As pessoas mais bem sucedidas não são as mais talentosas, apenas as mais sortudas, confirma um novo modelo de software de criação de riqueza. Levando isso em conta, pode maximizar o retorno em muitos tipos de investimento.

A distribuição da riqueza segue um padrão bem conhecido às vezes chamado de regra 80/20: 80% da riqueza é detida por 20%. De fato, um relatório no ano passado concluiu que apenas oito homens tinham uma riqueza total equivalente à dos 3.8 bilhões de pessoas mais pobres do mundo.

Isso parece ocorrer em todas as sociedades em todas as escalas. É um padrão bem estudado chamado lei de poder que surge em uma ampla gama de fenômenos sociais. Mas a distribuição da riqueza está entre as mais controversas por causa das questões que levantam sobre justiça e mérito. Por que tão poucas pessoas têm tanta riqueza?

A resposta convencional é que vivemos em uma meritocracia na qual as pessoas são recompensadas pelo seu talento, inteligência, esforço, e assim por diante. Ao longo do tempo, muitas pessoas pensam, isso se traduz na distribuição de riqueza que observamos, embora uma boa dose de sorte possa desempenhar um papel.

Mas há um problema com essa ideia: enquanto a distribuição de riqueza segue uma lei de poder, a distribuição de habilidades humanas geralmente segue uma distribuição normal que é simétrica sobre um valor médio. Por exemplo, a inteligência, medida por testes de QI, segue esse padrão. O QI médio é 100, mas ninguém tem um QI de 1.000 ou 10.000.

O mesmo se aplica ao esforço, conforme medido pelas horas trabalhadas. Algumas pessoas trabalham mais horas do que a média e algumas trabalham menos, mas ninguém trabalha um bilhão de vezes mais horas do que qualquer outra pessoa.

E, no entanto, quando se trata de recompensas para este trabalho, algumas pessoas têm bilhões de vezes mais riqueza do que outras pessoas. Além disso, numerosos estudos mostraram que as pessoas mais ricas geralmente não são as mais talentosas por outras medidas.

Quais fatores, então, determinam como os indivíduos se tornam ricos? Será que essa chance desempenha um papel maior do que alguém esperava? E, como esses fatores podem ser explorados para tornar o mundo um lugar melhor e mais justo?

Hoje recebemos uma resposta graças ao trabalho de Alessandro Pluchino na Universidade de Catania na Itália e alguns colegas. Esses caras criaram um modelo de computador de talento humano e a forma como as pessoas usam para explorar oportunidades na vida. O modelo permite ao time estudar o papel do acaso neste processo.

Os resultados são algo como abridor de olhos. Suas simulações reproduzem com precisão a distribuição de riqueza no mundo real. Mas os indivíduos mais ricos não são os mais talentosos (embora tenham um certo nível de talento). Eles são os mais sortudos. E isso tem implicações significativas para a forma como as sociedades podem otimizar os retornos que obtêm para investimentos em tudo, desde negócios até ciência.

O modelo de Pluchino e Co é direto. Consiste em pessoas N , cada uma com um certo nível de talento (habilidade, inteligência, habilidade, etc.). Esse talento é distribuído normalmente em torno de algum nível médio, com algum desvio padrão. Então, algumas pessoas são mais talentosas do que a média e outras menos, mas ninguém é uma ordem de magnitude mais talentosa do que qualquer outra pessoa.

Este é o mesmo tipo de distribuição visto para várias habilidades humanas, ou mesmo características como altura ou peso. Algumas pessoas são mais altas ou menores que a média, mas ninguém é o tamanho de uma formiga ou um arranha-céu. Na verdade, todos somos bastante semelhantes.

O modelo de computador representa cada pessoa através de uma vida útil de 40 anos. Durante esse período, os indivíduos experimentam eventos de sorte que eles podem explorar para aumentar sua riqueza se forem suficientemente talentosos.

No entanto, eles também experimentam eventos desafortunados que reduzem sua riqueza. Esses eventos ocorrem aleatoriamente.

No final dos 40 anos, Pluchino e co rank os indivíduos por riqueza e estudar as características dos mais bem sucedidos. Eles também calculam a distribuição de riqueza. Eles então repetem a simulação muitas vezes para verificar a robustez do resultado.

Quando a equipe classifica os indivíduos pela riqueza, a distribuição é exatamente como a que se vê nas sociedades do mundo real. “A regra” 80 -20 “é respeitada, uma vez que 80 por cento da população possui apenas 20 por cento do capital total, enquanto os 20 por cento restantes possuem 80 por cento da mesma capital”, afirmam Pluchino e Co.

Isso pode não ser surpreendente ou injusto se os 20% mais ricos se revelarem mais talentosos. Mas não é o que acontece. Os indivíduos mais ricos geralmente não são os mais talentosos ou em qualquer lugar perto dele. “O sucesso máximo nunca coincide com o máximo de talento, e vice-versa”, dizem os pesquisadores.

Então, se não o talento, qual o outro fator que causa essa distorcida distribuição de riqueza?

 “Nossa simulação mostra claramente que tal fator é pura sorte”, dizem Pluchino e co.

A equipe mostra isso classificando os indivíduos de acordo com o número de eventos de sorte e desafortunados que eles experimentam ao longo de suas carreiras de 40 anos. “É evidente que os indivíduos mais bem sucedidos também são os mais sortudos”, afirmam. “E os indivíduos menos bem sucedidos também são os mais infelizes”.

Isso tem implicações significativas para a sociedade. Qual é a estratégia mais eficaz para explorar o papel que a sorte desempenha no sucesso?

Pluchino e co estudam isso do ponto de vista do financiamento da pesquisa científica, uma questão claramente próxima de seus corações. As agências de financiamento em todo o mundo estão interessadas em maximizar seu retorno sobre o investimento no mundo científico. De fato, o Conselho Europeu de Pesquisa investiu recentemente US $ 1,7 milhão em um programa para estudar serendipity – o papel da sorte na descoberta científica – e como isso pode ser explorado para melhorar os resultados de financiamento.

Acontece que Pluchino e Co estão bem preparados para responder a esta pergunta. Eles usam seu modelo para explorar diferentes tipos de modelos de financiamento para ver quais produzem os melhores retornos quando a sorte é levada em consideração.

A equipe estudou três modelos, nos quais o financiamento da pesquisa é distribuído igualmente para todos os cientistas; distribuídos aleatoriamente para um subconjunto de cientistas; ou dado preferencialmente àqueles que tiveram mais sucesso no passado. Qual destas é a melhor estratégia?

A estratégia que oferece os melhores retornos, afinal, é dividir o financiamento igualmente entre todos os pesquisadores. E a segunda e terceira melhores estratégias envolvem distribuí-la aleatoriamente para 10 ou 20 por cento dos cientistas.

Nesses casos, os pesquisadores podem aproveitar as descobertas serendipitadas que fazem de tempos em tempos. Em retrospectiva, é óbvio que o fato de um cientista ter feito uma descoberta de chance importante no passado não significa que ele ou ela é mais provável que faça um no futuro.

Uma abordagem semelhante também pode ser aplicada ao investimento em outros tipos de empresas, como pequenas e grandes empresas, startups tecnológicos, educação que aumenta o talento ou mesmo a criação de eventos sorteados aleatórios.

Claramente, é necessário mais trabalho aqui. O que estamos esperando?

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