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El empleado

Es la hora punta en Nueva York. Me compro un café enel puesto de Hank, en la Calle 47, que me cuesta un dólarcon veinticinco centavos; entro al ascensor de un rasca-

cielos en el coruzín de la ciud ad y me despla zo a las al-turas. Antes había una enorme pila de Wall Street Iour-nals en la recepción, uno paru cadauno de nosotros, peroya no. Nos han pedido leer el periódico en lín ea, asíqueotra parte de nuestro uabajo se traslada al ordenador.

Le quito la tapa al café. Entro en Yahoo, leo mi co-rreo personal y de paso respondo un mensaje electróni-co de mi hermana. Luego le echo una ojeada alasecciónde béisbol de los periódicos de Filadelfi a. Apalearon a

los Filis... Son las diez delamañana; del cafésólo que-

da una mancha en el fondo del vaso y yo apenas empie-zo con elWall Street lournal en línea. O mejor no.

Desde siempre, los empleados de oficina hemos te-nido pequeñas y agradables rutinas dilatorias, lo que noha perjudicado mucho, Otros trab aiadores no han sidotan afortunados. Hace un siglo llegaban a las fábricashombres con cuadernos y cronómetros y empez aban a

tomar el tiempo a los obreros. Convirtieron la produc-ción industrial en una ciencia, que llegó a su apogeo en

)T

úa las palabras que escribimos con mayor frecuencia'

con tamaños d. ietra proporcionalmente más grandes.

Sólo te que daríapedirle al cielo que las palabras <pelícu-

lo> o <<cef veza>>no predomin atanmás que los nombres

de las medicinas que vendes o las accipnes que reco-

miendas. ¿La versién en línea del wall siieet lournal?EI

Fi. p.r.d. saber qué artículos leemos. También puede

compr ar software q,r. identifique alas personas con las

que nos comunicamos: nuestras redes sociales. A partir

á. ahí,puede sacar firmes conclusiones sobre nuestra

productivid ad, satisfacción laboral y relaciones con el

iq,ripo de tabtajo. A todo esto, ¿cómo eres tú? En 2006,

ú.-soft sohcít |Iaparenre de una tecnología que vigi-

la el ritmo cardia.o, ü presión arte úal,la reacción galvá'

nica cután eaylas expiesiones faciaLes de los empleados

de oficina. fa i¿er .r que los gerentes reciban alertas

si sus subordinados experimentan intensa frustración o

estrés. Esos sistemu, ,. hallan en las primeras etapas de

investigación. pero, aun con la tecnología actual, si tu

compa ñíano ex aminatus pautas de conducta en el te-

dadl, es sólo porque no quiere o no ha tenido tiempo

de hacerlo.

¿por qué las compañías querrían inmiscuirse de esa

maneral birrrplemente, pwaaumen tarnuestra producti-

vidad. Durante siglos ,á .ottcentraron en los resultados

porque, como los á^.rrr.iantes que hoy se precipitan a las

oficinas de Tacoda de Dave Morg ufr, no contaban con

los medios necesarios parurevisar y desmenuzat lo que

en verdad hacemos, Eios instrumentos ya están dispo-

nibles. ¿Á.rso las comp añíasno tienen una responsabi-

lidad con sus accionistas, y por 1o tanto deben usar tales

herramientas paruelevar i" pt"ductividad y las utilida-

des? Así 1o ven.

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las plantas automovilísticas japonesas. Éstas perfeccio-naron el conuol estadístico de la calidad, y hoy puedenanalizar cada pistola pulverizadoru, cada horno ¡ porextensión,acadatrabajador, minuto a minuto. Si por cual-quiera de estos elementos se pierde el paso, pueden ajus-tarlo en el acto. En contraste, muchos despistados ofici-nistas disfrutamos de un a púvacidad enorme. A menosque ronquemos más fuerte que de costumbre cuando eljefe pasa por nuestro cubículo, nuestros hábitos de tra-baio siguen siendo un pequeño secreto, Se nos evalúapor los resultados, no por el proceso. Serás el mejor sivendes una casa, ganas un juicio o impresionas al iefecon el mejor software.

", ,[,\f6 obstante, las cosas están cambiando. En la últimadécada, gtan parte de nuestro trab ajo ya no se acumu-la en los montones de papeles sobre nuesffo escritorio,ni en los cuadernos, periódicos o post-its pegados en lapuerta. Ahora se encuentra precisamente en el ordena-dor,'que se conecta a una red. Estamos atados a un com-pañero de tabajo equipado con una memoria fenome-nal,'una rnisteriosa nociott del tiempo y ningu nalealtadPlffiacon nosotros. Trabajaparuel jefe, quien puede me-diinue$ros esfuerzos sin necesi¿á¿ de c.raderno o cro-nórr,retro. El ordenador nos delatatá, exponiendo cadatJ@l'denuestros secretos en línea sin un nanosegundo devacilación ni amepentimiento. En el trab ajo, qiramáswás cualquier otr a pafie, estamos en peligro de con-vwtiwrcsen vasallos dá bs daros, esclavos dela informa-a&\ 9lrc producirnos . cada teclazo en la oficina ahorase p ''regist tat y anal izat matem áticamente. No so-fno*ruedueños. si nuestros jefes quisieran, podrían pe-dir'que se elab,otara una gráfira de mensajes de co*eodectrónico de cada uno dá nosotros. Esa gr:áfica exhibi-

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La especialidad de Takrit i em el análisis esrocásrico,es decir, las rnatem áticas que intentan asociar prediccio-nes con sucesos aleatorios. Supongamos que en Tucsonllueve de cero a seis veces al rnes, y qrr. únicamente tresveces ala semana oyes el pronósticodel tiernpo, el cualha acertado en diecinueve ocasiones en los úlümos vein-te días. Una de tus tres cazadoras es de garnuna. ¿Cuáles la probabilidad de que se empape mañana? Imaginala misrna pregunta .or mil .ruriubl.r; ése es el mundoestocástico.

