EN ES PT
EN ES PT

Importancia de los algoritmos y modelos para un mundo más racional

05 de August de 2021 Blog por Cassotis Consulting

El auge de la economía conductual

 

Uno de los principales supuestos de la teoría económica es que las personas tomarán decisiones basadas en la optimización. El "homo economicus" - u hombre económico, término utilizado para referirse a los agentes que representan a los humanos en la teoría - definirá sus elecciones y acciones utilizando la racionalidad, con el objetivo de maximizar su bienestar económico. Otro de los fundamentos de esta teoría es el concepto de equilibrio, como el presente en la balanza demanda-oferta: los precios siempre fluctúan libremente hasta encontrar un equilibrio.

 

Esta teoría económica clásica ha sido la base de muchos modelos y estudios a lo largo de los años. Los mercados financieros, la industria de los seguros, los departamentos de precios y marketing y muchos otros han considerado que los seres humanos son racionales cuando toman decisiones para definir sus carteras de inversión, las pólizas de seguros y los precios de los productos, por ejemplo. Sin embargo, no ha sido suficiente para evitar burbujas y colapsos económicos como la burbuja tecnológica de finales del siglo pasado y la crisis financiera de 2008. El vacío entre las decisiones teóricas y los resultados obtenidos generó críticas y escepticismo.

 

Las principales críticas a la teoría están relacionadas con los principales supuestos.  En primer lugar, los problemas de optimización a los que se enfrenta una persona común suelen ser muy difíciles de resolver: una simple visita a una tienda de comestibles puede generar muchas decisiones entre cientos de artículos que no se examinarán por completo, por ejemplo. Otro defecto está relacionado con la racionalidad de los agentes: las creencias y emociones de las personas siempre se tienen en cuenta a la hora de tomar decisiones reales, y hay innumerables prejuicios que se han documentado que les afectan

 

Para comprender mejor y adaptar la teoría económica, investigadores de otros campos como la sociología y la psicología se unieron a los economistas y han realizado numerosos experimentos, originando la llamada economía conductualPor definición, estudia los efectos de los factores psicológicos, cognitivos, emocionales, culturales y sociales en las decisiones de los individuos e instituciones. Ayuda a la teoría tradicional a adaptar sus modelos a la realidad, donde las decisiones de los agentes no son coherentes con la racionalidad y los problemas son complejos.

 

Sesgos, atajos cognitivos y ruido como origen de los errores de decisión de las personas

 

Como ya se ha mencionado, debido a la complejidad de los problemas que solemos tratar, y para ahorrar energía pensando, tendemos a tomar decisiones pensando poco; más bien confiando en la intuición. Esto da lugar a muchos atajos cognitivos (también denominados heurísticos), sesgos y ruido en el proceso. Daniel Kahneman y Amos Tversky1, considerados por muchos los padres de la Economía Conductual, agrupan estos sesgos en tres atajos cognitivos principales: la representatividad (el grado probable de que un objeto represente un tipo concreto); la disponibilidad (la evaluación subjetiva de la probabilidad de un acontecimiento basada en los casos o sucesos que se nos ocurren); y el ajuste a partir de un ancla (las estimaciones subjetivas que se hacen partiendo de un valor inicial y se ajustan para obtener la respuesta final, y esos ajustes suelen resultar insuficientes).

 

Profundizaremos en la heurística de la representatividad para ejemplificar estos sesgos. Se utiliza cuando las personas juzgan la probabilidad de que un objeto o acontecimiento A pertenezca a la clase B fijándose en el grado en que A se parece a B, descuidando la información sobre la probabilidad general de B. Por ejemplo, supongamos el siguiente problema:

 

Bob es un aficionado a la ópera y disfruta recorriendo museos de arte cuando está de vacaciones.    Cuando era pequeño, le gustaba jugar al ajedrez con sus familiares y amigos.    ¿Qué situación es más probable?

 

A. Bob toca la trompeta en una gran orquesta sinfónica

B. Bob es agricultor

 

La mayoría de la gente elegirá la opción A, porque la descripción de Bob representa mejor el estereotipo de un músico clásico. Sin embargo, la probabilidad de que la opción B sea cierta es mucho mayor, ya que los agricultores constituyen una parte mucho mayor de la población.

 

Otro ejercicio que lo demuestra es el problema de Linda:


Linda tiene 31 años, es soltera, franca y una persona brillante.  Se licenció en filosofía.  En su época de estudiante, se preocupaba mucho por los temas de discriminación y justicia social, y también participó en manifestaciones anti-nucleares.  ¿Qué es más probable?

A. Linda es cajera en un banco.

B. Linda es cajera en un banco y participa activamente en el movimiento feminista.

 

Debido a la representatividad de B, la mayoría elegirá esta opción, incluso si la probabilidad de que dos acontecimientos ocurran juntos es siempre menor o igual que la probabilidad de que cualquiera de ellos ocurra solo.

 

Estos dos pequeños casos fueron presentados por Kahneman y Tversky y sólo se utilizan para ilustrar los atajos cognitivos, pero es posible imaginar el "daño" que pueden causar en la toma de decisiones. En la siguiente infografía, creada por Racounter.net, se pueden encontrar otros prejuicios cognitivos con ejemplos sencillos.

