Tim Harford: Trial, error and the God complex

Tim Harford: ensayo, error y el complejo de Dios

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Tim Harford: ensayo, error y el complejo de Dios

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Traductor: Francisco Gnecco Revisor: Sebastian Betti
00:15
It's the Second World War.
0
15260
2000
Estamos en la Segunda Guerra Mundial,
00:17
A German prison camp.
1
17260
3000
en un campo de concentración alemán
00:20
And this man,
2
20260
3000
y este hombre,
00:23
Archie Cochrane,
3
23260
3000
Archie Cochrane,
00:26
is a prisoner of war and a doctor,
4
26260
3000
prisionero de guerra y médico,
00:29
and he has a problem.
5
29260
3000
tiene un problema
00:32
The problem is that the men under his care
6
32260
3000
y es que las personas que tiene que cuidar
00:35
are suffering
7
35260
2000
sufren
00:37
from an excruciating and debilitating condition
8
37260
3000
de una atroz afección debilitante
00:40
that Archie doesn't really understand.
9
40260
3000
que Archie no entiende bien.
00:43
The symptoms
10
43260
2000
Se caracteriza por
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are this horrible swelling up of fluids under the skin.
11
45260
3000
unas horribles ampollas llenas de un líquido subcutáneo.
00:48
But he doesn't know whether it's an infection, whether it's to do with malnutrition.
12
48260
3000
Él no sabe si es una infección o si tiene que ver con malnutrición.
00:51
He doesn't know how to cure it.
13
51260
2000
No sabe cómo tratarla.
00:53
And he's operating in a hostile environment.
14
53260
3000
Y tiene que trabajar en un ambiente hostil.
00:56
And people do terrible things in wars.
15
56260
2000
En la guerra la gente hace cosas terribles.
00:58
The German camp guards, they've got bored.
16
58260
3000
Los guardias alemanes en ese campo se aburrían
01:01
They've taken to just firing into the prison camp at random
17
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2000
y empezaban a disparar hacia el campo, al azar,
01:03
for fun.
18
63260
2000
por diversión.
01:05
On one particular occasion,
19
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2000
En alguna ocasión,
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one of the guards threw a grenade into the prisoners' lavatory
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3000
uno de los guardias lanzó una granada al baño de los prisioneros
01:10
while it was full of prisoners.
21
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3000
estando lleno de gente.
01:13
He said he heard suspicious laughter.
22
73260
2000
Dijo que había oído risas sospechosas.
01:15
And Archie Cochrane, as the camp doctor,
23
75260
3000
Y a Archie Cochrane, como era el médico del campo,
01:18
was one of the first men in
24
78260
2000
le tocó ser uno de los primeros en
01:20
to clear up the mess.
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80260
2000
limpiar el desastre.
01:22
And one more thing:
26
82260
2000
Algo más:
01:24
Archie was suffering from this illness himself.
27
84260
3000
Archie mismo estaba sufriendo esa misma enfermedad.
01:27
So the situation seemed pretty desperate.
28
87260
3000
La situación parecía completamente acuciante.
01:30
But Archie Cochrane
29
90260
2000
Pero Archie Cochrane
01:32
was a resourceful person.
30
92260
3000
era una persona práctica.
01:35
He'd already smuggled vitamin C into the camp,
31
95260
3000
Él había introducido en el campo la vitamina C, de contrabando,
01:38
and now he managed
32
98260
2000
y también logró
01:40
to get hold of supplies of marmite
33
100260
2000
conseguir unas provisiones de marmite
01:42
on the black market.
34
102260
2000
en el mercado negro.
01:44
Now some of you will be wondering what marmite is.
35
104260
3000
Tal vez algunos de ustedes se pregunten qué es la marmite.
01:47
Marmite is a breakfast spread beloved of the British.
36
107260
3000
La marmite es una crema para untar al pan que les encanta a los ingleses.
01:50
It looks like crude oil.
37
110260
2000
Parece petróleo crudo.
01:52
It tastes ...
38
112260
2000
Y el sabor es...
01:54
zesty.
39
114260
2000
picante.
01:56
And importantly,
40
116260
2000
Muy importante;
01:58
it's a rich source
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118260
2000
es una gran fuente
02:00
of vitamin B12.
42
120260
2000
de vitamina B12.
02:02
So Archie splits the men under his care as best he can
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122260
3000
Archie dividió a las personas bajo su cuidado, como pudo,
02:05
into two equal groups.
44
125260
2000
en dos grupos iguales.
02:07
He gives half of them vitamin C.
45
127260
2000
A la mitad les dio vitamina C.
02:09
He gives half of them vitamin B12.
46
129260
3000
A los otros, vitamina B12.
02:12
He very carefully and meticulously notes his results
47
132260
3000
Cuidadosa y meticulosamente iba anotando los resultados
02:15
in an exercise book.
48
135260
2000
en un cuaderno.
02:17
And after just a few days,
49
137260
2000
Después de unos pocos días,
02:19
it becomes clear
50
139260
2000
se vio claramente
02:21
that whatever is causing this illness,
51
141260
3000
que cualquiera fuese la causa de la enfermedad,
02:24
marmite is the cure.
52
144260
3000
se curaba con marmite.
02:27
So Cochrane then goes to the Germans who are running the prison camp.