Hace una generación, un grupo de genios de las ma-temáticas encabezados por Myron Slhole, y FischerBlack se concentraron .r, lu prábrbitidad en las fin an-hffi, ámbito en el que calculuior el riesgo y le pusieronprecio' Esto dio como resultado toda una serie de nue-\¡os productos financieros, desde opciones hasta estra-tegias de cobeftura. Fue una r..rol r.ión matem ática ensüall street. Los matemáticos rempl azaronlas cor azona-das por la cien cia.Takriti dice gu€, cuando llegó a IBM,muchos de esos misrnos instrumentos matemáticos seadaptaban a oúas industrias.' una de ellas era

fa elergética. A Takriti no Ie gusracontarlo, pero en I99g abaidonó lBM-paruirse a Hous-tsn 'a

'tab^jy pa'o Enron, eu€ en ese entonces no sóloconcebía el fraude corporativo que la lleva úa ala ruina.Tarnbién condu cía,r' laboratorio rnatem áticode pro-yección rnundial. El praneta enrero, desd. lu p.rqp..tiuu

de'Enron (y corno pronto quedaría contundenternente de-noetrado)n'estaba surnid; en Ia incertidumbre. Habíabillo¡es'de dólares en riesgo. En un clima que se com-pamba a un mercado d.rorLudo, por ejempro, ros par_ques ternáticos apostaban ar sol, i io, agricultores , a raIluvia' El equipo maternático de Enron podía calcular

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los riesgos del clima, y desamollar índices y opcionesfinancieras pam los frentes fríos y los días calurosos.Todo el mundo podría protegerse del clima, y Enronconvenfuía su investigación en un negocio. Contandocon matemáticos suficientes, parecía que alalarya cadaelemento arriesgado del mundo podíp cuantificarse, ffio-delarse y convertirse en instrumenté financiero.

Los bonos de Takriti subieron en Enron. A finalesde 2000, IBM le ofreció el principal puesro en análisisestocástico. Takriti dio el salto, Resulta que se fue deHouston apenas un año antes del derrumbe de Enron.Su nuevo enfoque en IBM sería tan difícil de cuantifi-car y predecir como las inundaciones repentinas en eldesierto de Mojave o la inminente ruina .orporativa enHouston. Su tarea sería crear modelos de trabaiaüreshumanos.

Le digo a Takriti que no me parece muy divertidoque a uno lo modelen. Me imagino a un jefe omniscien-te que prevé cada uno de mis movimientos y que meenvía un mensaje electrónico con un simple << ¡No !>> an-tes siquiera de que yo me arme de valor para pedirle unaumento. Pero Takriti se fija en lo positivo. <<Considera

que tu jefe a lo mejor reconoce por fin tus posibilida-des

-me dice-, las que talvezni tú mismo conozcas.>>

Y, consecuenternente, <<te da las condiciones para queprosperes>>.

Si tu desempeño es excelente , alalaryalas compañíaspodrían usar tu modelo matemático como una especiede ADN laboral. Y pod úan usarlo, eil cierto sentido,panclonarte. Supongamos, dice Aleksandra Mojsilovic,una de las modeladoras de Takriti, que una compañíatiene un trab ajador muy valioso llamadoJuan Pérez. Po-dría contratar aotros dos o tres iguales a é1, o incluso a

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una docen a. lJna vez que la compañía elabora amplios

perfiles matemáticos de sus empleados, no le result aría

muy difícil filtrarlos para identificar las experiencias o

los LaUitos que explic anlaexcelencia de Juan Pérez. <<Si

dispusieras áel expediente laboral íntegro de Juan Pé-

tez,podrías calcular los pasos necesarios paru ser como

élrr, rRrd. Moisilovic. Por supuesto, en gran medidaesto

reque úríaprogramas de cap acitación, no manipulación

g.net ic¿.y el verdaderoJuan P&ez podría tener agude-

za,intuitiva u olfat o paruel diseño, por ejemplo, que sen-

cillamente sería imposible duplicar. <<No estoy diciendo

que puedas feproducir a un científico, pintor o músico

;expt icaMojsilovic-. Pero huy muchos roles laborales

que €fr ,realidad son como mercancías estánd aÍ;> Y si

ocurriera que la gente no estuviera diseñada de manera

eficient e pamlos tabaios que desempeña, se le reconfi-

gtuúa primero matem átícamente y luego en el mundo

f,fuirco,',:,.,,Cuundo Samer Takriti se sienta a definft auno de sus

cdegas con símbolos, recurre a la orientación de eco-

,nbtnistas e ingenieros industriales, Qüe han modelado

sistémas complejos durante décadas. En términos eco-

nomícos, Takriti nos consideracomponentes de un mer-

cado de:$abajo. Nuestro valor aumentay disminuye con

la,$etrranda, En este sentido, encEamos en las ecuacio-

nes financieras desarrolladas en \X/all Street. Y cuando

alguim nos contrata, ¿qué hacemos? Trab aiamos con co-

lqtt panproducir cosas y crear valor. Así, reducidos anúmeros, compartimos al menos algunas propiedades ma-

tetnáticas con'los coml#bnentes que todos los días se des-

cürganen la inmensa fábrica de microprocesadores deIBM que se localíza en el poblado de Fishkill, NuevaYorl< Vistos de cierta rnanera, somos acciones. Si cam-

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biamos la perspectiva, nos volvemos componentes demáquinas.

claro que esto no es del todo justo. Somos más, mu-cho más que acciones y componentes, Takriti es ei pri-mero en admitirlo. Precisarnente porque somos tan di-ferentes

-tan difíciles de predecir-, Takriti necesira unequipo de cuarenta expertos con doctorado, desde aque-

llos que recopilan datos hasta lingüisras, a finde desci-ftat nuesffa condu cta y nuestros rasgos. Estos investi-gadores clasifican lo que encuentran

-los gestos y lashabilidades que nos pertenecen- en sírnbolor que unacomputadora puede procesar. <<Todo debe .oru.rtirseen números>>, dice Takriti.

