Toma de decisiones para confrontar con la incertidumbre organizacional

Capítulo 2

Toma de decisiones para confrontar con la incertidumbre organizacional Luis Enrique Segoviano Contreras*

Resumen

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a epistemología se ha establecido como un programa de investigación que busca establecer las condiciones necesarias y suficientes de todo conocimiento. Como parte de este proyecto, se ha elaborado un bagaje conceptual en torno de la idea de que la justificación racional de nuestras creencias nos permite alcanzar una comprensión objetiva del mundo como una garantía para confrontar con la incertidumbre. En este trabajo, presentamos una visión alternativa del conocimiento humano que toma en consideración los constreñimientos que afectan las capacidades epistémicas de los seres humanos y las habilidades empleadas por nosotros para resolver problemas más allá de la visión idealizada de la justificación y deliberación racionales. En particular, centramos nuestro trabajo en las denominadas heurísticas como estrategias de decisión rápidas y frugales orientadas a problemas organizacionales.

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Maestro en Filosofía por la UNAM. Profesor en la FCA-UNAM de Ética en las Organizaciones y Teoría del Conocimiento. Correo electrónico: [email protected]

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1. Introducción La Epistemología se ha establecido como un programa de investigación que busca establecer las condiciones necesarias y suficientes de todo conocimiento (Dancy, 1985; BonJour, 1993). Desde una perspectiva histórica, las preguntas y los problemas en torno del conocimiento humano han implicado la búsqueda y el análisis de un bagaje conceptual que nos permita sistematizar nuestra comprensión del mundo, cuya justificación exima la suerte o el azar en sus procedimientos y resultados (Villoro, 1982). Como parte de este extenso proyecto, se ha considerado que la justificación racional de nuestras creencias traza una línea divisora entre, por una parte, la certeza y el conocimiento y, por la otra, el error y la incertidumbre. Desde este punto de vista, lo que la epistemología puede brindar es la explicación racional de lo que podemos comprender y realizar en el mundo con la máxima certidumbre posible de alcanzar. La epistemología ha sido un proyecto analítico para entender cómo alcanzamos una comprensión objetiva del mundo bajo la consideración de que el conocimiento requiere los fundamentos racionales en nuestras expectativas de lo que ha ocurrido y de lo que debe ocurrir en un hecho dado (Quine, 1990). Una parte importante de las decisiones que los seres humanos tomamos se lleva a cabo en situación de incertidumbre (Gigerenzer, 2008; North, 2005). Desde la búsqueda de pareja y la previsión del clima, hasta la medición de las consecuencias del uso de energías nucleares y el desarrollo de nuevas tecnologías digitales, nos enfrentamos constantemente a un entorno nuevo y desconocido donde muchas veces nuestro conocimiento actual no es suficiente para lidiar con éxito a través de esas nuevas situaciones. Lidiamos con problemas nuevos sin la certeza ni la información que idealmente nos podría garantizar la resolución óptima para cada nuevo problema (Gigerenzer, 2001). En la toma de decisiones real, el conocimiento que tenemos de nosotros mismos y del entorno no tiene qué ver mucho con esa imagen idealizada de la certidumbre o la justificación racional que tanto ha ocupado la atención y el esfuerzo de los filósofos durante mucho tiempo. En muchas de ellas, no parece haber espacio para definir la justificación racional de los problemas que nos atañen: ¿Hasta qué punto elegir a la persona “con que queremos pasar el resto de nuestra vida” implica una deliberación racional y exhaustiva de nuestras alternativas posibles? ¿Empezamos un nuevo trabajo aplicando las reglas adquiridas de nuestra experiencia previa esperando los mismos resultados y consecuencias que antaño fueron exitosas? ¿Cómo establecer las consecuencias posibles del uso de energías 32

