¿Quién es Herbert A. Simon?

Herbert Alexander Simon, popularmente conocido como Herbert A. Simón, (1916 – 2001) fue un politólogo estadounidense con un doctorado cuyo trabajo tuvo un impacto en la informática, la economía y la psicología cognitiva. Su principal interés de investigación fue la toma de decisiones a nivel de organizaciones, y es mejor conocido por sus teorías de «racionalidad limitada» y «satisficing». 

En 1978, fue galardonado con el Premio Nobel de Ciencias Económicas, y en 1975, consiguió el Premio Turing en ciencias de la computación.  Su investigación destacó por su naturaleza interdisciplinaria, que abarca la ciencia cognitiva, la informática, la administración pública, la gestión y la ciencia política.  De 1949 a 2001, pasó la mayor parte de su carrera en la Universidad Carnegie Mellon. 

En particular, Simon fue un precursor en varios dominios científicos modernos, incluido el procesamiento de información, la toma de decisiones, la resolución de problemas, la teoría organizacional y los sistemas complejos. Fue uno de los primeros en investigar la arquitectura de la complejidad y proponer un mecanismo de apego preferencial para explicar las distribuciones de leyes de potencia. 

Simon se hizo más conocido por su teoría de la decisión corporativa en su libro Comportamiento administrativo, que buscaba reemplazar el enfoque clásico altamente simplificado del modelado económico, que asume que somos seres completamente racionales en todos los contextos. Basó sus conceptos en este libro en un enfoque que reconoce múltiples factores que contribuyen a la toma de decisiones. 

Su interés por la organización y la administración le permitió no solo desempeñarse tres veces como director de departamento universitario, sino que también jugó un papel importante en la creación de la Administración de Cooperación Económica en 1948; un equipo administrativo que administró la ayuda al Plan Marshall para el gobierno de los Estados Unidos, sirviendo en el Comité Asesor de Ciencias del presidente Lyndon Johnson y en la Academia Nacional de Ciencias. 

Simon ha realizado contribuciones significativas al análisis y las aplicaciones económicas. Como resultado, su trabajo se puede encontrar en una variedad de obras literarias económicas, contribuyendo a áreas como la economía matemática, incluidos los teoremas, la racionalidad humana, el estudio del comportamiento de las empresas, la teoría del orden casual y el análisis del problema de identificación de parámetros en econometría. 

El Concepto de Bounded Rationality de Herbert A. Simon

Si escuchamos a los expertos en economía en los periódicos o en la televisión, hablan como si hubiera una teoría que lo explicase todo: la economía de libre mercado. Este método se centra en dejar que la oferta y la demanda gobiernen el movimiento de la economía. 

La idea se basa en que tanto los compradores como los vendedores están incentivados a ofrecer el producto que mejor responda a las necesidades del cliente con la mayor ganancia posible, mientras que sus rivales intentan copiarlo u ofrecer alternativas para conseguir trozos del mercado. 

Y los clientes intentan buscar el producto que cumpla sus necesidades por el menor precio. Cómo cada parte tiene incentivos que son opuestos, se cree que al final se van equilibrando hacia el “precio justo” que puede cambiar a lo largo de la historia por avances tecnológicos, o problemas de gestión de recursos, o políticos entre otros.

Podemos encontrar diferencias según el nivel de participación del gobierno. Por ejemplo, los anarcocapitalistas defienden que no debería haber ninguna intervención por parte del gobierno, mientras que el liberalismo defiende cierta intervención en el mercado, y movimiento como el comunismo defienden un control completo del mercado. Cada enfoque tiene sus ventajas y desventajas, y decidir cual es el “correcto” es algo altamente complejo, por no decir imposible, si por elegir nos referimos a seguir a rajatabla uno solo de ellos.

