En su libro El gen egoísta, Richard Dawkins describe al ser humano como una máquina de supervivencia que opera a través de mecanismos principalmente inconscientes con el fin de preservar sus genes egoístas. Lo que nos cuenta en el libro parece “más extraño que la ficción” pero es ciencia y, como hemos podido experimentar a raíz de la COVID-19, la realidad muchas veces supera a la imaginación. Decimos esto porque los métodos heurísticos, que describiremos a continuación, tampoco parecen reales pues son algo que “ignoramos” de forma consciente pero que está ahí, en cada paso que damos y que, en definitiva, nos definen, pues somos el resultado de la suma de decisiones que tomamos.
Como buena máquina de supervivencia, el ser humano ha desarrollado estrategias eficientes para sobrevivir. Nuestro cerebro -esa máquina eléctrica y biológica- ha elaborado, de forma bastante exitosa, una “caja de herramientas” que nos sirve de compás para solucionar todos aquellos retos diarios a los que nos enfrentamos, ya sea elegir la ropa que nos vamos a poner o el activo financiero en el que vamos a invertir.
Qué son los métodos heurísticos
Una de estas herramientas son los métodos heurísticos: una clase de estrategias cognitivas con las que procesamos información limitada de forma sencilla, con poco esfuerzo y en tiempo real. Es una estrategia que, por sí sola, es bastante eficaz para la toma de decisiones y es que la heurística sorprendentemente precisa en entornos del mundo real. Esto es en parte gracias a que es ecológicamente racional, es decir, tiene en cuenta las circunstancias en las que se toma la decisión en vez de basarse en reglas fijas e inamovibles que no tienen en cuenta el contexto. La heurística no considera todos los atributos de un problema, sino el más válido o el que más se acerca al criterio. Es decir, el más favorable.
En una frase: los métodos heurísticos son reglas simplificadas de toma de decisiones (Gigerenzer, 2014: 153-160).
Según Gerd Gigerenzer, Director del Harding Center for Risk Literacy en el Max Planck Institute for Human Development de Berlín, el ser humano se enfrenta a todos tipos de decisiones: las de riesgo, en las que conocemos todos los parámetros (datos) y donde podemos usar estrategias de optimización y las que se dan en entornos de incertidumbre, en las cuales no conocemos todos los datos y en las debemos usar la heurística. Él nos da un ejemplo que vamos a utilizar a continuación, porque, además de divertido, muestra bien lo que es la heurística y cómo funciona la toma de decisiones en ambos entornos.
La heurística explicada con el fútbol
¿Cómo sabe un portero de fútbol hacia donde correr para parar un balón? Hay dos teorías: la primera plantea que el portero se enfrenta a problema complicado en el que necesita realizar cálculos complejos para resolverlo y la segunda teoría que plantea que el portero se enfrenta a este mismo problema, pero en un entorno de incertidumbre que necesita de un método heurístico para ser resuelto.
Si el portero quiere parar la pelota aplicando la primera teoría, tendrá que solucionar la siguiente fórmula para calcular la trayectoria del balón: y = h + xtan(α) - gx²/2V₀²cos²(α)
Y esta fórmula es una de muchas y ni siquiera incluye la velocidad del viento ni la rotación de la pelota sobre su eje, con lo que aún así no sería suficiente para evitar un posible gol. No parece una solución demasiado práctica, ¿verdad? Sobre todo, teniendo en cuenta que se tiene que tomar de forma rápida.
Lo más común, y es algo que una serie de experimentos pone de manifiesto, es que se use varios modelos heurísticos para parar el balón. En este caso pondremos el ejemplo de la “heurística de la mirada” (gaze heuristic), que es la que el portero usa cuando la pelota está volando en el aire. Consta de 3 simples pasos:
- Fijar la vista en la pelota
- Empezar a correr y
- adaptar los movimientos del cuerpo a la trayectoria. El ángulo de la mirada debe permanecer constante respecto al objeto que vuela.
