14 de enero de 2018

LA BURBUJA BITCOIN

Bitcoin es un sistema digital de transferencias económicas. Su nombre proviene de “bit” (unidad de información digital), y “coin” (moneda). Es, de hecho, una moneda digital que se enmarca en lo que se ha venido a llamar “criptomonedas”. Fue inventada en 2008 por un tal Satoshi Nakamoto, un personaje que jamás ha salido a la luz pública (se duda de que realmente exista). El nacimiento, puesta en práctica y filosofía de bitcoin entran dentro de ese entorno difuso de internet donde se mezcla ideología antisistema, misterio y épica de personajes que, al amparo de la red, actúan como corsarios de teóricas causas perdidas. Un entorno dado también a la conspiración y al fraude.


Bitcoin price (Source: Quartz)
Bitcoin es un sistema de pagos internacionales a través de una moneda virtual (que no es más que un conjunto de códigos en la red). Se sustenta en la tecnología “blockchain” (cadenas de bloques), un soporte de bases de datos compartidas donde las transacciones quedan registradas en una especie de hoja contable (“ledger”), cuyas copias se hallan distribuidas por la propia red, dificultando falsificaciones. El objetivo de bitcoin está claro: generar un sistema monetario paralelo a las regulaciones internacionales, que funcione en transacciones par a par (entre dos individuos o entidades) por acuerdo mutuo. Es como si en una familia, en una comunidad de vecinos, o en una ciudad, los habitantes se pusieran de acuerdo para abolir (en sus transacciones internas) la moneda de curso legal, y realizar las transacciones en monedas de Monopoly. Usted podría pagar el alquiler de su párking en esa moneda falsa, el coste del gimnasio, o el pan. Se crean así circuitos económicos paralelos a los regulados. No se le escapará que, operando de ese modo, también podría esquivar parte del sistema impositivo del país donde resida. Bitcoin es una versión escalada y digitalizada de los billetes de Monopoly. No opera en entornos reducidos, sino que la red le permite operar como sistema de transacción global. Esa noción romántica de escapar al control de las autoridades fiscales y monetarias es lo que hace atractivo bitcoin a ojos de algunas comunidades parasistema, o de aquéllos que (especialmente tras la gran recesión del 2008) perciben el sistema financiero real como una especie de confabulación al servicio del status-quo internacional.

¿Cómo bitcoin puede llegar a suplir un sistema monetario, sin una autoridad central? Los bancos centrales se ocupan, precisamente, de estabilizar monetariamente las economías. Si una economía tiene exceso de liquidez (exceso de moneda en circulación), genera inflación (subidas de precios). Si tiene defecto, genera deflación (desaceleración económica). En este último caso, los bancos centrales imprimen más moneda y la inyectan en la economía. En el sistema bitcoin, es el propio proceso interno el que regula la cantidad de moneda en circulación mediante un (también misterioso) algoritmo que permite a los agentes que quieran operar en bitcoins “fabricar” sus propios bitcoins (“minar” bitcoins en la terminología del sector). Un individuo o institución puede obtener bitcoins comprándolos en el mercado de bitcoins, o “minándolos” (obteniéndolos de la nada, como si los extrajera de la tierra, o como si los imprimiera, si fuera moneda convencional). Para “minar” bitcoins, se deben descifrar una serie de códigos de elevada complejidad, poniendo a prueba al agente que quiere fabricarlos. El sistema bitcoin se autoregula: si existen demasiados agentes intentando “minar” bitcoins, el grado de complejidad del descifrado de nuevos bitcoins aumenta, manteniendo constante el ritmo de generación y crecimiento de la moneda digital.

Si usted quiere comprar bitcoins (que, al final, son un activo digital), deberá bajarse una aplicación para entrar en el ecosistema bitcoin. El precio de compra dependerá del valor bitcoin en ese momento (que viene dado por las leyes de la oferta y la demanda, y por la cantidad de bitcoins en circulación -si están entrando nuevos bitcoins por “minado” o no-). En los últimos meses de 2017, bitcoin se revalorizó un 1000%, por el interés creciente que existe en esta criptomoneda, y la atención que los medios han puesto en ella. En el corto plazo, puede hacerse rico. Pero debe ser consciente de que sólo está comprando códigos digitales, activos virtuales sin un soporte regulatorio claro.