Uno de los retos de Takríti es ayudar a IBM a desa-rrollar una taxonomía de las habílidades de sus trescien-tos mil empleados. En su balance general, IBM consid erael valor de muchos otros activos, áesde superordenado-res hasta sillas de escritorio giratorias Aeron. Cuandosus estrategas discuten si deben vender una división oinvertir más dinero en ella, estudian minuciosamente lascifras. Ttazan escenarios rosas y grises. Hacen cuentas.

- Pero ¿cómo <<hacen cuentas>> sobre ti y sobre mí? En

efecto, saben cuánto costamos, Todo lo que se cue ntaen dinero encaia impecablemente en sus ecuaciones, Y¿qué obtienen a cambio de ese dinero? ¿cómo puedemedirse eso? ¿Cuál es nuestro potencial? ¿Habiexce-so de personas como nosotros en los próximos años ?

¿Escasez? Los planificadores quieren rérp.r.sras, y afinde realízar sus cálculos tienen que convertirnos en algogu€, como los instrumentos financieros, pueda medirse

1lo largo del tiempo. Pongarnos por caso a un trabaja-dor común en una industría que march a asu ritmo ha-bitual. A riesgo de parecer insensibles, asignemos a este

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ffabaiador imaginario un rango basado en su valor ac-tual. Digamos C. Si la indus tria crece y se necesi ta másmano de obra, el valor de nuestro trabajador aumenra,talveza C+ o incluso aB. Ocurre lo mismo si adquierenuevas habilidades o produce más. Aumentan sus bo-nos. Pero si la indust ria cae en recesión y las compañíascieffan operaciones, nuesmo trabajador se ve d. itontoen un rnercado excedente. Sus bonos se desplomÁ, has-ta una D, o incluso una F. Todos conocemos muy bienesta dinámica. A los obreros se les co ntrataen tiempos

-de auge y se les despide en las crisis. A menudo, sin em-

baryo, este proceso tiene poco que ver con el valor de untyabaiador. $ algunas compañírr, los nhimo, .*pl.u-dos contratados tot los prirneros en ser despediáor. Asíprerhian la longevidad, no el valor. A veces son los em-Plfd"s sirnpáticos los que sobreviven, o los que tieneninfluencias. Éttot son paúmerros que un hombre deIas'cavernas podrí, .rrtinder. El plan de los Nume mties totalmente distinto. ¿Cómo calcul atán nuestro va-lor? ¿Córno nos conve nftánen insmumentos financie-ros cuanrificables?

- El prirner paso es dividirnos en pequeñas piezas. Esdecir, las características que compartimos con otros,nueshos fragrnentos que pueden convertirse en colum-nas y núrneros asignaáos.-Los ordenadores, después detodo, aún son i".upuces de apreciarnos como ras inte-{*4Ús y cornplejas bestias que describió León Tolstoi.Podrías tener la sonrisa más hermosa sobre ra Tierra yuna'excelente relación con tus compañeros. O tal vezseas vil, o huelas a cebolla. ñ; h^ylugar, al menos enlas primeras versiones de la bur. dsdatá, d. los emplea-dos de IBM, paruesos detall., p.rsonales, aunque al_gunos sean cruciales. podrían rlvelar aquien eres en

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realid ad.Pero esa base de datos nos toma principalmen-

te como una recopilación de datos curriculares, desde

los puestos que hemos tenido hasta si dominamos el len-

guaje C++ de computación o hablamos chino.

Esto es patéticamente superficial. Considera 1o que

ocurr. .rrurdo te sientas con cinco colegas en una ofici-

na a, digamos, negociar una nueva campaña de merca-

dotecniá. Ésra es la vida en el mql¡do analógico. Tu ce-

rebro, con mucho el <<ordenador>i más sofisticado que

se conozca en el universo, procesa una asombrosa va-

riedad de datos. Percibe una naúz arrugada,una mirada

de soslayo, un dejo de sarcasffio, un destello de desdén.

Reúne olores y sonidos, y los asocia con recuerdos y lec-

ciones del parado. Sum a tú,todas las palabras y miradas

y gestor; t., cerebro recoge miles, o aun millones, de las

,.ául.s que surgen de esos cinco colegas. En su libro

Strangers to Ourselaes [Extraños parcnosotros mismos],

TimJhy wilson, de la universidad de virginia, señala

que mientras nos llegan torrentes de datos de los cinco

sentidos, el cerebro lidia con más de once millones de

piezas separadas de información por segundo. Las com-

p.rrrdotas de hoy son incapaces de manejar tal comple-

iidud. El sistema marem ático de IBM puede escudriñar

apenas cinco o diez datos puntuales de cada uno de

nosotros. yo he tenido perfos que cavanrnás hondo en

Ia natutaleza hum ana, Sin embargo, una vez que se nos

representa como fragmentos matemáticos ,lamáquina es

,ip^rde hacer algo sobrehumano, Puede mezclarnos y

asociarnos en un ifr^rrión de segundo con un millón, o

cien millones, de otras personas. Esta escala augura nue-

vos y eficaces modelos.

Imagina qué pod ránhacer los planificadores de IBM

una vezque iodtr sus uabaiadores sean clasiticados de

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acuerdo con sus habilidades. Les empez arán a adjudicar

números aúnmás detallados, justo como lo hacen con

otras inversiones. Intent arán calcular el rendimiento fi-

nanciero de cadacaregoría de puestos y de cada habili-

dad, no imporra que se trate de prograrnadores de Java

o de gerentls. Comp aruránla productividad con crecien-

t. d.Ia[e, trabaiador por trabajador, región por región.

