La máquina que decide (los defectos de fábrica del juicio estratégico)

Los dados del juez

Un grupo de jueces jóvenes —abogados recibidos, con sus primeras causas ya dictadas— recibe un expediente real: una mujer detenida por hurto reiterado. Leen el caso completo. Antes de fijar la pena, tiran un par de dados. Los dados están cargados: a la mitad del grupo siempre les sale 3; a la otra mitad, siempre 9. El número, se les dice, representa el pedido de pena de la fiscalía en meses. Todos saben que un dado no es un argumento jurídico. Después sentencian.

Los que sacaron 3 dictaron, en promedio, 5,28 meses de prisión. Los que sacaron 9, 7,81 meses. La misma mujer, el mismo expediente, los mismos jueces en formación: casi un 50% más de cárcel por un número que salió de un dado —y que ellos mismos habían visto salir del dado—. El estudio es de Birte Englich, Thomas Mussweiler y Fritz Strack (2006), y en sus otras variantes el efecto aparece igual en fiscales y jueces con más de diez años de experiencia.

Por si el lector sospecha que esto es cosa de tribunales, un clásico previo lo llevó al mercado inmobiliario. Gregory Northcraft y Margaret Neale (1987) invitaron a tasadores profesionales a recorrer una casa real con un dossier completo de diez páginas —comparables, medidas, todo—. Lo único que cambiaba entre grupos era el precio de lista. Con un precio de lista bajo, los profesionales tasaron la propiedad en US$67.811 promedio; con uno alto, US$75.190. Después, solo el 24% mencionó el precio de lista entre sus consideraciones —y los expertos negaban su influencia con más énfasis que los amateurs—.

Esto es lo que hace tan incómodo al hallazgo central de la psicología de la decisión: los sesgos no son un defecto de novatos que la experiencia cura, ni un déficit de inteligencia que el talento compensa. Son propiedades del equipamiento de serie. Y si un dado mueve una sentencia y un precio de lista mueve una tasación profesional, conviene preguntarse qué hace el primer número que se dice en la sala con su presupuesto, su valuación de una adquisición o su plan a cinco años.

Esta serie de tres artículos trata de eso: cómo decidir cuando no se puede estar seguro. Esta primera parte mira el aparato —los defectos sistemáticos del juicio y sus antídotos—. La segunda, el terreno: por qué no todas las decisiones se deciden igual, y cómo leer en qué territorio está parado. La tercera, el arbitraje final: cuándo confiar en la intuición experta, cuándo en una regla, y qué hacer con el ruido.

Dos velocidades, un solo conductor

El mapa más útil del aparato lo popularizó Daniel Kahneman —psicólogo, Nobel de Economía 2002— en Pensar rápido, pensar despacio (2011). La mente opera en dos modos. El Sistema 1 es rápido, automático, asociativo e incansable: reconoce caras, completa patrones, produce impresiones y no se puede apagar. El Sistema 2 es lento, deliberado y esforzado: calcula, compara, verifica —y es perezoso: interviene lo menos posible y tiende a ratificar lo que el Sistema 1 ya decidió—. No son dos cerebros ni dos tipos de personas: son dos velocidades del mismo conductor.

El punto que el management suele saltear es este: el Sistema 1 no se retira cuando usted asciende. Opera igual en el analista y en el CEO, con una diferencia peligrosa: el CEO tiene menos gente dispuesta a contradecirlo.

Dos propiedades del Sistema 1 explican buena parte de los desastres estratégicos. La primera es la que Kahneman bautizó WYSIATI (what you see is all there is, "lo que se ve es todo lo que hay"): la mente construye la historia más coherente posible con la información disponible, y no registra —ni descuenta— la información que falta. La segunda es su consecuencia directa: la confianza que sentimos en un juicio mide la coherencia de la historia que armamos, no su verdad. Un caso de negocio prolijo, con un relato redondo y sin cabos sueltos, se siente sólido —aunque esté construido sobre tres supuestos sin verificar—. La sensación de "lo tengo claro" es una emoción, no un diagnóstico.

El optimismo como política de empresa

Empecemos por el sesgo más caro. En 1994, Roger Buehler, Dale Griffin y Michael Ross les pidieron a estudiantes que estimaran cuándo entregarían su tesis. La estimación promedio fue 33,9 días; la realidad, 55,5 días —un 64% más—, y solo el 29,7% terminó en la fecha que había estimado. Lo notable no es el optimismo: es que ni el peor escenario alcanzó. Cuando se les pidió estimar "suponiendo que todo saliera tan mal como pudiera salir", menos de la mitad (48,7%) terminó incluso para esa fecha. A esto Kahneman y Amos Tversky lo llamaron falacia de planificación: planificamos desde el caso interno —la película mental de cómo este proyecto va a avanzar— e ignoramos la estadística de los proyectos parecidos.

