Por qué tener más datos nos lleva, paradójicamente, a tomar peores decisiones

Más datos no producen mejores elecciones de forma automática, como uno podría pensar. En ciertos contextos, nos vuelven más indecisos y nos llevan a tomar malas decisiones de manera directa.

La mala noticia es que esa lógica tiene un problema, y ese problema radica en que esa lógica no es cierta.

creativeart

Vivimos en la era del dato como argumento de autoridad. En una reunión de directorio, la frase “los datos lo demuestran” cierra cualquier debate. En nuestra vida cotidiana, antes de comprar un electrodoméstico, elegir un colegio para nuestros hijos o empezar una dieta, pasamos horas comparando reseñas, planillas de Excel y métricas en internet. Quien tiene más datos, parece tener razón. Quien pide esperar a tener más información, parece prudente.

La mala noticia es que esa lógica tiene un problema, y ese problema radica en que esa lógica no es cierta.

La evidencia acumulada por las ciencias del comportamiento sugiere algo incómodo, en este contexto. Más datos no producen mejores elecciones de forma automática, como uno podría pensar. En ciertos contextos, nos vuelven más indecisos y nos llevan a tomar malas decisiones de manera directa. Nos hemos convertido en acumuladores de información, confundiendo el volumen de señales que procesamos con la calidad de nuestro criterio.

Software viejo en hardware moderno

Para entender por qué nos pasa esto, hay que mirar el espejo retrovisor de nuestra evolución. El cerebro humano que usamos hoy es, en términos de arquitectura biológica, el mismo que usaban nuestros ancestros en la sabana prehistórica hace cien mil años. En ese entorno, la información era escasa y valiosa.

Si se encontraba una huella o una fruta, esa señal biológica requería atención inmediata. Fuimos “cableados”, por lo tanto, para buscar y consumir información de forma voraz.

El problema es que hoy aplicamos ese mismo software cazador-recolector en un ecosistema saturado de datos. Pasamos de la escasez crónica a la obesidad informativa. Y ante este empacho de señales, nuestro proceso de decisión colapsa debido a tres trampas que afectan por igual a un individuo en su casa y a un gerente en su oficina.

1) La parálisis por análisis: creemos que si seguimos buscando "un dato más", la incertidumbre va a desaparecer. Esto se traduce en postergar decisiones importantes esperando el momento perfecto. El costo de la demora suele ser drásticamente mayor que el costo de decidir con información imperfecta; en las organizaciones, significa perder la ventana de oportunidad estratégica frente a un competidor más ágil.

2) La ilusión de certeza: acumular reportes corporativos o leer cincuenta artículos de blogs no reduce el riesgo real; solo reduce la ansiedad. Confundimos "sentirnos seguros" con "estar seguros". Los datos nos dan un falso sentido de control sobre el futuro.

3) El sesgo de lo medible: tendemos a sobreponderar las variables que son fáciles de cuantificar (el precio de un producto, los clics en una web, las calorías de un alimento) e ignoramos los factores críticos pero invisibles (nuestra intuición, la cultura de un equipo, la alineación con nuestros valores de vida o el bienestar emocional).

El mapa no es el territorio

El psicólogo Paul Meehl demostró hace décadas que los modelos estadísticos simples superan al juicio de los expertos en tareas de predicción (como evaluar un riesgo crediticio o un diagnóstico clínico). La conclusión apresurada del mundo moderno fue que debíamos reemplazar el juicio humano por números.

Pero Meehl, a la vez, advirtió algo que solemos olvidar y es que los datos funcionan cuando el contexto es estable, medible y repetitivo. Es decir, cuando el pasado es una guía confiable que permite predecir el futuro.

Sin embargo, las decisiones que de verdad importan no ocurren en laboratorios cerrados. Elegir un rumbo, lanzar un proyecto disruptivo, reestructurar una organización o decidir mudar a tu familia son apuestas bajo incertidumbre profunda. Los datos describen lo que ya ocurrió; son fotos del pasado. Ante entornos volátiles, el pasado deja de ser un mapa fiel.

Para implementar, por lo tanto, una verdadera salud decisoria, necesitamos aprender a clasificar nuestros problemas en dos grandes universos:

1. Mundo de Optimización (baja incertidumbre): aquí el entorno es predecible, las reglas del juego están claras y el pasado es un excelente predictor del futuro. En este mundo, el dato y el algoritmo ganan. La estrategia correcta es delegar en la información. Un ejemplo de esto puede ser un crédito hipotecario. Para sacar uno, no se requiere intuición ni corazonadas, sino más bien una planilla de Excel.

2. Mundo de Creación (alta incertidumbre): en este caso las variables se mueven simultáneamente, las reglas cambian sobre la marcha y no hay datos del pasado porque lo que se está intentando hacer no existe todavía. En este mundo, la obsesión por el dato nos paraliza. La estrategia correcta es usar la información sólo como plataforma de despegue y decidir con criterio y flexibilidad. Un ejemplo de esto es la elección de carrera universitaria (o la reinvención profesional a mitad de la vida).

Para finalizar, podemos pensar que tomar mejores decisiones requiere entender los límites de la métrica. Saber cuándo los datos son un aliado indispensable y cuándo se convierten en un ruido que nos complica el panorama.

Coordinador académico del Programa de Behavioural Business y Profesor de la Maestría en Ciencia del Comportamiento de Universidad de San Andrés (UdeSA)