José Vila, el señor de los datos

VALENCIA.- Escrupuloso con la optimización del tiempo, trae estudiada la entrevista, guión en mano, como hace en cualquier reunión de trabajo, sea en Valencia, Bruselas o el aeropuerto de Heathrow. Han pasado veinte minutos de la hora acordada, entre un leve retraso, las presentaciones y un café. «Esto jamás pasaría en el modelo anglosajón de gestión», menciona el estadístico José Vila (Valencia, 1968), acostumbrado a codearse con gobiernos y grandes empresas de los cinco continentes.

Lea Plaza al completo en su dispositivo iOS o Android con nuestra app

El tiempo de la conversación lo marca el horario internacional de los relojes del hall en la oficina de DevStat (que lidera su CEO José Luis Cervera), una firma valenciana con cuerpo de pyme y alma multinacional, que se ubica desde 2004 en el exclusivo grupo de empresas que acompañan en la toma de decisiones buceando en el análisis de la estadística. Con sede en Barón de Cárcer, el encuentro se da a pocos metros del Mercado Central, donde los abuelos de este investigador de la Universitat de València se conocieron, él vendiendo melones y ella, comida preparada.

Fue en el ajetreo de los puestos donde surgió la vocación numérica de Vila, que también colabora como director científico de esta empresa de análisis de datos con 15 trabajadores y más de 300 expertos internacionales. A este estadístico, o data scientist, no hay país ni sector que se le resista: estudiar la situación de las pymes en Bangladesh, formar a profesionales estadísticos para el cambio económico en Cuba, optimizar el modelo matemático utilizado para diseñar la política agraria europea, asesorar a Unicef en Kazajstán o preparar estadísticas regionales en Moldavia y Ucrania. ¿Cómo se hace? Aprendiendo a leer la historia que esconden los datos, con buenas dosis de matemáticas y economía del comportamiento, y rodeándose de los mejores técnicos. Y de ética. Porque, como dice Vila, los números también hablan de las personas.

Acabada una intensa etapa de investigación y transferencia en el laboratorio de economía experimental en la Universitat de València (Lineex), no ha alzado el vuelo a Madrid o Londres porque le sigue tirando la tierra tanto como los números, a pesar de que políticos y empresarios patrios no acaben de entender qué es eso de las decisiones basadas en los datos.

— Su trabajo consiste en ayudar a producir y utilizar los datos para mejorar las políticas públicas y la toma de decisiones en las empresas, según usted define. Suena muy bien, pero la gente no lo suele entender.

— Es difícil de explicar. Mi trabajo no se limita a producir un dato que sea estadísticamente correcto. El dato correcto es el que mueve a la decisión correcta. La forma de presentarlo, que nunca es neutra, cambia el comportamiento de quien observa la información. Hay que entender cómo utiliza los datos cada persona. Por ejemplo, en la Universidad hemos estudiado el impacto de la nueva regulación sobre la información del riesgo de los productos financieros, que ahora deben etiquetarse como la energía de las neveras. Hemos visto que la gente toma peores decisiones con la etiqueta que sin ella. Esta manera de presentar la información hace percibir más riesgo en los productos menos arriesgados. Y las decisiones, por tanto, son menos adecuadas. Antes de hacer una política de etiquetado, o de cualquier cosa, es muy importante un buen estudio sobre qué puede pasar.

— Colabora como director científico en DevStat, empresa que se ha quedado en Valencia pese a que su ámbito es global. ¿Por qué se mantienen aquí?

— Esta pregunta me la hago yo también. Siempre les he dicho que la empresa debería estar en Londres. Una gran desventaja competitiva de aquí son las comunicaciones. Cualquier viaje se hace más complicado desde Valencia que desde otro sitio. Yo sigo aquí por mi vinculación a la Universitat, y también por una cierta ilusión por apostar por Valencia. Intentamos poner a Valencia como capital de la estadística. En Eurostat, con los que colaboramos mucho, por lo único que conocían Valencia era por la multa por irregularidades en los datos oficiales. Queremos cambiar esa imagen. 

— Les llaman de gobiernos de fuera, pero apenas cuentan con clientes de aquí. ¿Por qué? 

— Hay dos formas muy diferentes de entender el proceso de toma de decisiones: el modelo de gestión anglosajón y el mediterráneo. El primero tiene muy claro que lo que no se mide no existe. La visión mediterránea no tiene en cuenta los datos para tomar decisiones. Un ejemplo es el trazado del AVE y la exclusión del corredor mediterráneo. Nuestro modelo de toma de decisión no se basa en información cuantitativa, y eso nos crea una desventaja competitiva monstruosa. Vivimos un momento único, en el que los datos se amontonan como el polvo en una casa en obras. Sin embargo muchas empresas e instituciones públicas no saben cómo tratarlos. Soy un gran defensor del modelo mediterráneo de gestión por su capacidad para improvisar y ser flexible, pero hay que hacer benchmarking [comparaciones], aprender de las buenas prácticas de otros modelos que saben sacar más ventajas de los datos.

— Con la red, en la que todos los datos están registrados y ordenados, pero la realidad es otra. 