Kahneman contó su propio tropiezo con esto. Un equipo que él integraba estimó terminar un manual educativo en unos dos años. Le preguntó al experto en currículas del grupo cuánto habían tardado equipos comparables: el 40% nunca terminó, y los que terminaron tardaron entre siete y diez años. El equipo escuchó el dato, no lo usó, y tardó ocho años. El experto tenía la vista externa —la tasa base de la clase de proyectos— y aun así planificó con la vista interna, como todos.

A escala corporativa, la falacia de planificación tiene contabilidad. Bent Flyvbjerg (Oxford) lleva décadas armando la mayor base de datos de grandes proyectos que existe —más de 16.000 proyectos—. Los resultados: el 47,9% termina dentro del presupuesto; el 8,5% cumple presupuesto y plazo; y apenas el 0,5% cumple presupuesto, plazo y beneficios prometidos. Uno de cada doscientos. Los sobrecostos promedio varían por tipo —solar +1%, eólica +13%, ferrocarriles +39%, IT +73%, nuclear +120%, Juegos Olímpicos +157%— y esconden colas gordas: en IT, el 18% de los proyectos que se pasa más del 50% se pasa, en promedio, +447%. El proyecto no falla "un poco más de lo esperado": o sale razonable, o explota.

¿Y los que más saben? Itzhak Ben-David, John Graham y Campbell Harvey juntaron 13.300 pronósticos del retorno del S&P 500 hechos por CFOs de grandes empresas entre 2001 y 2011, cada uno con su intervalo de confianza del 80%. Si los CFOs estuvieran calibrados, el resultado real caería dentro del rango 8 de cada 10 veces. Cayó el 36,3% de las veces. Ni siquiera en el trimestre más calmo de la década (59%) se acercaron al 80%. No es que los CFOs no sepan de mercados: es que el rango que la mente produce espontáneamente es demasiado angosto —la historia coherente deja afuera los escenarios que no imaginó (WYSIATI, otra vez)—.

El mismo exceso de confianza compra empresas. Ulrike Malmendier y Geoffrey Tate midieron la sobreconfianza de CEOs con un indicador conductual elegante —ejecutivos que retienen sus opciones sobre acciones propias hasta el vencimiento, apostando de más a su propia gestión— y encontraron que las chances de que hagan una adquisición son 65% mayores que las de sus pares, sobre todo en compras diversificadoras financiadas con caja. El mercado, que ya aprendió, reacciona al anuncio: −90 puntos básicos en promedio para el comprador sobreconfiado, contra −12 para el resto. Ya en 1986 Richard Roll había propuesto la "hipótesis del hubris": buena parte de las fusiones no se explica por sinergias sino por managers convencidos de que ellos sí van a poder. La evidencia posterior le fue dando la razón.

Anclas, muertos y dobles varas

El ancla. Ya vimos qué hace un dado con una sentencia y un precio de lista con una tasación. En la empresa, el ancla tiene nombres propios: el presupuesto del año pasado (que organiza la discusión del que viene), la primera cifra que se dice en una negociación, la valuación que aparece en el primer borrador del banquero. La regla práctica es antipática pero real: quien pone el primer número, manda —salvo que el proceso lo neutralice—. La forma de neutralizarlo no es "tener cuidado" (los tasadores tenían cuidado): es estructural —estimaciones independientes y por escrito antes de ver el número del otro, rangos en vez de cifras únicas, y discusión después—.

El muerto. Barry Staw (1976) puso a gente a decidir inversiones en un caso de negocio con dos divisiones. Cuando la división que el propio participante había elegido daba malos resultados, le asignaba en la siguiente ronda US$13,1 millones de un fondo de US$20 millones —contra unos US$9 millones cuando la elección inicial la había hecho otro—. Es la escalada del compromiso: cuanto más responsable soy del rumbo que falló, más recursos le tiro encima para no admitir el error. El razonamiento visible es siempre el mismo —"ya invertimos demasiado para abandonar"— y es exactamente el argumento que la teoría de la decisión descalifica: el costo hundido no vuelve, decida lo que decida; lo único que cuenta es el futuro de cada peso nuevo. Andy Grove contó cómo Intel salió de la trampa en 1985, cuando las memorias —el negocio fundacional— se desangraban: le preguntó a Gordon Moore "si nos echaran y entrara un management nuevo, ¿qué haría?". La respuesta era obvia —salir de memorias— y la pregunta la volvió decible. El test del sucesor sigue siendo el desancla más barato que existe.

La doble vara. La aversión a la pérdida —las pérdidas pesan, en promedio, alrededor del doble que las ganancias equivalentes; es de lo más replicado de la teoría prospectiva de Kahneman y Tversky— produce en las organizaciones una paradoja que Kahneman y Dan Lovallo llamaron "pronósticos audaces, elecciones tímidas" (1993). En el plan, la empresa es optimista (vista interna, WYSIATI). En la cartera, es cobarde: cada gerente, mirando su proyecto aislado y su propio pellejo, rechaza riesgos que a la empresa agregada le convendrían. Richard Thaler lo contó con una escena que se volvió clásica: preguntó a 25 gerentes de división de un mismo grupo si aceptarían una moneda al aire: 50% de chances de ganar dos millones, 50% de perder uno —esperanza matemática claramente positiva—. Aceptaron tres. El CEO, presente, las quería todas: a nivel cartera, 25 monedas así son casi seguro ganancia. El problema no era el riesgo; era el encuadre estrecho —cada uno decidía su moneda, no la cartera— y el sistema de premios y castigos que lo sostiene.