Esto les ayu daúa decidir qué labores enviar a otro lugar.

y pod úrimedir la productividad con base en docenas

de criterios. ¿Cuán productivos son los trabajadores de

tu cat egoúa al lleg at a los cuarenta y cinco, cincuenta y

sesenta años de edad? Unavez que tenga esos números,

la comp añíapodrí a calcular el valor presente de sus ffa

bajadores. ,. Y su valor futuro'Habr á queacostumbrarse a eso. Hasta la fecha, hemos

nranejado nuestras relaciones humanas en una econo-

mía anticu ada, carente en alto grado de números y pa-

rámetros. En gran medida, ya sea que busquemos un

favor o incluso una pareia, hemos recurrido al trueque:

aquí está lo que te daré, he aquí lo que quiero a cambio.

Náda que medir, poco que contar. Durante siglos, el co-

mercio funcionó de esa manera. ¿I'{o me datás esas dos

cabras por esta mesa? ¿Y si añado un martillo? Es un

proceso ineficiente. Cada trueque exige más regateo'

Los valores fluct ítan.I'{o es de sorprender entonces que

el trueque haya desaparecido tan pronto como las so-

ciedades dieron con un símbolo numérico de valor: el

dinero. Ést. fue un triunfo de los primeros Numerati.Proporcionó un instrumento matem átíco para contar,

calcul at y cornp arat toda una gama de cosas diferentes.Y esto llevó finalmente alaexpansión comercial, los mer-

cados globales, los números que brillan en las pantallasde cristal líquido de la Bolsa de Valores de Tokio. Ahora,

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Takriti y su equipo nos convierten en símbolos paraquepodamos ocu pat nuestro lugar en los nuevos mercaáo,humanos.

Así como los corredores de bolsa administran carte-ras de bonos basura o acciones bursátiles emergentes,los ]\urne rati nos meten en carteras de personas" Estosucede en todas las industrias. Alamo Rent A Car,porejemplo, le compr a a Tacoda una cartera de aficionudoua las películas de amor y luego com parusu rendimientocon offas carteras. Si Takriti y su equipo logran reducirla fue tza de trabajo de IBM a una carrer a r:azonable dehabilidades

-algo que un ordenador pueda enten6ls¡-,

esa comp añía podría utili zar pronto a sus empleados alamanera en que administra sus inversiones financieras.Esto es justo lo que Takriti tiene en mente.

Durante años, ése ha sido el caso en el béisbol. En milibrería tengo una enciclopedia enorme que contiene es-tadísticas de cad a iugador de las Grand.i tigas desde ladécada de 1880. Ahora, sin embargo, los l.{umerari delbéisbol cortan los datos en reb unuáus y cubitos casi tanrápido como los quants (es decir, analisias cuantitativos)de Wall Street. Idean un nuevo paúmetro: nuevas rna-neras de modelar matem áticamente a los jugadores" Unaestadística novedosa se llama WARP (Wis AboueRe_placement Player), <<victorias por encima de un jugadorde rempl azo>>. En un sitio de quants titulado ÉaJeballProspective (Prospectiva del béisbol), veo un perfil deCarlos Beltrán, el estupendo bateador ambidiesrro quecubre el fuea central de los Mets de Nueva York. A fina-les de 2004, Beltrán firmó un conmato de siete años porciento veinte millones de dólares, un promedio de diecio-cho rnillones al año. Tras una sobresalienre temporadaen 2006, su \íARP se manruvo en 10.6. Esro significa que

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si los Mets lo cambi atan por un jugador estándar queganaralarisible suma de medio millón de dólares aI afio,el equipo ganatía casi once partidos menos en una tem-porada de ciento sesenta y dos. Cada victo ria adicional,según estos números, costaría a los Mets I,62 millonesde dólares, un precio permisible pamun equipo adine-rado de Nueva York. Pero, ¿el \íARP de Beltrán serátan alto en 2010, cuando él sea un veterano de treinta yües años? Lamentablemente, Baseball Prospective ad-vierte que no. Predice que el \X/ARP de Beltrán paru fi-nales de la década descender á a 3,6 y que él valdrá sólo5,8 millones de dólares, mucho menos de lo que ganará,

¿Es correcto este cálculo? Es lo que todos nos pre-guntamos. ¿El S7ARP toma en cuenta los impondera-bles de Beltrán, todas sus cualidades incalculábles: losútiles consejos de bateo que le da a un novato, o la formaen que disffae alpítcher del equipo con sus movimien-tos fuera de la primera base? En otras palabras, ¿los nú-meros reflejan la realidad en toda su complejidad? A me-nudo se quedan cortos, aun en el reino áel béisbol, contodo y su exube mnciaestadística. Si se eligen los núme-ros equivocados, podrían mentir; esto no es ningún se-creto. Pero intenta explicárselo a tu jefe cuando i,m nú-meros se desplomen.

Le confieso a Takriti que la perspecriva de que me ca-lifiquen corno a carlos Beltrá'm. inq,r ietaun poco. Hedescubierto que es agradable vivir y tr"b aiarf,r.ra de labase de datos, en la brumosa econo míadel trueque. cier-to' eso es un verdadero dolor de cab eza pamloi planifi-cadores"'Pero el vasto universo puede ser un rincón indul-gente. sonrisas, amistades y comentarios ingeniosos, todocuentaahí talvezuna pizcade segurídad-l aborul; o in-cluso un aumento. Quienes laboran en un lugar á. rru-

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bajo cuantificado están solos, Y lo más probable es que

suban o baien con sus números. M.ty pocos tenemos con-

tratos de siete años como Carlos Beltrán. Y paru esas

masas cuantificadas, la seguridad del rebaño se desva-

nece. Después de todo, cada empleado perczoso o in-

competente que sobrevive en el centro de trab aio ffas una

evaluación matem ática repres entfÉ,auna ineficien cia del

mercado. Una vez tomadas sus medidas, teóricamente

esos trabajadores baja rán de valor o se les desca rtará,justo como ocurre con las acciones de bajo rendimiento.

