Ocho años después, en 1982, el economista David Ellwood formuló una versión más acotada del mismo fenómeno: en su artículo “Teenage Unemployment: Permanent Scars or Temporary Blemishes?”, se preguntaba si el desempleo temprano deja en el trabajador una cicatriz permanente o solo una “mancha” pasajera que se cura con el tiempo. El estudio de Ellwood no encontró que el desempleo temprano desencadenara un círculo vicioso duradero de desempleo recurrente, aunque sí detectó efectos persistentes de la experiencia laboral perdida sobre los salarios. Fueron los trabajos posteriores, consolidados en un número especial de The Economic Journal dedicado al unemployment scarring, con trabajos de Wiji Arulampalam, Paul Gregg y otros autores, los que asentaron el concepto como hecho estilizado en la literatura laboral: un despido temprano, un periodo de desempleo prolongado o una incorporación tardía al mercado de trabajo dejan una marca que no se borra cuando la coyuntura mejora, y que se traduce en peores salarios, trayectorias más inestables y menor progresión profesional años después.

Que la idea llegara antes a la Sociología que a la Economía no es un dato menor: con frecuencia es esta disciplina la que intuye antes el fenómeno, aunque sea otra la que termine formalizándolo y popularizándolo.

Lo interesante, en cualquier caso, es que la cicatriz casi nunca es un fenómeno puramente individual. Suele producirse de forma simultánea sobre toda una cohorte, precisamente porque responde a una crisis o a un shock que afecta a muchas personas a la vez. Aquí es donde entra Karl Mannheim y su distinción entre posición generacional (Generationslagerung) y conexión generacional (Generationszusammenhang). Compartir una posición generacional —haber nacido en años próximos— no basta para constituir una generación en sentido sociológico fuerte. Hace falta, además, una conexión generacional: haber vivido de forma común un mismo acontecimiento histórico que marca una manera compartida de ver el mundo. Cuando esa conexión se da, la cohorte deja de ser solo una categoría demográfica y se convierte en lo que Mannheim llamaba una unidad generacional (Generationseinheit).

La pregunta que me interesa plantear es si la IA puede estar generando las condiciones para una cicatriz de este tipo, es decir, la IA como conexión generacional. Porque el impacto de la IA no es uniforme: afecta de manera desproporcionada a quienes se incorporan por primera vez al mercado laboral, precisamente porque muchas de las tareas que tradicionalmente servían para formar a un profesional “junior” (análisis rutinarios, primeros borradores, tareas de apoyo) son las que la IA automatiza con más facilidad. Si esto se confirma, quienes están entrando al mercado laboral ahora podrían experimentar un retraso en su incorporación efectiva, o una etapa inicial más precaria de lo habitual, con efectos que (como toda cicatriz) podrían prolongarse mucho más allá del momento en que la disrupción tecnológica se estabilice.

Esta hipótesis ha empezado a encontrar algo de respaldo empírico. Brynjolfsson, Chandar y Chen (2025), en su estudio “Canaries in the Coal Mine”, documentan una caída relativa del 13-16% en el empleo de trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA generativa desde el lanzamiento de ChatGPT, mientras el empleo de trabajadores más veteranos en esas mismas ocupaciones se mantuvo estable o creció. Tucker (2026) encuentra, con datos censales de EE. UU., una caída del 9% en las nuevas contrataciones de trabajadores de 22 a 24 años en los sectores más expuestos. El mecanismo, además, coincide con el que aquí se plantea: no son despidos masivos, sino menos contratación de nuevos entrantes. Conviene, eso sí, mantener la cautela: un informe reciente del Center for the Governance of Change de IE University (Lipson, 2026) recoge tres lecturas en competencia sobre estos mismos datos —desplazamiento real por IA, causas macroeconómicas ajenas a la IA (tipos de interés, teletrabajo), y una lectura más optimista que sostiene que la IA transforma el trabajo de entrada sin reducir el empleo neto—, de modo que la evidencia, aunque ya existe, sigue siendo objeto de debate.

Y si ese retraso o esa precariedad inicial se vive de forma compartida por una cohorte completa —los que entran al mercado laboral entre, digamos, 2026 y 2030—, no estaríamos solo ante una cicatriz individual replicada muchas veces, sino ante el nacimiento de una auténtica unidad generacional en el sentido de Mannheim: una generación que se reconocerá a sí misma, en el futuro, como “la que empezó a trabajar cuando la IA lo cambió todo”.

El precedente más inquietante de una unidad generacional de este tipo ya existe: la “Lost Generation” japonesa de los años noventa, que entró al mercado laboral durante la Década Perdida y hoy, ya en la cincuentena, sigue mostrando tasas de aislamiento social (hikikomori) muy superiores a las de otras cohortes.

Es una hipótesis construida por analogía con la teoría de la cicatriz y las unidades generacionales de Mannheim, que habrá que contrastar con datos en los próximos años. Pero si se confirma, tendría una implicación incómoda: la desigualdad que genere la IA no se repartirá solo entre quienes saben o no usarla, como suele discutirse, sino también entre generaciones enteras, según el momento exacto en que les tocó entrar al mercado de trabajo.

[1] Método que nos recuerda al utilizado desde 1938 en el Estudio Harvard sobre el Desarrollo de los Adultos.  Inicialmente siguió a 268 estudiantes de Harvard y a 456 jóvenes de barrios humildes de Boston, ampliándose después a más de 2.000 personas incluyendo cónyuges y descendientes. “Una buena vida” de Waldinger y Schulz. Vídeorreseña

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Creo que estamos ante una situación análoga, pero de una intensidad superior. La disrupción tecnológica que entonces fue la máquina de vapor es hoy la inteligencia artificial (IA). Y del mismo modo que el vapor no se limitó a transformar los telares (con la reacción de los luditas), sino que reorganizó la relación entre trabajo, capital y territorio, la IA no se está limitando a automatizar tareas: está reconfigurando qué es el trabajo, cómo se remunera el capital, y qué formas adopta la desigualdad. Las discusiones actuales sobre la sustitución de empleos cualificados, la concentración de rentas, riqueza y poder, o sobre la brecha entre quienes saben usar la IA quienes no, son la versión contemporánea de aquel desplazamiento del campo a la fábrica.

