Los ingleses durante la WWII sufrían muchas pérdidas de vidas y de aviones a manos del fuego enemigo. Había que tomar medidas y se debía decidir dónde reforzar los aviones para evitar que fueran derribados, ante esto el peso en un avión se volvía una limitante para priorizar qué áreas proteger. Para poder escoger dónde aplicar estos refuerzos, empezaron revisando los impactos de bala de los aviones que retornaban a sus bases y así aumentar la protección de estos puntos. Inicialmente pensaron: “revisemos los aviones que vuelven y reforcemos las partes en que recibimos la mayoría de los impactos” Suena muy lógico, ¿cierto?
Pero el famoso matemático húngaro «Abraham Wald» les indicó a los ingleses que no estaban interpretando de la mejor forma los datos que poseían pues estaban analizando los impactos de los sobrevivientes, por lo que no poseían la información real de los aviones que efectivamente eran derribados; esto es ahora conocido como una falacia, o «un error de lógica con sesgo» llamada el sesgo del sobreviviente.
Recordando que la artillería no tenía precisión y los disparos eran «aleatorios» en el fuselaje, ahora se podía interpretar que «se debiera proteger las partes que no están dañadas», pues si no se tenían aviones que hayan vuelto con esos disparos lo más probable es que recibir disparos en estas zonas disminuía sustancialmente la posibilidad de continuar el vuelo.
Por lo tanto, dejamos las siguientes preguntas abiertas que nunca debemos olvidar:
- ¿Tengo la muestra representativa?
- ¿Correlación es causalidad?
- ¿Debo tomar una decisión con solo un «KPI», de forma aislada?
“La información es el aceite del Siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión.” – Peter Sondergaard
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