En el libro, el autor se centra en algunos de nuestros errores típicos sobre el concepto del capitalismo. El concepto de libre mercado, y la idea de que se puede controlar por la oferta y demanda presenta varios errores. Entre ellos, asume que el ser humano es racional, algo que investigadores como Amos Tversky, y Daniel Kahneman han demostrado con su estudio de los sesgos cognitivos, y que ya había predicho Herbert A. Simon con su concepto de bounded rationality, o racionalidad limitada/acotada. 

Podemos actuar con cierta racionalidad, siempre y cuando sea dentro de un marco limitado, es decir, sabemos lo que debemos hacer, tenemos información necesaria para tomar decisiones, y tenemos un incentivo para dedicar energía a buscar una respuesta “correcta”.

La teoría del libre mercado tampoco tiene en cuenta el efecto del marqueting, un parámetro tan poderoso que ha podido crear mercados de billones de la nada. Algunos ejemplos de esto son el caso de De Beers, con su cartel de diamantes que creó “la necesidad” de regalar diamantes en japón en cuestión de una generación. O el caso de popularizar el tabaco entre las mujeres, algo que logró Edward Bernays a través de varias campañas de marketing que ligaban la idea de fumar con la libertad de expresión.

Las tres etapas de Simon de la toma de decisiones racional: inteligencia, diseño y selección (IDS)

Administrative Behavior, basado en la tesis doctoral de Simon, se publicó por primera vez en 1947 y fue la base para el trabajo de toda su vida. Los procesos conductuales y cognitivos mediante los cuales los seres humanos toman decisiones racionales son el tema central de este libro. Una decisión administrativa operativa, según su definición, debe ser correcta, eficiente y práctica de implementar utilizando un conjunto de medios coordinados. 

Simon se dio cuenta de que una teoría de la administración es  una teoría de la toma de decisiones humanas y, como tal, debe basarse tanto en la economía como en la psicología. Afirma que la teoría administrativa sería estéril si no hubiera límites para la racionalidad humana. Consistiría en un único precepto: Elige siempre entre las disponibles la opción que permita la consecución más completa de tus objetivos. 

En contraste con el estereotipo del «homo economicus», Simon argumentó que las alternativas y las consecuencias pueden conocerse solo parcialmente, y que los medios y los fines pueden estar imperfectamente diferenciados, incompletamente relacionados o mal detallados.

La tarea de la toma de decisiones racional, según Simon, es elegir la alternativa que resulte en el conjunto más preferido de todas las posibles consecuencias. Así, la corrección de las decisiones administrativas se midió por:

• Adecuación para lograr el objetivo deseado
• La eficacia con la que se obtuvo el resultado.

La tarea de selección se dividió en tres pasos obligatorios:

• Identificar y enumerar todas las soluciones posibles.
• Determinar todas las consecuencias de cada alternativa;
• Estudiar la precisión y eficiencia de cada uno de estos conjuntos de consecuencias

Cualquier persona u organización que intente poner en práctica este modelo en una situación del mundo real no podrá cumplir con los tres requisitos. En muchos casos realistas, argumentó Simon, es imposible conocer todas las alternativas o todas las consecuencias que se derivan de cada alternativa. 

Simon intentó identificar las técnicas y/o los procesos de comportamiento que una persona u organización podría emplear para lograr el mejor resultado posible dadas las limitaciones de la toma de decisiones racionales.  Simon escribe: «El ser humano que lucha por la racionalidad y está limitado por su conocimiento así que ha desarrollado algunos procedimientos de trabajo que superan parcialmente estas dificultades». 

Estos procedimientos suponen que puede aislar un sistema cerrado con un número limitado de variables y una gama limitada de consecuencias del resto del mundo. En consecuencia, Simon define el trabajo en términos de un marco económico basado en las limitaciones cognitivas humanas: hombre económico y hombre administrativo.

¿Qué son los modelos mentales?

Los modelos mentales son formas de ver el mundo. Los modelos mentales son básicamente representaciones subjetivas del mundo que nos rodea. Se basan en nuestros sesgos cognitivos, y limitaciones de la mente humana, así como en nuestro conocimiento y experiencias previas, y por lo tanto tienden a causar errores.

