los entornos y la dinámica de los equipos en todos los niveles. Cuando el complejo sistema que es una empresa se interconecta cada vez más y mejor, el impacto multiplicador de las estrellas que actúan en la cola se amplifica en todo el sistema. . . . Recalibrar nuestra perspectiva del gaussiano al de Pareto puede sonar arcano, pero las implicaciones prácticas son profundas. Cambiar la lente a través de la cual entendemos el mundo afecta a la forma en que abordamos el cambio sistémico, a la forma en que tomamos decisiones y gestionamos el riesgo y a la forma en que lideramos. Y como nuestras vidas están formadas por intrincadas y complejas redes de conexiones humanas, desde las familias y las redes profesionales hasta las comunidades en las que vivimos, toda nuestra vida sigue las leyes del poder: algunas decisiones clave (desde con quién nos casamos o qué carreras elegimos) acaban teniendo un enorme impacto en nuestro futuro. Creo que nuestra forma de pensar sigue la misma ley de potencia. Al corregir un puñado de errores cognitivos, empezando por este, podemos transformar radicalmente nuestro rendimiento, nuestro impacto y toda nuestra vida.