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nucleares en su reemplazo de los combustibles fósiles y su impacto en el medio ambiente? El objetivo de este artículo es desarrollar un punto de vista crítico al enfoque tradicional de la epistemología basado en la concepción de justificación racional. Para estudiar el conocimiento humano, se ha idealizado enormemente el papel de la deliberación y la evaluación exhaustiva de alternativas como las condiciones que determinan el pináculo de la racionalidad humana. No obstante, muchos de los problemas importantes que los seres humanos resuelven se llevan a cabo en condiciones muy distintas a las asumidas teóricamente. Vamos a contrastar este enfoque con un análisis de la toma de decisiones que consida los constreñimientos de información y de tiempo en que los seres humanos llevan a cabo la resolución de problemas (Payne, Bettman y Johnson, 1993; Kahneman, Slovic y Tversky, 1982). Nuestro punto de vista es mostrar que la incesante búsqueda de certeza y expectativas racionales de lo que debe implicar el conocimiento está esencialmente equivocada. La toma de decisiones humana se puede entender mejor como un proceso adaptativo donde la incertidumbre no es algo contingente o tangencial que eventualmente podamos disminuir, sino parte crucial de lo que caracteriza nuestro comportamiento y el conocimiento que tenemos del mundo. Una lección que extraeremos de esto es que nuestro paradigma basado en la teoría de utilidad esperada y optimización de la toma de decisiones organizacional del modelo económico estándar también debe ser modificado (Simon, 1955; Arthur 1992, 2000). Aplicado al comportamiento organizacional, la concepción de conocimiento y de habilidades epistémicas empleadas por los individuos debe integrar una propuesta sobre la toma de decisiones con información incompleta y con capacidades cognitivas limitadas (Bardone y Secchi, 2009; Simon, 1979). Como parte de nuestra propuesta, elaboramos una visión sobre estrategias heurísticas de decisión y cómo son aplicadas en el ámbito organizacional para la resolución de problemas en situación de incertidumbre (Gigerenzer, 2004, 2008). La estructura de este trabajo es como se señala a continuación. En el siguiente apartado, exponemos en qué consiste el enfoque tradicional en epistemología basado en la noción de justificación racional. Posteriormente, presentamos un argumento para mostrar el papel de la incertidumbre en la toma de decisiones, principalmente en el intercambio económico. A continuación, se expone la teoría de la racionalidad ecológica de Gigerenzer para establecer un marco experimental sobre las capacidades estratégicas que los seres humanos empleamos para resolver problemas en condiciones de incertidumbre. En los últimos dos apartados, desarrollamos la noción de heurística 33

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como estrategia de decisiones rápidas y frugales, y elaboramos un ejemplo para mostrar su importancia y aplicación en problemas organizacionales y de grupos. Cerramos el trabajo con algunas observaciones finales.

Epistemología tradicional centrada en una justificación racional El análisis epistemológico tradicional parte de definir el conocimiento como una creencia verdadera y justificada (Dancy, 1985; Villoro, 1982). Se trata de una definición basada en la creencia y en la justificación que un individuo tiene sobre un determinado hecho que puede expresarse en términos proposicionales (Goldman, 1980). La manera de expresar que un sujeto cualquiera sabe algo sobre un determinado suceso o evento (S sabe que p) es cierto si y sólo si: 1: p 2. S cree que p 3. la creencia de S de que p está justificada A partir de esta simple formulación, han girado todas las discusiones contemporáneas en torno de las condiciones epistémicas del conocimiento (Dancy, 1985). Parte de estas discusiones e investigaciones, se ha centrado en cuestionar o mostrar las limitaciones que pueda tener ese modelo de conocimiento de modo que garantice su aplicación a instancias más elaboradas de conocimiento (Alston, 1976; BonJour, 1993). No obstante, aunque muchas extensiones al modelo pretenden integrar modificaciones sustanciales de lo que puede considerarse conocimiento, siguen compartiendo también un paradigma básico sobre las condiciones y parámetros epistémicos que se deben alcanzar. Este paradigma básico señala que el conocimiento implica, en cualquiera de sus formas, una justificación racional1. Se trata del supuesto central que caracteriza el programa tradicional en epistemología. Desde un enfoque u otro, se busca establecer un conjunto de criterios que nos proporcionen un argumento integral la justificación racional de nuestras creencias. Ciertamente, hay mucha discrepancia acerca de lo que debe englobar esta