 


 

Falta de racionalidad en la toma de decisiones dentro de las organizaciones

 

Además del impacto en las elecciones de cada persona, estos "comportamientos erróneos" pueden generar muchas decisiones cuestionables para las instituciones y organizaciones, como gobiernos y empresas. Un ejemplo de cómo los agentes institucionales del mundo real no siguen la teoría económica lo encontramos en los estudios realizados por Richard Lester2, en los años 40.

 

Encuestó a muchos gerentes y directores generales para saber cómo decidían el nivel de producción de sus empresas y el número de trabajadores que debían contratar o despedir. Un agente racional tendría en cuenta el marginalismo, según el cual vale la pena producir hasta que el ingreso marginal sea mayor que el costo marginal; se contratará a un trabajador si la ganancia marginal obtenida de su trabajo es mayor que el salario pagado. Sin embargo, Lester descubrió que la mayoría de los gerentes parecían no preocuparse por estos factores, sino que se basaban en ideas simples como vender lo máximo posible. Se planteó la cuestión de si los agentes del mercado eran realmente racionales en una época en la que aún no había comenzado el debate de la economía conductual. 

 

Otro investigador llamado Fritz Machlup3 entró en la discusión iniciada por Lester, afirmando que aunque los gerentes no mencionaran el marginalismo y la base de la teoría de la empresa, sus decisiones y acciones se aproximarían a la teoría.  Los individuos actúan "como si" equilibraran los beneficios y los costos marginales, aunque no lo hagan explícitamente en sus mentes. En otras palabras, incluso si esos individuos no conocieran la razón, actuarían como un agente racional.

 

Aunque en su momento Machlup fue considerado el "vencedor" del debate (la idea de "como si" fue reforzada por muchos otros economistas, como Milton Friedman, y el debate se denominó "cerrado"), tras los descubrimientos de los sesgos y atajos cognitivos por parte de Kahneman y Tversky fue imposible sostener la idea de que la intuición humana se aproximaría siempre a las decisiones racionales.

 

¿Cómo mejorar la toma de decisiones para generar un mundo más racional?

 

Para evitar el impacto de los sesgos y los atajos cognitivos en la toma de decisiones, la receta de Kahneman4 es que las organizaciones templen el juicio humano con un "pensamiento disciplinado" mediante el uso de algoritmos. Las indicaciones de la investigación son inequívocas, dijo:  Cuando se trata de tomar decisiones, los algoritmos son superiores a las personas. “Los algoritmos no tienen ruido. Las personas sí", afirmó. "Cuando Usted pone unos datos delante de un algoritmo, siempre obtendrá la misma respuesta en el otro extremo".

 

Esto es especialmente cierto en algunos campos, como la medicina (diagnóstico de enfermedades como el cáncer), y los mercados financieros (riesgo de crédito, asignación de carteras), entre muchos otros.  En estos casos, denominados "entornos de baja validez", existe un grado significativo de complejidad, incertidumbre e imprevisibilidad, y poca retroalimentación para transformar la experiencia en pericia y, según las investigaciones, los algoritmos simples igualaron o superaron a los humanos y sus "complejos" criterios de decisión, esencialmente cada vez.


La visión de Cassotis refleja este tipo de soluciones: queremos aportar racionalidad a la toma de decisiones en las organizaciones. Mediante el uso de modelos matemáticos y algoritmos, pretendemos aumentar la precisión de los responsables de la toma de decisiones, potenciando su experiencia e intuición con herramientas fáciles de usar para apoyar sus procesos.

 

¿Se enfrenta a problemas complejos, que pueden estar sujetos a prejuicios y ruidos cognitivos a la hora de tomar decisiones?  Si es así, ¡no dude en ponerse en contacto con nosotros!

 


 

Referencias:

  1. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011. Kahneman, Daniel. Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux, 2011.
  2. Lester, Richard A. "Shortcomings of Marginal Analysis for Wage-Employment Problems." The American Economic Review 36, no. 1 (1946): 63-82. Consulta realizada el 31 de mayo de 2021. http://www.jstor.org/stable/1802256.
  3. Machlup, Fritz. "Marginal Analysis and Empirical Research." The American Economic Review 36, no. 4 (1946): 519-54. Consulta realizada el 31 de mayo de 2021. http://www.jstor.org/stable/1801722 
  4. "Daniel Kahneman’s Strategy for How Your Firm Can Think Smarter" Knowledge@Wharton, 8 de junio de, 2016, consulta realizada el 31 de mayo de 2021. https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/nobel-winner-daniel-kahnemans-strategy-firm-can-think-smarter/ 

 

 

Autor: Cassiano Lima - Consultor Senior en Cassotis Consulting

                                     Coautor: Fabio Silva - Gerente Senior en Cassotis Consulting

Contáctenos

Vamos a hablar de optimización

R. da Paisagem, 220, sala 11S, Vila da Serra, Nova Lima - MG, Brasil

Hable con nosotros Enviar correo electrónico