Por qué falla la lista de pros y contras
El consejo que todo el mundo da cuando tienes que decidir algo importante es hacer una lista de pros y contras. Cosas buenas de un lado, cosas malas del otro, y que gane la columna más larga.
Funciona bien para decisiones pequeñas. Y se rompe exactamente cuando más la necesitas.
Los dos problemas de la lista
El primero es que es subjetiva. No todos los renglones pesan lo mismo, y tú decides cuánto pesa cada uno mientras escribes la lista, que es tanto como decir que la lista confirma lo que ya querías hacer.
El segundo es que nunca queda completa. Cuando hay muchas opciones y mucha información, siempre falta algo, y lo que falta suele ser justo lo que importa. Terminas con una lista larga que te da la sensación de haber analizado el problema sin haberlo analizado.
Cuando conoces las probabilidades: utilidad esperada
Hay decisiones donde no conoces el futuro pero sí sabes qué tan probable es cada resultado. Ahí existe una versión formal de la lista de pros y contras, y se llama utilidad esperada o valor estimado.
Es una suma ponderada: cada resultado posible se multiplica por la probabilidad de que ocurra, y todo se suma. En vez de dos columnas, un número.
El póker es donde esto se ve más limpio. Conoces cuánto estás apostando, conoces cuántas cartas te sirven y cuántas no, y puedes calcular si a la larga esa jugada te conviene. No te garantiza ganar esa mano —de hecho puedes hacer la jugada correcta y perder— pero deja de ser una corazonada.
Lo mismo aplica fuera de la mesa cada vez que puedas ponerle un número a "qué tan probable es" y otro a "cuánto me cuesta si sale mal".
Cuando el cálculo es imposible: heurísticas
Muchas veces el problema es demasiado grande para calcular la utilidad esperada. Ahí se usan heurísticas.
Una heurística es, dicho sin adornos, un truco: una forma sencilla de aproximar el resultado sin resolver el problema. No te da la respuesta correcta, te da una respuesta razonable en poco tiempo.
Y aquí está la parte que casi nadie menciona: usar una heurística es fácil, encontrar una buena es lo difícil. Todos tenemos heurísticas para decidir; el problema es que la mayoría no las hemos revisado nunca, y no sabemos si aproximan bien o si sólo aproximan rápido.
Cuando no puedes predecir nada: incertidumbre
Y luego está el peor caso, que es el más común de todos: no conoces las probabilidades, no tienes una heurística confiable, y encima pasan cosas que no habías considerado.
Aquí no hay técnica que te salve. Hay tres cosas que sí ayudan:
Decidir con lo que tienes. No intentar abarcar el problema completo, porque no se puede. Es lo que hace el algoritmo Montecarlo y es lo que hacemos las personas, sólo que sin admitirlo.
Muchos datos, si los tienes. Decidir si conviene comprar dólares depende de la situación política y de la economía de varios países a la vez. Eso no se resuelve pensándole; se resuelve con una base de datos que casi nadie tiene.
Pedir consejo. Cuando el problema es demasiado grande para una sola cabeza, alguien con experiencias distintas a las tuyas ve cosas que tú no. No porque sepa más, sino porque no está parado donde tú estás.
Y el factor que no cabe en ninguna columna
Hay algo que ni la lista ni la utilidad esperada ni la heurística contemplan: a veces decidimos por cómo nos sentimos en ese momento, no por la consecuencia.
No lo digo como defecto. Lo digo porque es un dato del problema, y dejarlo fuera del análisis no hace que desaparezca del resultado.
Este texto sale del episodio 001 del Podcast Algoritmos, sobre cómo decide una computadora.