53
147260
3000
Cochrane se dirigió a los alemanes que manejaban el campo.
02:30
Now you've got to imagine at the moment --
54
150260
2000
Ahora hay que imaginarse el momento...
02:32
forget this photo, imagine this guy
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152260
2000
olvídense de la foto. Piensen en este tipo
02:34
with this long ginger beard and this shock of red hair.
56
154260
3000
con barba larga rojiza y cabello con mechones pelirrojos.
02:37
He hasn't been able to shave -- a sort of Billy Connolly figure.
57
157260
3000
No podía afeitarse; se parecía a Billy Connolly.
02:40
Cochrane, he starts ranting at these Germans
58
160260
2000
Cochrane comenzó a quejarse ante esos alemanes
02:42
in this Scottish accent --
59
162260
2000
con su acento escocés.
02:44
in fluent German, by the way, but in a Scottish accent --
60
164260
3000
Buen alemán, pero con acento escocés.
02:47
and explains to them how German culture was the culture
61
167260
3000
Les explicó que la cultura alemana fue la que
02:50
that gave Schiller and Goethe to the world.
62
170260
2000
produjo a Schiller y a Goethe para el mundo.
02:52
And he can't understand
63
172260
2000
Y no podía entender
02:54
how this barbarism can be tolerated,
64
174260
2000
cómo podían tolerar esas barbaridades.
02:56
and he vents his frustrations.
65
176260
3000
Se desahogó con sus frustraciones.
02:59
And then he goes back to his quarters,
66
179260
3000
Volvió a su habitación
03:02
breaks down and weeps
67
182260
3000
y rompió a llorar
03:05
because he's convinced that the situation is hopeless.
68
185260
3000
porque estaba convencido de que la situación era acuciante.
03:10
But a young German doctor
69
190260
3000
Pero un joven doctor alemán
03:13
picks up Archie Cochrane's exercise book
70
193260
3000
encontró el cuaderno de Archie Cochrane
03:16
and says to his colleagues,
71
196260
4000
y les dijo a sus colegas:
03:20
"This evidence is incontrovertible.
72
200260
5000
"Esta evidencia es irrefutable.
03:25
If we don't supply vitamins to the prisoners,
73
205260
3000
Si no les damos vitaminas a los prisioneros,
03:28
it's a war crime."
74
208260
2000
será un crimen de guerra".
03:30
And the next morning,
75
210260
2000
A la mañana siguiente
03:32
supplies of vitamin B12 are delivered to the camp,
76
212260
3000
llegaron al campo provisiones de vitamina B12
03:35
and the prisoners begin to recover.
77
215260
3000
y los prisioneros comenzaron a mejorarse.
03:39
Now I'm not telling you this story
78
219260
2000
Yo no traje a colación esta historia porque
03:41
because I think Archie Cochrane is a dude,
79
221260
2000
piense que Archie Cochrane era un buen tipo,
03:43
although Archie Cochrane is a dude.
80
223260
4000
aunque sí era un buen tipo.
03:47
I'm not even telling you the story
81
227260
2000
No he traído este episodio
03:49
because I think we should be running
82
229260
2000
porque piense que deberíamos
03:51
more carefully controlled randomized trials
83
231260
2000
ser más cuidadosos con los ensayos al azar
03:53
in all aspects of public policy,
84
233260
2000
en todos los aspectos de las políticas públicas,
03:55
although I think that would also be completely awesome.
85
235260
4000
aunque sí pienso que eso sería verdaderamente magnífico.
03:59
I'm telling you this story
86
239260
2000
He traído esto
04:01
because Archie Cochrane, all his life,
87
241260
3000
porque Archie Cochrane, toda su vida,
04:04
fought against a terrible affliction,
88
244260
4000
tuvo que luchar contra una terrible dolencia.
04:08
and he realized it was debilitating to individuals
89
248260
4000
Él se daba cuenta de algo que debilita a las personas
04:12
and it was corrosive to societies.
90
252260
2000
y corroe a las sociedades.
04:14
And he had a name for it.
91
254260
2000
Le puso nombre.
04:16
He called it the God complex.
92
256260
3000
Lo llamaba el complejo de Dios.
04:19
Now I can describe the symptoms of the God complex very, very easily.
93
259260
4000
Puedo describir los síntomas del complejo de Dios muy, muy fácilmente.
04:23
So the symptoms of the complex
94
263260
3000
Los síntomas...
04:26
are, no matter how complicated the problem,
95
266260
3000
no importa qué tan complicado sea un problema,
04:29
you have an absolutely overwhelming belief
96
269260
3000
la persona tiene la certeza absolutamente abrumadora
04:32
that you are infallibly right in your solution.
97
272260
4000
de que su solución es infaliblemente correcta.
04:36
Now Archie was a doctor,
98
276260
2000
Como Archie era médico,
04:38
so he hung around with doctors a lot.
99
278260
2000
se encontraba a cada rato con otros doctores.
04:40
And doctors suffer from the God complex a lot.
100
280260
3000
Y todos ellos sufren muchísimo del complejo de Dios.
04:43
Now I'm an economist, I'm not a doctor,
101
283260
2000
Yo soy economista, no soy médico,
04:45
but I see the God complex around me all the time
102
285260
2000
pero puedo ver que me rodea el complejo de Dios
04:47
in my fellow economists.
