Por Nehuén Fariña, Senior Consultant and cofounder Analityx
Argentina no es un país amigable para los pronósticos. No es una novedad que las proyecciones suelen fallarnos. La sociedad argentina, y latinoamericana en general, resulta compleja de analizar sin tener en consideración los vaivenes culturales de su entramado político y social. En criollo, aprendemos a convivir con la incertidumbre.
El surgimiento de una opción de extrema derecha, o un outsider al sistema político, recientemente ganador de las primarias en la Argentina es un ejemplo de ello. Su desempeño el día de la elección se duplicó en comparación a lo que pronosticaban las encuestas de intención de voto previas. Y esto no es una novedad. En el caso de las elecciones, pasó en el 2015, en el 2019 y volvió a ocurrir en 2023. Y no sólo sucede en Argentina, sino en otras partes del mundo.
Predecir lo que sucederá es más una quehacer divino, que una ciencia social. Sin embargo nosotros, las personas, solemos manejamos en probabilidades. Si me alimento de manera saludable y hago ejercicios de manera cotidiana, es menos probable que contraiga enfermedades coronarias. Si soy imprudente a la hora de manejar, es más probable que sufra algún tipo de accidente. De manera consciente o inconsciente, nuestras acciones generan ciertos resultados, que pueden encontrarse dentro de lo “esperable” o “inesperado”.
Una lógica similar aplica para actores públicos y privados. Las organizaciones diseñan estrategias de posicionamiento y realizan despliegues operativos para intervenir en la realidad, tratando de proyectar el posible resultado de sus acciones. Por ejemplo, ante los grandes niveles de ausentismo en las últimas elecciones y la diferencia ajustada entre los distintos partidos políticos, los estrategas de campaña toman en consideración dos variables relevantes: “probabilidad de asistir a votar” y “probabilidad de voto”. Nuestra principal pregunta es ¿cómo determinamos que una persona tiene más o menos probabilidades de realizar una determinada acción como ir a votar o elegir a un candidato? La primera respuesta podría ser preguntarle a un determinado número de personas, e inferir este resultado para el total de nuestra población. Una encuesta. ¿Pero esa sería la única forma?
Vivimos en un momento donde producimos información a cada segundo. En lo que miramos en nuestros celulares, lo que buscamos en internet, los lugares que frecuentamos, etc. Esta información puede ser muy útil para, en base a nuestras experiencias previas, generar recomendaciones de lo que nos gustaría hacer o visitar. Empresas como Netflix, Meta o Google, dependen en gran medida de la eficiencia de estas predicciones. Si quisiéramos pronosticar necesitamos información, igual que una encuesta, pero de manera diferente.
¿Cómo sería esto? Una encuesta entrevista, vía redes, teléfono o de manera presencial, entre 800 a 2000 personas en un momento concreto con un cuestionario. Esa es su fuente de información para generar un pronóstico. En cambio, para generar un modelo predictivo probablemente incluiríamos encuestas, pero lo complementaríamos con otro tipo de información. ¿Cuál? Por mencionar algunos ejemplos: los resultados históricos de votación, afiliaciones partidarias, qué buscaron o vieron en internet estas personas en el último tiempo, como estos interactuaron o interactúan ante determinados contenidos en las redes sociales, su distribución de ingreso familiar, su posición ante determinados temas de coyuntura, etc.
Generar un modelo predictivo implica, a través de algoritmos, la selección y sistematización de distintas fuentes de información, para luego poder clasificarlas en determinadas tipologías que nos resultan útiles a la hora de realizar análisis o predecir comportamientos.
La eficacia de estos modelos, y por ende de sus predicciones, podría encontrarse en la forma en que cada dato es obtenido, construido y analizado. Pero sobre todo, en la forma en que esta metodología de análisis se realiza de manera sostenida en el tiempo y permite abordar de manera masiva y multidisciplinaria fenómenos cada vez más complejos. Incluir no sólo encuestas, sino otras fuentes de datos, además de la construcción de “perfiles analíticos” que pueden estudiarse y analizarse en múltiples oportunidades son algunas de sus ventajas.
Aunque todavía existen muchos desafíos por delante, estamos hablando de herramientas que mejoran año a año y se encuentran en constante evolución. Empezamos a ver desarrollos cada vez más accesibles para pequeños negocios o candidatos locales, y un capital humano en expansión para satisfacer la demanda de las empresas.
Construir una cultura de toma de decisiones basadas en datos es un gran desafío para la industria de la consultoría en Argentina y Latinoamérica. Expandir conocimiento que busque profesionalizar a las organizaciones en la forma en que gestionan sus recursos debería ser casi una obligación. La empresa Facebook tiene casi veinte años desde que inició sus operaciones, las campañas electorales basadas en datos poco menos de quince años. Ya no hablamos de un fenómeno novedoso, sino del estado actual de las gestiones corporativas y políticas.