Son los procesos que usamos para obtener información del mundo que nos rodea, y el proceso por el cual trabajamos las premisas para conseguir conclusiones que nos ayuden con algún objetivo consciente o inconsciente.

Estos modelos funcionan principalmente a nivel inconsciente, son pocas las ocasiones en las que nos preguntamos porque entendemos algo de cierta forma, o cómo hemos llegado a alguna conclusión. Pero que sean subconscientes no solo no reduce su importancia, sino que hace nuestra falta de control sobre ellos aún más preocupante.

No entender cómo funcionan significa no saber cómo hemos conseguido información, no saber si es cierta, y no saber cómo la procesamos para sacar conclusiones. 

Esto no quiere decir que los modelos sean malos de por sí. Los modelos son imprescindibles, porque nos permiten reducir la complejidad del mundo y procesar información más rápido. Sin modelos no podríamos vivir de forma práctica, porque tendríamos que reconsiderar como pensamos ante cada nuevo problema. Esto los convierte en grandes mecanismos para optimizar nuestro pensamiento y ser más efectivos.

Los modelos son imprescindibles si queremos tomar decisiones sobre qué ponernos hoy, porque no tiene sentido dedicar demasiada atención al proceso. El problema real aparece cuando tenemos que tomar decisiones importantes en las que los riesgos pueden producir alguna pérdida irrecuperable, o demasiado grande.

En estos casos, debemos dejar de lado lo que Daniel Kahneman llama el sistema 1, basado en la intuición y principalmente subconsciente, y pasar a usar el sistema 2, el que nos permite hacer uso de la lógica. 

Y aquí es donde entra la importancia de tener un “arsenal” de modelos mentales, que nos permitan atacar al problema desde distintos ángulos y con ello mejorar nuestra probabilidad de llegar a una respuesta adecuada.

¿Para qué sirven los modelos mentales?

Los modelos mentales nos permiten sacar partido a las perspectivas y forma de ver el mundo de distintas disciplinas. Aprender cómo funciona la perspectiva de distintos campos, nos permite sacar partido a sus puntos positivos, así como reducir el efecto de los negativos, a través de su diferencia de perspectivas.

La probabilidad de que dos enfoques tengan las mismas debilidades es baja, y si usamos tres o cuatro, esta probabilidad se hace mucho menor. De esta forma, el objetivo de usar varios tipos de modelos mentales, perspectivas, es el de reducir la probabilidad de que ignoremos información, malinterpretemos hechos, o nos equivoquemos al estudiar la causalidad de algún fenómeno.

La multidisciplinariedad nos permite sacar más información útil y con ello multiplica nuestras posibilidades de solucionar problemas. Dominar varias herramientas nos permite crear libertad.

Actúan del mismo modo que los objetivos de un microscopio. Con los objetivos de menor aumento podemos ver los tejidos en su conjunto, con los de aumento medio podemos diferenciar estructuras celulares, y con los demás podemos ver las células.

Con ello podemos dividir los problemas en más partes, y encontrar relaciones que de otra forma serían invisibles. En definitiva, los modelos mentales nos permiten aumentar nuestro vocabulario, y facilitan el proceso de describir y entender cualquier situación. 

¿Qué significa entender?

Entender es una palabra cuyo significado conocemos intuitivamente, pero que muchos de nosotros seríamos incapaces de definir claramente. Sabemos que entender algo es la base para tomar acciones correctas, sin conocer el objeto de nuestro interés y su contexto, dependemos completamente de la suerte.

Entender es importante, porque sin entender no podemos hacer algo varias veces y estar seguros del resultado. Entender significa conocer algo por lo que es, y esto a su vez significa comprender su relación con el contexto y cómo este afecta a su naturaleza.

De esta forma, podríamos decir que para “entender” algo, debemos ser capaces de dividirlo en sus constituyentes primarios, lo que se conoce como el enfoque reductivo o Cartesiano, y estudiar las conexiones entre sus elementos, hasta ser capaces de crear hipótesis sobre su comportamiento en distintos contextos.