Pero el punto que más me interesa desarrollar desborda el marco estrictamente sociológico para adentrarse en el terreno de la antropología: el modo en que la IA está empezando a transformar la relación entre las personas[1]. Comte, Durkheim o Tönnies se preocuparon por cómo la industrialización y la urbanización alteraban los vínculos sociales —el tránsito de la Gemeinschaft a la Gesellschaft, de la comunidad a la asociación, de la solidaridad mecánica a la orgánica—. Hoy asistimos a una mutación distinta y en cierto modo más radical: la aparición de interlocutores no humanos —asistentes conversacionales, compañías artificiales, sistemas que simulan empatía y comprensión— como parte habitual del tejido relacional de las personas. No se trata solo de que la tecnología medie nuestras relaciones humanas, como ya hacía el teléfono o las redes sociales, sino de que la tecnología misma se ofrece como sujeto de relación —lo que Yuval Noah Harari, en Nexus (2024) (desde aquí podrás ver mi vídeorreseña), describe como el tránsito de una competencia por nuestra atención a una competencia por nuestra intimidad—. Esto plantea preguntas que la sociología clásica no tuvo que formular: qué ocurre con la confianza, con la reciprocidad, con el reconocimiento mutuo cuando una de las partes de la relación no es, en sentido estricto, otro sujeto.

Esta es la línea que quiero desarrollar: no tanto (o no solo) los efectos económicos de la IA, sino esa dimensión antropológica del cambio en la forma de relacionarnos, y lo que puede significar para conceptos sociológicos centrales como el de vínculo social, comunidad o reconocimiento. No se trata de multidisciplinariedad —de que la Sociología y la Antropología coexistan como compartimentos separados que se consultan puntualmente—, sino de transversalidad: la nueva Sociología que necesitamos para entender la IA tiene que llevar la mirada antropológica dentro de su propio instrumental analítico, no como una disciplina auxiliar a la que se recurre cuando el análisis económico o político se queda corto.

En conclusión, la Sociología nació a mediados del siglo XIX, con Comte, para explicar las transformaciones derivadas de la Revolución Francesa —como el declive de los autoritarismos y la consolidación de los regímenes liberales— y de la Revolución Industrial —especialmente en el plano económico y social—. La irrupción de la IA reactiva estas preocupaciones, pero exige algo más que sumar una disciplina a otra: exige una Sociología transversalmente antropológica, capaz de comprender las dimensiones culturales, simbólicas y prácticas de los cambios que estamos viviendo y los que vendrán.

¿Qué cambia cuando las personas empezamos a establecer relaciones con entidades que no son humanas pero sí participan de nuestra vida social? Quizá esa sea la pregunta que la Sociología deba responder a partir de ahora. Y para hacerlo no bastará con dialogar con la Antropología: tendrá que hacer suya la mirada antropológica. Porque ya no se trata solo de comprender cómo cambia la sociedad, sino de comprender cómo cambia nuestra forma de estar en ella cuando dejamos de relacionarnos exclusivamente con otros seres humanos. Transversalidad y no solo multidisciplinariedad.

[1]Ya en 2020 apuntaba una intuición cercana a esta en una reseña sobre el libro Alfas y Omegas. Guía para un liderazgo incluyente (Mercè Brey y Victoria Yasinetskaya), publicada en Empresa Global bajo el título «Cuanta más IA, más IE«. Aquella reflexión, sin embargo, partía de una IA-herramienta —automatización y digitalización que exigía revalorizar la inteligencia emocional en el liderazgo para relacionarnos mejor entre humanos—, mientras que el interés que aquí planteo es distinto: una IA que se ofrece ella misma como interlocutor, no solo como catalizador de mejores relaciones humanas.

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Muchos bienes comunes —el conocimiento compartido, la cultura independiente, el pensamiento crítico, las comunidades de afecto y aprendizaje— no tienen precio, pero sí tienen un coste. Un coste de oportunidad, económico y de tiempo. Y ese coste, cuando no lo asume el mercado ni lo financia el Estado, cae casi siempre sobre las espaldas de quienes creen que vale la pena sostener lo que les sostiene.

En este contexto, conviene diferenciar dos formas tradicionales de apoyo privado —aunque en este artículo se empleen de manera indistinta—: el mecenazgo, asociado principalmente a las artes y la cultura, y la filantropía, con un alcance más amplio que abarca la ciencia, la educación o la acción social. Ambas responden a una misma lógica: sostener aquello que enriquece a la sociedad más allá de su rentabilidad inmediata.

Internet comenzó siendo la promesa de un bien común, un campo yermo sembrado de protocolos de comunicación. Dejó de serlo cuando las grandes tecnológicas araron el campo: crearon productos y servicios que ellos monopolizaron, ofreciendo a cambio eficiencia real y nuevos trabajos y servicios, capturando masivamente nuestros datos digitales de forma gratuita a través de la manipulación de nuestra atención. El coste inicial en el que incurrieron ha sido más que recompensado con las rentas de posición de las que hoy disfrutan.

Sin embargo, muchos otros proyectos no tienen en su génesis un modelo de rentabilidad futuro, y sus dividendos a la sociedad solo son posibles si son financieramente sostenibles.

El problema es que, como sociedad, no hemos aprendido a reconocer el valor de lo no monetario. Lo que no se compra ni se vende tiende a no ser percibido como algo que necesita cuidado, atención, inversión, energía. Y así, sin darnos cuenta, caemos en una paradoja peligrosa: disfrutamos de proyectos colaborativos, asociaciones culturales o comunidades que generan riqueza simbólica, emocional y social, pero nos cuesta asumir que también requieren recursos para subsistir. En ocasiones se recurre a la expectativa de que el Estado lo financie con nuestros impuestos, o de que habrá otros particulares o instituciones que lo hagan.

Este fenómeno ha sido descrito en la teoría de juegos con dos conceptos ya clásicos. El primero es el dilema del prisionero: incluso cuando dos personas tendrían mejores resultados cooperando, si no tienen garantía de que el otro lo hará, tienden a no hacerlo. Aplicado a nuestra realidad: «No contribuyo porque no estoy seguro de que los demás lo hagan». El segundo es el síndrome del polizón (free rider): «Disfruto del bien común sin aportar nada, porque otros ya lo harán por mí».

Ambos reflejan el mismo miedo: el de ser el único (o de los pocos) que empuja el carro. Y ambos conducen al mismo riesgo: que el carro se detenga, sin obviar la injusticia de que solo unos pocos carguen con todo el peso cuando, de hacerse de forma compartida y colaborativa, la carga sería mucho más ligera para todos y el beneficio verdaderamente sostenible.

En el fondo, el verdadero desafío es repensar la idea de qué es el «retorno». Durante demasiado tiempo hemos asociado el retorno a una variable económica: invierto si obtengo más de lo que doy. Pero hay otros retornos, más sutiles y profundos:

• El retorno personal: la satisfacción de formar parte de algo que nos enriquece.
• El retorno social: la pertenencia a una red de relaciones significativas.
• El retorno simbólico: el orgullo de contribuir a algo valioso.
• El retorno cultural: ver crecer espacios que amplían la inteligencia colectiva.
• El retorno democrático: apoyar proyectos compartidos genera cohesión social y confianza.
• El retorno ético de contribuir como una forma de devolver a la sociedad parte de la riqueza material, cultural y simbólica que hemos recibido de ella.

A menudo olvidamos que algunos de los proyectos más transformadores de la historia no buscaron el retorno inmediato, aunque contaron con recursos comprometidos hasta que eclosionaron.