103
287260
2000
todo el tiempo, en mis colegas.
04:49
I see it in our business leaders.
104
289260
2000
Lo veo en los líderes de empresas.
04:51
I see it in the politicians we vote for --
105
291260
2000
Lo veo en los políticos que votamos;
04:53
people who, in the face of an incredibly complicated world,
106
293260
4000
gente que, ante asuntos increíblemente complejos,
04:57
are nevertheless absolutely convinced
107
297260
3000
están absolutamente convencidos
05:00
that they understand the way that the world works.
108
300260
3000
de que entienden cómo funciona el mundo.
05:03
And you know, with the future billions that we've been hearing about,
109
303260
3000
Con todos esos miles de millones para el futuro, de los que hemos oído,
05:06
the world is simply far too complex
110
306260
2000
sencillamente el mundo es demasiado complejo
05:08
to understand in that way.
111
308260
2000
para entenderlo así.
05:10
Well let me give you an example.
112
310260
2000
Permítanme poner un ejemplo.
05:12
Imagine for a moment
113
312260
2000
Imagínense por un momento
05:14
that, instead of Tim Harford in front of you,
114
314260
2000
que en lugar de Tim Harford aquí
05:16
there was Hans Rosling presenting his graphs.
115
316260
3000
estuviera Hans Rosling presentando sus gráficas.
05:19
You know Hans:
116
319260
2000
Conocen a Hans;
05:21
the Mick Jagger of TED.
117
321260
2000
el Mick Jagger de TED.
05:23
(Laughter)
118
323260
2000
(Risas)
05:25
And he'd be showing you these amazing statistics,
119
325260
2000
Y que estuviera mostrando esas fantásticas estadísticas
05:27
these amazing animations.
120
327260
2000
con sus maravillosas animaciones.
05:29
And they are brilliant; it's wonderful work.
121
329260
2000
Son brillantes. Es un trabajo excelente.
05:31
But a typical Hans Rosling graph:
122
331260
2000
Una gráfica típica de Hans Rosling;
05:33
think for a moment, not what it shows,
123
333260
3000
piensen un momento, no en su significado,
05:36
but think instead about what it leaves out.
124
336260
3000
sino en lo que no incluye.
05:39
So it'll show you GDP per capita,
125
339260
3000
Muestra el PIB per cápita,
05:42
population, longevity,
126
342260
2000
la población y la longevidad,
05:44
that's about it.
127
344260
2000
no más que eso.
05:46
So three pieces of data for each country --
128
346260
2000
Tres grupos de variables para cada país,
05:48
three pieces of data.
129
348260
2000
tres datos.
05:50
Three pieces of data is nothing.
130
350260
2000
Tres datos no son nada.
05:52
I mean, have a look at this graph.
131
352260
2000
Miren esta gráfica
05:54
This is produced by the physicist Cesar Hidalgo.
132
354260
2000
producida por el físico César Hidalgo
05:56
He's at MIT.
133
356260
2000
del MIT.
05:58
Now you won't be able to understand a word of it,
134
358260
2000
No se entiende nada
06:00
but this is what it looks like.
135
360260
2000
pero así se ve.
06:02
Cesar has trolled the database
136
362260
2000
César ha examinado la base de datos
06:04
of over 5,000 different products,
137
364260
3000
de más de 5.000 productos diferentes,
06:07
and he's used techniques of network analysis
138
367260
5000
usando técnicas de análisis de redes
06:12
to interrogate this database
139
372260
2000
para examinar la base de datos
06:14
and to graph relationships between the different products.
140
374260
2000
y hacer gráficas de las relaciones entre los diferentes productos.
06:16
And it's wonderful, wonderful work.
141
376260
2000
Es magnífico. Muy buen trabajo.
06:18
You show all these interconnections, all these interrelations.
142
378260
3000
Se muestran todas esas conexiones, todas esas relaciones.
06:21
And I think it'll be profoundly useful
143
381260
2000
Pienso que será extremadamente útil
06:23
in understanding how it is that economies grow.
144
383260
3000
para entender cómo crecen las economías.
06:26
Brilliant work.
145
386260
2000
Un trabajo brillante.
06:28
Cesar and I tried to write a piece for The New York Times Magazine
146
388260
2000
Con él tratamos de escribir algo para la revista del New York Times,
06:30
explaining how this works.
147
390260
2000
explicando cómo funciona eso.
06:32
And what we learned
148
392260
2000
Lo que aprendimos fue
06:34
is Cesar's work is far too good to explain
149
394260
2000
que el trabajo de César era demasiado bueno para explicarlo
06:36
in The New York Times Magazine.
150
396260
2000
en esa revista.
06:40
Five thousand products --
151
400260
3000
Y 5.000 productos
06:43
that's still nothing.
152
403260
2000
todavía no son nada.
06:45
Five thousand products --
153
405260
2000
5.000 productos.
06:47
imagine counting every product category
154
407260
2000
Piensen en contar cada una de las referencias de productos
06:49
in Cesar Hidalgo's data.
155
409260
2000
de los datos de César Hidalgo.
06:51
Imagine you had one second
156
411260
2000
Digamos un segundo
06:53
per product category.
157
413260
2000
por cada referencia.
06:55
In about the length of this session,
158
415260
3000
En lo que dura esta sesión
06:58
you would have counted all 5,000.