Esta ha sido la base del pensamiento científico hasta la actualidad, y es lo que entendemos como el método inductivo. Según esta definición, para entender algo, debemos ser capaces de tener una lectura acertada de sus componentes y su contexto, algo que es altamente complicado debido a nuestros sesgos cognitivos.

Por defecto, cada uno de nosotros es afectado en mayor o menor medida por distintos sesgos cognitivos, pero sin duda todos sufrimos su efecto. Actúan como una especie de niebla que no nos permite ver la realidad como es, y nublan nuestro juicio, lo cual significa que pocas veces podremos “entender” algo realmente.

Para evitar, o al menos reducir este efecto, podemos usar herramientas. 

Si los problemas son simples, y están bien definidos, no necesitaremos muchos modelos mentales. En estos casos puede ser “obvio” que debemos hacer para conseguir los resultados deseados con el mínimo de problemas. 

En cambio, cuando los problemas son más complicados, necesitamos más herramientas, porque nuestro cerebro no maneja bien la complejidad. En estos casos lo que importa, no es solo la cantidad de modelos mentales a los que tenemos acceso, sino también la afinidad entre los modelos a nuestra disposición y la naturaleza del problema.

Usar modelos mentales para resolver problemas es lo mismo que usar llaves para abrir cerraduras. Sin duda, podríamos abrir la puerta a la fuerza si usamos muchos modelos mentales, pero el objetivo es aprender cuándo usar cada uno. Tenemos que encontrar la llave adecuada para cada cerradura.

De esta forma, “entender” es el proceso de usar modelos mentales para reducir los obstáculos de nuestra mente a apreciar los elementos, relaciones y contexto de la realidad, para poder usar el pensamiento inductivo.

¿Por qué necesitamos el método científico?

Entender es una palabra cuyo significado conocemos intuitivamente, pero que muchos de nosotros seríamos incapaces de definir claramente

Podríamos decir que para “entender” algo, debemos ser capaces de dividirlo en sus constituyentes primarios, lo que se conoce como el enfoque reductivo o Cartesiano, y estudiar las conexiones entre sus elementos, hasta ser capaces de crear hipótesis sobre su comportamiento en distintos contextos.

Esta ha sido la base del pensamiento científico hasta la actualidad, y es lo que entendemos como el método inductivo. Según esta definición, para entender algo, debemos ser capaces de tener una lectura acertada de sus componentes y su contexto, algo que es altamente complicado debido a nuestros sesgos cognitivos.

Nuestros sesgos cognitivos no nos permiten ver la realidad tal y como es, del mismo modo que un miope no puede ver las formas y los colores sin el uso de gafas. Por eso, para entender algo, debemos hacer uso del método científico.

El método científico se basa en el proceso de hacer hipótesis, basadas en nuestra comprensión de la realidad y los fenómenos, y crear experimentos que nos permitan saber si nuestra interpretación es equivocada.

Estos experimentos nunca acaban de confirmar nuestras hipótesis, pero sirven para demostrar que nuestras ideas no son falsas en cierto contexto, o al menos, hasta el momento. 

Cuando nuestra comprensión se separa de la realidad, no hacemos suficientes experimentos, perdemos nuestra capacidad de tomar buenas decisiones y nos volvemos esclavos de la aleatoriedad y caos del mundo. Esto es lo que convierte al método científico en una herramienta clave.

El peligro de los sesgos cognitivos

El principal problema de los sesgos cognitivos, es como no nos damos cuenta de su efecto sobre nuestra toma de decisiones. No nos damos cuenta de que no somos capaces de ver la realidad como es, ni de que la información a la que tenemos acceso a través de nuestra memoria es información sesgada.

Del mismo modo que somos incapaces de detectar nuestros puntos ciegos, el lugar en el que nuestra visión solapa con el nervio óptico, tampoco somos capaces de detectar cuando nuestros sesgos solapan con la realidad.

