Actualmente, es muy frecuente el uso de la estadística en cualquier actividad que realice una persona. Se recurre a ella incluso de manera inconsciente, para planificar posibles compras o simplemente para gestionar nuestras actividades. Para la mayoría de las personas no hay nada más objetivo para realizar una medición que los datos cuantitativos, es decir, poder evaluar un resultado a través de un valor numérico.
En las actuales noticias, tanto económicas como políticas, es común ver una avalancha de tablas, gráficos y series de números que comparan resultados. Estos suelen ir acompañados de interpretaciones que transmiten euforia o pesimismo, según quien las realice. No son pocas las ocasiones que pueden encontrarse posturas completamente antagónicas con la misma información, lo cual resulta paradójico.
¿Qué dirían los lectores si se les dijera que los números de una estadística no siempre muestran la realidad de forma objetiva? Es más, en muchas ocasiones resultan ser una falacia de simplificación, por no decir directamente una falacia malintencionada. Para poder explicarme, a continuación presentaré varios ejemplos que me gustaría que les hicieran reflexionar.
El primero de los ejemplos sería el siguiente. Imagínense que en vuestro departamento o empresa se incorpora un nuevo y joven compañero con la mayor de las ilusiones, voluntades y conocimientos, pero sin experiencia alguna. A pesar de tener una formación acorde al puesto que va a ocupar, le falta la soltura que solo da el tiempo y la práctica.
En esta situación, acordáis repartiros el trabajo de la siguiente manera: los expedientes (o reparaciones) más complicados y farragosos los realiza el veterano, quien irá explicando al nuevo cómo resolverlos cuando haya menor carga de trabajo, mientras que el joven aborda los más simples y menos exigentes. En un principio, se podría ver como un reparto justo y coherente que generaría una sinergia en la que tanto los trabajadores como la empresa saldrían beneficiados.
¿Qué ocurriría si pusiéramos la visión estadística al final de la jornada? El resultado sería que el trabajador más cualificado habría realizado menos expedientes que su compañero y podría considerarse el menos productivo o incluso el más prescindible.
Con este simple ejemplo vemos claramente cómo la estadística refleja una visión sesgada de la realidad, ya que lo más probable es que el reparto equitativo de expedientes perjudique tanto al conjunto como a cada interviniente individualmente.
El segundo ejemplo es más malintencionado. Como hemos mencionado anteriormente, las estadísticas pueden interpretarse de distintas formas, basta con comparar una misma noticia en diferentes medios de comunicación para comprobarlo. Seguramente a los lectores se les vengan a la cabeza varios ejemplos, por lo que citaré uno generalizado para que cada lector pueda identificar claramente cómo se puede manipular una estadística fácilmente.
Siguiendo con el ejemplo anterior, se podría elaborar una estadística de manera que cualquiera de los trabajadores pareciera el más imprescindible. Si se realiza tomando únicamente los resultados totales, se verá que el trabajador encargado de los expedientes o reparaciones simples, parece más productivo que quien asume los casos más complejos. En cambio, si la estadística se organiza por precio de las reparaciones o por grado de dificultad, se mostraría con claridad quién es el trabajador realmente imprescindible y quién aporta un mayor valor añadido a la empresa.
Por ejemplo, si se tratara de reparaciones de coches y se incluyeran en una misma categoría llamada “reparación de alumbrado” tareas tan dispares como cambiar una bombilla de fácil acceso con reparar una luz que no se enciende por un fallo desconocido. En ese caso, la estadística volvería a mostrar como más productivo al trabajador que realiza las tareas simples, a pesar de que su nivel de dificultad sea incomparablemente menor.
Con estos dos ejemplos tan simples quiero mostrar a los lectores que, en ocasiones, las matemáticas no son el medio más adecuado para evaluar el resultado de un trabajo. Entonces, ¿Por qué se utilizan con ese fin? Pues por varias razones, aunque mencionaremos las más evidentes: su bajo coste económico y poca formación en elaborarlas, así como la facilidad para ser manipuladas con el objetivo de alcanzar un fin determinado.
Otro gran problema de las estadísticas es que los directivos pueden caer en la obsesión de mejorarlas continuamente y, aunque en un principio esto pueda parecer positivo, también puede generar efectos negativos.
Digamos que caemos en la costumbre de comparar continuamente un año con otro e intentar mejorarlo. Esto puede llevar a que los trabajadores alcancen un punto en el que no deseen superar ciertos resultados, para evitar que cada año se les exija un rendimiento cada vez mayor. Puede sonar egoísta, pero tratemos de empatizar y pensar que, quizás, en un determinado año el trabajo haya resultado más productivo por circunstancias excepcionales como que las tareas fueran más sencillas de resolver o existiera un ambiente laboral especialmente favorable.
Los trabajadores temen que se les exija mantener ese nivel de productividad los años siguientes, aun cuando la cantidad o dificultad del trabajo esté fuera de su control. Por ejemplo, si los empleados deben trabajar ocho horas diarias resolviendo expedientes como los mencionados anteriormente, y en un año sólo llegan casos simples, ambos podrían decidir no completarlos todos para evitar que, en el futuro, se les imponga el mismo número de expedientes cuando estos sean mixtos o, peor aún, únicamente los más complejos.
Pero, ¿qué ocurre cuando la estadística depende de los directivos? Cuando son ellos quienes intentan mejorarla y sobre todo cuando se basa en reprimendas y castigos para quienes no cumplen las cuotas. Genera un ambiente de tensión que hace a los trabajadores estén más preocupados por no fallar al objetivo que por realizar bien su trabajo. En el peor de los casos, se aplica la frase de Napoleón “Imponer condiciones excesivamente duras es dispensar de su cumplimiento”.
Como se puede ver, si se utiliza la estadística como guía de una empresa, existe la posibilidad de que los trabajadores no aprovechen los momentos excepcionales. Pero hay otra opción que puede ser incluso más peligrosa: ¿qué ocurre cuando el trabajo es discrecional y prima más la estadística que realizar bien el trabajo? En ese caso, no se busca la excelencia y mucho menos la resolución del trabajo.
Siguiendo con el ejemplo anterior, si los dos trabajadores o el jefe del departamento tienen la capacidad de decidir discrecionalmente cómo se realiza el trabajo, podrían pasarse un año realizando únicamente las tareas simples para maximizar la productividad, dejando para el año siguiente todos los casos complejos a un nuevo equipo que se incorpore al departamento.
El problema también perjudica a los usuarios. En el ejemplo que utilizamos, el hecho de posponer los expedientes complejos compromete tanto el éxito del proyecto como la viabilidad de la institución al no dar solución a los problemas complejos. Asimismo, podría darse el caso de que los propios trabajadores prefieran que el problema se mantuviera para garantizarse una fuente de trabajo continua. Por poner un ejemplo que incluso puede resultar cómico. Un socavón en una carretera que revienta las ruedas, puede generar dos tipos de trabajo. Uno resolutivo, que sería reparar la calzada en una tarde. La otra solución, más productiva estadísticamente, sería montar un taller de reparación de ruedas al lado de la carretera para lucrarse de ese fallo.
Por todo lo expuesto, se puede comprobar que las estadísticas son una gran fuente de información, pero también una herramienta de desinformación que puede ser manipulada con facilidad por personas que no necesariamente deben estar altamente cualificadas. Me gustaría que los lectores reflexionaran sobre la importancia de solicitar datos cualitativos que muestren la realidad de manera más precisa y que permitan garantizar un servicio de calidad orientado al objetivo perseguido.