El futuro de la toma de decisiones: menos intuición, más pruebas

La intuición humana puede ser asombrosamente buena, especialmente después de que la experiencia la mejora. Los jugadores de póquer inteligentes son tan buenos leyendo las cartas y los faroles de sus oponentes que parece que tienen visión de rayos X. Los bomberos pueden, bajo extrema presión, anticipar cómo se propagarán las llamas por un edificio. Y las enfermeras de las UCI neonatales pueden saber si un bebé tiene una infección peligrosa incluso antes Los resultados de los análisis de sangre provienen del laboratorio.

El léxico para describir este fenómeno es en su mayoría de naturaleza mística. Los jugadores de póquer tienen un sexto sentido; bomberos sentir las intenciones del incendio; enfermeras solo lo sé qué parece como una infección. Ni siquiera pueden decirnos qué datos y señales utilizan para hacer sus excelentes juicios; su intuición brota de un lugar profundo que no se puede examinar fácilmente. Ejemplos como estos dan a mucha gente la impresión de que la intuición humana es, en general, fiable y que debemos confiar más en las decisiones y predicciones que nos llegan en un abrir y cerrar de ojos.

Este es un consejo muy equivocado. Deberíamos confiar menos, no más, en la intuición.

Una gran cantidad de investigaciones han aclarado mucho sobre cómo funciona la intuición y cómo no. Esto es algo de lo que hemos aprendido:

• Lleva mucho tiempo desarrollar una buena intuición. Los jugadores de ajedrez, por ejemplo, necesitan 10 años de estudio y competencia dedicados para reunir un repertorio mental suficiente de patrones de tablero.
• La intuición solo funciona bien en entornos específicos, los que proporcionan a la persona buenas indicaciones y comentarios rápidos. Las señales son indicaciones precisas de lo que sucederá después. Existen en el póquer y la lucha contra incendios, pero no en, digamos, los mercados de valores. A pesar de lo que piensen los gráficos, es imposible construir una buena intuición sobre los movimientos futuros del mercado porque la falta de información disponible públicamente proporciona buenas indicaciones sobre los movimientos posteriores de las acciones. Los comentarios del entorno son información sobre lo que funcionó y lo que no. Existe en las UCI neonatales porque los bebés permanecen allí un tiempo. Sin embargo, es difícil crear una intuición médica sobre las afecciones que cambian después de que el paciente abandona el entorno sanitario, ya que no hay un ciclo de retroalimentación.
• Aplicamos la intuición de manera inconsistente. Incluso los expertos son incoherentes. Un estudio determinó los criterios que utilizaban los psicólogos clínicos para diagnosticar a sus pacientes y, a continuación, creó modelos sencillos basados en estos criterios. Luego, los investigadores presentaron a los médicos nuevos pacientes para diagnosticar y también diagnosticaron a esos nuevos pacientes con sus modelos. Los modelos hicieron un mejor trabajo al diagnosticar los nuevos casos que los humanos, cuyos conocimientos se utilizaron para construirlos. La mejor explicación para esto es que la gente aplicó lo que sabía de manera inconsistente: su intuición varió. Sin embargo, las modelos no tienen intuición.
• Es fácil hacer malos juicios rápidamente. Tenemos muchos sesgos que nos llevan por mal camino a la hora de hacer evaluaciones. He aquí solo un ejemplo. Si le pregunto a un grupo de personas «¿El precio medio de los coches alemanes es superior o inferior a 100 000$?» y luego pedirles que estimen el precio medio de los coches alemanes, se «anclarán» en torno a los BMW y otras marcas de gama alta a la hora de estimar. Si hago las mismas dos preguntas a un grupo paralelo pero digo «más o menos de 30 000$», se anclarán en torno a los VW y darán una estimación mucho más baja. ¿Cuánto más bajo? Alrededor de 35 000$ de media, o la mitad de la diferencia en los dos precios ancla. La forma en que se presenta la información afecta a lo que pensamos.
• No podemos saber de dónde vienen nuestras ideas. No hay forma de que ni siquiera una persona con experiencia sepa si una idea espontánea es el resultado de la legítima intuición de un experto o de un sesgo pernicioso. En otras palabras, tenemos una pésima intuición acerca de nuestra intuición.

Mi conclusión de toda esta investigación y mucho más que he analizado es que la intuición es similar a lo que pienso de la capacidad de actuación de Tom Cruise: real, pero muy sobrevalorada y desplegada con demasiada frecuencia.

Entonces, ¿podemos hacerlo mejor? ¿Tenemos una alternativa a confiar en la intuición humana, especialmente en situaciones complicadas en las que hay muchos factores en juego? Claro. Tenemos un gran conjunto de herramientas de técnicas estadísticas diseñadas para encontrar patrones en masas de datos (incluso grandes masas de datos desordenados) y ofrecer las mejores conjeturas sobre las relaciones de causa y efecto. Ningún estadístico responsable diría que estas técnicas son perfectas o se garantiza que funcionan, pero son bastante buenas.

