Najuspešniji ljudi nisu najtalentovaniji, samo najsrećniji, potvrđuje novi kompjuterski model stvaranja bogatstva. Uzimajući to u obzir, može se povećati povrat na mnoge vrste ulaganja.
Distribucija bogatstva slijedi dobro poznati obrazac koji se ponekad zove pravilo 80:20: 80% bogatstva je u vlasništvu 20% ljudi. Zaista, izvještaj od prošle godine zaključio je da je samo osam ljudi imalo ukupno bogatstvo koje je ekvivalentno onom od najsiromašnijih 3,8 milijardi ljudi na svjetu.
Čini se da se to dešava u svim društvima na svim nivoima. To je dobro proučavan obrazac koji se zove zakon o snazi koji se javlja u širokom spektru društvenih fenomena. Međutim, raspodjela bogatstva je među najkontroverznijim zbog pitanja koja se postavljaju o pravičnosti i zaslugama. Zašto tako malo ljudi ima toliko puno bogatstva?
Konvencionalni odgovor je da živimo u meritokratiji u kojoj su ljudi nagrađeni za svoj talenat, inteligenciju, napore i tako dalje. Vremenom, mnogi misle, ovo se odnosi na distribuciju bogatstva koju posmatramo, iako može imati ulogu i zdrava doza sreće.
Ali postoji problem sa ovom idejom: dok distribucija bogatstva prati zakon o snazi, raspodjela ljudskih vještina uglavnom slijedi normalnu distribuciju koja je simetrična u odnosu na prosječnu vrijednost. Na primer, inteligencija, mjerena IQ testovima, prati ovaj obrazac. Prosječan IQ je 100, ali niko nema IQ od 1.000 ili 10.000.
Isto važi i za napor, mjeren radnim satima. Neki ljudi rade više sati od prosjeka, a neki manje rade, ali niko ne radi milijardu puta više sati od bilo koga drugog.
Ipak, kada su u pitanju nagrade za ovaj posao, neki ljudi imaju milion puta više bogatstva nego drugi ljudi. Štaviše, brojne studije su pokazale da najbogatiji ljudi uglavnom nisu najtalentovaniji.
Koji faktori, onda, određuju kako pojedinci postaju bogati? Može li biti da šansa igra veću ulogu nego što bi neko mogao očekivati? I kako se ti faktori, bez obzira na to, eksploatišu kako bi svijet učinili boljim i pravednijim mjestom?
Danas imamo odgovor zahvaljujući radu Alessandra Pluchina na Univerzitetu Katanija u Italiji i nekoliko kolega. Ovi momci su stvorili računarski model ljudskog talenta i način na koji ga ljudi koriste da iskoriste mogućnosti u životu. Model omogućava timu da prouči ulogu šanse u ovom procesu.
Rezultati su nešto što otvara oči. Njihove simulacije tačno reprodukuju distribuciju bogatstva u stvarnom svijetu. Ali najbogatije osobe nisu najtalentovaniji (iako moraju imati određeni talenat). Oni su najsretniji. A ovo ima značajne implikacije na način na koji društva mogu optimizirati povratak koji dobijaju za ulaganja u sve od poslova do nauke.
Model Pluchina i Co je jednostavan. Sastoji se od N ljudi, svaki sa određenim nivoom talenta (vještina, inteligencija, sposobnost i tako dalje). Ovaj talenat je normalno raspoređen oko nekog prosječnog nivoa, sa nekim standardnim odstupanjem. Dakle, neki ljudi su više talentovani od prosjeka, a neki su manje, ali niko nije enormno talentiraniji nego bilo ko drugi.
Ovo je ista vrsta distribucije koja se vidi za različite ljudske veštine, ili čak karakteristike kao što su visina ili težina. Neki ljudi su viši ili manji od prosjeka, ali niko nije veličine mrava ili nebodera. Zaista, svi smo sasvim slični.