La vara de después. Complemento perverso: el sesgo de resultado. Jonathan Baron y John Hershey (1988) mostraron que evaluamos la calidad de una decisión por cómo salió, no por cómo se tomó —la misma decisión, con la misma información, se juzga competente si salió bien e irresponsable si salió mal—. Una organización que premia y castiga por resultado puro les enseña a sus gerentes dos cosas: a no tomar ninguna moneda, y a maquillar el proceso después. Evaluar la calidad del proceso decisorio —qué se sabía, qué alternativas se miraron, qué riesgos se explicitaron— no es indulgencia: es la única forma de que el sistema aprenda juicio en vez de suerte.

La vista desde afuera (los antídotos que funcionan)

Si los sesgos fueran curables con inteligencia o buena voluntad, no habría 0,5%. La mala noticia del campo es unánime: saber de sesgos no inmuniza contra los sesgos —Kahneman fue el primero en admitir que, tras cincuenta años de estudiarlos, seguía cayendo—. La buena noticia es igual de firme: lo que no se puede arreglar en la cabeza se puede arreglar en el proceso. Cuatro herramientas con evidencia, de la más barata a la más estructural:

1. La vista externa. Antes de discutir por qué este proyecto es distinto, responder una pregunta aburrida: ¿cómo les fue a los últimos veinte proyectos de esta clase —los nuestros y los de otros—? Ese número (la tasa base) es el ancla correcta; después se ajusta por lo específico. Es el método que Flyvbjerg convirtió en estándar (reference class forecasting, hoy exigido para grandes proyectos por el Tesoro británico, entre otros): pronosticar desde la estadística de la clase, no desde la película del caso. Duele menos que un +447%.

2. El premortem. La herramienta de Gary Klein, elogiada por el propio Kahneman como su favorita: reunido el equipo y antes de aprobar, el facilitador anuncia "es un año después; el proyecto fracasó espectacularmente" y cada uno escribe, solo y en dos minutos, las razones del fracaso. El truco no es retórico: la "retrospectiva prospectiva" —imaginar el hecho como ya ocurrido en vez de como posible— aumenta alrededor de un 30% la cantidad de causas concretas que la gente genera (Mitchell, Russo y Pennington, 1989). Y hace algo más valioso todavía: legitima la duda —en la reunión de aprobación, el escéptico es un desleal; en el premortem, es el que mejor juega—.

3. Desanclar por diseño. Toda estimación que importe —costos, plazos, sinergias, valuaciones— se produce primero independiente y por escrito, y recién después se discute. Rangos con probabilidades en vez de números únicos ("entre 14 y 22 meses con 80% de confianza" obliga a pensar los escenarios que el número único esconde). Y registro: quién estimó qué, para calibrar con el tiempo (sobre esto vuelve la Parte 3, porque la calibración se entrena).

4. Proceso con dientes. Dan Lovallo y Olivier Sibony estudiaron 1.048 decisiones estratégicas reales —inversiones, lanzamientos, M&A— registrando tanto la calidad del análisis como la del proceso (¿se discutieron explícitamente los riesgos? ¿hubo disenso genuino en la mesa? ¿participaron perspectivas contrarias al proponente? ¿se comparó contra alternativas?). El resultado es de los más citados del management de la década: el proceso explicó seis veces más del desempeño de las decisiones que el análisis. No porque el análisis sobre —sino porque un gran análisis dentro de un mal proceso no consigue ni siquiera ser escuchado—. Pasar del cuartil inferior al superior en calidad de proceso se asoció a +6,9 puntos porcentuales de ROI. Para el que aprueba decisiones de otros, Kahneman, Lovallo y Sibony destilaron esto en una lista de control de 12 preguntas (Before You Make That Big Decision, 2011) —¿hay interés propio en la recomendación? ¿se enamoró el equipo? ¿dónde está la vista externa?— que funciona precisamente porque no le pide al decisor que se des-sesgue a sí mismo: le pide que audite el proceso del que propone.

El sesgo, cómo se ve en el comité, y su antídoto.

Preguntas para el lunes

El autodiagnóstico de esta parte, en versión de dirección. Para su decisión grande más reciente —una inversión, un lanzamiento, una compra—:

Queda, sin embargo, la mitad del problema. Los sesgos explican por qué el aparato falla; no explican por qué el mismo método que funciona brillante en una decisión fracasa en la siguiente. Analizar a fondo es la respuesta correcta cuando el problema es complicado —y una trampa mortal cuando es complejo, donde el análisis no puede reemplazar al ensayo—. De eso trata la Parte 2: los cuatro territorios de la decisión, cómo reconocer en cuál está parado, y por qué dos de los mejores decisores del siglo —Warren Buffett y Elon Musk— pueden decir cosas opuestas sobre estrategia y tener razón los dos.