Este 14 de septiembre se registró el mínimo índice de contagio desde el comienzo de la pandemia de Covid-19 en México: 1.00499. Este valor se obtiene de dividir el total de casos registrados del día (617,716) por el mismo dato del día anterior (668,381). Es un estadístico simple que deja ver el crecimiento relativo de contagios a partir de los datos presentados por las autoridades sanitarias de país. Por sí mismo, no debe interpretarse como un número que permita explicar nada, ni siquiera hacer una proyección seria a futuro, pues los modelos epidemiológicos son algo más complejos que eso (son lo que en matemáticas se llama ecuaciones diferenciales). No obstante, nos permite hacer un pronóstico para el número de contagios acumulados para el día siguiente (675,068 en el ejemplo). Si el cálculo queda bajo, mal día, se aceleran los contagios. Si, por el contrario, el cálculo es excesivo, podemos confiar que se frenó un poco el crecimiento.

Graficar el comportamiento en el tiempo de este indicador genera una curva que, en algún momento, deja de crecer y comienza a bajar, a diferencia de graficar el número de casos, que nunca disminuirá (alguien no deja de haberse infectado, independientemente de su evolución).

Este tipo de cálculos matemáticos simples son parte de lo que se nombra estadística descriptiva. Por tanto hacen eso, describen, no explican.

Bueno, ¿a qué viene esto? Cuando se recurre a un epidemiólogo, éste debe utilizar un modelo matemático que, como ya se citó, se conoce como una ecuación diferencial. En ella juegan algunas constantes y variables que se conocen a partir del estudio de la epidemia en cuestión (en este caso reclamarían el conocimiento del virus SARS-Cov2). Con el Covid-19 se trata de un virus nuevo, por lo que no se pueden conocer esos parámetros, de modo que deben hacerse supuestos para emplear modelos aplicables a otros virus, esperando que el comportamiento del nuevo no sea muy distinto. Como es de suponer, se plantearon varios de estos modelos, cada uno de los cuales presentaba estimaciones a futuro distintas. La aproximación, por lo tanto, puede ser buena o mala, de acuerdo con qué tanto se parece el virus nuevo al que se tomó de modelo y, en función de eso y del conocimiento que se va adquiriendo, se van haciendo ajustes.

Es entendible que, especialmente al principio, no se tuviera claridad con respecto a esta pandemia, pero eso debe ir cambiando en el tiempo. Entonces debe esperarse una comunicación oficial acorde al proceso de aprendizaje, esto es, muy cautelosa al principio, sin hacer aseveraciones en cuanto a la duración del problema o a los casos esperados, ni para minimizarlos, como ocurrió, ni para exagerarlos. Pero poco a poco debe irse vislumbrando una mayor certeza en el manejo de los datos. La estadística descriptiva estaría limitada, por tanto, a ir mostrando la evolución del problema, explicando tal evolución a partir del modelo. El problema surge cuando, al menos en apariencia, no hay un modelo detrás. En varias ocasiones se le ha preguntado al encargado de manejar este asunto cuáles son sus parámetros, es decir, su modelo, sin recibir por respuesta algo más que evasivas. El resultado es que, por muy hábil y hasta carismático que pudiera ser el modo de comunicar a la población, la falta de sustento termina por destruir la credibilidad en los informes.

Desde mi perspectiva personal, mas allá de filias y de fobias, la comunicación oficial con respecto al desarrollo de la pandemia hace ver una de dos cosas: la ausencia de un modelo epidemiológico que dé sustento a lo que se afirma en las conferencias, o falta de capacidad. Me inclino a suponer que no es lo último.

La pregunta que me viene a la mente es, entonces, ¿por qué no se siguió un modelo o, de haberlo hecho, no se tomó como base para las medidas a adoptar y para la comunicación? En otro momento compartiré algunos apuntes al respecto.

Salvadas las distancias, esto es más o menos lo que ocurre en las empresas. Se han tomado decisiones para hacer trabajar a los empleados, o descansarlos (en muchos casos despedirlos) sin considerar datos científicos, ni evaluar el impacto que esas medidas han causado en ellas. Es entendible que, ante la falta de claridad en las comunicaciones oficiales, e incluso, mensajes cruzados entre diversas autoridades, se haya propiciado este tipo de decisiones poco afortunadas. Sin embargo, dejando de lado la situación especial de la pandemia, en el día a día de las empresas pasa lo mismo. Se toman decisiones que muchas veces no se sustentan en datos, sea porque no se cuenta con ellos en suficiencia o calidad, o bien, porque no se saben interpretar. De ahí que contar con un sistema de toma de decisiones apoyada en la información sea fundamental en la vida de las empresas y puee significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.

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