Puedo equivocarme, pero los sistemas monetarios son demasiado serios como para dejarlos en manos de personajes misteriosos con aureolas de Robin Hood, y algoritmos inciertos cuyo funcionamiento presente y futuro nadie acaba de tener claro. El prestigio del sistema financiero internacional ha quedado severamente dañado tras la crisis. Pero en bitcoin hay zonas oscuras. Se han dado rumores de granjas de minado masivas en China, asimilaciones a esquemas piramidales tipo Ponzi (como manifestó el banco de Estonia), o casos de uso no autorizado de ordenadores personales para minar bitcoins por parte de piratas informáticos (el minado precisa grandes capacidades de proceso de datos). Corea del Sur, un país “lead user” en tecnología, se está planteando prohibir bitcoin ante la amenaza económica que puede suponer para sus ciudadanos, si la fiebre se extiende como una bola de nieve. Y Warren Buffet, uno de los mayores genios financieros de nuestra época, manifestó hace pocos días que, con toda probabilidad, bitcoin llegará a un mal final.

8 de enero de 2018

10 CONSEJOS DE INNOVACIÓN

El inicio del año es un buen momento para plantearse nuevas metas. Una de ellas, acelerar el proceso de innovación de su empresa. La innovación conlleva contradicciones: consiste en generar perturbaciones y nuevas rutinas en el normal funcionamiento del día a día, que posiblemente desestabilicen las anteriores. Asumiremos riesgos de forma voluntaria. Pero, si no salimos de la rutina, ¿cómo vamos a crear la próxima ventaja competitiva? ¿Cuánto tiempo tardarán los rivales en volvernos obsoletos o matarnos a base de presionar los precios? Para innovar, tenga en cuenta lo siguiente: 

(1) No desprecie la potencia de la tecnología. Conozco muchos empresarios autosatisfechos de su nivel de innovación, contentos de innovar en modelo de negocio, en márketing, o en organización, que sólo orbitan alrededor de su propuesta de valor clásica. Pero, en plena era de revolución tecnológica, nada le conferirá ventajas competitivas superiores a una tecnología propia. Nada le generará barreras de entrada a la competencia similares. Nada tiene el potencial disruptivo comparable a una nueva tecnología. 

(2) Construya un ecosistema alrededor de su empresa. Las neuronas internas suelen estar oxidadas para el cambio, y sobreentrenadas para operar bajo los preceptos del pasado. Las ideas disruptivas y el nuevo conocimiento difícilmente estarán dentro de la organización. El status quo jamás liderará la transformación. En el exterior (centros tecnológicos, grupos de investigación, consultores expertos) hallará ideas frescas. Seleccione las fuentes de la innovación en base al individuo, no en base a las instituciones. Una universidad de prestigio puede tener grandes profesores, aunque desinteresados en trabajar con usted. Identifique discrecionalmente a las personas con talento y voluntad cooperativa en entornos científicos y tecnológicos (¡las hay, en todas partes!). Consulte a outsiders (gente externa, de otros países, otros mercados, otros sectores) y organice equipos de innovación abierta que rastreen oportunidades. 

(3) Estructure sus fuentes de información. Esfuércese en obtener un flujo mínimo de ideas brutas que puedan convertirse en grandes oportunidades, provenientes tanto del interior de su organización (aunque en este caso, las ideas suelen ser incrementales), del exterior (de su ecosistema), y de sus propios mecanismos de análisis e información estratégica. 

(4) Actúe con mentalidad de capital riesgo: destine recursos (aunque sean modestos) a explorar oportunidades alejadas de su núcleo de negocio. Cuando detecte una de ellas, invierta tiempo en entenderla y valorarla. Las primeras fases de la innovación son de investigación: analice el contexto para reducir la incertidumbre. Los recursos económicos sólo deben liberarse, de forma dosificada, cuando esa oportunidad se va concretando. Suministre recursos financieros a medida que su oportunidad se acerca al mercado. Cuando se reduce la incertidumbre, se puede incrementar la inversión. 

(5) Comprometa talento. Más vale dedicar una sola persona a tiempo completo que 10 a tiempo parcial, innovando sólo cuando tienen tiempo para ello. Seleccione las personas: en las fases más alejadas del mercado necesitaremos perfiles visionarios y dosis significativas de liderazgo para traccionar los proyectos. La innovación y el liderazgo son dos caras de la misma moneda: no hay liderazgo posible si nada va a cambiar. Y no hay cambio sin liderazgo, sin energía que conceptualice, comunique y convenza de la necesidad de la innovación. 