¿Crees poder sorte at lavida en un a caftera de traba-jadores? Podría ser lo meior que te haya sucedido ja-

más. Algunas acciones se elevan hasta las nubes, y ciertos

empleados también. Pero que nos incluyan en una car-

tera es sólo el principio. Takriti y su equipo ya ttabaian

en la etapa siguiente, en la cual nos estudiariln e inter-

pretarán con mucho mayor detalle'

Una mañana de noviembre de 2006, el presidente de

IBM, Sam Palmisano, subió a un podio en la Ciudad

Prohibida,en el coruzón de Beijing, Pues debía hacer un

anuncio. Iba de traje y llevaba puestas sus típicas gafas

de carey. Sin embargo, mientras se dirigíaal podio, algo

en él parecíairrcal, como de dibujo animado' Y es que

no era el Palmisano de verdad, sino una figura electró-

nica que lo represent aba. La Ciudad Prohibida que visi-

tabatambién era una simulación digital. Los técnicos de

IBM la habían construido y montado en una sede vir-

tual llamada Segunda Vida. Los periodistas que querían

oír el anuncio de Palmisano se quejaron de dicha sede

durante semanas, ya que tenían que inscribirse en Se-

gunda Vida y asistir como figuras electrónicas.

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Al planrar la bandera azul de IBM en un mundo si-

muhdt, palmisano sentó el futuro de la compañía. En

todo el mundo, muchos ingenieros ya recurren a simu-

laciones por ordenador pam diseñar turbinas eléctricas

y mejotri el uánsito en las grandes ciudades. IBM prevé

q. rtgtttr díase simulaún por entero procesos de ne-

jo.ior. Imagina a gerentes que toman las palancas de

irurdo prtu-probai nuevos métodos industriales y afí-

nar operaciones como si estuvieran jugando su propia

u.rrid* del videojuego The Sims. Si Takriti y su equipo

cumplen su siguiente misión, las figuras elecffónicas en

l" p,rrit al\ar*rán los modelos matemáticos de trab aiado-

res'de IBM.,,,Esteproceso apenas está affancando, pero Takritiya

afuratos viejos tiempos, cuando 1o que se modelaba

eran máquinas. Son más simples; no engañan; no pe-

lean, ni protestan; no se hacen alcohólicas ni se depri-

frre1¡. Tampoco se les ocurren ideas geniales o revolucio-

narias. Takriti se detiene un momento en la exasperante

uleatoriedad de los seres humarlos.

, Lo interrumpo paru preguntarle por el proceso ma-

temático que todo esto implica. Señalo elpizarrón blan-

eo.atiborrado de fórmulas y anotaciones, algunas de las

cuales serpentean de arciba abaio para dejar espacio a

otfas, <<¿En qué están trabaiando aquí?>> (Algunas de esas

anotaeiones son nuevas para mí.)

T¿lcriti se encoge de hombros. Como muchos otros

Irüumerati, le resta importancía aIa complejidad de f&-mulas'qu€ garubateacon la matho en la cintura. Rechaza

la'idea de que él y sus colegas :extraen sus algoritmos y

ecuaciones de una caia mágica, si bien parte de esto es

modestia. Takriti también está convencido de que aunel cálculo estocástico sería claro paru los ajenos al tema

4,6

si nos sentáramos y prestáramos atención. Empi eza aexplicarme una de-las fórmulas, pero se detien e parudecir que los difíciles de entender somos los seres huma-nos. <<Las matem áticas son la patte fácil.>>

Los investigadores de IBM ll.urn décadas mansfor-mando en matem áticas porciones cada vez mayores delas actividades de la comp añía. La ciencia que úrrn, co-nocida como investigación de operacion.r, *.ió durantela Segunda Guemu ÑI,-,ndial. ú esa época, unos subma-rinos alemanes, los U-boa ts, atacaban convoyes y hun-dían numerosos barcos. ¿Cómo deb ían d.rpi.grrr. losconvoyes

-se les preguntó a los matemáticos- purumi-

nimizar el daño? ¿Era mejor que viayarun en grupos gran-des, escoltados por muchos destructoresi¿o g*po,pequeños, más difíciles de loc alizar pa¡¿ los U-toats?

Los magos del Grupo de Investigación de opera-ciones de Guerra Antisubmarina de pstados Unidos(AS$7ORG, por sus siglas en inglés) hicieron represen_taciones matemáticas de los convoyes. Eran *od.los encuya elaboración se tomó en cuent a vnaserie de restric-ciones, de condiciones impuestas por la realid ad,. Losbarcos no podían desplazarce más

-alláde cierra veloci-

-drd,p9r eje-mplo, y debían transporrar alirnenros y com-bustible suficientes para llegar u r.r destino. Ten íanqueevitar los icebergs. Los maternáticos también con t^b^ncon estadísdcas de los U-boam: el tamaño de la flota, elalcance de los submarinos, lo mortífero de sus torpedos.Con base en esta información, fueron capaces de mode-lat la gueffanaval. Cadanavío se asoció con otros aua-vés de números, mediante la probabilidad de que le ocu-rriera algo bueno, malo o que no ocugier u nid^. Estasflotas del Atlántico Norte existían en ese modelo comouna red de relaciones estadísticas. A medida que los in-

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vestigtdo-t s jugaban con la flota en el rnodelo, las pro-babilidades camb iaban El equipo de AS\)7ORG con-cluyó entonces que los convoyes numerosos con grandesescoltas eran signifi cativamente más seguros. Determinóa qué profundidad deb íanapuntar sus Larerías par a cau-sar el mayor daño a los submarinos enemigos. i,rundo laArmada de Estados Unidos puso en práctica las formu-las, disminuyó la destrucciór, á.los bar.or, que ya pod íanllegar a Gtan Bret aña,Al final de Iu g". tra,los rnaterná-ticos usaban rnétodos similares paruaurnen tar la efica-cia de defensas antiaéreas y d.pOsitos de cornbustible.