159
418260
2000
habríamos contado los 5.000.
07:00
Now imagine doing the same thing
160
420260
2000
Ahora imagínense hacer lo mismo
07:02
for every different type of product on sale in Walmart.
161
422260
3000
con todos los productos que se venden en Walmart.
07:05
There are 100,000 there. It would take you all day.
162
425260
3000
Hay 100.000. Nos llevaría todo el día.
07:08
Now imagine trying to count
163
428260
2000
Ahora piensen en tratar de contar
07:10
every different specific product and service
164
430260
3000
todos los productos y servicios
07:13
on sale in a major economy
165
433260
2000
que se venden en las grandes economías
07:15
such as Tokyo, London or New York.
166
435260
2000
como Tokio, Londres o New York.
07:17
It's even more difficult in Edinburgh
167
437260
2000
Más difícil sería en Edimburgo
07:19
because you have to count all the whisky and the tartan.
168
439260
3000
porque habría que contar todo el whisky y todo el tartán.
07:22
If you wanted to count every product and service
169
442260
2000
Si se quiere contar todos los productos y servicios
07:24
on offer in New York --
170
444260
2000
en oferta en New York,
07:26
there are 10 billion of them --
171
446260
2000
hay 10.000 millones,
07:28
it would take you 317 years.
172
448260
3000
nos tomaría 317 años.
07:31
This is how complex the economy we've created is.
173
451260
3000
Esto muestra la complejidad de la economía que hemos creado.
07:34
And I'm just counting toasters here.
174
454260
2000
Y esto apenas contando tostadoras.
07:36
I'm not trying to solve the Middle East problem.
175
456260
2000
No es el problema del Cercano Oriente.
07:39
The complexity here is unbelievable.
176
459260
3000
Ahí la complejidad es increíble.
07:42
And just a piece of context --
177
462260
2000
Algo de contexto;
07:44
the societies in which our brains evolved
178
464260
2000
las sociedades en que evolucionaron nuestros cerebros
07:46
had about 300 products and services.
179
466260
2000
tenían unos 300 productos y servicios.
07:48
You could count them in five minutes.
180
468260
3000
Se podían contar en cinco minutos.
07:51
So this is the complexity of the world that surrounds us.
181
471260
3000
Así es la complejidad del mundo que nos rodea.
07:54
This perhaps is why
182
474260
2000
Tal vez por eso es que
07:56
we find the God complex so tempting.
183
476260
3000
el complejo de Dios es tan atractivo.
07:59
We tend to retreat and say, "We can draw a picture,
184
479260
3000
Tenemos la tendencia a decir: "Puedo trazar una gráfica,
08:02
we can post some graphs,
185
482260
2000
dibujar varias gráficas
08:04
we get it, we understand how this works."
186
484260
3000
y listo. Ya sé cómo funciona".
08:07
And we don't.
187
487260
2000
Y no es cierto.
08:09
We never do.
188
489260
2000
Nunca lo sabremos.
08:11
Now I'm not trying to deliver a nihilistic message here.
189
491260
2000
Y no traigo un mensaje nihilista.
08:13
I'm not trying to say we can't solve
190
493260
2000
No quiero decir que no se puedan resolver
08:15
complicated problems in a complicated world.
191
495260
2000
los problemas complicados de este mundo complejo.
08:17
We clearly can.
192
497260
2000
Sí podemos.
08:19
But the way we solve them
193
499260
2000
Pero la manera de hacerlo
08:21
is with humility --
194
501260
2000
es con humildad.
08:23
to abandon the God complex
195
503260
2000
Hay que prescindir del complejo de Dios
08:25
and to actually use a problem-solving technique that works.
196
505260
3000
y usar una técnica de solución de problemas que funcione.
08:28
And we have a problem-solving technique that works.
197
508260
3000
Tenemos la metodología.
08:31
Now you show me
198
511260
2000
Muéstrenme
08:33
a successful complex system,
199
513260
2000
un sistema complejo que funcione
08:35
and I will show you a system
200
515260
3000
y yo les mostraré un sistema
08:38
that has evolved through trial and error.
201
518260
2000
que ha evolucionado por ensayo y error.
08:40
Here's an example.
202
520260
2000
Veamos un ejemplo.
08:42
This baby was produced through trial and error.
203
522260
3000
Este bebé fue producido por ensayo y error.
08:46
I realize that's an ambiguous statement.
204
526260
3000
Yo sé que esta afirmación es ambigua.
08:49
Maybe I should clarify it.
205
529260
2000
Debería clarificarla.
08:51
This baby is a human body: it evolved.
206
531260
3000
El bebé es un ser humano; viene de la evolución.
08:54
What is evolution?
207
534260
2000
¿Qué es la evolución?
08:56
Over millions of years, variation and selection,
208
536260
3000
Por millones de años, variación y selección.
08:59
variation and selection --
209
539260
3000
Variación y selección.
09:02
trial and error,
210
542260
2000
Ensayo y error.
09:04
trial and error.
211
544260
3000
Ensayo y error.
09:07
And it's not just biological systems
212
547260
2000
No sólo los sistemas biológicos
09:09
that produce miracles through trial and error.
213
549260
2000
producen milagros por ensayo y error.
09:11
You could use it in an industrial context.
