Mark observa la ciudad mientras su director de finanzas le habla sobre la evolución de la cuenta de resultados durante el último trimestre.

“.. un 5% de crecimiento, los países asiáticos son los que más suben, cerca del 10%, en Europa el crecimiento es más modesto…”

Apenas le escucha, ya sabe los detalles de lo que le está contado.

“Vale, vale, no hace falta que me lo recites, leí el informe esta mañana… Podemos dejarlo aquí si no te importa. A no ser que tengas alguna otra cosa…”

“No, la verdad es que no. Todo va viento en popa, los números siguen las previsiones que tú mismo proyectaste hace unos meses”.

Mark es el joven CEO de la empresa que él mismo creo cinco años antes. No era lo que tenía en mente cuando empezó la carrera de matemáticas, nunca se sintió un emprendedor, lo que siempre le había atraído eran las ciencias puras, la investigación, no el mundo de la empresa. Pero la teoría que desarrolló siendo todavía un adolescente acabó convirtiéndole en multimillonario.

Todo empezó a partir de una especie de broma, un desafío intelectual que tres amigos se plantearon: tratar de predecir el éxito de los noviazgos de algunos de sus compañeros del instituto. La primera versión de la ecuación consideraba la diferencia de edad de los padres, sus niveles de estudio, trabajos, niveles de renta, trataba de medir el grado de afecto que mostraban… Tenía en cuenta el número de amigos de los novios, sus aficiones, sus grados de introspección o extraversión e incluso su nivel de vocabulario. El resultado final pronosticaba cuanto tiempo la pareja en cuestión iba a estar junta.

Cuando un par de semanas después presentó a sus amigos las predicciones de cinco parejas, éstos ya se habían olvidado de la broma, pero quedaron entusiasmados con lo elaborado de la lógica que había empleado y por lo precisos que eran los pronósticos.

Sólo una de las cinco parejas iba a durar toda la vida. El resto, entre 3 semanas y 6 meses más. Cuando los primeros novios rompieron, justo la semana que Mark había predicho, sus amigos le invitaron a una ronda de cervezas. ¡Qué casualidad! O no, porque sus amigos pensaron que no tenía tanto mérito, que no hacían falta tantas matemáticas para pronosticar que esos no tenían futuro, ya que él era un viva la vida y ella estaba claro que no iba a soportar a ese tipo mucho más tiempo. Que hubiera acertado la semana en que se separaron fue pura chamba, pensaron.

Cuando se conoció que la segunda pareja no seguía, la semana que Mark predijo, los amigos le volvieron a invitar a otra ronda. No estaba claro cómo lo había hecho, incluso medio bromearon con que tenía que ser un chanchullo, que lo había pactado con ellos, pero en todo caso la situación merecía unas risas y más cervezas.

La tercera pareja rompió tres meses después, justo cuando el algoritmo lo había augurado. Esto ya era mucha casualidad, los amigos no pudieron morderse la lengua y el rumor de que Mark tenía una fórmula que vaticinaba el éxito de los noviazgos se extendió, convirtiéndose en la comidilla de todo el instituto.

Sólo quedaban dos parejas más en la lista, una que duraría toda la vida, otra a la que le quedaba apenas dos meses más. Sus amigos filtraron los detalles de estas personas y una tarde el novio de la pareja menos prometedora esperó a Mark en la puerta del colegio, ante la expectación de todos los presentes. Tras un rifirrafe, el novio le dio un puñetazo y lo tiró al suelo. Los profesores llegaron justo antes de que las cosas fueran todavía a más.

La predicción para esta cuarta pareja falló por 4 semanas, pero Mark siempre pensó que se debió a la influencia de la filtración, que aceleró la ruptura.

Acabó el Instituto, entró en la Universidad y se olvidó por un tiempo de esta teoría, hasta que tuvo que proponer a su tutor un proyecto en el que trabajar y se le ocurrió recuperar la idea del algoritmo que predecía el éxito de las relaciones. Al tutor le hizo gracia la idea y pensó que era un ejemplo perfecto para aplicar ciertos modelos teóricos a una realidad cotidiana, con efectos concretos y prácticos. El proyecto le ayudó a desarrollar los fundamentos estadísticos de su teoría, pero estaba limitado por la falta de acceso a una base de datos más amplia y completa.