Takriti está hablándomá de uno de los gd;;., deeste carnpo, $eorg: Dul tzig; cuando de pronro se ponede pie , baia de lo"alto de .rl

"raquel un libro de texro

enorfne y se pone a hojearlo. <<Dan tzighizolas ma temá_ticas del matrimonio>>, r'e dice. ,.Tal vezsea algo quepuedas usar en tu capítulo sobre el noviazgo.>> Me ente-ro que Dantzig tomó como variables u *J.has parejassexuales e intentó demostrar que la monogarn ia -almenos desde Ia ecuánirne perspectiva de ,rñ invest iga-dor de operaciones- rend?a rnejores resultados que lapoligarnia. Takriti no encue nftaios detalles en el iibro,me dice que alvezyo pue dahailarros .n lrrrernet, ro quees fácil de hacer, cá"ridero jusro señalar que el estudiode Da ntzig,si bien fa¡cin un á paruros Nume rati,en granmedida dejó intact alainstitu.io' del rnatrirnonio.

Más allá de la relación .ony, gar, todos los días espalpable en nosotros la influencia d. Dantzig. En L947,este maternático -eu€ estudió en Berkerey- dio con elllarnado algoritrno ri*pt.x. {.In argorirrrro no es más queuna receta' una serie orden ada d; cornandos. Áq"en,era una receta paraguiar ra torna inteligente de decisio_lles' Si los agricultores querían saber qué tipo de semilla

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debían sembrar en un suelo en particul ar, o si los ace-

reros se preguntaban si debían transportar el carbón encamiones o barcos, los investigadores de operacionestenían las respuestas. Sólo necesitaban los números, las

restricciones y lameta. Usando el algoritmo de Da ntzig,podían hallar el punto en que ql objetivo, sin impor tarque implicata dólares o toneladas, llegaba a su cenit, supunto óptimo. Luego, trabajarib en retroceso, calcula-ban cómo dar con ese resultado. Conocido como opti-mización, este proceso guíala logística,la planeación yel diseño de redes en gran parte del mundo moderno. Siquieres volar de Lor Angeles a Nueva York, el pro gtamade optimización de Travelocity revisa alavelocidad delrayo diez mil posibles rutas y encuenma la más idóneapalu ti y la que le rendhá más dinero alafirma y a sus

socios (las ganancias son una de las restricciones delprograma). Los planificadores rnilitares optimizan lasrutas de helicópteros sobre centros de insurgentes enIrak. Y cuando haces una llamada en tu teléfono móvil,un programa de optimización elige la mejor ruta de to-rres parn transmitir la señal.

Mientras Dantzig daba los últimos toques a su algo-ritmo, los investigadores de IBM yr se prep amban paraaplica r la investigación de operaciones a sus activida-des. Para ello tenían ala rnadre de todas las pruebas:la enorme cadena de suministro de IBM , Para fabúcarsus renombradas máquinas de oficina (entre las que aúnno est aban los ordenadores comerciales), IBM compra-ba partes y materias primas a proveedores del mundoentero. Naturalmente, éstas representaban un gasto ma-yor. Si la comp añía podía usar sus nuevas matemáticasparu organizarlo todo, los ahorros se reflejarían,Cirec-tamente.

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la prensa esp ecializada. Claro, se ajusta en un 9g,7 porciento al puesto, pero cuesta mil dólares por hora. Escomo si ella hubiera buscado una escapada de fin de se-mana aPaús y hubiera terminado en una suite de pent-house en el Ritz.

Hmmm. La gerente le pide al sistema un arquitectomenos caro. Aparecen nuevas opciones. Una es un nue-vo consultor de veintinueve años que vive en la India ycuesta sólo ochenay cinco dólares por hora. Desde lue-go, esto resolvería el problema del presupuesto pero, des-gracíadamente, él se ajusta apenas en un 69 po; ciento alperfil del puesto. Aun así ella pod úa mane¡arlo, segúnel ordenador, si lo cap acitatan durante dos semanrr.JEluabajo se puede posponer?

Así es un mundo regido por los Nume rati,A los ojosde IBM, ro hry orra ofciót. Lu fuenade mabajo es de-masiado grandg, y el mundo, demasiado vasro y compli-cado pataque los gerentes consigan empleado, alama-nera de antaño: hablando con gente que conoce a genteque conoce a gente. Corre t la voz es una altern ativabrurnof y lenta pamla economía global. Las relacionespersonales son rnuy limitadas. Los gerentes necesitan elbrío de la autom atización pamdescubrir a un consultoren Nueva Delhi, justo corno en la generación anteriorlocalizaban .rt .*barque de condensadores en Topeka.Para que esto funciorr., el consultor -al ig.ral ñ lost:"q*sadores- debe estar representado por una serieoe nufrleros.

Pam arrnar estos perfiles, Takriti requiere montañasdeinformación sobre. ada.*pt ado. Ha echado mano desu escuadrón con doctorado, d.rd. recopiladores de da-tos y estadísticos hasta antropólogos, , fir de procesardicha información. El acceso u-lo, expedienres del perso-

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nal, que incluyen evaluaciones anuales, está prohibido en

IBM, pero sí se permite el uso de prácticamente todos

los demás datos. Cerniendo currículos y documentos de

proyectos, el equipo puede conjuntar un perfil de las

habilidades y Laexperiencia de cad ^

t *aiador. Los re-

gistros en línea muestran cómo usan eliiempo los em-

pleados y con quién se reúnen. Rasmeando el uso de

teléfonos móviles y ordenadores de bolsillo, los investi-

gadores de Takriti pueden identificar sus movimientos.

Esos registros de llamadas y mensajes elecrónicos defi-

nen las redes sociales de cada consultor, ¿A quién envían

copia de sus mensajes elecmónicos? ¿Mandan copias

ocultas a alguien? Sus mensajes secretos podrían indicarel surgimiento de redes informales dentro de la compa-

ñía.Podrían revelar que un gerente de nivel medio diri-ge calladamente un importante grupo de colegas, Y que

su jefe está fuera del círculo. Tal vez ellos dos deberían

intercambiar puestos.