(6) Proteja los proyectos, especialmente en su estado más embrionario. La innovación tiene un componente parasitario: absorbe recursos que no tendrán retornos inmediatos. Voces internas se opondrán a ella. La vieja cultura corporativa intentará aniquilarla. La innovación despierta el sistema inmunológico de la organización. Si es necesario, cuando los proyectos están alejados del core business, manténgalos separados (en contextos diferentes, labs, garages, incubadoras o similares). 

(7) Utilice metodologías específicas. El management convencional falla en proyectos de innovación, especialmente los más disruptivos. No podrá hacer investigación de mercados clásica porque no existen clientes que demanden explícitamente su producto, ni que lo hayan imaginado antes o lo puedan entender. Ni proyecciones financieras a cinco años porque su modelo de negocio deberá cambiar cien veces hasta encontrar lo que realmente desea el mercado. Es preciso experimentar de forma rápida y barata para hallar el perfil correcto de usuario, y la configuración óptima del producto o servicio. Por ello, son necesarias metodologías específicas como Lean Startup o Design Thinking. 

(8) Incentive a los equipos de innovación. Si de verdad cree en ella, no sólo debe escoger el mejor talento para innovar, sino que le debe retribuir adecuadamente. Los departamentos de Recursos Humanos deben adaptarse. ¿Qué tal un 1% de las ventas del nuevo producto como bonus al equipo, si realmente es rompedor? 

(9) Aproveche los sistemas de apoyo, nacionales o internacionales. Existen potentes incentivos fiscales (también en España), y programas de ayudas directas o financieras (a nivel local o europeo). Menos que las deseadas, pero existen. Una buena planificación financiera de la innovación reduce sensiblemente su coste. Sorprendentemente, en los mejores tiempos, la suma de incentivos fiscales y ayudas públicas podía hacer que un proyecto de I+D tuviera prácticamente coste cero. Pero no se deje condicionar por ello: su estrategia debe prevalecer por encima de los programas que ofrezca el sistema. 

Y (10), márquese disciplinadamente objetivos, métricas y conjuntos de indicadores. Analice sus resultados. Y, si no son satisfactorios, corrija el proceso hasta convertir a su empresa en una eficiente máquina innovadora.

(Artículo publicado en La Vanguardia, el 07/01/18)

4 de enero de 2018

CHINA Y LA FORMACIÓN DE LOS LÍDERES

En su discurso de fin de año, el presidente chino, Xi Jimping, tenía en su librería dos best-sellers sobre Inteligencia Artificial: “The Master Algorithm” y “Augmented: Life in the Smart Lane”. Cada año, Xi Jimping, líder con un perfil tecnocrático y -parece ser- ávido lector, emite un discurso desde su despacho coincidiendo con el Año Nuevo occidental. El contenido de su librería es motivo de análisis por revistas económicas como BusinessInsider y Quartz. No se nos escapa el simbolismo: el presidente de la nación que ha sido capaz de sacar de la miseria a 800 millones de personas en dos décadas, una nación que ha puesto proa hacia el liderazgo científico y tecnológico global, tiene en su librería dos libros recientes (de 2015 y 2016 respectivamente) sobre tecnologías transformadoras. Y, en especial sobre aprendizaje de máquina (machine learning), tecnología clave de la Inteligencia Artificial. ¿Cuántos presidentes de gobiernos europeos -y, especialmente de nuestro entorno próximo- se preocupan de estas cosas? ¿Cuántos asesores políticos de esos presidentes saben siquiera qué demonios es eso de la Inteligencia Artificial? ¿Cuántos países de las viejas economías desarrolladas tienen planes estratégicos sobre ello?

Los libros en el despacho de Xi Jimping son escrutados cada año, No faltan clásicos del pensamiento comunista (“El Manifiesto Comunista” o “El Capital”). Durante los últimos años, se han incrementado los clásicos occidentales: “La Odisea”, “La Divina Comedia”, “Guerra y Paz”, “Madame Bovary” o “Los Miserables”. En sus estanterías también se encuentran tratados de estrategia, y libros de historia universal y de China. Pero la presencia de novedades sobre management tecnológico en el despacho del líder chino es toda una declaración de intenciones sobre la estrategia de su país.