— Participo en un proyecto que aprovecha esta ventaja, la Iniciativa por las Licitaciones Públicas (PPI en sus siglas en inglés), para la Dirección General de Comercio de la Comisión Europea. Uno de los puntos más conflictivos de la negociación del TTIP son las licitaciones públicas, un campo todavía muy proteccionista. Pretendemos montar un buen sistema de big data que recorra con robots webs de Brasil, India, Nueva Zelanda, Australia, Tailandia, Indonesia y China. El problema es hacer una foto de todo: cuantificar los distintos sectores de licitación pública y estimar el impacto económico de las barreras. Pero con esos datos en la mano, vas adonde sea a negociar con un modelo anglosajón de gestión. En España no se plantea así la discusión sobre el TTIP y sus impactos. 

— Usted apunta que en el modelo mediterráneo la ideología impide ejecutar los objetivos.

— Hay que distinguir al político que propone objetivos desde la ideología del técnico que implementa el mejor mecanismo para alcanzarlos. Implementar desde la ideología no suele llevar a los resultados buscados. La implementación y el diseño deben ser tareas técnicas, no ideológicas. El político debe entender qué pasa, basarse en datos. Por ejemplo, en un proyecto financiado por la UV, estudiando con La Fe y la UV por qué un grupo de gente va sistemáticamente a la puerta de urgencias, los frecuentadores. Se trata de diseñar mecanismos para reducir la frecuencia de las visitas basados en principios de economía conductual que ni ponen multas ni hacen copago, sino que gestionan los procesos cognitivos en la toma de la decisión de acudir a la puerta de urgencias de La Fe. Eso tan simple puede suponer un ahorro espectacular para la Seguridad Social. 

— Se le debe de poner los pelos de punta cuando se habla de encuestas en los medios.

— Los medios suelen informar con datos fuera de su contexto. Un dato aislado no sirve para nada. En las encuestas difundidas por los medios, ¿dónde está toda la información que rodea a cómo se ha producido el dato y permite usarlo adecuadamente en la toma de decisión? Muchas veces el problema no son los datos de las encuestas, sino cómo los interpretan y usan periodistas y políticos. Nuestros políticos no tienen cultura cuantitativa; esto no sería tan grave si tuviesen buenos asesores estadísticos, pero no sé si realmente los tienen. En cualquier caso, no está claro que la encuesta sea el más útil de los métodos cuantitativos para las campañas o la gestión política. La victoria de Obama no se basó sólo en encuestas sino en el uso del big data y la economía del comportamiento. Nuestro concepto de la información cuantitativa es de los años 50. Hay datos muy precisos y fiables, como los de la estadística oficial, y hay otros que tienen un determinado nivel de fiabilidad que hay que saber manejar. Por ejemplo, en la toma de decisiones se suele olvidar los errores muestrales y eso genera interpretaciones y usos incorrectos de la información. El problema de un dato fiable es que es más caro y lento de obtener que un dato menos fiable.

«Nuestros políticos no tienen cultura cuantitativa; esto no sería tan grave si tuviesen buenos asesores estadísticos»

— Uno de los perfiles laborales más solicitados y mejor pagados tiene un fuerte componente de data scientist. ¿Es difícil encontrarlo? 

— El problema es que en España, si se imparte un curso de cualquier tema con una fuerte base cuantitativa, no se apunta nadie. Un programa de dos años como en la Kellogg School, de la Universidad Northwestern de Chicago, uno de los mejores MBA del mundo, tiene un año en el que sólo se imparte estadística, econometría, teoría de juegos, microeconomía... Algo así en España no vende. En mi asignatura, intento llevar a mis alumnos ‘al lado oscuro’ de la toma de decisión basada en datos, vendiéndoles cómo en realidad es una salida profesional muy potente. Nuestro sistema educativo no forma personas que sepan leer las historias que cuentan los datos. Otro problema es el idioma. El 99% de mi trabajo está en inglés, pero no hay tanta gente con inglés como idioma de trabajo aquí. 

— Los proyectos internacionales hacen que el equipo de DevStat sea, en parte, personal de otros países. ¿Hay que convencerles ofreciéndoles sol y playa?

— Un componente importante que pesa en la decisión de venir a Valencia es el clima y el ambiente. La última persona en incorporarse viene de Colonia. Uno de los grandes errores de la Comunitat Valenciana es que, teniendo las variables, no se haya convertido en la California de Europa. Para eso hubiera sido necesario darse cuenta de que estas personas quieren sol y playa, pero también tienen otras inquietudes: la ópera, los buenos restaurantes, las buenas exposiciones, estar bien comunicados y tener buenos colegios europeos, cosas importantes en las que aquí hemos fallado un poco.

— Por su experiencia entre la academia y la empresa, ¿las universidades han tardado en ponerse las pilas con la transferencia? 

— Hemos empezado tarde, pero ahora hay un compromiso muy fuerte. Por ejemplo, mi trabajo ha recibido un apoyo muy importante del rector, Esteban Morcillo, y de la vicerrectora de Investigación, Pilar Campins. Desde el Rectorado y la OTRI hay una estrategia muy fuerte para implementar transparencia de calidad basada en buena investigación, pero creo que en las bases hay, en general, poco interés en hacer transferencia. Yo me he sentido muy cómodo en servicios centrales. Otra cosa puede ser el día a día, sobre todo a la hora de compatibilizar los ritmos y calendario de las actividades de transferencia con los horarios de docencia. 

*Este artículo se publicó orginalmente en el número 23 (XI/2016) de la revista Plaza