La interpretación de nuesmas redes sociales es uncampo de investigación que va creciendo, €r la IBM yhasta entre los buscadores de terroristas en la Agencia

de Seguridad Nacional en Fort Meade, Maryland' En la

Universidad Carnegie Mellon, en Pittsburgh, se encuen-

tra un importante laboratorio donde la profesora Kath-

leen Carley erige todo un imperio de redes sociales en el

departamento de ciencias de la computación. Cuando

me reúno con ella, en unas oficinas situadas en un sótano

tiene a treinta graduados que analizan redes de enfer-

medades contagiosas, como la gripe asiática. Comparan

la din ámícade diferentes redes en Medio Oriente'

iQué puede revelar este análisis de redes sociales so-

bre los empleados de IBM u otras corporaciones? Mu-

cho. Comencemos por el correo elecffónico. Los gta'

5)

duados de carley pueden vaciar en un ordenador todos

los mensajes electiónicos enviados en una comp afríadu-

rante cierto periodo. Practican con los mensajes que se

intercambiaror durante los frenéticos meses previos al

desplome de Enron. Esos mensajes, los cuales fueron

fr.r.rrodos como prueb a enlos iuicios a Enron, han ser-

vido como,oUioo áe análisis paninvestigadores de redes

sociales de t"¿o el mundo, El sistema de Carley registra

quiénes env íanlos mensajes, a qué hora y a quién' Sin

ffit;r, k.r su conrenido, un program a creado por su

e'*ip o ttaza varios diagramas de la organizaciín. IJno

de ellp, *la quién se comunica con quién. cuando

Carley me lo muestra, me dalaimpresión de que es como

un plato de espagueti con albóndigas. La or ganízación

.,*si se pued. ilrm ar así- contiene varios cúmulos de

pasta, cada uno enma rañado y con sus respectivas aI-

ilf,"¿igas. De un cúmulo a otro se tienden espaguetis

sueltoJ. Crd a ahíndiga representa a una persona den-

tro de la organ izaci6o, y los cúmulos, a grupos de per-

sonas que se cornunican intensamente entre sí.

Estoes muy lógico .Lagente de fin anzas,Iagente de

mantenimiento, el equipo legal, todos se comunican

J*rrruo,de sus grupos y ocasionalmente envían algún

mensaie electrónico a otro departamento. Pero esto no es

tan sencillo. <<¿Ves este grupo aquí?), ffie preguntaCarten señalando un montón de albóndigas en una masa

,*rr¡n lta. Me dice que es una red informal. Cobró forma

mientras Enron se ven ía abaio, Este grupo envi aba alre-

dedor,,de un millar de mensajes diarios y se convirtió en

un cenrro de intercambio de información interna. Si la

comp aftíahubiera estudmdo esa red, los eiecutivos ha-

brían podido interpretarla como una sublevación en cier-

nes. Eso,era en cierto sentido, pues una creciente red de

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empleados interc ambiaban informaciones y rumorescadavezmás pesimistas sobre la crisis que se avecinaba,y se ayudaban mutuamente a prepararse pam la vidadespués de Enron.

Muchas otras corporaciones, IBM inclui du, puedenextraer todo tipo de información de las redes de sus ern-pleados. Pueden díagramar el círculo de relaciones decada perso na, También pueden dete ctar elementos ais-lados, personas que casi no se comunican con los demás.Estos empleados, dice Carley, son dignos de atención:podrían estar deprimidos o a punto de marcharse, o co-municándose con la competencia. Aun sin leer todoslos mensajes, la comp añíapuede identificar autom ática-mente las palabras más comunes que circulan en cadagrupo, lo cual le permítiría diagarnat no sólo las rela-ciones de cada trabajador, sino la natur aleza de esoslazos. También puede ver cómo cambian las comuni-caciones con el tiempo. Dos empleados podrían hablar deprogramación de software de martes a viernes, pero de-dicar el lunes una buena parte de su tiemp o aenviar men-sajes sobre los partidos de fútbol del fin de semana. <<El

gran paso siguiente -dice

Carley, con un dejo de ame-naza- es tomar herramientas como ésta y vincularlascon programas de calendarización y productividad.>> In-terpreto esto como que ya se ha avanzadomucho en nues-fta optimízaciín,la de los empleados de oficina.

¿Pare ce alarmante? Tal veztodo depende de tu lugaren la caden a alimentaria. ¿Te acuerdas del consultor quecostaba mil dólares por hora, el que estuvo a punto determinar nabalando en Filipinas? Al final no lo envia-ron; en cambio, en el esquema de IBM, permaneció <<en

el banquillo>>. Takriti sonríe. <<Así es como lo decimos.Creo que es un término deportivo.>> La pregunta, por

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supuesto' es cuánto tiempo quiere IBM tener a ese cos-toso tatrento en el banquillo. Si no hay trab aio que justi-fique sus inmensos dones, iffo deberíanponerlá uhacerotra cosa, al menos para mantenerlo ocupado?

No necesariamente, responde Takriti. La satisfacciónlaboral es una de las restricciones de su sistema. Si lostyabaiadores se enoian o se aburren como ostras, es in-dudable que su productividad se derru mbaú. Úr, ge-rente autom ático tiene esto <<en mente>>, por así deciilo.Como cabúaespera r, ttatamuy bien a las superespellas.Dado que éstas producen rnucho dinero a iu .o* pañíadurante breves arranques de actividad, pasan mucho tiem-po en la banca. No obstante, en este rubro hay mucharnenor consideración hacia los tabajadores desconten-lol' a quienes se les toma como <<mercancías>>. Sus ha-bilidades son <<intercambiables>>. Esro significa que sonprácticamente indistinguibles de otros, ya sea que esténen la India o en uruguay. contribuyen poco u l^ uti-lidades. A Takriti le apena decirlol poiqrr. los sereshumanos no somos máquinas. Tienen más o menos ha-bilidades y potencial dscrecirniento. Él lo valora. pero,viéndolo matem áticamente, dice, la cornp añíadebe man-tener a sus ernpleados cornunes y corrientes ttabajandolo más cerca posible del cien por ciento del tiemp o,puruellos no existe la graciade la b anca.