China se ha propuesto liderar el mundo en Inteligencia Artificial, con un objetivo de crear un mercado doméstico de 150 billones de dólares en 2030. En China se hallan algunas de las startups más prometedoras en reconocimiento facial (como Megvii Face ++ y Sense Time). Aunque cabe resaltar que ello se debe a la obsesión china por la seguridad y el control de sus ciudadanos, de los cuales obtienen flujos masivos de datos. No obstante, Baidu, Alibaba y Tencent, los gigantes digitales chinos están haciendo colosales esfuerzos en I+D, al nivel de Google, Facebook o Amazon. La Inteligencia Artificial va a transformar el mundo, a un nivel comparable (o superior) a cómo lo hizo internet. Según McKinsey, en 2016, las grandes empresas tecnológicas destinaron entre 20 y 30 billones de dólares a I+D en Inteligencia Artificial. El intensísimo esfuerzo de estas compañías ha llevado a drenar casi por completo el talento de investigadores de las mejores universidades internacionales, que han sido contratados por los líderes digitales por sueldos estratosféricos.

Pero China no sólo consolida su liderazgo en Inteligencia Artificial. Ya hemos anunciado reiteradamente la solidez de la estrategia de innovación china. En un movimiento ascendente en la cadena de valor, la innovación en China (como antes en Japón o en Corea del Sur) se inicia desde el manufacturing. Primero, con actividades productivas básicas. Luego, atrayendo inversión extranjera (movida por el bajo coste), aprendiendo y copiando. Posteriormente, desarrollando producto propio. Finalmente, tecnología propia. Y ahora, ciencia propia. De la producción a la ciencia, sin solución de continuidad, ascendiendo aguas arriba en la cadena de valor, donde cada etapa consolida y refuerza a la anterior. ¡Qué diferente a nuestro modelo, donde las cadenas de valor del conocimiento y la producción se hallan totalmente fragmentadas y han sido concebidas sin diseño, relación, ni orientación estratégica, intentando con impotencia que la palabra mágica “transferencia de tecnología” lo solucione todo!

China, el Dragón Innovador, ha conseguido incrementar su PIB un 10%, de media anual, en las últimas 4 décadas. Es ya la segunda economía mundial, tras EEUU. Exporta más de 2 trillones de dólares en bienes manufacturados, el 13% del total mundial, y realiza esfuerzos masivos de inversión en infraestructuras físicas y tecnológicas. En 2016, China renovó sus objetivos para convertirse en una “Innovation Nation” hacia 2020, en “Innovation Leader” hacia 2030, y “World powehouse of scientific and technological innovation” hacia 2050. Van por el camino. Hace un par de años, China ya superó la inversión en I+D/PIB de la Unión Europea. Para ello, atraen de forma masiva actividades de alta tecnología a sus clústers de innovación, como el hub biofarmacéutico de Guangzhou (con una inversión de más de 800 millones de dólares, realizada por el gobierno chino y por General Electric), o el “Shenzen Silicon Valley”, la segunda área del mundo (tras Tokyo) en generación de patentes. Su sistema de innovación se alimenta con más 6 millones de nuevos graduados universitarios anuales. Y su sistema productivo avanza decididamente hacia un modelo de Industria 4.0 muy similar al germano.


El presidente chino, Xi Jimping, lee “The Master Algorithm”. ¿Qué deben leer nuestros líderes?

28 de diciembre de 2017

INNOVACIÓN: QUÉ NOS DEJA 2017

En 2017 ha continuado la gran revolución tecnológica. Las bases de la economía están siendo transformadas por el despliegue omnipresente de tecnologías impulsadas por la digitalización. La capacidad humana de digitalizar información, procesarla, y transmitirla a la velocidad de la luz ha acelerado el progreso científico y tecnológico hasta límites que rondan la ciencia-ficción. Pero nos están tomando el relevo: esa capacidad humana de procesar información mediante dispositivos digitales está siendo substituida por la capacidad de las propias máquinas para hacerlo de forma autónoma, lo que significa un cambio de paradigma sin precedentes en la relación persona-máquina, y en el rol que las máquinas van a jugar en la economía y la sociedad.

Como principales tendencias/ fenómenos que nos deja este año 2017, que llega ya al final, yo destacaría:

La eclosión de la Era Distributiva: término acuñado por Brian Arthur y difundido por McKinsey. Según él, la tecnología está creando una nueva economía digitalizada y cada vez más autónoma. Afrontamos un futuro en el cual las empresas pueden convertirse en entidades virtuales. ¿Nos imaginamos un escenario en el que nuestra empresa sea un código fiscal más un algoritmo que compra, vende, invierte, opera, toma decisiones y genera beneficios -o pérdidas- en la red, sin intervención humana? Quizá, a modo de Uber, nuestro algoritmo-empresa subcontratará recursos físicos (manufactura) cuando sea necesario, en cualquier parte del mundo. Operando, eso sí, con robots. Parece que se acaban los problemas de producción: la tecnología nos conduce a un mundo de abundancia y optimización. Pero sin trabajo. El verdadero problema es la distribución de la riqueza creada. De ahí las voces que reclaman Rentas Básicas Universales. De la Era Productiva pasamos a la Era Distributiva.