Proyectos soportados por financiación pública como el Proyecto Genoma Humano o el CERN en Europa. Pero también está Wikipedia, creado en 2001 con aportaciones de voluntarios y que sigue siendo una asociación. La Corporación Industrial Mondragón, un modelo de propiedad compartida que data de 1956. La Orquesta Sinfónica de Londres creado en 1904 por músicos y financiada por sus miembros y aficionados, similar al Liceu de Barcelona fundado en 1847. Ninguno habría sido posible sin la convicción profunda de que invertir hoy en algo que no se monetiza mañana puede cambiar el futuro de todos.

Pero hay una dificultad adicional: para que alguien contribuya, tiene que sentir que ese proyecto también es suyo. Uno de los grandes retos de la cultura del mecenazgo o la colaboración sostenida es este: ¿por qué esto es tan importante para mí que deseo apoyarlo también económicamente? No basta con que algo nos guste. Tiene que tocarnos. Tenemos que integrarlo en nuestra identidad. Sentir que contribuir es un acto de coherencia con lo que somos o aspiramos a ser.

Además, muchas personas piensan que con dar su tiempo ya han cumplido. Que su presencia, su participación, su entusiasmo son suficiente contribución. Y, en muchos sentidos, lo son. Pero hay otra cara de la moneda: la posibilidad misma de participar existe porque otros, antes, pusieron medios, dinero, infraestructura, riesgo o esfuerzo para que eso fuera posible.

La participación apoya y honra ese legado, pero si además se contribuye, se garantiza que el proyecto no sólo sobreviva, sino que crezca, se multiplique y llegue a otros. Es un acto de generosidad hacia el futuro, no sólo hacia el presente. Lo entendieron muy bien los pioneros de los programas de investigación científica, que trabajaron durante décadas sin certezas, confiando en que algún día alguien recogería el fruto de lo que estaban sembrando. Hay que dejar claro que sostenimiento no se refiere solo a aportación económica, sino a la participación activa y comprometida en las actividades asociativas.

El premio Nobel de Economía Elinor Ostrom demostró que las comunidades pueden gestionar con éxito los bienes comunes si desarrollan reglas claras, confianza mutua y mecanismos de vigilancia (Governing the Commons, 1990). Pero para ello es necesaria una cultura del compromiso, no del usufructo pasivo.

También Zygmunt Bauman alertó de que “la sociedad de consumidores ha transformado a las personas en espectadores de lo común, no en participantes” (Vida de consumo, 2007). Este cambio de rol tiene consecuencias: pasamos de cuidadores de lo público a usuarios de servicios «gratuitos», desconectados del esfuerzo que los sostiene.

Aun así, la filantropía —en su versión individual o colectiva— sigue siendo incipiente en España. Falta cultura, faltan incentivos, pero sobre todo falta una conversación franca sobre por qué apoyar lo que ya funciona es una forma de coherencia, no de caridad. Una forma de responsabilidad, no de sacrificio. Conviene aquí distinguir: la caridad suele ser puntual y asistencial; el voluntariado, aunque más sostenido, se basa sobre todo en la entrega personal de tiempo y capacidades. La filantropía y el mecenazgo, en cambio, suponen una contribución estructural —económica o institucional— que garantiza la continuidad de los proyectos colectivos y multiplica su impacto, tanto en el presente como en el futuro.

Quizá ha llegado el momento de reivindicar otra economía: la del cuidado. Y otra forma de retorno de la inversión: aquella que no se mide en dividendos, sino en sentido.

Lo que no cuesta nada… tal vez debería costar algo. No porque queramos poner precio a lo valioso, sino porque sólo lo que se reconoce como valioso si encuentra quien lo sostenga.

En última instancia, contribuir significa también devolver a la sociedad parte de lo que hemos recibido de ella, transformando la gratitud en sostenimiento y el cuidado en inversión de futuro.

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Globalización y extensión de la IA comparten un mismo efecto devastador: el estrangulamiento creciente de las clases medias, sobre todo en occidente, atrapadas entre un techo de élite inalcanzable y un suelo de precariedad que no deja de crecer. Curiosamente, esta dinámica encuentra un eco en el movimiento MAGA de Donald Trump, con su promesa de devolver la grandeza a América a golpe de tarifas y producción local. La desigualdad está en máximos en EEUU, las corporaciones y sus directivos ganan más que nunca, al tiempo que las pequeñas empresas no lo están haciendo tan bien. El mensaje de mejora económica de  las clases más desfavorecidas ha devuelto la presidencia a Donald Trump.

La IA va a transformar el trabajo tal y como lo conocemos. Los empleos de nivel intermedio —esos que llenaban las oficinas y las fábricas con contables, administrativos o técnicos— y muchos del nivel alto son los más vulnerables. La automatización no solo los sustituye, sino que los mejora, dejando a las máquinas como las reinas de la eficiencia. El resultado es una polarización laboral que dibuja un panorama inquietante: en la cima, los gurús tecnológicos que diseñan algoritmos se forran; en la base, los trabajos físicos —repartidores, cuidadores, peones— resisten porque la IA aún no tiene brazos para todo. Y en el medio, la clase trabajadora que soñaba con estabilidad ve cómo su mundo se desmorona.

Mirando la economía estadounidense, el paralelismo es evidente.  La globalización y la desindustrialización han creado una pirámide similar: multinacionales todopoderosas en lo más alto, clases bajas aferradas a empleos mal pagados y una clase media que se hunde con cada fábrica que se muda a Shenzhen o Tijuana. Aquí entra Trump con su varita mágica proteccionista: aranceles a los competidores extranjeros y caramelos fiscales para las empresas que se queden en casa. El objetivo es claro: resucitar la industria local, devolver los empleos a Ohio y Michigan, y poner un candado a la hemorragia globalizadora. Es el grito de guerra del MAGA, un canto nostálgico a los días en que América fabricaba sus propios tornillos.

Pero la analogía tiene sus grietas. Mientras la globalización se combate con fronteras, la IA es un enemigo interno que no entiende de aduanas. Puedes traer de vuelta una planta de acero, pero si llega cargada de robots, el obrero de antaño seguirá en el paro. La política de Trump ataca un flanco —la deslocalización—, pero deja el otro —la automatización— bailando a sus anchas. Y aquí está el quid de la cuestión: la clase media no solo necesita que las empresas vuelvan, sino que el trabajo que traigan genere empleos humanos, no sólo algoritmos de eficiencia.

De otra parte, EEUU está mirando el mundo como si fuera un juego de suma cero, con una gestión transaccional de las relaciones exteriores como si estuviera gestionando una empresa. Ese no es el mundo que ha crecido ininterrumpidamente desde los años 60 del siglo pasado a la mayor tasa a lo largo de prácticamente todo el globo, basado en políticas multilaterales, buscando el win win, con acuerdos de libre comercio razonables, compartiendo ciencia y conocimiento abierto. Las políticas de Trump en esta primera  parte de su mandato no auguran juegos de suma positiva para el mundo.