214
551260
2000
Se puede ver en un contexto industrial.
09:13
So let's say you wanted to make detergent.
215
553260
2000
Supongamos que se desea hacer un detergente.
09:15
Let's say you're Unilever
216
555260
2000
Supónganse que somos Unilever
09:17
and you want to make detergent in a factory near Liverpool.
217
557260
3000
y que queremos producir detergentes en una fábrica cerca a Liverpool.
09:20
How do you do it?
218
560260
2000
¿Cómo lo hacemos?
09:22
Well you have this great big tank full of liquid detergent.
219
562260
3000
Tenemos un gran tanque lleno de detergente líquido.
09:25
You pump it at a high pressure through a nozzle.
220
565260
2000
Se bombea por una boquilla a alta presión.
09:27
You create a spray of detergent.
221
567260
3000
Y se hace una rociada de detergente.
09:30
Then the spray dries. It turns into powder.
222
570260
2000
Luego ese rocío se seca, se vuelve polvo
09:32
It falls to the floor.
223
572260
2000
y cae al piso.
09:34
You scoop it up. You put it in cardboard boxes.
224
574260
2000
Se recoge y se empaca en cajas de cartón.
09:36
You sell it at a supermarket.
225
576260
2000
Lo vendemos en el supermercado
09:38
You make lots of money.
226
578260
2000
y hacemos cantidades de dinero.
09:40
How do you design that nozzle?
227
580260
3000
¿Cómo se diseña la boquilla?
09:43
It turns out to be very important.
228
583260
3000
Esto es bien importante.
09:46
Now if you ascribe to the God complex,
229
586260
2000
Si tenemos el complejo de Dios,
09:48
what you do is you find yourself a little God.
230
588260
3000
lo que hacemos es conseguir un pequeño dios.
09:51
You find yourself a mathematician; you find yourself a physicist --
231
591260
3000
Se contrata un matemático, un físico,
09:54
somebody who understands the dynamics of this fluid.
232
594260
3000
alguno que entienda la dinámica de este fluido.
09:57
And he will, or she will,
233
597260
3000
Él calculará
10:00
calculate the optimal design of the nozzle.
234
600260
3000
el diseño óptimo para la boquilla.
10:03
Now Unilever did this and it didn't work --
235
603260
2000
Unilever lo hizo y no funcionó,
10:05
too complicated.
236
605260
2000
muy complicado.
10:07
Even this problem, too complicated.
237
607260
3000
Este problema es demasiado complicado.
10:10
But the geneticist Professor Steve Jones
238
610260
3000
El profesor de genética, Steve Jones
10:13
describes how Unilever actually did solve this problem --
239
613260
3000
describe cómo resolvieron el problema en Unilever.
10:16
trial and error,
240
616260
2000
Ensayo y error,
10:18
variation and selection.
241
618260
2000
variación y selección.
10:20
You take a nozzle
242
620260
2000
Se toma una boquilla
10:22
and you create 10 random variations on the nozzle.
243
622260
4000
y se crean 10 variaciones aleatorias de esa.
10:26
You try out all 10; you keep the one that works best.
244
626260
3000
Se ensayan todas y se conserva la que funciona mejor.
10:29
You create 10 variations on that one.
245
629260
2000
Se crean otras 10 variaciones de esa,
10:31
You try out all 10. You keep the one that works best.
246
631260
3000
se ensayan todas y se conserva la mejor.
10:34
You try out 10 variations on that one.
247
634260
2000
Se ensayan 10 variaciones de esta última.
10:36
You see how this works, right?
248
636260
2000
Ya entienden cómo funciona.
10:38
And after 45 generations,
249
638260
2000
Después de 45 generaciones
10:40
you have this incredible nozzle.
250
640260
2000
se logra esta boquilla increíble.
10:42
It looks a bit like a chess piece --
251
642260
2000
Parece una pieza de ajedrez
10:44
functions absolutely brilliantly.
252
644260
3000
y funciona admirablemente.
10:47
We have no idea
253
647260
2000
No tenemos idea
10:49
why it works,
254
649260
2000
de cómo opera,
10:51
no idea at all.
255
651260
2000
ni idea.
10:53
And the moment you step back from the God complex --
256
653260
2000
En ese momento uno se aparta del complejo de Dios.
10:55
let's just try to have a bunch of stuff;
257
655260
2000
Trata de obtener algo,
10:57
let's have a systematic way of determining what's working and what's not --
258
657260
3000
de encontrar una manera sistemática de decidir qué funciona y qué no.
11:00
you can solve your problem.
259
660260
2000
Así podemos resolver el problema.
11:02
Now this process of trial and error
260
662260
2000
Este proceso de ensayo y error
11:04
is actually far more common in successful institutions
261
664260
3000
es en realidad más común en las instituciones exitosas
11:07
than we care to recognize.
262
667260
2000
de lo que nos interesa reconocer.
11:09
And we've heard a lot about how economies function.
263
669260
3000
Hemos oído bastante sobre cómo funcionan las economías.
11:12
The U.S. economy is still the world's greatest economy.
264
672260
4000
La mayor de todas en el mundo es todavía la economía estadounidense.
11:16
How did it become the world's greatest economy?
265
676260
3000
¿Cómo llegó a ser la mayor economía?
