Nota: artículo largo (1300 palabras, ~6 min).

Supongamos que estás formando un equipo de trabajo y tienes una larga lista de candidatos de donde escoger. Tomas una métrica de calidad, cualquiera que sea, y ordenas a los candidatos de "mejor" a "peor". Supón ahora que la métrica de calidad es perfecta y refleja exactamente el rendimiento individual de cada persona para el trabajo que quieres realizar. ¿Hay que escoger a los primeros, o se puede hacer algo mejor?

En "The Difference" (Princeton Press, 2007), Scott Page argumenta que la diversidad del equipo es tan importante como el desempeño individual, y que bajo ciertas condiciones un grupo diverso puede funcionar mejor que un grupo formado solamente por los mejores. El tratamiento del tema en el libro es riguroso, pero accesible.

Que la diversidad es importante es claramente algo que desde una óptica progresista y democrática uno está más que dispuesto a creer. Por lo mismo, se requiere bastante más que anécdotas o buenas intenciones para demostrarlo.

Resolver un problema es buscar

Una de las primeras definiciones del libro, es la idea de que resolver un problema es buscar una solución en un espacio (ideal) de soluciones posibles. Esta es una idea familiar en ciencias/tecnología, tal vez no tanto fuera de esta área.

Supongamos que quieres buscar la solución a un problema, por ejemplo, encontrar una forma de reducir el consumo de combustible de un motor. La solución puede ser caracterizada mediante una serie de parámetros. Estos parámetros pueden ser por ejemplo: el ancho de cada pistón, el alto de cada pistón, la forma de mezclar aire y combustible, el momento de la explosión, etcétera.

Cada diseño posible del motor, puede expresarse en abstracto como una lista de números que reflejan el valor de cada parámetro del diseño. El valor de una solución son los kilómetros por litro que rinde el motor, y queremos que este valor sea lo más alto posible. Claramente, evaluar cada solución puede requerir una experimentación costosa, por ejemplo, construir y probar el motor; y hay tantos parámetros que no se pueden probar todas las combinaciones posibles. Por lo mismo, se necesita una forma de buscar: de ir modificando los parámetros del diseño (agrandando un pistón, retrasando el momento de la explosión, etc.) para realizar un número acotado de experimentos.

Esto puede equipararse, en abstracto, al problema de encontrar el punto más alto (el del motor que rinde más kilómetros por litro) en un paisaje de búsqueda. El problema es que este "paisaje" está lleno de cumbres y valles. ¿Porqué? Porque puede ser a veces que tengas un buen diseño de motor, pero que exista un diseño aun mejor que requiera parámetros sustancialmente distintos (por ejemplo, un pistón de la mitad de ancho y una mezcla con mucho más aire). En otras palabras, las buenas soluciones no están ordenadamente una al lado de la otra.

Perspectivas y heurísticas

Una perspectiva es una forma de ordenar las soluciones. Por ejemplo, una persona podría ver los distintos tipos de motor solamente desde el punto de vista del tamaño total del motor, otra persona podría usar la perspectiva del volumen total de las cámaras de combustión, etc. Una perspectiva define una manera de ordenar las posibles soluciones, de decidir cuál es el siguiente diseño que se debe probar para avanzar hacia una solución mejor. Una interpretación es una forma de agrupar distintas soluciones; puede ser una proyección de distintos elementos de una solución o una agrupación de distintas soluciones.

Una heurística es una forma de buscar, un método de búsqueda que no necesariamente garantiza llegar a la mejor respuesta. Una heurística por ejemplo puede ser variar cada parámetro un 5% antes de probar una solución nueva. Otra heurística puede ser siempre variar solamente un parámetro del diseño a la vez, nunca dos o más parámetros, buscando el mejor valor para ese parámetro antes de modificar los demás (por ejemplo, primero concentrarse en obtener la mejor mezcla de aire y combustible, y luego probar variaciones del tamaño del motor). Otra heurística puede ser probar al azar distintas variaciones radicalmente distintas al principio, y luego concentrarse en pequeñas variaciones en torno a los diseños más exitosos.

Óptimos locales y globales

Un óptimo global es la mejor solución posible a un problema. Es un ideal que en algunos problemas puede ser realmente inalcanzable en el corto plazo metódicamente sin las herramientas apropiadas. Un óptimo local es una solución tal que dada la perspectiva y heurística de una persona, no está cerca de ninguna solución mejor. Es importante notar que aquí esta "cercanía" es de acuerdo a la interpretación de cada uno.

Cuando se alcanza un óptimo local, cualquier pequeña variación del diseño generará una solución peor. Es como llegar a la cumbre de un cerro, donde no importa hacia donde uno camine siempre desciende. También al igual que en un cerro, estar en una cumbre "local" no significa necesariamente haber encontrado la mejor solución a un problema, haber encontrado la cima de la montaña más alta. Es más: en un problema complejo uno ni siquiera puede asegurar si la cumbre a la que llegó es la más alta o no. Nadie sabe cuántos kilómetros por litro puede dar el motor más eficiente que diseñaremos en 100 ó 500 años; incluso con los mismos materiales y herramientas que tenemos ahora, quizás se puede hacer algo mucho mejor que lo que se hace actualmente.

Individuos capaces / grupos capaces

Un individuo muy capaz para un cierto problema, es alguien que puede encontrar una buena solución a un problema sin quedarse atrapado fácilmente en un óptimo local. Para eso se necesita una perspectiva apropiada del problema, algo que le permita ver con claridad las distintas soluciones, y una interpretación que le permita evaluar rápidamente distintos grupos de soluciones para no perder demasiado tiempo buscando. También necesita una heurística, un método de búsqueda eficiente.

Un individuo adquiere estas herramientas normalmente mediante entrenamiento y experiencia. Desafortunadamente, a menudo las personas que reciben el mismo entrenamiento y pasan por las mismas experiencias tienen las mismas herramientas, y por lo tanto tienden a quedarse atrapados en los mismos óptimos locales.

Un grupo capaz necesita dos cosas: individuos capaces y diversidad. Ambas cosas son igualmente importantes. El que los individuos sean capaces hace que avancen rápidamente hacia una solución, y el que sean diversos hace que sea difícil que sus óptimos locales coincidan. A veces la contribución de un individuo al grupo puede consistir solamente en sacar al resto del grupo de un óptimo local mostrando una solución mejor que a los otros miembros del equipo no se les habría ocurrido. Es por este motivo que la diversidad de un grupo es muy importante.

Limitaciones

El autor de "The Difference" no se queda sólo en la teoría también una serie de ejemplos prácticos que muestran que los grupos diversos (en el sentido de tener distintas herramientas cognitivas) efectivamente funcionan mejor.

También describe las limitaciones de su estudio. Primero, los grupos demasiado diversos pueden tener miembros que son incompatibles entre sí, lo que disminuye su efectividad. Segundo, esto se aplica a los problemas en que una solución propuesta puede evaluarse objetivamente o al menos de manera convincente. Tercero, los miembros del grupo deben ser capaces individualmente para poder contribuir al funcionamiento del grupo.

El libro me gustó mucho porque parte de algo rigurosamente demostrado (un paper en la PNAS (2004) que describe los resultados centrales) y le da al tema un tratamiento formal pero explicado lentamente y manteniendo la abstracción a un nivel fácilmente navegable.

Fuentes: The Difference por Scott Page (Princeton Press, 2007). Fotos: Flickmor @ Flickr (CC), Lumaxart @ Flickr (CC), Andrew @ Flickr (CC)