La humanización de la Inteligencia Artificial: la Inteligencia Artificial avanza en numerosos flancos. Uno de ellos es el progreso en el aprendizaje autónomo (machine learning), que cada vez es más autónomo. El algoritmo de Google que derrotó al campeón de Go Lee Sedol en una legendaria serie de partidas en 2016 se ha visto batido en 100 de 100 partidas por la versión mejorada del mismo. Y esta versión ha aprendido Go sin intervención humana, de forma totalmente autónoma, induciendo las reglas de juego por experimentación, y jugando contra sí misma miles de veces. Eso significa que las máquinas generan conocimiento solas, sin acción de persona alguna, y más allá del conocimiento humano. Pero quizá el campo de desarrollo más sorprendente de la Inteligencia Artificial es la creación de interfases sociales (avatares digitales) de apariencia totalmente humana. Ya podemos hablar con un robot-avatar digital en una pantalla de PC o smartphone, casi sin notar que es un ser digital. Esta será una línea de crecimiento expansiva. Nuestro asesor fiscal, psicólogo, abogado, médico, o profesor particular serán avatares conversacionales. Quizá también nuestro jefe…

El Retailing Apocalypse. Tras el Industrial Apocalypse en EEUU, consecuencia de un modelo de innovación que se olvidó de generar ventajas competitivas industriales, este año ha llegado el Retailing Apocalypse. Un fenómeno que tiene tres causas. La primera, la emergencia imparable de Amazon, con su efecto “the winner takes it all” (a mayor dimensión, mayores economías de escala, mayor inteligencia y experiencia de mercado, y mayores inversiones en I+D para ser aún mejor). Amazon es ya la empresa que más invierte en I+D en el mundo, superando a Volkswagen (el líder de 2016). La segunda, los coletazos de la crisis, tras la cual el consumo americano no se acaba de recuperar -y Amazon ofrece precios ajustados-. La tercera, la emergencia de una generación digital que compra por internet. El resultado: el 30% de las grandes superficies comerciales en EEUU están en descomposición. Más de 20.000 establecimientos comerciales cerrados. Cadenas como JC Penney, American Apparel, KMart o Macy’s con serios problemas. Y cierres catastróficos como los de Payless (con activos de 2.300 millones de dólares), o Toy’s R Us (6.600 millones). Las deudas y créditos impagados pueden arrastrar a la economía americana.

La incidencia política de las redes sociales: Parece claro que en las elecciones presidenciales de 2016, que dieron la victoria a Trump, se abrieron centenares de cuentas falsas en Facebook que empezaron a emitir material político de impacto (en muchos casos fake news) destinado a polarizar a la sociedad, a cambiar el sentido del voto o a convencer a indecisos. Ese material podría haber tenido influencia sobre millones de electores. Más allá del caso concreto, está claro que Facebook en particular, y las redes sociales en general, son un instrumento de distribución y creación de opinión prefabricada y dirigida a segmentos específicos de la población (aplicable al márketing o a la política). Y de hiperpolarización de las posiciones personales. Jamás la opinión política ha estado tan polarizada en EEUU (y, seguramente, en Europa), como indica el gráfico adjunto de Pew Research Center. Probablemente sea un efecto de las redes sociales. La Inteligencia Artificial (campo en el que Facebook está invirtiendo cantidades estratosféricas) permite reconocer perfiles psicológicos, emocionales y políticos de los usuarios, y dirigirles mensajes orientados a influir en su comportamiento. Nada más controvertido y letal para las malas prácticas políticas, o para la inducción a la compra.

Extensión de las energías renovables: Un mundo de absoluta abundancia energética es posible. La energía solar está avanzando hacia niveles de eficiencia y coste considerados imposibles hasta hace muy poco. Naciones innovadoras y pioneras, “first-mover nations”, están tomando nota de ello. En 2016, Alemania se alimentó íntegramente, durante un día, de energías renovables. En 2017 el hito se extendió a tres días. En el futuro inmediato, será una semana, un mes… y así hasta llegar a la autonomía energética renovable. India ha cancelado un gran proyecto de 14 GWatt de energía térmica, substituido por energía solar. China ha incrementado en 2017 en un 80% su producción solar. Y en EEUU, la energía eléctrica generada por fuentes renovables ya ha superado la proveniente de centrales nucleares. Massachussets y California tienen planes estratégicos de despliegue de energías limpias para ser totalmente autónomas en 2050.


