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Olvídate del trabajo duro: ser rico es cuestión de suerte y no de talento, según un modelo matemático

Olvídate del trabajo duro: ser rico es cuestión de suerte y no de talento, según un modelo matemático
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El azar es una diosa. No lo decimos nosotros ni tampoco los antiguos habitantes de un mundo intelectualmente oscuro y lleno de supersticiones; lo dice el MIT. Unos investigadores de la italiana Universidad de Catania han querido crear un modelo informático para comprobar qué relación hay entre el talento y la riqueza en el mundo, y para ello han tenido en cuenta la distribución de riqueza, el esfuerzo y el intelecto entre la población general. ¿Son los mejores los que al final consiguen el éxito? Como te puedes imaginar, la respuesta es que no.

Contra el mito del trabajo duro

Los investigadores parten de una premisa. Tanto para el talento (aquí medido como cociente intelectual) y el esfuerzo (horas de trabajo) se manifiesta en nuestro mundo de forma natural bajo una distribución simétrica corriente: algunos tienen un poco más de inteligencia, algunos echan menos horas que otros, etc. Por otra parte, el éxito (riqueza económica) no sigue estos parámetros, sino que se adhiere a la ley potencial. Esta ley, conocida entre los matemáticos, evidencia que unos pocos acumulan muchísimo mientras que el resto de la larga cola se conforma con poco. También sirve para explicar fenómenos como la popularidad de una red en Internet o la frecuencia de las palabras en un texto.

Talent Vs Luck Alessio Emanuele Biondo et al. Talent vs Luck: the role of randomness in success and failure.

En resumidas cuentas, que alguien no es mil veces más inteligente o trabajador que otra persona, pero hay individuos que sí son mil veces más ricos que otros.

El modelo introducía todos estos datos tal y como se reparten entre nuestras poblaciones en una simulación que creó diferentes perfiles de personas e hizo un seguimiento de 40 años de su vida laboral. Algunos tendrían éxito mientras que otros no. Después repitieron la simulación varias veces para verificar la solidez de los resultados.

¿Resultado? En este modelo, los individuos más ricos no han sido necesariamente los más talentosos, de hecho tendían a no serlo. En sus palabras, si “el paradigma meritocrático dominante de las culturas occidentales altamente competitivas se basa en la creencia de que el éxito se debe principalmente (si no en exclusiva) a cualidades personales”, lo que ha demostrado su trabajo es que no es así, y que es común “subestimar la importancia de las fuerzas externas como la suerte en las historias individuales de éxito”.

Curiosamente en su simulación el resultado creó una distribución de la riqueza similar a la de nuestra sociedad, que sigue el principio de Pareto por el que el 80% de la población vive con el 20% de la riqueza y el 20% restante aglutina el 80% del capital. Los investigadores apuntaron a un hecho obvio: más allá de las consideraciones éticas acerca de la justicia de estos resultados, este desajuste entre el talento y la capitalización de recursos podría ser contraproducente a la hora optimizar nuestro desarrollo, desde la cultura empresarial hasta la científica.

¿Sería mejor un mundo en el que el azar influyese menos?

Según sus resultados, sí. Probaron otro proyecto computacional de distribución de recursos y éxito basándose en lo que conocían, el modelo de financiación público de ciencia, para ver distintas simulaciones y comprobar cómo podrían mejorar las probabilidades de hacer avances científicos. Tres modelos: uno en el que la financiación para investigación se asigna a un 10% de científicos de forma aleatoria, otro para el 20% que ya han tenido algún éxito anteriormente (el que más se acerca al modelo actual) y otro en el que se distribuye entre todos los científicos de forma homogénea.

Repartir los recursos de forma aleatoria o a los que habían tenido éxito anteriormente probó ser menos eficaz que dividir los fondos entre todos. En principio, y según sus conclusiones, porque es más fácil que alguien haga un hallazgo entre una masa de personas más amplias, y porque el hecho de haber hecho algún avance en el pasado no implica a nivel de probabilidades que vaya a volver a tener éxito en el futuro.

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