En el fondo, tanto la IA como la globalización son espejos de un mismo drama: la erosión de un modelo social que prometía ascensores para todos y del que Yuval Noah Harari habla en su libro “Nexus” como el “riesgo de estados fallidos” (Mustafa Suleyman hace lo propio en el capítulo “Estados de fracaso” en “La ola que viene”). Trump, con sus tarifas ofrece una solución parcial, de corto plazo, para las empresas estadounidenses, pero hay un límite a su propia capacidad de asegurar su autonomía y seguridad estratégica.

La verdadera jugada está en mirar de frente las consecuencias del progreso de tecnología: la tendencia hacia la globalización siempre ha sido fruto de la tecnología del momento. La primera circunnavegación se debió a la tecnología de las embarcaciones, la exploración de la Luna fue posible a través de las naves espaciales y en la antigüedad la rueda fue necesaria para llevar materiales a regiones ignotas.

La IA, aún en pañales, es probablemente la tecnología más disruptiva que jamás haya inventado el hombre. Como es inexorable, hay que formar a la gente, reinventar los trabajos, repensar la financiación de los estados contando con las máquinas como sujetos fiscales, y posiblemente pensar seriamente en que todo esto no será suficiente. Vamos a un mundo con menos empleos, y esto es palpable sobre todo en los países occidentales, fenómeno que crecerá conforme se implante la IA. Una renta básica universal será inevitable, y ello consolidará aún más la desigualdad económica existente. ¿Hay otra solución?

Y mientras tanto, Trump trata de forzar una globalización a la medida de los intereses económicos de EEUU. ¿Cuánto tiempo tardará en darse cuenta de que el mundo no funciona sosteniblemente a través de juegos de suma cero? ¿O le da igual?

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No es una sorpresa para nadie que la inteligencia artificial ya está cambiando nuestras vidas. En su intento de competir con la inteligencia humana, la inteligencia artificial tiene muchas implicaciones, y una de ellas es la forma en que impacta cómo nos informamos y pensamos.

La inteligencia artificial es el último acelerón en ese proceso de sustitución de la conversación por la escucha pasiva y la visualización que comenzó con la radio, la televisión, y siguió con las redes sociales y las plataformas audiovisuales. Más recientemente, este supergoogle que es la inteligencia artificial generativa se está convirtiendo en el recurso de información para cada vez más personas. Cuesta más esfuerzo leer libros que escuchar, creer y ver piezas digitales que cada vez más producirá la inteligencia artificial, sin ninguna responsabilidad de autoría.

Cada vez más construimos nuestra propia opinión a través de lo que leemos en redes sociales y blogs u oímos en YouTube, podcasts o programas de televisión. Se podría argumentar que siempre nos hemos informado por los medios imperantes en cada momento, desde los púlpitos de las iglesias, las plazas de los pueblos, los cafés, los periódicos, y por supuesto, los libros.

Nuestra forma de pensar siempre ha estado en evolución, pero ahora nuestras opiniones se forman con métodos diferentes respecto de los del pasado.

Lo novedoso ahora es que nuestras modernas opiniones se forjan en la soledad de la relación con dispositivos, algo que nunca había ocurrido. Antes nuestras opiniones se basaban más en la conversación, en hablar con otras personas sobre lo que hemos leído en un periódico, escuchado en la radio o visto en la televisión.

Ahora nuestras opiniones ya vienen muy sólidamente formadas, por lo que hemos visto en múltiples dispositivos digitales que usamos, y nuestra capacidad de estar abiertos en conversaciones con personas a cambiar nuestros criterios me parece más complejo que nunca. De ahí la polarización de las conversaciones o la falta de escucha activa, porque hemos desarrollado opiniones fuertes, porque lo hemos leído o lo hemos visto en algún lugar, y por supuesto nos lo hemos creído.

He hecho una pequeña prueba a la versión gratuita de ChatGPT, pidiéndole que realice un análisis detallado de dos libros que no he leído: uno, «Tenemos que hablar» del analista y periodista Rubén Amón, y otro sobre el libro «Las cruzadas vistas por los árabes», de Amin Maalouf. Aqui y aqui están los resultados.

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El primer libro es interesante porque su tesis es atractiva, aunque no desconocida: insiste en que hoy estamos polarizados políticamente y tenemos que encontrar la forma de desbloquear la conversación. En el segundo quería conocer el punto de vista de cronistas e historiadores musulmanes sobre las Cruzadas, y porque pretendía saber hasta qué punto puedo sustituir la lectura de un libro de casi 400 páginas para una reseña que vaya al grano. Si alguien pretende saber de lo que va un libro rápidamente, estoy convencido de que las respuestas de ChatGPT satisfarán al lector en un alto porcentaje, e incluso le darán una capacidad de verborrear y presumir ante sus colegas o amigos.

Pero ChatGPT no podrá nunca sustituir la experiencia y el placer de la relación primaria entre el escritor y el lector en los libros. Esas horas de conversación silenciosa entre ambos en la intimidad de nuestros espacios y momentos de lectura no son a día de hoy sustituibles. La mente, la vida, la experiencia, las pulsiones que quiere representar el escritor están reflejadas en las palabras de un libro que seguramente le ha llevado años madurar. El lector ha ido impregnándose de la mente del que escribe durante horas, días, semanas, meses. Los efectos son mucho más profundos que una lectura rápida de unos párrafos sintéticos que resumen el libro con ChatGPT.

Tampoco ChatGPT puede sustituir la experiencia de la conversación entre humanos. En todo caso, puede ser un elemento más de información para la conversación humana. Podemos discutir si entre nosotros hablamos de lo que hemos leído, sea de un libro, o en las redes, o que hemos visto en el cine o en una plataforma como Netflix, o incluso en la propia televisión. Pero debemos tener esas conversaciones si queremos romper el aislamiento que genera nuestra conexión en soledad con los dispositivos móviles que tenemos en la palma de la mano. Y tenemos que tener esas conversaciones en vivo y en directo, no a través de emoticonos, imágenes o textos tecleados que alguna vez carga el diablo.

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Un recorrido que abarca desde los años 50 y una decena de autores, desde académicos como el citado Markowitz o Robert Shiller a participantes de la industria como John Bogle o Richard Ellis. Y con un hilo conductor que vertebra la obra y da sentido al título: al final de cada capítulo se describe la combinación de activos y estrategias de inversión que cada experto considera como su cartera perfecta.

Los autores del libro son también académicos, uno de los principales expertos de la industria de hedge funds, Andrew Lo del MIT y Stephen Foertster, profesor de la IBS. El mérito de su trabajo, además del esfuerzo de síntesis del saber sobre gestión de inversiones acumulado en los últimos 70 años, es el caudal de información original generado a través de entrevistas personales con la mayoría de los 10 expertos protagonistas del libro.