Algunos ejemplos de sesgos son:

• Sesgo de disponibilidad
• Sesgo de la aversión a la pérdida
• Sesgo del coste hundido o costo hundido
• ….

Existen decenas de sesgos cognitivos que controlan nuestra capacidad de tomar decisiones. El de disponibilidad hace que le demos mucha más importancia a la información que hemos recibido en los últimos meses, sin importar su relevancia real. Es la razón por la que las campañas de presencia de marca, funcionan.

El sesgo de la aversión a la pérdida es la razón por la que muchos inversores y empresarios siguen adelante con proyectos que les han causado grandes pérdidas. Porque no nos gusta perder, y estamos dispuestos a seguir, aun sabiendo que significó pérdidas, para que nuestro esfuerzo no sea inutil.

El sesgo del costo hundido está relacionado con el de la aversión a la pérdida. Este sesgo nace de nuestra dificultad para diferenciar entre algo poco probable y algo imposible. Algo poco probable puede pasar, y por lo tanto es un riesgo real, pero tendemos a tratarlo como imposible y por lo tanto no creamos mecanismos de defensa. El resutlado es que cuando haya algún cisne negro, caeremos.

Estos sesgos son la causa de innumerables pérdidas, y son la razón principal por la que es casi imposible tomar buenas decisiones. Nuestra única defensa ante ellos, es aprender sobre el comportamiento humano y la naturaleza de estos sesgos, y tomar medidas para controlar su efecto.

Debemos trabajar nuestra perspectiva, algo que se basa en obtener más herramientas para digerir y procesar la información sensorial. Aceptar que es más probable que nos equivoquemos, que que tengamos razón. Y crear un sistema de feedback basado en el método científico, de hipótesis, experimentos, hipótesis.

El objetivo final quizá de entrenar nuestra mente y capacidad de decisión, se acerca más a aprender de nuestros errores y crear normas para limitar la probabilidad de error, que a acercarnos al ideal del humano racional.

“No quiero tener una gran capacidad de resolución de problemas. Quiero evitar los problemas – evitar que pasen y hacerlo desde el principio” – Peter Bevelin

El entramado o red de modelos mentales

Un entramado o red de modelos mentales, es una excelente forma de conceptualizarlos, sin conectarlos no tienen utilidad. El mundo no se compartimentaliza en disciplinas concretas. Es únicamente un método que usamos para simplificar el proceso. 

Al aprender algo, no solo debemos entenderlo en su contexto, sino encontrar su lugar y conexiones en el contexto global de la realidad. Referirnos a los modelos mentales, como una red nos permite recordar que todo depende de como lo conectemos.

Entenderlo de esta forma, nos recuerda que todo problema se puede ver desde varias perspectivas. Cada perspectiva tendrá sus puntos positivos y negativos, y es nuestro trabajo entender que modelos mentales son necesarios para simplificar el problema lo suficiente para solucionarlo. 

No es coincidencia, o quizá sí, que un gran porcentaje de Premios Nobel, especialistas extremos en sus disciplinas, tienen intereses multidisciplinarios que en muchos casos fueron los cimientos de su mejor trabajo. Un ejemplo de esto es el trabajo de Herbert A. Simon que destacó tanto en economía, como psicología e incluso inteligencia artificial. 

No necesitamos dominar todos los detalles de todas las disciplinas, sólo los fundamentos. Con tener unas pocas herramientas más, y entrenar un poco más nuestra mente e imaginación, veremos que podemos conseguir resultados mucho más interesantes que el 90% de los expertos en nuestro campo.Cuantos más modelos mentales de alta calidad tengamos más probable sera que tengamos lo necesario para comprender el problema. Y la comprensión lo es todo. Cuanto mejor entendamos, mejores serán nuestras soluciones. Cuanto mejores sean, menos problemas encontraremos en el futuro. Tener buenos modelos, y saber utilizarlos, es la clave para reducir nuestra probabilidad de error.

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