11:19
I could give you all kinds of facts and figures
266
679260
2000
Podría traer aquí toda clase de datos y cifras
11:21
about the U.S. economy,
267
681260
2000
sobre la economía estadounidense,
11:23
but I think the most salient one is this:
268
683260
3000
pero creo que lo más sobresaliente es esto:
11:26
ten percent of American businesses
269
686260
3000
el 10% de las empresas en Estados Unidos
11:29
disappear every year.
270
689260
3000
desaparece cada año.
11:32
That is a huge failure rate.
271
692260
3000
Una tasa de fracasos enorme.
11:35
It's far higher than the failure rate of, say, Americans.
272
695260
2000
Es bastante mayor que la mortalidad en EE.UU..
11:37
Ten percent of Americans don't disappear every year.
273
697260
3000
Cada año no muere el 10% de las personas.
11:40
Which leads us to conclude
274
700260
2000
Según esto se puede concluir
11:42
American businesses fail faster than Americans,
275
702260
3000
que las empresas desaparecen más rápido que las personas.
11:45
and therefore American businesses are evolving faster than Americans.
276
705260
3000
O sea que los negocios evolucionan más rápido que la gente.
11:48
And eventually, they'll have evolved to such a high peak of perfection
277
708260
3000
Eventualmente las empresas llegarán a tal grado de perfección
11:51
that they will make us all their pets --
278
711260
3000
que nos convertirán a nosotros en sus mascotas,
11:54
(Laughter)
279
714260
2000
(Risas)
11:56
if, of course, they haven't already done so.
280
716260
3000
si es que no lo han hecho ya.
11:59
I sometimes wonder.
281
719260
3000
A veces me pregunto...
12:02
But it's this process of trial and error
282
722260
2000
Es este proceso de ensayo y error,
12:04
that explains this great divergence,
283
724260
4000
lo que explica tanta divergencia
12:08
this incredible performance of Western economies.
284
728260
3000
en la increíble organización de las economías occidentales.
12:11
It didn't come because you put some incredibly smart person in charge.
285
731260
3000
No surgió por haber puesto algún ser superinteligente a cargo.
12:14
It's come through trial and error.
286
734260
2000
Surgen por ensayo y error.
12:16
Now I've been sort of banging on about this
287
736260
2000
He estado repitiendo esto
12:18
for the last couple of months,
288
738260
2000
durante los últimos dos meses
12:20
and people sometimes say to me,
289
740260
2000
y algunas personas me dicen:
12:22
"Well Tim, it's kind of obvious.
290
742260
2000
"Oye Tim, eso es bastante obvio.
12:24
Obviously trial and error is very important.
291
744260
2000
Es evidente que el ensayo y error es importante.
12:26
Obviously experimentation is very important.
292
746260
2000
Obviamente, la experimentación es muy importante.
12:28
Now why are you just wandering around saying this obvious thing?"
293
748260
3000
¿Pero por qué razón andas diciendo algo tan evidente?"
12:31
So I say, okay, fine.
294
751260
2000
Y respondo, está bien.
12:33
You think it's obvious?
295
753260
2000
¿Piensan que es obvio?
12:35
I will admit it's obvious
296
755260
2000
Admitiré que sí es obvio
12:37
when schools
297
757260
2000
cuando en las escuelas
12:39
start teaching children
298
759260
3000
comiencen a enseñar a los niños
12:42
that there are some problems that don't have a correct answer.
299
762260
3000
que hay problemas sin respuesta.
12:45
Stop giving them lists of questions
300
765260
3000
Cuando dejen de darles cantidades de preguntas
12:48
every single one of which has an answer.
301
768260
2000
todas con sus respuestas.
12:50
And there's an authority figure in the corner
302
770260
2000
Siempre habrá una autoridad en la esquina,
12:52
behind the teacher's desk who knows all the answers.
303
772260
2000
detrás del escritorio del profesor, con todas las respuestas.
12:54
And if you can't find the answers,
304
774260
2000
Si alguno no encuentra las respuestas
12:56
you must be lazy or stupid.
305
776260
2000
es por perezoso o por estúpido.
12:58
When schools stop doing that all the time,
306
778260
2000
Si las escuelas dejaren de hacer esto todo el tiempo,
13:00
I will admit that, yes,
307
780260
2000
admitiría que sí,
13:02
it's obvious that trial and error is a good thing.
308
782260
2000
que es obvio que ensayo y error es algo bueno.
13:04
When a politician stands up
309
784260
3000
Si un político
13:07
campaigning for elected office
310
787260
2000
en campaña para algún cargo público
13:09
and says, "I want to fix our health system.
311
789260
2000
y dice: "Quiero mejorar el sistema de salud.
13:11
I want to fix our education system.
312
791260
2000
Quiero arreglar el sistema educativo.
13:13
I have no idea how to do it.
313
793260
3000
Pero no sé cómo hacerlo.
13:16
I have half a dozen ideas.
314
796260
2000
Tengo unas cuantas ideas.
13:18
We're going to test them out. They'll probably all fail.
315
798260
3000
Vamos a ensayarlas. Posiblemente todas fallen.
13:21
Then we'll test some other ideas out.
316
801260
2000
Entonces ensayaremos otras.
13:23
We'll find some that work. We'll build on those.
317
803260
2000
Veremos si algunas funcionan. Y de ahí partiremos.