Tuvo la fortuna de entrar a trabajar al acabar la carrera en una de las redes sociales más importantes del mundo, el acceso a esa riquísima fuente de datos le permitió verificar que su algoritmo tenía un gran potencial económico. Cuando se sintió lo suficientemente preparado dejó este trabajo y creó junto con otro compañero lovematch.com.

El éxito no fue inmediato, no es fácil destacar en un área tan competitiva como la de búsqueda de pareja. Y existía un factor que iba en su contra: eran tan efectivos encontrando los emparejamientos que las personas acababan… ¡casándose demasiado pronto! Esto provocaba que los usuarios abandonaran demasiado rápido la plataforma, provocando un descenso de ingresos. Ésta fue la conclusión a la que llegó tras analizar los resultados del primer año.

La frustración que le generó le hizo caer en una depresión por un corto periodo de tiempo. Todo este esfuerzo para acabar desarrollando un algoritmo que no puede ser rentable debido a su altísima eficiencia.

Entonces, cuando más oscuro estaba todo, es cuando lo vio: ¿y si no fuéramos tan eficientes? Volvió a las ecuaciones y analizó un nuevo escenario. Esta vez, en lugar de buscar emparejamientos para toda la vida, ajustó las variables para alinear parejas de forma temporal, de tal forma que hubiera cierta química, que hubiera pasión, desenfreno, pero con una fecha de caducidad más o menos temprana.

Lo consultó con su socio, que estaba tan desesperado como él, y acordaron ajustar las ecuaciones. A una parte de los candidatos les buscarían parejas que durarían apenas tres meses, pero con el grado suficiente de afinidad como para que sientan que lovematch.com “casi” les ha encontrado la persona ideal. De esta forma, volverían a intentarlo otra vez en su plataforma y podrían mantener e incluso aumentar los ingresos.

El experimento fue un éxito: el 96% de las parejas target rompieron a los 3 meses y volvieron a solicitar los servicios de la plataforma. Ante el éxito de estos resultados ampliaron paulatinamente la proporción de usuarios a los que se les buscaría la pareja “temporal”. Los ingresos crecieron y detectaron nuevas oportunidades de negocio, como ofrecer servicios legales a las parejas que se casarían y se divorciarían en el plazo de uno o dos años, apoyo psicológico para los que previsiblemente iban a ser más afectados por la ruptura, hasta ropa de bebé para los que iban a tener hijos.

Empezaron fijando una proporción de los usuarios a los que se les aplicaba el algoritmo para encontrarles directamente, a la primera, la pareja ideal, y para el resto definieron un límite al número de parejas temporales que se les buscaría a un mismo usuario, tras el cual se les encontraría el emparejamiento perfecto. Pero ese límite fue cambiando, de tres parejas temporales, pasó a cuatro, a cinco… ahora estaba en ocho relaciones que fallarían tarde o temprano, antes de conseguirles el match perfecto. Y la proporción de usuarios a los que se les buscaba la pareja ideal directamente bajó del 75% original al 14.6%. Porque, al fin y al cabo, las parejas felices no eran buenos clientes, el modelo de negocio se basaba en que los usuarios volvieran a usar la plataforma una y otra vez, el dinero estaba en los reveses, en los desengaños, en las frustraciones de unos individuos que aspiraban tercamente a encontrar su pareja ideal.

Mark cerró el documento que mostraba los resultados del último trimestre y entró en Facebook. Como suele hacer todas las semanas, buscó a Toni y Ana, la quinta pareja del instituto a la que el algoritmo original predijo su futuro, la única que según sus números iba a durar toda la vida. Siguen juntos, tienen dos hijos, parecen felices más de quince años después.

Cerró el portátil, se puso la chaqueta, comprobó que tenía las llaves de su Ferrari.