Roy Price es alguien de quien seguramente no han escuchado,
aunque quizá sea el responsable
por los 22 minutos, tal vez malos, de sus vidas en abril del 2013.
También puede ser responsable por 22 minutos entretenidos,
pero no para todos.
Y todo se remonta a la decisión
que Roy tuvo que tomar hace casi tres años.
Verán, Roy Price es un ejecutivo de Amazon Studios.
Es la productora de TV de Amazon.
Roy tiene 47 años, es delgado, tiene el cabello parado.
Su biografía en Twitter es: "Películas, TV, tecnología, tacos".
Roy tiene un trabajo muy importante, porque es su responsabilidad
elegir las series originales que Amazon va a realizar.
Lo que, por supuesto, es una gran responsabilidad.
Quiero decir, ya hay tantas series de TV
que Roy no puede elegir cualquiera.
Tiene que encontrar series que sean realmente buenas.
En otras palabras, tiene que encontrar series
que estén justo al final de esta curva.
Esta curva de aquí muestra las calificaciones
de casi 2500 series en la página IMDB,
las calificaciones van del 1 al 10,
y este punto muestra cuántos programas tienen esa calificación.
Si una serie tiene una calificación de nueve puntos o más, es muy buena.
Será una serie muy exitosa.
Son series como "Breaking Bad", "Juego de Tronos", "The Wire",
todos esas series adictivas,
que después de ver una temporada, tu cerebro piensa:
"¿En dónde están los demás episodios?"
Ese tipo de series.
Solo para aclarar, a la izquierda, justo al final,
está la serie "Princesitas"...
(Risas)
eso debería bastar para saber
qué hay en ese lado de la curva.
A Royce Price no le importa ese lado de la curva,
porque creo que hay que tener muy pocas luces
para ver "Princesitas".
Lo que sí le importa, es este punto de aquí,
el punto de la TV promedio,
esos programas que no son ni buenos ni malos,
que no hacen que te emociones.
Así que tiene que asegurarse de estar en esta parte.
Desde luego es mucha presión,
y esta es la primera vez
que Amazon hace algo así.
Así que Roy Price no quiere correr ningún riesgo.
Quiere tener éxito.
Necesita asegurar el éxito.
Y para conseguirlo, hace un concurso.
Toma muchas ideas para una serie de TV,
y de esas ideas, mediante un análisis,
selecciona a ocho posibles series de TV,
realiza el primer episodio de cada una de esas series,
y los publica gratis en Internet para que todo el mundo los vea.
Y claro que cuando Amazon regala algo,
lo aceptas, ¿verdad?
Miles de personas ven los episodios.
Pero no se dan cuenta de que, mientras ven las series,
en realidad, los están viendo a ellos.
Las están viendo Roy Price y su equipo,
que graban todo.
Graban cuando le dan reproducir, cuando le dan pausa,
la parte que se saltan, la parte que ven otra vez.
Y, así, recolectan cientos de estadísticas
porque quieren tener esa información
para luego decidir qué programa deberían realizar.
Recogen la información,
procesan las estadísticas, y llegan a una conclusión.
Y la conclusión es:
"Amazon debería hacer una serie de cuatro senadores republicanos".
Hicieron esa serie.
¿Alguien sabe el nombre?
Público: "Alpha House".
Sí, "Alpha House".
Pero parece que no muchos recuerdan ese programa,
porque resultó no ser tan bueno.
De hecho, es una serie promedio,
de verdad, porque la media de esta curva es de 7,4
y "Alpha House" tiene 7,5
solo está un poco más arriba del promedio,
pero no es lo que Roy Price y su equipo esperaban.
Sin embargo, casi al mismo tiempo,
en otra compañía,
otro ejecutivo creó una gran serie analizando datos;
su nombre es Ted.
Ted Sarandos, que es el jefe de contenido de Netflix,
y que, como Roy, tiene la misión
de encontrar una gran serie,
y que también usa las estadísticas,
solo que lo hace un poco diferente.
En lugar de competir, lo que hizo (junto con su equipo)
fue analizar las estadísticas de la audiencia de Netflix,
los votos que les da a sus series,
el historial, las series más vistas, etcétera.
Luego usaron los datos para descubrir
elementos clave sobre su audiencia:
las series que le gusta,
los productores, los actores.
Una vez que armaron el rompecabezas,
confiaron en su suerte,
y decidieron autorizar
no una serie de cuatro senadores,
sino un drama de un solo senador.
¿Conocen la serie?
(Risas)
Sí, "House of Cards". Netflix dio en el clavo con esa serie,
al menos con las dos primeras temporadas.
(Risas) (Aplausos)
"House of Cards" tiene 9,1 puntos en esta curva,
está justo donde querían que estuviera.
La pregunta ahora es, ¿qué pasó?
Hay dos compañías expertas en analizar datos.
Las dos conectan estos miles de datos,
y le sale perfecto a una de ellas,
y a la otra no le resulta.
¿Por qué?
La lógica dice que esto debería funcionar siempre.
Es decir, si recolectas miles de datos
para una decisión que vas a hacer,
entonces deberías poder tomar una buena decisión.
Puedes confiar en 200 años de estadísticas.
Las estás aumentando con computadoras muy potentes.
Lo menos que puedes esperar es buena TV, ¿cierto?
Y si el análisis de datos no funciona,
entonces da un poco de miedo,
porque vivimos en una época en la que dependemos de las estadísticas
para tomar decisiones que van más allá de la TV.
¿Alguien conoce la compañía Multi-Health Systems?
Nadie. Bueno, no importa.