¿Adónde conduce todo esto? Una tarde le hago esrapregunta a Pierre Haren, doctor del Instituto T..noló-gico de Massachusetts (Mru, por sus siglas en inglés) yrniembro prorninente de los N,rme ruti.Ei fundadol y di-rector general de ILOG, una comp añíafrance* q; usal1 inves-tigación de operaciones paru afinarsistemas in-dusffiales, diagrarnaldo, p;;L¡.*plo, las ruras de re-parto más eficientes de la cerve za Cáors. ILOG roma en

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cuenta todo tipo de restricciottes, Por ejemplo, hace unos

años el gobierno de Singapur quería evitar conflictosdiplomáticos en su nuevo aeropuerto, Los funciona-rios le pidieron a ILOG sincronizai el flujo de pasaje-

ros, cerciorándose de que los procüdentes de la Chinacontinental no se ctuzaran con los de Taiwán. Harenhabla con marcado acento francés. Mientras conversa-

mos en el lobby de un hotel de lr{ueva York, él tiene que

gritar paru hacerse oír, pues huy una fuente que hace

mucho ruido.Haren dice que los esfuerzos rcaLizados en empresas

como IBM no sólo extrcerán las habilidades y los co-

nocimientos de cad a ttabajador. Esos mismos sistemas

dividirán también sus días y semanas en pequeños pe-

riodos: horas, medias horas, incluso minutos. AI mismotiempo, el trab ayo por hacer, y3 sea crear un programa

de computación o diseñar un avión de pasajeros, tam-

bién se desmenu zatá en pequeños pasos. En este sen-

tido, Haren podría estar describiendo la ingeniería in-dustrial que hace un siglo hizo posibles las líneas de

montaje. Grandes labores se separan en miles de tareas

y se dividen entre muchos empleados. Pero el rabajo del

que habla no se hace a mano, ni con prensas hidráulicas,ni con robots. Tiene lugar en el cerebro. Es un trabajo

definido por conocimientos e ideas. Haren anticipa que

esos conocimientos se aprovechatánminuto a minuto en

el mundo entero, Este ffabaio compartido ya ha empe-

zado a ocurrir, conforme las compañías dividen proyec-

tos y desplazan grandes porciones de éstos al exterior.

Pero una vez que se represente a los empleados como

modelos matemáticos, será mucho más fácil descompo-

ner sus días en minutos facturables y enviar su agudeza

a cumplir labores alrededor del orbe.

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VEI

Y,:

:.

considera al consultor superestrella de IBM, a quien

deciden resc atat de la banca, yasea que esté en un teles-

quí en St. Morit zoimpartiendo un seminario en Armonk.

S. *.rc la mano al bolsillo y ve un mensaje en el que se

le piden diez minuros de su precioso tiempo. Quizá lo

busquen porque conoce, el algoritmo indicado, o a un

cliente. ptdrfa contesrar que está ocupado. (Después

de todo, es una superestrella.) Pero si acepta ceder los

díezminutos, ocupatásu lugat,enlo que Haren llama

una línea de montaje virtual. ..Éste es el equivalente de

la revoluciórr industrial panlos empleados de oficina>,

agt:egaHaren.A algunos de nosotros nos gusta pensar que nuestro

*útaiolt demasiado crearivo para ser medido y mode-

lado, Así solía yo creerlo. Durante años escribí anículos,

y |único paúmetrg que importabaera si Ie agtadaban

^i dn..toi editor íal. Las cosas cambiaron cuando los

aftículos empezaron a circular en la Red. Esto permi-

tié a los jefes saber cuántas personas Leían cada artícu-

lo. Algunos de ellos, hoy en día, clasifican a los autores

r.gún las visitas a su página o el númefo de veces en

qqt los lectores mandan cierto artículo por correo elec-

tiónico. ¿Es justo? Desde mi punto de vista, no. Re-

cuerdo que una vez un compañero incluyó en su blog

un vídeo publicitario en el que aparccía Paris Hilton.No llevaba puesta mucha ropa, y con una enorme espon-

iaLauaba un automóvil de forma bastante provocativa'

Este blog aúaio decenas de miles de visitas ese día, más

de las q* otros recibimos en un mes. ¿Él nos superó?

Todo depende de lo que los jefes decidan tomar en cuen-

ta. A medida que W Numenati extienden su dominioen el trabajo, seguramente halcrá más preguntas como

ésta.

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Se hace tarde en la oficínade Takriri. Veo que le preo-cupa el sentido de mis preguntas. La línea de montajevirtual parece am enazadora. Esta vigilancía se com pamaLa del Gran Hermano. Pata quienes no somos CarlosBeltrán o un consultor cuyo trabajo vale mil dólares porhora, la vida como un modelo matern ático parece un in-grato sometímiento al reino de los datos"

Pero he aquí el conmaargumento de Takriti. Cuandolos instrumentos que él crea vuelvan más productivosa los trabajadores, el mercado los premi atá. (Sí, existe unbeneficio económico, aun pannosotros los sometidos.)Más todavía, los empleados haúnmayor uso de sus nú-meros paru abrirse puertas . Ya utilizamos programasmatemáticos a fín de tra zar nuestros viajes y buscar pa-rcja. ¿Por qué no usarlos entonces paru planear nues ftaprofesión y negociar un sueldo más alto? Supongamosque las hemamientas analíticas indican que el valor deuna consultora parula compañíasuperó los dos millonesde dólares en un año. ¿Ella no deb eúatener acceso a esaclfra, y estar en libertad de usarla como arma de nego-ciación? En un cenmo de trabajo delimitado por paráme-tros, aun quienes gustamos de pensar que estamos másallá de la medición enfrentaremos crecientes presionesparu argumentar con base en nuestros propios números.

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