Hay varias reflexiones que me ha surgido durante la lectura del texto. En primer lugar, el libro te invita a acudir a las publicaciones originales de los auto­res: leer el documento de investigación de Sharpe sobre el Modelo de análisis de carteras, o la publicación y posterior re­visión de Fama sobre la eficiencia de los mercados, o la publicación de Ellis sobre el juego de perdedores (Loser´s Game), es un ejercicio que no tiene desperdicio. Esta lectura, junto con el contexto y la biografía que presenta el libro, te permite conocer el alcance y ambición de los distintos autores y por qué fueron capaces de mover los cimientos del conocimiento sobre inversiones de la época.

Por otro lado, resulta llamativo que la mayoría de los modelos y contribuciones de estos pioneros de las finanzas sigan teniendo vigencia. En los cursos especializados y en la jerga profesional seguimos hablan­do de las ventajas de la diversificación, de la descorrelación, de la beta de la cartera, del control de la máxima pérdida (drawdown), de la inversión por factores. Ideas y conceptos algunos de hace más de 70 años. Y la gran revolución de las finanzas conduc­tuales, representada en este libro por Robert Schiller, que podríamos considerar como una aportación reciente, han cumplido ya más de 30 años. Desde luego esta validez y actualidad viene a confirmar la solidez de las propuestas. Pero también genera una cierta inquietud. Después de ese bing bang entre los años 60 y 90 (Markowitz, Sharpe, Fama, Merton, Scholes, etc.) ¿Cuáles han sido las nuevas contribuciones a la teoría de inversiones en las tres últimas décadas?

También sorprende el reducido círcu­lo en el que se concentran las grandes aportaciones a la teoría de inversiones. Tanto por nacionalidad, ya que es difícil encontrar un académico europeo. Y los anglosajones, que son mayoría, están localizados en la órbita de la Universidad de Chi­cago y el MIT, centros neurálgicos del conocimiento sobre gestión de inversiones. Por ejemplo, Sharpe fue alumno de Markowitz; Robert Scholes, alumno de doctorado de Fama. Shiller, Merton y Siegel fueron compañeros de doctorado en el MIT. En las primeras páginas del libro se muestra un diagrama de la red de conexiones entre todos los autores que demuestra la existencia de un claro “cluster” de conocimiento.

También llama la atención la estrecha relación entre las contribuciones más innovadoras y la irrupción del uso de las matemáticas en las finanzas. Markowitz se aprovechó de su conoci­miento de la programación lineal para desarrollar su modelo de optimización de carteras. Al igual que Sharpe, que acumuló conocimientos de programación gracias a su paso por la Rand Corporation, poniéndolos en práctica en su modelo de CAPM. Y Fama, por citar un último ejemplo, fue pionero en la utilización del lenguaje Fortran para analizar los precios de mercado.

Se podría pensar que el uso de las mate­máticas y la computación añadió complejidad al mundo de la teoría de inversiones. Pero tuvo el efecto contrario. Uno de los grandes logros de estos autores fue que sus modelos han ayudado de forma definitiva a democratizar la inversión. Permitieron que invertir no fuera un coto en exclusiva de los inversores institucionales.

Por ejemplo, el modelo de Markowitz, facilitó la inversión del inversor particular no profesional al concentrar las decisiones en algo muy simple: encontrar la combinación adecuada de activos diversificados, principalmente acciones y bonos, a tu perfil de riesgo (lo llamó frontera eficiente). Simple y Fascinante. William Sharpe fue más allá. Concluyó que el mercado en agregado, el de acciones y bonos, ofrecía la mejor diver­sificación posible. Sharpe, de esta manera, fundamentó académicamente la gestión pasiva y puso los cimientos de la indus­tria de los fondos índice y los ETF. John Bogle sabe reconocer esta contribución y la desarrolla a través de Vanguard,. lanzando en 1976 el primer fondo índice, con muy escaso éxito inicial, por cierto. Comienza la era de la gran democratización de la inversión.

Finalmente, una vez que vamos avanzando en el libro resulta inesperado la diversidad de planteamientos y conclusiones, muchas contrapuestas, que se van poniendo encima de la mesa. Como decía Newton, se avanza en el conocimiento sobre los hombros de gigantes anteriores. Pero nos damos cuenta también de que la teoría de inversiones no es un ámbito de verdades universales, sino de escuelas de pensamiento. A pesar del entramado cuantitativo y matemático, la gestión de inversiones tiene algo de ciencia, pero mucho de arte. La ciencia nos permite generar información válida, pero luego esos datos se tienen que interpretar con arte. Como anécdota ilustrativa de esta dialéctica de propuestas, Fama y Schiller recibieron conjuntamente el premio Nobel de economía en 2013, pero defendiendo dos teorías en principio antagónicas: la eficiencia de los mercados (Fama) y la irracionalidad exuberante (Schiller).

Los autores del libro se lanzan en el último capítulo a tratar de señalar los conceptos en los que la mayoría de los autores sí están de acuerdo. Algo parecido a los «mandamientos de la gestión de inversiones». El primero, y en el que existe casi unanimidad, es el valor añadido de la diversificación en la gestión de inversión. En segundo lugar, existe consenso en que el mercado, en términos agregados, es un ejemplo óptimo de diversificación. En tercer lugar, hay que ser especialmente diligente en aquellos aspectos de la inversión que están bajo nuestro control: los costes, la fiscalidad y ahorrar lo máximo posible. Y, finalmente, que la gestión pasiva es una herramienta recomendable para invertir, porque concilia los tres primeros puntos: diversificación, acceso al mercado agregado y costes bajos. Aunque hasta el más purista de los académicos contempla la posibilidad de gestores que puedan batir al mercado. Incluso Eugene Fama, el padre de la teoría de la eficiencia de los mercados, asigna un porcentaje de su cartera perfecta a gestores activos.

En conclusión, nos encontramos con un libro que permite varias lecturas: el iniciado, va a encontrar anécdotas y contexto en las aportaciones de los pioneros de las finanzas. Y un refresco de determinados conceptos que nunca viene mal. El lector menos experto puede conocer de primera mano algunas conclusiones fundamentadas sobre qué hay que hacer para invertir bien. Pero también el libro destila un sano relativismo que demuestra que la gestión de inversiones no es una ciencia exacta. Que llegar a la cartera perfecta de cada uno no es tanto una cuestión de conocimiento técnicos, como de actitud: diversificar, controlar los costes, paciencia. Y que cuanto más simple mejor. Me acuerdo de la recomendación de Morgan Housel, divulgador del arte de invertir: ahorra como un pesimista e invierte como un optimista. No se puede decir mejor y más breve.

