Daniel Kahneman

Daniel Kahneman nacido en 1934) es un psicólogo israelí-estadounidense mejor conocido por su trabajo sobre la psicología del juicio y la toma de decisiones, así como la economía del comportamiento, por el que recibió el Premio Nobel de Ciencias Económicas. en 2002. (compartido con Vernon L. Smith). Sus hallazgos empíricos cuestionan el supuesto de racionalidad humana de la teoría económica moderna. Con Amos Tversky y otros, Kahneman desarrolló la teoría prospectiva y estableció una base cognitiva para errores humanos comunes causados ​​por heurísticas y sesgos (Kahneman y Tversky, 1973; Kahneman, Slovic y Tversky, 1982; Tversky y Kahneman, 1974). (Kahneman y Tversky, 1979).

La revista Foreign Policy lo nombró uno de los principales pensadores mundiales en 2011. El mismo año, se publicó su libro Thinking, Fast and Slow, que resume gran parte de su investigación, y rápidamente se convirtió en un éxito de ventas. Es profesor emérito de psicología y asuntos públicos en la Escuela de Asuntos Públicos e Internacionales Woodrow Wilson de la Universidad de Princeton. Kahneman fundó TGG Group, una firma de consultoría empresarial y filantrópica. Está casado con Anne Treisman, miembro de la Royal Society.

En 2015, The Economist lo nombró el séptimo economista más influyente del mundo.

¿Qué son los Sistemas 1 y Sistema 2 de Daniel Kahneman y Amos tversky?

A la hora de tomar decisiones existen dos tipos de sistema según Daniel Kahneman:

El sistema 1 hace referencia a nuestra capacidad de tomar decisiones rápidas y de forma intuitiva. Pero también tiene la desventaja de que se ve afectado en mayor medida por nuestros bias y emociones.

El sistema 2 es el que nos permite tomar decisiones con calma y razonadas, pero este también puede verse afectado por ciertos bias, como el de prueba social, o el sesgo de confirmación.

Ambos tienen sus ventajas y desventajas, pero sin duda el que deberíamos intentar usar en el caso de decisiones importantes es el sistema 2, ya que el tiempo que nos da nos puede permitir reducir el efecto de cualquier tipo de bias.

Cuando es útil el sistema 1 

El sistema 1 no es perjudicial de por sí, y muchas veces es la mejor opción. Poder tomar decisiones rápido y poder dedicarles el tiempo justo como para que nuestra inversión de tiempo sea igual o inferior al beneficio generado es una de las razones por las que es tan importante trabajar en los campos que mejor se nos dan, y la base de los principios de la ventaja competitiva y el coste de oportunidad.

Si desarrollamos conocimiento sobre un tema podemos formular hipótesis al respecto para testear nuestra comprensión. Estas hipótesis nos permitirán entender cuales son los factores de más peso para determinar resultados en ciertas situaciones y con el tiempo nos permitirán determinar de forma intuitiva las formas más óptimas basadas en experiencia de hacer algo, es decir, intuición.

Esta intuición a su vez nos permite reducir el tiempo necesario para hacer ciertas tareas con éxito y con ello reduce el coste de oportunidad asociado a una tarea, de forma que la intuición podría considerarse como la base del principio de la ventaja competitiva. Pero esta velocidad viene a un precio, reduce el campo de visión y fuerza a usar la experiencia para decidir, de forma que es altamente dependiente del contexto.

Por eso, cuando se trata de decisiones de una gran importancia y riesgo asociado, es mejor usar el sistema 2. El mindfulness y el sistema 2 de pensamiento son las únicas herramientas que tenemos para reducir el efecto de usar heurísticas para tomar decisiones y fallar. El principio de mindfulness nos ayuda a tomar control de nuestros pensamientos y crear las condiciones necesarias para la meta-cognición, y la metacognición a su vez nos permite hacer uso del sistema 2 y reducir, en cierta medida, el efecto de los bias.

Cuando es útil el sistema 2

El sistema 2 es útil principalmente cuando tenemos que lidiar con decisiones que presentan posibles problemas poco probables pero de gran riesgo, es decir, problemas que aunque tengan baja probabilidad de suceder puedan hacer grandes daños.

El problema es que este tipo de situaciones es difícil de detectar, simplemente porque no estamos entrenados para dar importancia a situaciones poco probables. Por eso, por defecto deberíamos utilizar el sistema 2, es decir parar respirar y pensar, siempre que se trate de una decisión importante.

¿Cómo sabemos si se trata de una decisión importante?

Las decisiones importantes, o de high-stakes, cumplen con 2 características:

1)Presentan la posibilidad de una gran pérdida a nivel financiero, emocional o temporal.

2)El coste de revertir la decisión son altos o imposibles

Cualquier decisión que cumpla con estas características debería llevarnos a tomar algo más de tiempo para decidir cuál es la mejor acción que podemos realizar. Y en concreto, la mejor señal para detectar cuándo deberíamos usar el sistema 2, es estimar cuánto nos costaría solucionar el problema.

