Proč nejste bohatší, když jste tak schopní? Vědci zkoumali vztah talentu a štěstí

Vědci na to přišli: nejúspěšnější lidé nejsou v naprosté většině ti nejtalentovanější, jen mají nejvíc štěstí. Aspoň tak to ukázaly čerstvě zveřejněné počítačové modely - a jak píše server Technology Review, použití těchto závěrů v praxi může maximalizovat návratnost řady nejrůznějších investic.

Světové bohatství je rozděleno podle známého klíče 80:20 - tedy 20 procent lidí vlastní 80 procent bohatství. Zdá se, že to je železné pravidlo, něco jako zákon, který je platný ve všech společnostech, a má samozřejmě spoustu sociálních důsledků. Současně budí tento poměr kontroverze a pochyby o férovosti. A vezmeme-li vážně i loňskou statistickou zprávu, že vlastnictví osmi nejbohatších mužů světa převyšuje svou hodnotou majetek 3,5 miliardy lidí na spodku žebříčku, nabízí se otázka: Proč má tak málo lidí mít tak hodně?

Běžná odpověď zní, že žijeme ve společnosti, kde je člověk odměňován podle svých schopností, talentu a úsilí. Ale je tu problém. Zatímco rozdělení bohatství podléhá zmíněnému železnému poměru, schopnosti jsou mezi lidmi rozděleny podle běžného klíče, který je více méně symetricky rozložen kolem průměrné hodnoty. Takže například průměrná inteligence měřená podle IQ testů je 100  - a i když někteří lidé jsou inteligentnější než jiní, nikdo nemá IQ tisíc, nebo dokonce 10 tisíc.

To samé je s úsilím měřeným na odpracované hodiny: nikdo nepracuje miliónkrát víc než všichni ostatní. Přesto, když dojde na odměnu za práci, berou někteří miliónkrát víc. A přitom podle řady studií nejsou tihle největší boháči současně lidmi nejvíc obdařenými talentem a schopnostmi. Tak v čem to tedy je? Že by o bohatství jednoho a chudobě druhého rozhodovala ze všeho nejvíc náhoda? A dá se s tím něco dělat?

Tým italských vědců vedených teoretickým fyzikem Alexandrem Pluchinem teď nabídl možný vhled a řešení. Italové sestavili počítačový model lidského talentu a způsobů, jak ho lidé využívají pro co nejlepší zpracování životních šancí. Model pracoval s jistým počtem lidí obdařených podle běžného klíče jistým stupněm „talentu“ - dovedností, inteligence, zkušeností atd. Někdo ho měl trochu víc, někdo trochu míň, stejně jako je někdo trochu vyšší, nebo trochu víc váží - nicméně v zásadě jsme si všichni docela podobní.

Model kreslil život každého jedince po dobu jeho pracovního života, do něhož nahodile zařazoval šťastné události, které ti dostatečně schopní mohli využít ve svůj prospěch, ale taky negativní zásahy, smolné zážitky, jež naopak jejich bohatství zmenšovaly. Po vymodelovaných čtyřiceti letech Pluchino projekci uzavřel, spočítal u každého dosažené bohatství a zkoumal charakteristiky těch nejúspěšnějších. K zajištění spolehlivosti výsledku vědci simulaci mnohokrát opakovali.

Pluchinův model zaprvé potvrdil pravidlo 80:20 - pětina zkoumaných držela na konci 80 procent celkově rozděleného bohatství. Současně se ukázalo, že nejbohatší jedinci nepatří do skupiny těch obdařených největším talentem. „Maximální úspěch v dosažení bohatství se nikdy nepojí s největším talentem - a naopak,“ konstatuje zpráva italského týmu. Co je tedy pro pozici v „železném pravidle“ rozhodující? „Podle našich simulací je to jediná věc - štěstí,“ cituje Technology Review samotného Pluchina. Nejúspěšnější jedinci byli prostě ti, v jejichž modelovém životě se vyskytovalo nejvíc „šťastných událostí“ a nejmíň úspěšní ti, kteří zažili nejvíc náhodně přidělené smůly“.

Pluchino se rozhodl zkoumat, jaké objev důležitosti štěstí pro lidský úspěch může mít v praxi, a vybral si k tomu oblast sobě blízkou, financování vědy. Efektivita peněz vložených do výzkumu totiž zajímá mnoho úřadů i investorů a Italové použili svůj model k prozkoumání, jak přínosné jsou dnešní metody financování vědy, vezmeme-li v úvahu princip štěstí. Porovnávaly se tři metody. První rozděluje finance mezi vědce rovnoměrně, druhá je přiděluje náhodně mezi dopředu vybrané vědecké týmy a třetí je přednostně dává těm, kteří byli velmi úspěšní v minulosti.

A jako naprosto nejlepší strategie pro návratnost vložených prostředků se ukázala ta s číslem 1. Druhé místo obsadilo náhodné rozdělení mezi vybranou skupinu a až poslední skončilo přidělování podle metody číslo tři: minulý úspěch, zdá se, nezaručuje v žádném případě podobný výkon i do budoucna. A podobný přístup, končí svůj text Technology Review, může být uplatněn při investicích do jiných oborů lidské činnosti - při podpoře malých či velkých firem, start-upů, vzdělání i rozvoji talentů.