El arsenal de técnicas estadísticas se puede aplicar a casi cualquier entorno, incluida la evaluación de vinos. El economista de Princeton Orley Ashenfleter predice la calidad del vino de Burdeos (y, por lo tanto, el precio final) utilizando un modelo que ha desarrollado que tiene en cuenta las precipitaciones de invierno y de cosecha y la temperatura de la estación de crecimiento. El crítico de vinos de enorme influencia Robert Parker ha calificado a Ashenfleter de «una farsa total y absoluta» y su enfoque «tan absurdo que resulta risible». Pero como relata Ian Ayres en su gran libro Supercrunchers, Ashenfelter tenía razón y Parker se equivocó sobre la cosecha del 86, y las predicciones de salida que Ashenfelter hizo sobre la sublime calidad de los vinos del 89 y 90 resultaron ser acertadas.

Los que no somos esnobs del vino o especuladores probablemente no nos importan demasiado los precios del Burdeos de primer crecimiento, pero la mayoría de nosotros nos beneficiaría de predicciones precisas sobre aspectos como el rendimiento académico en la universidad; diagnósticos de infecciones de garganta y trastornos gastrointestinales; elección ocupacional; y si alguien va a permanecer en un trabajo, convertirse en delincuente juvenil o suicidarse o no.

Elegí esos temas aparentemente aleatorios porque son aquellos en los que los algoritmos basados en estadísticas han demostrado al menos una ventaja del 17 por ciento sobre los juicios de los expertos humanos.

¿Pero no hay al menos tantas áreas en las que los humanos superan a los algoritmos? Al parecer, no. Un artículo de 2000 encuestó 136 estudios en los que se comparó el juicio humano con la predicción algorítmica. Sesenta y cinco de los estudios no encontraron una diferencia real entre los dos y 63 encontraron que la ecuación funcionó significativamente mejor que la persona. Solo ocho de los estudios encontraron que las personas predecían significativamente mejor la tarea en cuestión. Si lleva un puntaje, eso es poco menos de una tasa de victorias del 6% para la gente y su intuición, y una tasa de pérdidas claras del 46%.

Entonces, ¿por qué seguimos valorando tanto la intuición y el juicio de los expertos? Hago esta pregunta con toda seriedad. En general, obtenemos decisiones y resultados inferiores en situaciones cruciales en las que nos basamos en el juicio y la intuición humanos en lugar de en datos y matemáticas duros, fríos y aburridos. Esta puede ser una conclusión incómoda, especialmente para los expertos en intuición de hoy, pero ¿y qué? No se me ocurre una buena razón para anteponer sus intereses a los intereses de los pacientes, clientes, accionistas y otras personas afectadas por sus juicios.

Entonces, ¿simplemente prescindimos de los expertos en humanos o les quitamos toda su discreción y les decimos que hagan lo que diga el ordenador? En algunas situaciones, esto es exactamente lo que se ha hecho. Para la mayoría de nosotros, nuestras puntuaciones crediticias predicen perfectamente si reembolsaremos un préstamo y los bancos han confiado en ellas durante mucho tiempo para tomar decisiones automatizadas de sí o no sobre la oferta de crédito. (La crisis de las hipotecas de alto riesgo se debió en parte al hecho de que los prestamistas empezaron a ignorar o restar importancia a las puntuaciones crediticias en su deseo de mantener el flujo del dinero. Esto no era tanto intuición como codicia de rango, pero muestra otro aspecto importante de confiar en los algoritmos: tampoco son codiciosos).

Sin embargo, en la mayoría de los casos, no es factible ni inteligente sacar a la gente del ciclo de toma de decisiones por completo. Cuando este sea el caso, un movimiento sabio es seguir el camino que están trazando los practicantes de medicina basada en la evidencia y colocar a los responsables de la toma de decisiones humanas en medio de un proceso informático que presente una respuesta o decisión inicial generada a partir de los mejores datos y conocimientos disponibles. En muchos casos, esta respuesta será generada por un ordenador y se basará en estadísticas. Da al experto implicado la oportunidad de anular la decisión por defecto. Controla la frecuencia con la que se producen las anulaciones y por qué. Envía datos sobre la frecuencia de anulación tanto a los expertos como a sus jefes. Supervisa los resultados/resultados de la decisión (si es posible) para mejorar tanto los algoritmos como la intuición.

Con el tiempo, obtendremos más datos, ordenadores más potentes y mejores algoritmos predictivos. También nos irá mejor ayudando a la toma de decisiones a nivel de grupo (en lugar de individual), ya que muchas organizaciones requieren consenso para tomar decisiones importantes. Esto significa que la «cuota de mercado» de las decisiones automatizadas o mediadas por ordenador debería aumentar y la cuota de mercado de la intuición debería disminuir. Podemos sentir lástima por los expertos en humanos, cuyas funciones se verán reducidas a medida que suceda. Sin embargo, me inclino más a sentir lástima por las personas que reciben las decisiones y juicios intuitivos de hoy.

¿Qué opina? ¿Estoy siendo demasiado duro con la toma de decisiones intuitiva o no lo suficiente? ¿Pueden los expertos y los algoritmos aprender a llevarse bien? ¿Ha visto casos en los que lo hacen? Deje un comentario, por favor, y háganoslo saber.

(Al redactar este artículo, me basé en gran medida en el gran periódico» Condiciones para la experiencia intuitiva: no estar en desacuerdo» por Daniel Kahneman y Gary Klein).