La Segunda Guerra Mundial supuso un gran reto tecnológico y logístico para las fuerzas aliadas. Uno de los problemas más apremiantes era cómo proteger a los aviones de combate y bombarderos sin agregar demasiado peso que redujera su maniobrabilidad y eficiencia. Para resolverlo, el ejército recopiló datos sobre dónde se concentraban los impactos de bala en los aviones que regresaban de las misiones. La idea inicial era reforzar esas áreas más golpeadas por el fuego enemigo.
Sin embargo, el estadístico húngaro Abraham Wald, quien trabajaba en el Statistical Research Group de la Universidad de Columbia, planteó una observación decisiva: si esos aviones habían logrado volver a la base a pesar de los agujeros en ciertas zonas, significaba que esos impactos no eran letales. ¿Qué pasaba con aquellos aviones que no regresaban? Posiblemente, sus daños se concentraban en otras zonas, las cuales no estaban siendo estudiadas porque los aviones no volvían para ser analizados.
El razonamiento de Abraham Wald
Wald insistió en que lo importante era reforzar donde no se veían agujeros de bala en los aviones que regresaban. Estas áreas, aparentemente “libres” de impactos, en realidad podían ser las que recibían balas fatales, causando la caída de la aeronave. Este fenómeno es un claro ejemplo de lo que hoy se conoce como sesgo de supervivencia (o “survivorship bias”), es decir, la tendencia a analizar solo los casos que “sobreviven” a cierto proceso y extraer conclusiones incompletas o erróneas por no tener datos de aquellos que no pasaron la criba.
El impacto en la toma de decisiones
Tras aplicar las sugerencias de Wald, las fuerzas aliadas reforzaron las zonas que no aparecían con daños en los aviones que volvían, mejorando así la probabilidad de supervivencia de las naves. Este hecho es un ejemplo de cómo un enfoque estadístico y racional puede cambiar por completo una estrategia militar. Y, con el tiempo, este caso se popularizó en escuelas de negocios, universidades y libros de divulgación como una referencia del peligro de estudiar únicamente los datos que tenemos “a la mano”, sin considerar los que faltan.
Una lección más allá del ámbito militar
Aunque se trate de una anécdota ocurrida en la Segunda Guerra Mundial, el caso de Abraham Wald y los aviones ilustra un principio fundamental: si solo observamos lo que llega a nuestros ojos y pasamos por alto lo que no está presente, corremos el riesgo de tomar decisiones basadas en un enfoque parcial. Esta enseñanza es extrapolable a muchos ámbitos:
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Economía y finanzas: Centrarnos solo en las empresas que han triunfado y obviar las que han fracasado puede conducir a conclusiones engañosas sobre las “claves del éxito”.
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Investigación y ciencia: Los resultados publicados suelen mostrar experimentos exitosos, pero no siempre se registran o difunden los ensayos que no funcionaron.
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Marketing y ventas: Analizar solo a los clientes fieles sin revisar a los que abandonaron el servicio puede distorsionar la estrategia de retención de usuarios.
El trabajo de Abraham Wald para reforzar los aviones de la Segunda Guerra Mundial sigue siendo un perfecto ejemplo de la importancia de considerar aquello que no vemos en primera instancia. Si aplicamos este razonamiento a cualquier tipo de análisis, podremos evitar el sesgo de supervivencia y tomar decisiones mucho más acertadas.
Referencias
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Wald, A. (1943). A Method of Estimating Plane Vulnerability Based on Damage of Survivors. Washington, DC: Center for Naval Analyses.
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Freedman, D., Pisani, R., & Purves, R. (2007). Statistics. W. W. Norton & Company. (Ejemplifica casos de sesgo de supervivencia en varios contextos).
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Tufte, E. R. (1983). The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press. (Aunque no trata este caso en concreto, profundiza en la importancia de un análisis estadístico correcto y la visualización adecuada).
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Wikipedia (artículo sobre “Survivorship Bias”): Explica el sesgo de supervivencia y menciona diversos ejemplos históricos y contemporáneos.
De este modo, el ejemplo de los aviones y Abraham Wald se convierte en un recordatorio constante: no basta con observar lo que tenemos ante nosotros; debemos buscar lo que falta para comprender la historia completa y diseñar mejores soluciones.