17 de diciembre de 2017

SLAUGHTERBOTS: EL LADO OSCURO DE LA FUERZA

Hace unos meses que colea el debate sobre la posible influencia de cuentas fantasma en redes sociales, utilizadas por la inteligencia rusa para difundir material político y alterar los resultados de las elecciones americanas. Sea cierto o falso, la tecnología permite este tipo de usos perversos. Facebook o Google pueden analizar matrices inmensas de datos de usuarios (qué tipo de fotos cuelgan en las redes, por dónde navegan, qué tipo de información buscan, en qué medios se informan, quiénes son sus contactos, qué publican en twitter...). Con todo ello, los motores de inteligencia artificial pueden extrapolar sus posibles tendencias políticas. Pueden, incluso, detectar perfiles de individuos indecisos ante unas elecciones, y hacerles llegar material político de impacto (falso o no), para alterar el sentido de su voto. O para polarizarlos, crear tensiones sociales, fomentar conflictos y desestabilizar países. Parece que todo ello ha pasado en EEUU, en el Reino Unido, en Alemania y en otras zonas (quizá, incluso en Catalunya).

Hace un par de semanas tuvimos un nuevo aviso del uso perverso (e, incluso, letal) de la tecnología. La Universidad de Berkeley y el Future of Life Institute, una organización cuya finalidad es, precisamente, analizar el cambio tecnológico para utilizarlo en beneficio de la humanidad, publicaron un inquietante vídeo: “Slaughterbots” (algo así como “bots masacradores”). El trabajo tenía como objetivo sensibilizar a las Naciones Unidas (y a la comunidad internacional) de la necesidad de prohibir el uso de armas autónomas basadas en inteligencia artificial.

“Las armas nucleares están obsoletas”, según el presentador. Imagínense un enjambre de centenares de miles de pequeños drones, de tamaño poco superior al de una abeja. Imagínense que esos drones tuvieran una pequeña carga explosiva, capaz de hacer penetrar un pedazo de metal en el cerebro de un humano, matándolo instantáneamente. Imagínense esos drones, equipados con cámaras y sistemas de reconocimiento facial, identificando automáticamente a sus víctimas, posándose sobre sus cabezas, y haciéndolas estallar. Reconociendo edad, sexo, raza, religión, nacionalidad, nivel cultural, empleo, posible perfil psicológico e, incluso, ideología (conectándose en tiempo real a sus redes sociales para analizar sus tendencias políticas). Imagínense un oscuro general decidiendo matar en un territorio, selectivamente, a todos los varones mayores de 16 años. O a todos los individuos de una determinada religión. O a todos los titulados superiores, o todos los que desempeñen funciones de liderazgo. O a todos los políticos o empleados públicos. O a todos los que tengan una determinada ideología…

El lado oscuro de la fuerza está aquí. La inteligencia artificial, y la revolución tecnológica pueden resolver la práctica totalidad de los problemas del ser humano. Pero también pueden crear sus más atroces pesadillas. No se pierdan el vídeo...





13 de diciembre de 2017

TRABAJAR Y SER POBRE

Según Intermón Oxfam, el salario medio de los trabajadores mejor remunerados en España es unas 10 veces superior al de los peor pagados. En las empresas del Ibex, un primer ejecutivo gana 112 veces el salario medio de sus empleados, y 207 veces el sueldo más bajo. Desde que estalló la crisis, el número de millonarios en España se ha incrementado en un 60%, pero también han subido un 35% las personas que no llegan a ganar 6.000 € anuales. Los sueldos en el último año han bajado un 0,8%. Según la Universidad de Comillas, en su reciente estudio Familia 2017, el 42'5% de las parejas jóvenes no pueden formar un hogar. El paro en menores de 25 años, supera el 40%. Si, antes de la crisis, ser mileurista era un infortunio, hoy casi es un privilegio.