Računarski model prikazuje svakog pojedinca kroz radni vijek od 40 godina. Tokom ovog perioda, pojedinci doživljavaju srećne događaje koje mogu iskoristiti da povećaju svoje bogatstvo ako su dovoljno talentovani.
Međutim, oni takođe dožive nesrećne događaje koji smanjuju njihovo bogatstvo. Ovi događaji se degađaju nasumično.
Na kraju 40 godina, Pluchino i saradnici su pojedince rangirali bogatstvom i proučavali karakteristike najuspešnijih. Takođe su izračunali raspodjelu bogatstva. Oni su više puta ponavili simulaciju kako bi provjerili robustnost ishoda.
Kada je tim pojedince rangirao po bogatstvu, distribucija je upravo ono što se vidi u stvarnim društvima. “Pravilo 80 -20” se poštuje, pošto 80% stanovništva posjeduje samo 20% ukupnog kapitala, dok preostalih 20% posjeduje 80% istog kapitala “, izvještava Pluchino i co.
To možda neće biti iznenađujuće ili nepravedno ako bi najbogatijih 20 posto bili najtalentovaniji. Ali to nije ono što se događa. Najbogatije osobe nisu tipično najtalentovanije ili bilo gdje u blizini. “Maksimalni uspjeh nikada se ne poklapa sa maksimalnim talentom, i obrnuto”, kažu istraživači.
Dakle, ako ne talent, koji drugi faktor uzrokuje ovo poremećeno bogatstvo? “Naša simulacija jasno pokazuje da je takav faktor samo čista sreća”, kažu Pluchino i co.
Tim to pokazuju rangiranjem pojedinaca prema broju srećnih i nesretnih događaja koje doživljavaju tokom svojih 40 godina karijere. “Očigledno je da su najuspješniji ljudi najsrećniji”, kažu. “I manje uspešne osobe su takođe s namjanje sreće.”
To ima značajne implikacije za društvo. Koja je najefikasnija strategija za iskorišćavanje uloge sreće u uspjehu?
Pluchino i ovo istražuju sa stanovišta finansiranja naučnih istraživanja, što je pitanje jasno blizu njihovog srca. Finansijske agencije širom svijeta su zainteresirane za maksimiziranje njihovog povratka na ulaganja u naučni svijet. Zaista, Evropski savjet za istraživanje je nedavno uložio 1,7 miliona dolara u program za proučavanje serendipity-uloga sreće u naučnom otkriću – i kako se može eksploatisati kako bi se poboljšali ishodi finansiranja.
Ispostavilo se da su Pluchino i Co dobro postavljeni da odgovore na ovo pitanje. Oni koriste svoj model da istražuju različite vrste modela finansiranja kako bi vidjeli koji su najbolji prihodi kada se uzme u obzir sreća.
Tim je proučavao tri modela, u kojima se istraživanje finansira jednako svim naučnicima; distribuira nasumično u podskup naučnika; ili ako se dadne prednost onima koji su bili najuspešniji u prošlosti. Koja od njih je najbolja strategija?
Izgleda da strategija koja donosi najbolje prihode je podjednako podijeliti sredstva među svim istraživačima. A druga i treća najbolja strategija uključuje slučajno distribuiranje na 10 do 20 posto naučnika.
U ovim slučajevima, istraživači su u najboljem slučaju sposobni da iskoriste prednosti sjajnih otkrića koje sarađuju s vremena na vrijeme. Gledajući unazad, očigledno je da činjenica da je naučnik napravio važno otkriće u prošlosti ne znači da će on ili ona verovatnije napraviti isto u budućnosti.
Sličan pristup bi se mogao primeniti i na investiranje u druge vrste preduzeća, kao što su mala ili velika preduzeća, tehnološki pokretanje, obrazovanje koje povećava talenat, ili čak stvaranje slučajnih srećnih događaja.
Jasno je da je ovdje potrebno više posla. Šta čekamo?
Izvor: www.technologyreview.com