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”Los países pobres no están condenados al fracaso porque sean pobres ni porque hayan tenido una historia desafortunada. Muchos de los problemas de estos países tienen menos que ver con alguna conspiración de las élites para mantener su control sobre la economía que con algún fallo evitable en el diseño detallado de las políticas y con las ubicuas tres íes: ignorancia, ideología e inercia”.

Sobre ello escriben Duflo y Banerjee, dos “economistas del desarrollo” Premios Nobel de Economía en 2019 (junto con Michael Kremer) en “Repensar la pobreza”, un libro sobre alguno de los aspectos económicos de la pobreza, con un componente sociológico, ya que uno de los focos de los autores es exponer las vidas económicas de los pobres, tanto en aspectos más propios de la teoría económica como de la psicología económica. Los autores plantean cómo toman decisiones los que sufren de extrema pobreza y aportan acicates al estilo de Thaler y Sunstein para tratar de evitar sus sesgos más dañinos (sí, efectivamente, paternalismo libertario). Porque lo que proponen los autores no son grandes soluciones sino pequeñas acciones que puede ser eficaces: “es posible conseguir un avance muy significativo en la lucha contra el mayor problema del mundo mediante la acumulación de una serie de pequeños pasos, cada uno de ellos bien pensado, probado cuidadosamente y realizado con criterio”. Y para demostrarlo recurren a ensayos controlados aleatorizados (ECA[1]) “realizados por nosotros mismos y por otras personas”, aunque advierten de la validez de las conclusiones: “un único experimento no produce la respuesta definitiva a la pregunta si determinado programa “funciona” de manera universal”. Desde este enlace se puede obtener todos los estudios http://www.pooreconomics.com/

“Repensar la pobreza” es un libro optimista ya que apunta a que es posible abandonar la “trampa de la pobreza”. Sobre lo que estarán menos de acuerdo los lectores (como tampoco lo están Jeffrey Sachs -un wallahs de la oferta- y William Easterly -un wallahs de la demanda-) es sobre cuál es el camino para hacerlo y el papel que tienen que jugar los gobiernos, las organizaciones internacionales, las ONG y nosotros mismos: ¿es un problema de oferta o de demanda?

Los autores se centran en varias palancas que se deben activar para salir de la trampa de la pobreza (tratar de superior la parte inicial de la “S” que relaciona la renta actual y la renta futura): la salud, la educación, la planificación familiar y el sistema financiero (dentro de este tres de sus principales componentes: seguros, ahorro y crédito).

“Se produce una trampa de la pobreza cada vez que el margen existente para que crezca la renta o la riqueza a una tasa muy rápida esté, por una parte, limitado para quienes tengan muy poco que invertir mientras, por otra parte, crezca rápidamente para quienes puedan invertir un poco más. Por el contrario, si el potencial de crecimiento rápido es elevado entre los pobres, pero disminuye al irse haciendo ricos, no habrá trampa de la pobreza”

No puedo estar más de acuerdo en la vinculación entre el desarrollo del sistema financiero y el PIB per cápita, en una relación que se puede defender en los dos sentidos: cuanto más desarrollado está el sistema financiero mayor PIB per cápita y éste, a su vez, define la amplitud y profundidad del sistema financiero. El libro está escrito en 2010, por lo que no contempla, aunque sí lo apunta, cómo las innovaciones tecnológicas pueden ayudar, precisamente, a salir de la trampa de la pobreza vía un mayor y más fácil acceso a sistema de ahorros, a métodos de pago y a fuentes de financiación.

Interesante en el análisis que hacen sobre los microcréditos que, sin ser la panacea, son útiles. El gran problema de este tipo de financiación es, además de que en ocasiones tiene como destino el gasto improductivo, su reducido plazo de devolución (debido a la percepción del riesgo de crédito) y el elevado coste financiero, asociado, no tanto a un alto tipo de interés como a gastos fijos que, ante el reducido nominal del préstamo implica una TAE elevadísima. Pero, como el Banco Gramen puso de manifiesto, es posible conceder microcréditos (por cierto, su tasa de mora es muy reducida) y ejercen de palanca para salir de la trampa de la pobreza.

Aunque el libro está enfocado en el caso de la extrema pobreza, es obvio que es aplicable a escalas superiores de renta. Recuérdese que hay otras trampas como la de la “renta media” o la que sufren muchas empresas y modelos de negocio en las economías desarrolladas que no alcanzan un tamaño lo suficientemente elevado. Es más, parece que la zona euro, así como un parte importante de sus compañías, están inmersas en su particular trampa. No es fácil encontrar la velocidad de escape necesaria.

“Repensar la pobreza es un libro sobre los aspectos económicos que surgen cuando se comprenden las vidas económicas de los pobres. Trata sobre lo que nos dicen las vidas y las decisiones de los pobres respecto a cómo luchar contra la pobreza global. Nos ayuda a entender, por ejemplo, por qué los microcréditos resultan útiles, sin ser el milagro que algunos esperaban; por qué con frecuencia los pobres acaban teniendo una atención médica que les hace más mal que bien; por qué los hijos de los pobres pueden ir a la escuela año tras año y no aprender nada; por qué los pobres no quieren seguros médicos. Y revela por qué tantas cosas que ayer se consideraban una panacea hoy se han convertido en ideas fracasadas. El libro también nos dice mucho sobre dónde está la esperanza: por qué subvenciones simbólicas pueden tener efectos más que simbólicos; cómo hacer más atractivos en el mercado los seguros; por qué cuando hablamos de educación, menos puede ser más; por qué los buenos empleos son importantes para el crecimiento. El lector no descubrirá en este libro si la ayuda es buena o mala, pero sí podrá ver hasta qué punto diversos componentes de la ayuda han hecho o no algún bien”.

Vídeo reseña: https://m.youtube.com/watch?v=Y4X4eKvN7B4&feature=youtu.be

[1] Estudio en el que los participantes se asignan al azar a grupos separados para comparar diferentes tratamientos u otras intervenciones.

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El altruismo eficaz (efective altruism) pretende dotar a las donaciones de un componente racional, tratando de maximizar su impacto. Y para ello es necesario medirlo, entrando así en ámbitos de la Economía aplicada. William Mackaskill, un profesor de filosofía política de Oxford, hace reflexionar al respecto en Doing Good Better, un libro con sesgo positivo, al menos para conseguir metas como el final de la pobreza extrema u otras, en principio más complejas, como salvar vidas (me encanta el símil de Pablo Melchor, uno de los principales referentes de altruismo eficaz en España: “¿qué pensarías o sentirías si salvaras a un niño de un edificio que se está incendiando?”).

Doing Good Better es un libro optimista porque defiende que con muy poco dinero podemos hacer mucho (“Poca gente a lo largo de la Historia ha tenido tanta capacidad como la que tienes tu ahora de mejorar la vida de otras personas”).