Perdemos prosperidad y, a pesar de los indudables avances globales que han sacado de la miseria a millones de personas, especialmente en zonas hasta hace poco consideradas "tercer mundo", como China, las economías avanzadas afrontan un problema masivo de desigualdad. Una desigualdad que no sería crítica si todos los segmentos sociales ascendieran y ganaran capacidad adquisitiva, aunque algunos de ellos lo hicieran más rápidamente. El problema es que la riqueza se concentra de forma acelerada en segmentos cada vez más exclusivos de la sociedad, mientras capas cada vez más amplias de europeos y americanos tienen dificultades crecientes de acceso a sanidad, y educación (e, incluso, a alimentación). Mientras la productividad (inducida por el cambio tecnológico) se ha incrementado en un 250% en EEUU desde 1975, los salarios se han visto inalterados en los últimos 40 años (descontando la inflación). Según la consultora McKinsey, 800 millones de puestos de trabajo se ven amenazados por robotización en los próximos años. La digitalización acelerada del mundo volatiliza antiguas cadenas de valor físicas y las transforma en cadenas virtuales. Cada vez hay menos oferta de trabajo, y mayor inestabilidad laboral. La creciente competencia por un empleo hace que los salarios tiendan a la baja, y la población se precarice de forma implacable. Una nueva clase social está emergiendo, los “Working Poor", aquellos que, aun teniendo un trabajo, no pueden escapar de la miseria. Uno de cada cinco españoles vive por debajo del umbral de la pobreza (con unos ingresos netos anuales inferiores a 8.000 €). En el Reino Unido o Alemania, el 15% de la población vive por debajo de este umbral, en un momento donde se incrementa el número de mega-millonarios globales: las ocho personas más ricas del mundo acumulan un patrimonio de 426.000 millones de dólares, equivalente al del 50% de la población mundial. Jeff Bezos (fundador de Amazon) acaba de superar a Bill Gates (Microsoft) como la persona más rica del mundo, con un patrimonio superior a los 90.000 millones de dólares. Entre el resto de afortunados figuran Carlos Slim (magnate mexicano), Mark Zuckerberg (Facebook), o Amancio Ortega (Zara). Si redujéramos el patrimonio de estas ocho personas a la mitad (y está claro que con esta medida no les dejaríamos a la miseria), podríamos multiplicar por dos el patrimonio de media humanidad.


Por primera vez en la historia, el mundo no afronta un problema de producción, sino de distribución de la riqueza. Según el World Economic Forum, la expansión de la desigualdad es el principal riesgo económico actual. Paradójicamente, esta desigualdad llega en un momento de revolución tecnológica: nunca como ahora la tecnología nos había ofrecido tantas posibilidades productivas y transformadoras. La época del big data, el internet of things, la inteligencia artificial, la medicina personalizada o la genómica avanzada es una época de inestabilidad y conflicto. La tecnología trae progreso, pero también paro. Nos encontramos en un punto de bifurcación: la humanidad puede optar por un escenario de abundancia y productividad, una forma renovada de capitalismo social distributivo; o avanzar hacia un tecnofeudalismo donde las rentas se concentren en capas cada vez más pequeñas de afortunados inversores y emprendedores de éxito, excluyendo a la mayoría del potencial bienestar global. Son necesarias medidas urgentes. El malestar generado por la desigualdad y la incertidumbre económica ya está dibujando un peligroso panorama de tensiones geopolíticas y liderazgos populistas. Es imprescindible acelerar el cambio tecnológico, y buscar formas redistributivas del valor generado. Y, desgraciadamente, parece que no vamos por buen camino: los salarios, la alarmante evolución del fondo de pensiones, el endeudamiento, o las paupérrimas estadísticas de I+D, recientemente publicadas, no anticipan unos años de bonanza.

Artículo originalmente publicado en ViaEmpresa

1 de diciembre de 2017

LAS LEYES DE LA ESTUPIDEZ HUMANA

En 1976, un profesor italiano que impartía clases en Berkeley, Carlo M. Cipolla, escribió un magistral ensayo sobre lo que él percibía como una de las mayores amenazas de la humanidad: la estupidez. Para Cipolla, los estúpidos son abundantes, son irracionales y causan problemas sin generar beneficio para nadie. No hay defensas para la estupidez. Si descubre un estúpido, evítelo. El resto de la población se ve obligada a trabajar el doble para paliar los efectos destructivos de la estupidez.