Multi-Health Systems es una compañía de software,
y espero que nadie aquí
conozca nunca ese software
porque si lo hacen, significaría la cárcel.
(Risas)
Si alguien de EE.UU. está en la cárcel, y quiere la libertad condicional,
es muy probable que algún software de análisis de esa compañía
se usará para determinar si se le otorga o no.
Es el mismo principio que el de Amazon y Netflix,
solo que en lugar de decidir si una serie será buena o mala,
se está decidiendo si una persona será buena o mala.
22 minutos de mala TV pueden ser muy malos,
pero supongo que más años en la cárcel es peor.
Lamentablemente, hay evidencia de que este análisis de estadísticas,
a pesar de tener mucho qué analizar, no siempre tiene buenos resultados.
Y no se debe a que una compañía como Multi-Health Systems
no sepa qué hacer con los datos.
Incluso las compañías expertas lo hacen mal.
Incluso Google lo hace mal a veces.
En 2009, Google anunció que era capaz
de predecir brotes de influenza
por medio de análisis de estadísticas en su base de datos.
Funcionó muy bien, y consiguió primeras planas,
incluyendo el pináculo de la ciencia:
una publicación en la revista "Nature".
Funcionó muy bien año tras año,
hasta que un año fracasó.
Y nadie puede decir por qué.
solo no funcionó ese año,
y claro que volvió a ser noticia,
incluyendo una retractación
en una publicación de la revista "Nature".
Así que incluso las mejores compañías, Amazon y Google,
a veces lo hacen mal.
Y a pesar de los fracasos,
las estadísticas se mueven rápido en el mundo real de la toma de decisiones,
en el área de trabajo,
en la policía,
en la medicina.
Debemos estar seguros de que las estadísticas son útiles.
He visto un montón de esta lucha con las estadísticas,
porque trabajo con cálculos genéticos,
que es un campo en el que mucha gente inteligente
usa ingentes cantidades de datos para tomar decisiones importantes
como decidir entre tratamientos para el cáncer o desarrollos de medicina.
Y con el tiempo, he notado cierto patrón
o una regla, si prefieren, acerca de la diferencia
entre una buena decisión hecha con estadísticas
y una mala decisión,
y me parece que este patrón merece compartirse, y es algo así.
Cada vez que enfrentes un problema difícil,
debes hacer dos cosas.
La primera es separar el problema en partes
para analizarlas con detenimiento,
y después, haces el segundo paso.
Unes de nuevo todas las partes
para obtener una conclusión.
En ocasiones se tiene que hacer más de una vez,
pero siempre son esas dos cosas:
separar y volver a unir.
Lo importante aquí
es que los datos y el análisis
solo sirven para la primera parte.
No importa la eficacia, los datos y el análisis
solo ayudan a separar un problema y a entender sus partes.
No sirven para juntar las partes
y llegar a una conclusión.
Hay otra herramienta que hace eso, y todos la tenemos.
Se llama cerebro.
Algo en lo que el cerebro es bueno
es en separar partes y volverlas a juntar,
incluso cuando hay información incompleta,
y llegar a una buena conclusión,
sobre todo si es el cerebro de un experto.
Y por eso creo que Netflix tuvo tanto éxito,
porque usaron datos y cerebros en el lugar adecuado.
Primero usaron datos para entender un montón de elementos de su audiencia
que de otra manera no hubieran comprendido tan bien,
pero en la decisión de tomar todas esos elementos
y volverlos a unir y hacer una serie como "House of Cards",
los datos no tuvieron que ver.
Ted Sarandos y su equipo decidieron autorizar esa serie,
que, por cierto, también significó tomar
un gran riesgo personal con esa decisión.
Y en Amazon, por otro lado, lo hicieron de una manera errónea.
Se basaron en los datos para tomar una decisión,
primero con su competencia de ideas para una serie,
y después cuando seleccionaron "Alpha House" para hacerla serie.
Lo que, claro, fue una decisión muy prudente,
porque siempre podrían culpar a los datos y decir,
"Esto es lo que dicen los datos".
Pero no condujo a los grandes resultados que esperaban.
Los datos son una herramienta útil para tomar mejores decisiones,
pero creo que las cosas no funcionan
cuando los datos son los que toman las decisiones.
No importa cuán eficientes, los datos son solo una herramienta,
y para recordarlo, este aparato me parece muy útil.
A muchos les parecerá...
(Risas)
Antes de los datos,
este era el aparato para tomar decisiones.
(Risas)
Muchos lo saben.
Esta es la Bola 8 Mágica,
y es increíble,
porque si tienes que tomar una decisión, un simple sí o no,
solo hay que agitar la bola, y obtendrás tu respuesta.
"Puede ser" dice de inmediato en esta ventana.
Después la usaré para demostraciones.
(Risas)
Ahora, la idea es... he tomado algunas decisiones
que, en retrospectiva, hubiera querido escuchar a la bola.
Pero, si los datos están disponibles,
hay que reemplazar esto por algo más sofisticado,
como el análisis de datos para tomar una mejor decisión.
Pero eso no cambia el principio básico.
La bola se puede hacer cada vez más inteligente,
pero creo que la decisión sigue dependiendo de nosotros
si queremos lograr algo extraordinario
en este lado de la curva.
Creo que es un mensaje muy alentador
que incluso con una cantidad enorme de datos
tomar decisiones tiene una recompensa,
ser un experto en lo que haces
y tomar riesgos.
Porque, al final, no son los datos,
son los riesgos los que te pondrán en este lado de la curva.
Gracias.
(Aplausos)