El dueño del fondo más potente del mundo revela su algoritmo mágico

Poco después de fundar Bridgewater (hoy el mayor fondo de inversión del mundo), Ray Dalio estuvo a punto de quebrar. “Yo tenía 34 años y pensé que los bancos estadounidenses habían prestado mucho más dinero a los países emergentes del que esos países podrían devolver: tendríamos la mayor crisis de deuda desde la Gran Depresión”, dijo en una charla reciente que se ha vuelto un modelo de experiencia (Ted: How to build a company where best ideas win).

Dalio (Nueva York, 1949) previó que sobrevendría una crisis económica y las acciones se desplomarían. Muchos no le creyeron y le tomaron por loco. “Pero en agosto de 1982, México incumplió su deuda, y otros países siguieron. Tuvimos la mayor crisis de deuda desde la Gran Depresión”, afirmaba.

Bridgewater apostó a la baja, pero en medio de la crisis, el mercado de valores y la economía, en lugar de bajar, subieron. “Perdí tanto dinero que casi tuve que cerrar mi compañía”.

El joven inversor estaba roto. “Tuve que pedir prestado 4.000 dólares a mi padre para pagar mis cuentas familiares”. Dalio reconoce que se dejó llevar por la soberbia, y que estaba equivocado.

Sin embargo, aquel error fue lo mejor que le pudo pasar. “Fue una de las experiencias más dolorosas de mi vida... pero resultó ser una de las mayores experiencias de mi vida porque cambió mi actitud sobre la toma de decisiones”.

¿Cuál fue su revelación?

Se dio cuenta de que cuando realizaba una operación financiera, su cerebro le convencía diciéndole: “Tienes razón”. Pero ahora debía afrontar ese momento con mayor humildad, y preguntarse. “¿Cómo sé que tengo razón?”.

La solución consistía en encontrar un equipo de personas que le llevaran la contraria. “Necesitaba encontrar a personas inteligentes que estuvieran en desacuerdo conmigo, y así tratar de entender su perspectiva o para someter mi punto de vista a pruebas de estrés”.

Es decir, en palabras de Dalio: en lugar de construir la toma de decisiones de su empresa sobre una autocracia en la que el jefe siempre acertaba, escogería una meritocracia “en la que todos los puntos de vista fueran igualmente valorados”. No solo eso: tenía que ser un sistema en el cual solo ganaran las mejores ideas.

¿Cómo hacerlo? Creando un método basado en lo que Dalio llama “la veracidad y la transparencia radicales”. Tan radical y transparente que todo el mundo en Bridgewater puede criticarle abierta y públicamente.

Un ejemplo: Jim Haskel, uno de los empleados, había estado con Dalio en una reunión de trabajo de equipo. Al terminar, envió un e mail a Dalio con copia a todos. “Ray, te mereces un 'cero' por tu actuación hoy en la reunión... No te preparaste bien porque eres muy desorganizado”.

“¿No es genial?”, afirmaba Dalio en su conferencia, entusiasmado por este sistema de autocrítica en público.

Para muchos, eso es arriesgado porque significa criticar al jefe. Pero para Dalio es lo contrario. “Si no le hubiera dejado expresar su opinión, nuestras relaciones serían diferentes”, dice Dalio. Más o menos como queriendo decir que si alguien oculta sus opiniones al jefe, al final su relación con el jefe no será franca.

Aun así, Dalio quería ir más lejos. Convertir esa transparencia radical en un algoritmo. De ahí salió un programa llamado Dot Collector (Recolector de Puntos), que se usa para calificar las intervenciones de todos en las reuniones. Por ejemplo, una semana después de la victoria de Trump, el equipo se reunió para saber que significaría una

presidencia de Trump para la economía estadounidense.

Todos mostraron opiniones diferentes. Primero, los asistentes calificaban de uno a diez las intervenciones de sus compañeros, usando un programa visual muy sencillo, que mostraba las caras de todos, así como una docena de atributos elegibles. Luego, el Dot Collector recogía esas opiniones, y las agrupaba usando un gráfico de colores y las caras de todos.

Al juntar todas las opiniones en colores rojos y verdes, cada uno meditaba sobre su propia manera de pensar. Por ejemplo, en aquella reunión, una investigadora llamada Jen puso a Dalio un tres: en otras palabras, mal.

Jen era una joven becaria de 24 años que acababa de entrar en la empresa. Pero al comparar su opinión con la de gente más experimentada, entonces se hacía la siguiente pregunta: “¿Cómo puedo saber si me estoy equivocando?”.

La computadora que hay detrás del Dot Collector hace que todos se correlacionen, y sepan cómo piensan ellos y los demás. Eso a la larga, permite agrupar a la gente según el tipo de criterios. “Una persona creativa que no es fiable [en sus opiniones] puede ser emparejado con alguien que es fiable, pero no creativo”, dice Dalio.

Eso permite a la empresa saber cómo son las personas y decidir qué responsabilidades darles basada en sus méritos. Bridgewater bautizó este método como “credibilidad” (believability).

En algunos casos, el resultado de una opinión general se modificaba radicalmente cuando se valoraban los méritos de las personas. Por ejemplo, el equipo estaba valorando si la retirada de estímulos por parte de la FED (el banco central de EEUU), era la causa por la que el mercado de bonos estuviera a la baja. Al principio, la mayoría dijo que sí, pero cuando se valoraron los méritos de cada uno ante esa pregunta, el

algoritmo produjo la opinión contraria.

“Este proceso nos permite tomar decisiones no basadas en la democracia, no basadas en la autocracia, sino basadas en algoritmos que toman en consideración la credibilidad de las personas”, afirma Dalio.

Con este algoritmo, Dalio elimina lo que califica como “una de las mayores tragedias de la humanidad, y es que la gente con arrogancia, ingenuamente, mantiene opiniones en que son erróneas, pero actúan basadas en ellas sin ponerlas a prueba.

El método de Dalio, en cambio, pone a las opiniones del equipo por encima de las propias opiniones para que comiencen a ver las cosas colectivamente.

“Si se hace bien, la toma de decisiones colectivas es mucho mejor que la toma de decisiones individual. Ha sido la salsa secreta detrás de nuestro éxito. Es por eso que hemos hecho más dinero para nuestros clientes que cualquier otro hedge fund de hoy, y hemos ganado dinero en 23 de los últimos 26 años”.