Cipolla segmentó los perfiles humanos en una genial matriz. Podemos encontrar individuos que, en su toma de decisiones, generen valor para ellos mismos, o lo destruyan. Y, en cada caso, podemos encontrar individuos que generen valor para la comunidad, o lo destruyan. Aquéllos con la habilidad suficiente para crear valor para el conjunto, generando a su vez beneficios para ellos, son los llamados “inteligentes”. Un inteligente puede aprovechar a la comunidad para sus propios fines, pues todos salen ganando. Es el famoso “win-win”, o comportamiento cooperativo.  Pero si, para conseguir beneficios propios, destruimos valor para el conjunto, entonces somos unos “malvados”. Por el contrario, si para generar valor para el conjunto sacrificamos beneficios propios, seremos unos “ingenuos”. Finalmente, si con nuestras acciones destruimos valor para todos (para nosotros y para los que nos rodean), entonces somos unos “estúpidos”.

Cipolla progresó en su razonamiento, proponiendo cinco soberbias leyes de la estupidez:

1- Siempre, e inevitablemente, tendemos a subestimar el número de estúpidos en circulación. Pensamos que los que nos rodean son inteligentes por defecto, pero el número de estúpidos siempre es superior a nuestras percepciones. Básicamente, porque creemos que el comportamiento estúpido es imposible por absurdo (hasta que queda en evidencia, en ocasiones a niveles inimaginables), y porque muchos estúpidos se esconden tras importantes cargos, posiciones, o niveles educativos.

2- La probabilidad de que una persona sea estúpida es independiente de cualquier otra característica de esa persona. La estupidez es transversal, y aparece independientemente de la raza, sexo, religión, nacionalidad, profesión, edad, educación, preferencias políticas, experiencia o cualquier otra característica de la persona.

3- Un estúpido no puede evitar causarse daño a sí mismo, causando a su vez daño a su entorno. Para Cipolla, esta era la “Regla de Oro de la Estupidez”. Los inteligentes pueden llegar a entender el comportamiento perverso o ingenuo, pues, al fin y al cabo, ambos son racionales. Un malvado buscará su beneficio aún a perjuicio del de otros, pero su egoísmo puede llegar a interpretarse. A un ingenuo no le importará tener pérdidas personales si el conjunto sale ganando, y eso puede entenderse como "generosidad". En ambos casos, una vez identificado el perfil, su comportamiento es previsible. Sin embargo, los estúpidos son irracionales y, por tanto, volátiles e imprevisibles. Pueden tomar decisiones absurdas, suicidas y autolesivas, estropeando lo que tocan, comprometiendo al que interacciona con ellos, generando pérdidas por donde pasan e insistiendo en sus errores.

4- Un no-estúpido tiende a desestimar las consecuencias catastróficas de relacionarse con un estúpido. Tratar con un estúpido, en cualquier circunstancia, es un error de consecuencias imprevisibles. La magnitud de la estupidez puede no tener medida. Como decía Einstein, “sólo hay dos cosas infinitas: el universo y la estupidez humana (y de lo primero, no estoy seguro)”.

5- Un estúpido es más peligroso que un malvado. A fin de cuentas, el comportamiento y las maniobras de un malvado son comprensibles (busca su progreso personal a toda costa), y por tanto sus objetivos son previsibles y anticipables. Sin embargo, el estúpido goza de estupidez creativa: jamás dejará de descolocarnos con nuevas ocurrencias absurdas.

Yo añadiría una sexta ley (ésta, de cosecha propia): La estupidez atrae más estupidez. Dado que los inteligentes y los malvados los evitarán para impedir que les generen perjuicios, los estúpidos tienden a trabajar preferentemente con otros estúpidos. A ellos, se les suelen añadir ingenuos, a los que no les importa hacerse daño a sí mismos. Los cúmulos de estúpidos e ingenuos tienden a crear sus propias creencias y códigos de comportamiento. Derivan en subculturas y clanes. Si un malvado detecta una oportunidad para él en un cúmulo de estúpidos e ingenuos, y se pone a liderarlos, la resultante puede derivar en secta.

Para Cipolla, nada se puede hacer con los estúpidos. Como la proporción de estúpidos en todas partes es la misma, la diferencia entre sociedades que colapsan bajo el peso de sus cúmulos de estúpidos, y aquéllas capaces de prosperar, se debe a la mayor o menor habilidad y capacidad de trabajo de los no-estúpidos, que evitarán que los estúpidos copen posiciones de poder, y que, en todo caso, se verán obligados a compensar los desastres creados por ellos.


Mire a su alrededor, y analice cuántos estúpidos detecta. Aléjese de ellos. Es imposible anticipar su comportamiento. Cuando se enfrente a un estúpido, estará en desventaja competitiva, pues usted será cautivo de su propia racionalidad, mientras que el estúpido será incapaz de calibrar las consecuencias destructivas de sus actos.