Piensa lo que te cambia la vida tus últimos 5, 10, 500, 1.000 3.000 o 10.000 EUR de sueldo anual y ahora piensa lo que puede cambiar la vida de las personas más desfavorecidas (recuerda que es muy probable que estés entre el 5% de las personas más ricas de un mundo poblado por 8.000 millones de habitantes). El efecto apalancamiento es enorme (“The 100x multiplier”), sobre todo, si donas de forma eficaz. Me encanta eso de “ya es hacer algo”. La donación, como tantas otras cosas en economía, no es juego de suma cero, sino un juego de suma positiva. El libro está escrito en 2015, pero sigue siendo aplicable en la actualidad (si bien se ha avanzado y diversificado mucho en los destinos de las donaciones eficaces).

El enfoque diferencial es el de la eficiencia. Es decir, no es solo hacer “el bien”, sino hacer “lo mejor posible”, aunque eso implique que, en ocasiones, no nos sintamos “tan bien”, ya que la vía para ser eficaz puede parecernos fría (renunciar a parte de la recompensa emocional a cambiar de incrementar el impacto). Incluso la propia aplicación de un método racional pueda parecernos incorrecto (o no ético) cuando hablamos de salvar vidas (un ejemplo claro de “utilitarismo”, tan defendido por Peter Singer, uno de los patronos del altruismo eficaz, y tan criticado por muchos). Tienen razón quienes apuntan a que este es un tema muy polémico.

Tienes 30 años, vives en un país desarrollado con un trabajo bien remunerado y quieres ayudar a un mundo mejor. ¿Qué es lo mejor que debes hacer? ¿Pasarte un verano en Etiopía o trabajar más durante todo el año, ganar más y donar más? Earn to give defiende el autor, debido a su mayor eficacia. Y no, la eficacia no tiene por qué implicar sufrimiento. Si piensas que estás haciendo poco porque lo único que estás haciendo es “donar parte del dinero que te sobra apretando un botón del móvil sentado en el sofá”, te equivocas. Puedes estar haciendo mucho. Mucho más, incluso, que si “te complicas la vida” y viajas a un lugar desfavorecido de una zona marginada. Atención porque muchas veces es mejor donar dinero directamente (con lo que estoy de acuerdo) que aportar bienes o tus horas de trabajo. Porque en ocasiones lo que mejor puede financiar en la práctica es un incentivo económico (dinero, un saco de lentejas, unas bandejas de metal…) para que, por ejemplo, una madre lleve a vacunar a su hijo.

Dudas y preguntas

Hechos los elogios del libro, voy ahora a las partes que me generan más dudas o con las que no estoy del todo de acuerdo (esta es la mejor evidencia de que el libro me ha parecido muy bueno).

Porque aceptando la utilidad de darle el sesgo racional a la donación, no dejo de tener dudas. Por un lado, metodológicas, ya que se puede discutir mucho sobre cómo medir el impacto de ciertas acciones a corto plazo (salvar una vida), a medio plazo (ayudar a construir viviendas que salvarán vidas) o a largo plazo (ayudar a la educación que puede no solo salvar vidas, sino mejorar el nivel medio de las vidas). Cuidado no vaya a ser que aplicando un criterio racional caigamos en el sesgo del descuento hiperbólico y demos mucho más valor a los resultados a corto plazo.

Por otro lado, porque como donantes puede que queramos seguir sesgados por el lado emocional, como pasa en la Teoría de las alternativas de Kahneman y Tversky: nuestro cerebro (“nuestro corazón”) no opta por la opción que maximiza la esperanza matemática. Así, seguramente preferimos donar a una ONG de la que conocemos el trabajo que hace (porque lo hemos visto) aunque su impacto sea menor. O, simplemente, porque nos sentimos emocionalmente mejor ayudando a una determinada persona o a un grupo de personas en un determinado momento. Porque, ¿y si estar en la zona desfavorecida activa tu corteza prefrontal y te lleva a estar más motivado para donar? La visita al terreno como vía para comprometerte más. Mi experiencia en la Fundación Vicente Ferrer en 2015 y a estar hablando con él es todo un ejemplo. Desde aquí podrás leer el obituario que escribí.

Me parece complicado de que una organización que se encargue de medir el impacto de la donación (labor que apoyo y me parece muy adecuada) sea capaz de incorporar en sus modelos las funciones de utilidad de cada agente que, evidentemente, son diferentes según parámetros como la edad, la renta y el patrimonio, la ideología política, las vivencias personales, etc. Y que, además, evolucionan en el tiempo.

Junto al “impacto racional”, propongo el “impacto emocional”, que será diferente para cada donante en cada momento del tiempo. Y lo que creo que se debe maximizar es el impacto emocional, que parte del racional al que se le aplica un factor de emocionalidad en el momento t.

Impacto emocional _{Proyecto ABC, Donante X,t}  = Impacto racional _{proyecto ABX} x Factor emocional _{Donante X,t}

Estoy dispuesto a reducir la eficacia a cambio de maximizar mi impacto emocional.

Y se debe aceptar que alguien quiera donar a una iniciativa con menor impacto racional, pero con mayor impacto emocional o, mejor dicho, con “su” impacto emocional. Ahora bien, para medir el impacto emocional debemos partir del impacto racional y para ellos necesitamos la ayuda de profesionales.

Me parece muy bien aportar criterios racionales, pero siendo consciente de que la medición del impacto es debatible y que es necesario seguir contando con un componente emocional. Hay cosas a las que no se les puede eliminar de la capa emocional y dejarlas solo en la racional. Aunque, sí, es verdad que una medición del impacto es útil, sobre todo en entornos de toma de decisión con incertidumbre. Además, lo que en muchas ocasiones querremos no es tanto el impacto sino la sensación de “auditoría”, es decir, de saber que alguien está controlando “que llegue el dinero” y que “se use bien”.

Sigo con mis preguntas: ¿Qué es mejor?: ¿salvar diez vidas en un país pobre o solo una en uno rico? ¿Pero si esa vida es la de tu hijo o la de un familiar o un conocido? ¿De verdad creemos que el valor percibido de cada vida es el mismo para cada uno de nosotros?

Por otro lado, en muchas ocasiones el impacto estará sujeto a probabilidades ¿Hay que maximizar la esperanza matemática del impacto u optar por el impacto seguro? Cualquier decisión basada en la esperanza está sujeta a un error de estimación de las probabilidades y a que es, precisamente, una probabilidad. ¿Qué es mejor: donar a una actividad que con un 100% de probabilidad va a tener un impacto de salvar 5 vidas o a otra que tiene una probabilidad del 75% de salvar 10 vidas, pero del 25% de no salvar ninguna? ¿Y si la alternativa es que con un 5% va a salvar 200 vidas, pero con un 95% no va a salvar ninguna? Pocas cosas son más eficaces como aquellas que tienen una probabilidad de ocurrencia del 100% y que, además, suceden en el corto plazo.