Si le preguntas a Iker Casillas cómo para tantos balones te responderá que es gracias a una “enorme intuición” (sic). Iker sabe qué hacer, pero no sabe cómo. Añadir que con cada balón que paramos mejora nuestra intuición en tanto que información generada en cada intento, alimenta nuestra “base de datos”.
Pero la heurística no sirve solamente para parar balones o para que los animales cacen a sus presas; se usa tanto en medicina como en inteligencia artificial, para hacer predicciones políticas y económicas, para elegir pareja o trabajo.
Los atletas, bomberos, artistas, CEO’s, asesores financieros, ladrones profesionales y la guardia civil en las aduanas también la usan.
Al vivir en la era de la información creemos que cuantos más datos analicemos, mejor, pero en la mayoría de los casos no es así. Es, además, un grave error tomar decisiones usando estrategias de optimización en entornos de incertidumbre. La optimización implica la inversión de una gran cantidad de tiempo, recursos, mirar todas posibles alternativas, todas las respectivas probabilidades y todas posibles consecuencias. La heurística, en cambio, nos ayuda a simplificar.
Esta estrategia de “menos es más” es la que adoptan muchas de las personas con más éxito del mundo.
Desde Warren Buffet, que dice que no toma ninguna decisión que requiera el uso de una calculadora o un ordenador, hasta Jeff Bezos, que en una carta escrita en 1997 a sus stakeholders dice lo siguiente:
"Algunas decisiones son consecuentes e irreversibles o casi irreversibles, puertas unidireccionales, y estas decisiones deben tomarse metódicamente, cuidadosamente, lentamente, con gran deliberación y consulta. Si caminas y no te gusta lo que ves al otro lado, no puedes volver a donde estabas antes. Podemos llamar a estas decisiones Tipo 1. Pero la mayoría de las decisiones no son así, son cambiables, reversibles, son puertas de doble sentido. Si has tomado una decisión subóptima de tipo 2, no tienes que vivir con las consecuencias durante un largo tiempo. Puedes reabrir la puerta y volver a entrar. Las decisiones de tipo 2 pueden y deben ser tomadas rápidamente por personas con un nivel de juicio elevado o pequeños grupos.
A medida que las organizaciones crecen, parece haber una tendencia a utilizar el pesado proceso de toma de decisiones de Tipo 1 en la mayoría de las decisiones, incluidas muchas decisiones de Tipo 2. El resultado que se deriva de es la lentitud, la aversión al riesgo irreflexiva, la incapacidad de experimentar lo suficiente y, en consecuencia, la disminución de la invención. Tendremos que descubrir cómo luchar contra esa tendencia".
Parece ser que esta es la fórmula que utilizó cuando se planteó apostar por lo que es Amazon hoy. Al ser una decisión reversible, podía probar, aprender y fallar sin que pasara nada.
Bien es cierto que, al no considerar todos los datos, la heurística puede contener sesgos (interpretaciones ilógicas), pero cuando su uso se da en contextos adecuados, es decir, ecológicamente racionales, nos aportan respuestas coherentes y válidas.
Incluso en entornos en los que se considera toda la información disponible, como es el análisis de regresión lineal múltiple, y que son más complejos, la heurística nos ofrece resultados bastante precisos. Esto está ampliamente probado empíricamente en comparaciones con estadísticas sofisticadas, modelos de aprendizaje automático y en una gran cantidad de problemas de decisión y conjuntos de datos del mundo real [1] [2]
En definitiva, los métodos heurísticos son estrategias simples que generan métodos eficaces para resolver problemas complejos. Nos ahorran tiempo, dinero y esfuerzo. No son métodos perfectos, pero sí lo suficientemente buenos como para elaborar estrategias robustas que puedan sobrevivir a la incertidumbre.
Head of International Affairs de Recúbica\
