Consultoría

No sé si mis lectores están al tanto del problema conocido como tragedia de los comunes (que, más bien, debería denominarse tragedia de las dehesas). Consiste en que una serie de agentes económicos (ganaderos) comparten un bien común, que no pertenece a nadie (una dehesa), en la que hacen pastar sus vacas. Todos ellos están interesados en hacer pastar el máximo número posible de ellas. Pero la capacidad de generar pasto de la dehesa es limitada y llega un momento en que ésta se sobreexplota y es incapaz de alimentar tanta vaca. Todos los ganaderos pierden, pero a ninguno le interesa reducir unilateralmente el tamaño de su cañada.

Como esta semana se me están agotando las ideas antes que los días de blog, en lugar de discurrir una entrada, propongo un problema para que sean mis lectores quienes lo hagan por mí.

Que se imaginen dueños de un pozo petrolífero cuyos costes de explotación son de 75 dpb (dólares por barril). El precio del petróleo no es fijo: puede tomar aleatoriamente los valores 50, 100 o 150 dpb, aunque se sabe que todos son equiprobables.

El otro día di con una entrada en una bitácora con cinco consejos para utilizar R en producción. Cuatro de ellos son razonables:

• Crear un sistema de validación, monitorización y alertas. Y, en particular, desarrollar un mecanismo para que R notifique los problemas encontrados por correo electrónico. En la entrada original hay código que puede utilizarse para tal fin.
• Usar la función sink para facilitar la detección y corrección de los errores.
• Usar Linux de 64 bits con mucha, mucha memoria. Aunque el autor de la entrada que comenta no lo diga, añado yo de mi cosecha que es conveniente utilizar rm y gc explícitamente cuando dejen de utilizarse objetos voluminosos para eliminarlos más satisfactoriamente y facilitar labor del recolector de basura.
• Usar sentencias tryCatch.

El último de los consejos del autor es más cuestionable: utilizar —más bien se refiere a reescribir— tus propias funciones. Pone como ejemplo la función glm, que no tiene mucho éxito de crítica, al parecer.

Esta bitácora tiene aspiraciones de excelencia (aunque no siempre lo consigue: por ejemplo, en esta entrada utiliza excelencia de una manera que es un calco del inglés incorrecto en español). De ahí que nos interese siempre estar al tanto de técnicas que nos ayuden a superarnos.

Así, de las bitácoras del Harvard Business Review extraemos estos seis consejos que deberían servir a quien apunte más arriba que a lo que nos invita la mediocridad del ambiente:

Me preguntan a veces que por qué me gusta leer The Economist (¿porque se nota que lo escribe gente muy inteligente, para variar?). Y me pregunto yo por qué leo a veces McKinsey Quarterly (¿porque es gratis? ¿porque me aburro?). Lo que tiene la primera publicación de agudo, lo tiene la segunda de fome.

Pero no todo es desaprovechable. En una de las últimas ediciones, traía la revista un breve resumen de un libro, Brainsteering, sobre el asunto del llamado brainstorming. Más bien, sobre cómo hacerlo menos enojoso y más eficaz. Quien se sienta intrigado, podrá encontrar siete consejos, probablemente buenos, aquí.

A esa gente le había hecho falta, en efecto, un matemático. Les hubiera bastado saber mi número de teléfono y no habrían cometido tamaña tontería y habrían tenido a sus accionistas más satisfechos. Explicaré el asunto. Será muy instructivo para quienes opinan que no valemos para gran cosa.

Hace mucho, mucho tiempo, tanto que las neuronas que se acuerdan de eso están llenas de polvo, en un país muy, muy lejos de éste, trabajé en un proyecto cuya naturaleza no viene al caso. Sí que lo hace el que habían codificado el campo identificador de los contratos en su base de datos con un CHAR(26). Sí, efectivamente, usaban veintiséis caracteres para identificar un único contrato.

Me enterneció el otro día encontrar un artículo en el que la palabra _casuística _se utilizaba de manera recta. Y es que cifro el abuso que se hace de los términos metodología, _casuística _y tipología—junto con la expresión más óptimo, de la que ya nos ocupamos otro día—  entre los más irritantes que comete el hablante poco versado en temas ortográficos y léxicos que trata de aparentar lo que no es.  Y abundan tristemente en el mundo de la consultoría, que es el que más me compete. Hago constar pues mi denuncia razonada para que no se entienda que mi silencio al respecto es connivencia o, peor aún, ignorancia.

Pido excusas en primer lugar por usar la palabra crowdsourcing. No sé si tiene una traducción a este idioma con tan pocos valedores que trato de usar habitualmente. Creo que no. La causa, seguramente, es sociológica. Pero no es ése el tema que hoy me ocupa.

Es, más bien, una oferta que me han hecho llegar recientemente para colaborar en el desarrollo de una plataforma de crowdsourcing analítico. Esta plataforma haría de intermediaria entre gente que tiene un problema analítico —mencionan las áreas consabidas: datos clínicos, predicción, investigación de mercado, optimización de precios, gestión de inventarios, etc. en las industrias afectadas— y quienes tienen capacidad y experiencia para resolverlo, estén donde estén.

Os puedo jurar que lo he vivido.

Así, literalmente. Tenían que ser tres y no más.

Más vídeos similares, aquí.

Incluso a los que conocemos el mercado desde dentro, la lectura de artículos como éste nos descubre un asombroso brave new world. Tanto los nuevos métodos con que dizque se afrontan los problemas más pedestres (como la detección de fraude, la retención de los mejores clientes, etc.) como la misma naturaleza de las áreas en las que se aplican (lucha antiterrorista, predicción de motines, elecciones sangrientas, actos de represión,… ¡e incluso el lanzamiento de cohetes por parte de Hizbolá!) parecen anunciar que ya tocamos lo que Asimov llamaba psicohistoria con la yema de los dedos.