Se nos suele dar mal entender las probabilidades de pérdida, es uno de los bias principales en el caso del sistema 2, pero es mucho más fácil detectar cuando un problema puede ser tan grande que merece la pena parar. 

Un ejemplo de esto sería poner más dinero del que podemos en acciones que están subiendo. Es posible que sigan subiendo y no pase nada, pero también existe la posibilidad de que lo perdamos todo, sobre todo si usamos leverage. En este caso tendría mucho más sentido poner una cantidad que no nos importe perder, o que al menos no afecte a nuestra calidad de vida.

Daniel Kahneman sobre la regresión a la media

Siempre que la correlación sea imperfecta, los resultados extremos se suavizarán con el tiempo. Lo mejor siempre parecerá empeorar y lo peor parecerá mejorar, independientemente de cualquier acto. 

Esto se llama regresión a la media y significa que debemos tener mucho cuidado al diagnosticar la causalidad. Esto es algo que solemos tener dificultades para entender. Un ejemplo que ilustra el problema, es el ejemplo que propone Daniel Kahneman en su libro Pensar rápido, Pensar despacio

Los niños deprimidos tratados con una bebida energética mejoran significativamente durante un período de tres meses. Me inventé el titular de este periódico, pero el hecho de que informa es cierto: si trataras a un grupo de niños deprimidos durante algún tiempo con una bebida energética, mostrarían una mejora clínicamente significativa. También es el caso de que los niños deprimidos que pasan algún tiempo de pie sobre su cabeza o abrazan a un gato durante veinte minutos al día también mostrarán mejoría.”

Nuestro cerebro está diseñado para buscar relaciones de causalidad. Al leer este ejemplo, seguramente hayamos imaginado que tomar bebidas energéticas es suficiente para animar a alguien deprimido. 

“Los niños deprimidos son un grupo extremo, están más deprimidos que la mayoría de los demás niños, y los grupos extremos retroceden a la media con el tiempo. La correlación entre las puntuaciones de depresión en sucesivas ocasiones de prueba es menos que perfecta, por lo que habrá una regresión a la media: los niños deprimidos mejorarán un poco con el tiempo, incluso si no abrazan a ningún gato y no beben Red Bull.”

Pero esto no es verdad, en realidad lo único que ha pasado es que hemos elegido a un subgrupo que está muy por debajo de la media en un aspecto, y hemos visto que ha mejorado, han revertido hacia la media. Este estudio por sí solo, no nos dice nada, necesitariamos más estudios y grupos de control, a los que no se les ofrezca nada, para ver si el cambio es aleatorio o real.

Este problema de percepción nace de nuestra dificultad para diferenciar entre causalidad, y correlación

Solemos confundir el significado de los términos correlación y causalidad. Correlación significa que cuando un fenómeno sucede, otro sufre un cambio en el mismo periodo de tiempo observado. Estos cambios pueden ser en la misma dirección, por ejemplo ambos aumentan, o no, uno aumenta y otro disminuye.

Que se den cambios en ambos en el mismo periodo de tiempo no significa que haya una relación entre ellos, al menos no directa. En cambio, cuando hablamos de una relación de causalidad, nos referimos a que los cambios en un elemento x, producen cambios en un elemento y. En este caso si que hay una relación entre ellos, y el orden en que se producen los dos eventos importa, porque uno causa cambios en el otro.

Una forma de ayudar a diferenciar si se trata de correlación o causalidad es usar grupos control. Grupos a los que no ofrecemos el tratamiento que queremos estudiar, para ver si hay cambios debidos a elementos fuera de nuestro control. 

Esto es lo que se suele usar para diferenciar entre medicamentos que son efectivos, y medicamente que simplemente tienen un efecto placebo. El hecho de darnos algo “que se supone que nos puede curar”, ya es suficiente para que nos sintamos mejor en muchos casos, porque el dolor es algo que percibimos y que por lo tanto podemos modular.

Para demostrarlo, tan solo tenemos que probar a hacer flexiones con los puños en el suelo, algo que suele ser doloroso, e intentar dejar la mente en blanco. En los momento en que nuestra atención vaya hacia dejar la mente en blanco sentiremos que disminuye el dolor, cuando en realidad es algo imaginado.

Usar grupos control, o lo que en marketing se llama A/B testing o split testing, nos permite determinar si un cambio que hemos hecho produce efectos reales o no. 

En los casos en los que no podamos hacerlo, una opción es estudiar resultados pasados, aunque en este caso debido a que no ocurren en el mismo momento, es difícil controlar los efectos aleatorios.  Podemos comparar con el promedio de la industria, los pares en el grupo de cohortes o las tasas históricas de mejora, pero ninguna de estas son medidas perfectas.

Lo importante es entender nuestra información lo máximo posible, y reducir la probabilidad de que nos estemos engañando a nosotros mismos porque hemos hecho mal el experimento, o porque no tenemos en cuenta la aleatoriedad intrínseca de los sistemas.

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