Además, como ya hemos comentado, ¿cómo se considera el tiempo? ¿Hay que maximizar el impacto a corto plazo o el impacto a medio y largo plazo? ¿Es mejor salvar una vida hoy o diez dentro de un año años o 100 dentro de dos años?

De forma adicional, ¿es mejor salvar una vida de una persona mayor o de un joven? ¿y si salvando hoy a una persona mayor ésta salvará diez vidas de menores dentro de una semana? ¿Y si es dentro de un mes? Tenemos que tener en cuenta los efectos inducidos posteriores, nada fácil si tenemos en cuenta que nos encontramos ante un sistema complejo.

Y, ¿qué es mejor: salvar la vida de un niño o mejorar la de 1.000? Pero ¿qué es eso de “mejorar la vida”? Muchas preguntas como para defender que un método racional no tiene muchas carencias. Aunque, insisto, lo valoro de forma positiva (recuerda que creo en la gestión activa en los mercados financieros ?).

Así, me parece bien apoyarse en profesionales para intentar medir y para maximizar el impacto. Y he aquí otra pregunta: ¿es mejor donar a una ONG que tenga al frente un ejecutivo muy válido que tenga un salario elevado? ¿y si cuenta con un equipo gestor cualificado? ¿se les debe pagar lo que se remuneraría en una empresa con ánimo de lucro? Sí: profesionalicemos la gestión de las ONG y apoyémonos en aquellas que nos ayudan a seleccionar mejor, como https://ayudaefectiva.org/

Si aceptamos que la donación eficaz como algo bueno para la sociedad mundial, ¿debería tener una ventaja fiscal? Si la respuesta es afirmativa, ¿debería ser mayor que la de una donación que sea menos eficaz? ¿Y si el impacto es nacional en lugar de internacional, debería tener la misma ventaja o más?

Por último, ¿debes hacer público que donas? Puede ser que sí ya que según el sesgo de compromiso te lleva a estar más involucrado con la donación, a mantenerla en el tiempo e, incluso, a incrementarla.

Conclusión.

A donar le pasa como a invertir: si queremos maximizar el resultado, es mejor guiarnos por la razón que por la emoción, aunque no siempre sea fácil. Y como no lo es, podemos apoyarnos en profesionales o en técnicas disciplinas (como el DCA en la inversión).

El altruismo eficaz implica dotar de racionalidad a un acto de tanta emocionalidad como la donación, con la intención de maximizar su impacto. Para ello, como es lógico, resulta imprescindible su medición, lo cual no es nada sencillo. De ahí que se necesiten profesionales y que se deban aceptar supuestos en la medición (muy típico de los economistas). Me parece muy correcto y lo apoyo, si bien creo que se debe seguir dejando un hueco importante al lado emocional. Por un lado, para seguir garantizando la donación. Por el otro, porque es lógico, y se debe aceptar, que el donante tenga sus sesgos por razones de edad, ideología o vivencias personales. Es decir, el impacto de la donación será diferencial para cada agente. Y esto es lo que me parece difícil: tener la medición del impacto del proyecto ABC en el momento j para el donante i. Como no creo que eso sea posible, entonces deberé aceptar que un donante opte por una donación que no maximice el impacto racional, pero sí su impacto emocional.

Altruismo eficaz y racional vs altruismo de impacto y emocional.

Maximizar el impacto externo vs el impacto interno.

Valor de modelo vs valor percibido.

Desde este link podrás oir el podcast sobre el libro que hice con Adrián Sussudio en Charlando con libros.

https://www.ivoox.com/donar-sirve-para-algo-doing-good-better-con-audios-mp3_rf_129100794_1.html

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A reflexionar sobre ello ayuda el libro de Johann Hari. Tras un inicio más o menos convencional (tal vez no lo sea tanto su “experimento personal”), en el que repasa cómo las empresas tecnológicas son expertas en captar y retener nuestra atención, se adentran en otras claves que explican por qué estamos cada vez menos atentos, entre las que se encuentran una peor alimentación, la contaminación atmosférica, las menos horas de sueño, la falta de ejercicio físico y de lectura sosegada, las dificultades económicas, un mayor estrés, la “autoexplotación” que diría Byung-Chul Hang, etc.

Factores todos ellos que se retroalimentan y que ahondan en la menor atención. Cuanto más cansados estamos, más nos dejamos llevar por el scroll infinito en las redes sociales, lo que afecta nuestra capacidad de conciliar el sueño, lo que nos lleva a estar más cansados, lo que nos lleva a ceder un poco más nuestra atención, lo que nos lleva a comer peor… y así todo el día. Aza Raskin y su scroll infinito y adictivo. ¿Habría que prohibirlo? En un mundo en el que se habla de noticias falsas, ¿no habría que prohibir las fotos falsas, las vidas falsas, el contenido falso que genera esa sensación tan estresante del miedo a perdernos algo (FOMO)? “Una sociedad más estresada será menos capaz de resistirse a las distracciones”

Cierto que necesitamos momentos de evasión para relajarnos pero, ¿seguro que mirar el móvil nos relaja y nos permite descansar, o nos altera más, nos enfada más, nos enciende más, nos deprime más? Por cierto, no es que cada vez pasen más cosas malas, sino que te enteras más de que pasan cosas malas. Y, a esto sí, le prestamos nuestra atención. Es uno de los costes de tener una amígdala cerebral tan útil para nuestra supervivencia, pero tan mala para nuestra salud mental en un mundo plagado de fácil acceso a miles de “noticias”. La malo engancha más, capta más la atención. Y el algoritmo lo sabe.

El mundo se está acelerando, y a ello contribuyen las tecnologías invasivas y adictivas que saben cómo funciona nuestro cerebro y hormonas como la dopamina, que no es la hormona del placer, sino del quiero más.

“El problema no está en el sistema, sino en ti”. Falso. El problema está en todas las partes. En este “capitalismo de vigilancia” característico de la economía de la atención (por cierto, quien primero habló de ella allá por 1971 fue Herbert Simon, Nobel en 1978). Pero, insiste el autor: la culpa no es sólo del móvil y de las redes sociales. También de nuestra alimentación (psicología nutricional), de la contaminación (neurotoxicidad) y de nuestros hábitos de vida (hacemos menos ejercicio, dormimos menos y leemos menos libros en papel). Y estamos en peor forma física social, como nos recuerdan Robert Waldinger y Marc Schulz en “Una buena vida”

Tenemos que poner de nuestra parte. Debemos reconocer que no somos multitarea y que las distracciones, o peor aún, las teóricamente inofensivas “microdistracciones” nos llevan a caer en el coste de la alternancia. Cambia de hábitos. Para esto, necesitamos mucho más que pequeños acicates (nudges), si bien también son válidos. Hay que rediseñar el entorno. Y para todos, aunque es obvio que es más relevante para los niños y los adolescentes: ¿hasta qué edad habría que prohibir los móviles y las redes sociales, y no sólo en el colegio?.

Desde este link podrás ver mi video reseña:

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