Argumentos a favor de perfeccionar sus habilidades matemáticas en la era de la IA

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as matemáticas son el lenguaje central de los negocios. Y ahora más que nunca es importante que los líderes empresariales las dominen.

Como cualquier idioma, es una habilidad que se puede aprender, pero que se pierde si no se practica. Dominarla puede incluso ayudar a liberar todo el potencial de la IA, guiada por humanos que saben exactamente lo que quieren obtener de ella.

Yo tengo una licenciatura en matemáticas por la Universidad de Cambridge, cuna de leyendas como Isaac Newton, Srinivasa Ramanujan y Alan Turing. Desde hace muchos años, soy miembro de Mensa, un grupo conocido por resolver ingeniosos acertijos de lógica. Y cuento con dos décadas de aprendizaje práctico en campos impulsados por números como la analítica de datos, la consultoría estratégica y la inversión.

Estas experiencias me han ayudado a perfeccionar un conjunto de herramientas matemáticas enfocadas en los negocios, que son atemporales en su utilidad y oportunas para la era de la IA. Se relacionan con verificar la coherencia de modelos computacionales, pensar de forma probabilística y ser consciente de las dinámicas multiplicativas. A continuación, las describiré como: TRY, DO y WIN.

TRY = Piense y razone por sí mismo

La ceguera por falta de atención, un concepto de psicología, dice que a veces estamos tan extremadamente enfocados en detalles irrelevantes que pasamos completamente por alto el panorama general que realmente importa. Tal vez usted ha visto el famoso video del “gorila en la habitación”.

Es fácil confiar “ciegamente” en números detallados que salen de un modelo sofisticado. Eso puede estar bien. Pero no sustituye el pensamiento y razonamiento propios.

La mejor forma de evitar esto es realizar siempre sus propios cálculos matemáticos básicos, guiados por el sentido común, para verificar que los resultados tengan lógica. Como dice una frase conocida: es preferible estar más o menos en lo correcto (por cuenta propia) que estar precisamente equivocado (por confiar en modelos defectuosos).

DO = Decisiones vs. resultados

Quizá la lección matemática más poderosa que he aprendido en mi carrera es esta: nosotros tomamos las decisiones, el mundo observa los resultados. Ambas cosas están relacionadas, pero no son lo mismo.

El uso de la lógica probabilística (como los árboles de decisión) con los mejores datos posibles sigue siendo la mejor manera de tomar buenas decisiones. De hecho, si usted hace esto de forma consistente, le irá bien. Pero casi con certeza habrá algunos apostadores que obtendrán mejores resultados, quizá mucho mejores que usted, simplemente por pura suerte. No hay nada que ganar envidiando, glorificando, copiando o estudiando esos resultados. La dinámica empresarial es probabilística y los resultados están sujetos al azar. Esa es la realidad de cómo funcionan las cosas, por muy difícil que sea de aceptar.

Aunque sus herramientas puedan parecer simples, el pensamiento probabilístico es un concepto increíblemente poderoso, central en casi todos los aspectos del razonamiento empresarial y de la toma de decisiones gerenciales.

WIN = Cuando no es lineal

A veces usted puede pensar que tiene el marco probabilístico correcto. Pero resulta ser peligrosamente erróneo. Esto sucede cuando se intenta aplicar el pensamiento “lineal” a problemas “no lineales”.

En algunas situaciones, el resultado promedio teórico sobre una población hipotética (un “conjunto”) puede ser muy diferente del resultado esperado real para cualquier persona individual dentro de esa misma población.

Esto puede resultar incómodamente contraintuitivo. La razón es que estamos acostumbrados a pensar en términos de sumas y restas, donde cada nuevo resultado parte del anterior. Pero muchos problemas de la vida real son de naturaleza multiplicativa.

Para maximizar las tasas de crecimiento a largo plazo, es necesario dimensionar inteligentemente las apuestas.