Solucionar problemas con pocos datos
Es frecuente la necesidad de afrontar problemas relativamente complejos con pocos datos.
Por ejemplo, y dentro del mundo empresarial,
- conocer el mercado potencial de un determinado producto,
- estimar el valor de una empresa,
- calcular la capacidad productiva de una fábrica,
- la rentabilidad de colocar un anuncio de nuestra empresa en una valla publicitaria
- y temas por el estilo.
Estos problemas (o cuestiones) son comunes en empresas constituidas y en proyectos de negocio por constituir. Muchas veces disponer de todos los datos necesarios para abordarlos lleva mucho tiempo y un coste económico importante.
Normalmente son problemas puntuales pero no es extraño que su resolución nos lleve a cuestionarnos nuestros modelos y más lejos de lo que inicialmente preveíamos.
El tema sería,
¿Cómo debemos afrontar estos problemas con garantías?
Varias respuestas:
- La fácil si vamos sobrados de dinero y de tirón, contratar a un experto. Así, en plan IBEX o Fundaciones con Pasta…
- No tenemos ni idea, pero realizamos una comparativa con un referente parecido (benchmark). No está mal…
- Nos inventamos la cifra; está claro que es la peor…
Y están las respuestas a “problemas de Fermi”…
Enrico Fermi fue premio Nobel de Física (1938) y conocido por haber desarrollado el primer reactor nuclear y la teoría cuántica.
Sin embargo, también era conocido por su habilidad para hacer buenos cálculos a partir de datos escasos.
En unos tiempos sin Internet, torturaba a sus alumnos con cuestiones similares a las siguientes:
- cuantos granos de arroz hay en un saco de 10 kg,
- cuanto tiempo se tarda en contar hasta 1 millón,
- cuántos paquetes de M&Ms son necesarios para colocar una línea de 100 metros,
- si pudiéramos conducir en coche hasta la luna cuanto tiempo tardaríamos en llegar a ella,…
El problema de Fermi más famoso fue calcular cuántos afinadores de piano hay en Chicago.
Os dejo el link. Es sencillo de seguir y muy ilustrativo de su método.
https://es.wikipedia.org/wiki/Problema_de_Fermi
La resolución del problema se debe a una cadena de supuestos que se enlazan para responder a la pregunta principal (cuántos afinadores hay). Por otra parte, se deben tener en cuenta dos aspectos:
- Quién tiene necesidad de afinar un piano
- Limitaciones en el trabajo de un afinador (tiempo que tarda en afinar un piano, jornada laboral,…)
Evidentemente no se obtiene una solución única ni exacta, pero la aproximación podría ser suficiente para ciertos propósitos. Por ejemplo, si deseo trabajar como afinador en Chicago y del cálculo anterior observo que no existe suficiente demanda, lo dejaré correr.
La conclusión es que en demasiadas ocasiones pensamos que para resolver un problema necesitamos toda la información y empleamos demasiado tiempo.
Su simplicidad le hace susceptible a incurrir en menos errores además de que puede servir de contraste útil de los resultados obtenidos por un método más complejo.
Aplicar el método de Fermi debería ser un paso previo, antes de recurrir a métodos más sofisticados que nos lleven a una respuesta precisa del problema que buscamos solucionar.
Si deseáis más información podéis consultar la siguiente entrada del Blog:
Reglas para convertir información en datos relevantes
Paco Subias
Escuchar – Planificar – Hacer – Controlar – Ajustar