13:25
We'll get rid of the ones that don't." --
318
805260
2000
Y nos deshacemos de las que no funcionan".
13:27
when a politician campaigns on that platform,
319
807260
3000
Si un político hace su campaña con tal programa,
13:30
and more importantly, when voters like you and me
320
810260
3000
más importante aún, si los votantes como Uds. y yo
13:33
are willing to vote for that kind of politician,
321
813260
2000
votamos por esa clase de políticos,
13:35
then I will admit
322
815260
2000
entonces admitiré
13:37
that it is obvious that trial and error works, and that -- thank you.
323
817260
3000
que es obvio que ensayo y error funciona... y gracias.
13:40
(Applause)
324
820260
4000
(Aplausos)
13:44
Until then, until then
325
824260
3000
Hasta ese momento
13:47
I'm going to keep banging on about trial and error
326
827260
2000
seguiré repitiendo esto del ensayo y error
13:49
and why we should abandon the God complex.
327
829260
3000
y por qué hay que abandonar el complejo de Dios.
13:52
Because it's so hard
328
832260
3000
Porque no es fácil
13:55
to admit our own fallibility.
329
835260
2000
admitir nuestra falibilidad.
13:57
It's so uncomfortable.
330
837260
2000
Es muy incómodo.
13:59
And Archie Cochrane understood this as well as anybody.
331
839260
3000
Archie Cochrane entendió esto, como tantos otros.
14:02
There's this one trial he ran
332
842260
2000
Él había ensayado otra cosa
14:04
many years after World War II.
333
844260
2000
muchos años antes de la Segunda Guerra.
14:06
He wanted to test out
334
846260
3000
Él quería ensayar
14:09
the question of, where is it
335
849260
2000
la cuestión de dónde
14:11
that patients should recover
336
851260
2000
deben estar los pacientes de
14:13
from heart attacks?
337
853260
2000
ataques al corazón, para recuperarse.
14:15
Should they recover in a specialized cardiac unit in hospital,
338
855260
3000
¿Deberán estar en la sala especializada de cardiología de un hospital?
14:18
or should they recover at home?
339
858260
3000
¿O deberán recuperarse en sus casas?
14:21
All the cardiac doctors tried to shut him down.
340
861260
3000
Todos los cardiólogos trataron de mandarlo callar.
14:24
They had the God complex in spades.
341
864260
3000
Tenían el complejo de Dios como arma.
14:27
They knew that their hospitals were the right place for patients,
342
867260
3000
Sabían que los hospitales eran el lugar ideal para esos pacientes.
14:30
and they knew it was very unethical
343
870260
2000
Y que sería completamente antiético
14:32
to run any kind of trial or experiment.
344
872260
3000
llevar a cabo algún experimento o algún ensayo.
14:35
Nevertheless, Archie managed to get permission to do this.
345
875260
2000
Sin embargo, Archie logró un permiso para hacerlo.
14:37
He ran his trial.
346
877260
2000
Hizo su primer ensayo.
14:39
And after the trial had been running for a little while,
347
879260
2000
Después de que el experimento llevaba un tiempo,
14:41
he gathered together all his colleagues
348
881260
2000
reunió a todos sus colegas
14:43
around his table,
349
883260
2000
en su oficina
14:45
and he said, "Well, gentlemen,
350
885260
2000
y les dijo: "Señores,
14:47
we have some preliminary results.
351
887260
2000
tenemos unos resultados preliminares.
14:49
They're not statistically significant.
352
889260
2000
No son estadísticamente significativos,
14:51
But we have something.
353
891260
3000
pero tenemos algo.
14:54
And it turns out that you're right and I'm wrong.
354
894260
3000
Y resulta que Uds tenían razón. Yo estaba equivocado.
14:57
It is dangerous for patients
355
897260
2000
Es riesgoso para un paciente
14:59
to recover from heart attacks at home.
356
899260
2000
tratar de recuperarse de un ataque al corazón, en casa.
15:01
They should be in hospital."
357
901260
3000
Deben permanecer en el hospital".
15:04
And there's this uproar, and all the doctors start pounding the table
358
904260
2000
Se oyó un alboroto y los médicos empezaron a dar golpes a la mesa
15:06
and saying, "We always said you were unethical, Archie.
359
906260
3000
y a decir: "Ya lo habíamos dicho que eras antiético, Archie.
15:09
You're killing people with your clinical trials. You need to shut it down now.
360
909260
3000
Estás matando a la gente con esos ensayos clínicos. Hay que suspenderlos ya.
15:12
Shut it down at once."
361
912260
2000
Detén eso de inmediato".
15:14
And there's this huge hubbub.
362
914260
2000
Y hubo un gran barullo.
15:16
Archie lets it die down.
363
916260
2000
Archie dejó que se calmaran
15:18
And then he says, "Well that's very interesting, gentlemen,
364
918260
2000
y entonces les dijo: "Esto es muy interesante, señores,
15:20
because when I gave you the table of results,
365
920260
3000
porque cuando les entregué las tablas con los resultados,
15:23
I swapped the two columns around.
366
923260
4000
intercambié las columnas.
15:27
It turns out your hospitals are killing people,
367
927260
2000
Resulta que los hospitales son los que matan a la gente
15:29
and they should be at home.
368
929260
2000
y es mejor que permanezcan en casa.
15:31
Would you like to close down the trial now,
369
931260
3000
¿Quieren que suspendamos el ensayo ahora?
15:34
or should we wait until we have robust results?"
370
934260
3000
¿o prefieren esperar a tener mejores datos?"
15:38
Tumbleweed
371
938260
2000
Corrió un viento helado
15:40
rolls through the meeting room.
372
940260
3000
por la sala.
15:43
But Cochrane would do that kind of thing.
373
943260
3000
Cochrane solía hacer esas cosas.
15:46
And the reason he would do that kind of thing
374
946260
2000
Y la razón por la que lo hacía
15:48
is because he understood
375
948260
2000
es porque sabía
15:50
it feels so much better
376
950260
2000
que es mucho mejor
15:52
to stand there and say,
377
952260
2000
adoptar una posición y decir:
15:54
"Here in my own little world,
378
954260
2000
"Aquí en mi pequeño mundo
15:56
I am a god, I understand everything.
379
956260
2000
yo soy un dios y lo entiendo todo.
15:58
I do not want to have my opinions challenged.
380
958260
2000
No me gusta que se cuestionen mis opiniones.
16:00
I do not want to have my conclusions tested."
381
960260
3000
No me gusta que se pongan a prueba mis conclusiones".
16:03
It feels so much more comfortable
382
963260
2000
Es mucho mejor cuando
16:05
simply to lay down the law.
383
965260
3000
uno simplemente hace la ley.
16:08
Cochrane understood
384
968260
2000
Cochrane entendía
16:10
that uncertainty, that fallibility,
385
970260
2000
que la incertidumbre, la falibilidad,
16:12
that being challenged, they hurt.
386
972260
2000
el sentirse cuestionado, duele.
16:14
And you sometimes need to be shocked out of that.
387
974260
4000
Y en ocasiones es necesario salirse de esa posición.
16:18
Now I'm not going to pretend that this is easy.
388
978260
3000
No quiero decir que eso sea fácil.
16:21
It isn't easy.
389
981260
2000
No es fácil.
16:23
It's incredibly painful.
390
983260
2000
Es increíblemente doloroso.
16:25
And since I started talking about this subject
391
985260
2000
Desde que comencé a hablar de este asunto
16:27
and researching this subject,
392
987260
2000
y a investigar el tema,
16:29
I've been really haunted by something
393
989260
2000
me he sentido obsesionado por algo
16:31
a Japanese mathematician said on the subject.
394
991260
2000
que un matemático japonés dijo al respecto.
16:33
So shortly after the war,
395
993260
2000
Poco después de la guerra,
16:35
this young man, Yutaka Taniyama,
396
995260
3000
este joven, Yutaka Taniyama,
16:38
developed this amazing conjecture
397
998260
2000
desarrolló una suposición fantástica
16:40
called the Taniyama-Shimura Conjecture.
398
1000260
2000
llamada la Conjetura de Taniyama-Shimura,
16:42
It turned out to be absolutely instrumental
399
1002260
3000
que resultó totalmente funcional
16:45
many decades later
400
1005260
2000
varias décadas después
16:47
in proving Fermat's Last Theorem.
401
1007260
2000
en la demostración del Último Teorema de Fermat.
16:49
In fact, it turns out it's equivalent
402
1009260
2000
En verdad, resulta que es equivalente
16:51
to proving Fermat's Last Theorem.
403
1011260
2000
a probar ese teorema.
16:53
You prove one, you prove the other.
404
1013260
4000
Si se demuestra uno, se ha demostrado el otro.
16:57
But it was always a conjecture.
405
1017260
3000
Pero era una simple conjetura.
17:00
Taniyama tried and tried and tried
406
1020260
3000
Taniyama trató muchas veces
17:03
and he could never prove that it was true.
407
1023260
3000
y nunca pudo demostrar que era verdadera.
17:06
And shortly before his 30th birthday in 1958,
408
1026260
3000
Poco antes de su cumpleaños 30, en 1958,
17:09
Yutaka Taniyama killed himself.
409
1029260
4000
Yutaka Taniyama se suicidó.
17:13
His friend, Goro Shimura --
410
1033260
2000
Su amigo Goro Shimura,
17:15
who worked on the mathematics with him --
411
1035260
2000
que había trabajado las matemáticas con él,
17:17
many decades later, reflected on Taniyama's life.
412
1037260
3000
muchas décadas después, reflexionando sobre la vida de Taniyama,
17:22
He said,
413
1042260
3000
dijo:
17:25
"He was not a very careful person
414
1045260
2000
"No era muy cuidadoso
17:27
as a mathematician.
415
1047260
2000
como matemático.
17:29
He made a lot of mistakes.
416
1049260
3000
Cometió muchos errores.
17:32
But he made mistakes in a good direction.
417
1052260
4000
Pero sus errores estaban bien orientados.
17:36
I tried to emulate him,
418
1056260
3000
Yo traté de seguirlo,
17:39
but I realized
419
1059260
2000
pero me di cuenta
17:41
it is very difficult
420
1061260
2000
que es muy difícil
17:43
to make good mistakes."
421
1063260
3000
cometer errores buenos".
17:46
Thank you.
422
1066260
2000
Gracias.
17:48
(Applause)
423
1068260
12000
(Aplausos)
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