1 Un texto que recopila muchos trabajos clásicos en español sobre este tema es García, Eraña y King (2012).

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justificación –sean razones concluyentes, creencias básicas, métodos falibles–, pero en todas las concepciones resulta incuestionable que esto define al conocimiento. La visión ampliamente aceptada de una toma de decisiones acertada derivada de este enfoque nos aconseja deliberar cuidadosamente nuestras alternativas antes de realizar cualquier elección. En el fondo, esto parece coincidir en que lo distintivo del conocimiento es tener un soporte o justificación que nos permita racionalizar lo que creemos y lo que hacemos en el mundo. Es importante considerar que si bien es un paradigma de raíces en discusiones filosóficas desde la Antigüedad, también coincide con los fundamentos teóricos de otras disciplinas sociales, como la Economía y la Psicología. En particular, se puede considerar que el modelo de elección racional constituye la versión formal de esta concepción de conocimiento2. La investigación en toma de decisiones en Economía y Psicología –y también en áreas como Inteligencia Artificial y Ciencia Cognitiva– se ha centrado en el análisis formal de los criterios normativos constituyentes de la elección racional (Plous, 1993; Arthur, 1992). El ejemplo más acabado de esta vertiente de estudio es la teoría de la utilidad esperada. De acuerdo con ella, para definir la elección racional se requiere cuantificar procesos de decisión en términos de probabilidades numéricas y valores que pretenden representar los parámetros de evaluación para escoger una alternativa entre un conjunto dado de opciones (Hastie y Dawes, 2010; Ove Hansson, 2005). Se emplea el término “utilidad” para identificar una representación numérica de los valores que un agente asigna a cada alternativa para establecer una medida estándar en el grado de deseabilidad hacia los resultados posibles en un problema de decisión. En consecuencia, se deriva un criterio de elección racional que dicta maximizar la utilidad esperada –i.e. elegir aquella alternativa con el valor más alto (Ove Hansson, 2005)–. Desde este punto de vista, la toma de decisiones se encuentra esencialmente condicionada a la forma en que el agente identifica sus preferencias y jerarquiza sus opciones basado en la probabilidad que le asigna a cada una de ellas. Por esta razón, el análisis formal identifica la toma de decisiones como un problema sobre la manera en que el agente representa el problema y cuál es el examen evaluativo que lleva a cabo para resolver un curso de acción entre varias alternativas posibles. El enfoque tradicional de conocimiento basado en la justificación racional y el modelo de la elección racional convergen en supuestos específicos sobre la agencia humana. La primera es que el conocimiento remite a un 2

Para mayor detalle de esta idea, véase Hastie y Dawes (2010).

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proceso o evento esencialmente centrado en el sujeto. Esto quiere decir que el conocimiento refiere a una representación interna de un evento en el mundo que el sujeto experimenta. La segunda suposición es que hay una distinción nítida entre el conocimiento y el error derivado de un cálculo no racional. Se trata de la idea de que, asociada a la justificación racional, hay un estado de certidumbre subjetiva, de manera que actuamos y comprendemos un estado de cosas en el mundo de manera distinta que como producto de la contingencia o la suerte. Y la tercera, y más importante, que tanto la comprensión epistémica como la toma de decisiones exitosa se sustentan en una evaluación exhaustiva o deliberación que forman el ideal normativo del conocimiento3. No cabe duda de que muchas formas de comprensión que los seres humanos tenemos del mundo circundante pueden ser explicadas mediante un modelo de conocimiento basado en la justificación racional. Puede considerarse una manera de pensar bastante extendida tanto en la investigación como en el quehacer cotidiano. Parece que los grandes problemas que nos aquejan en la vida requieren de un juicio deliberado y de nuestras mejores razones para no errar en momentos cruciales. Nadie pretende haber elegido una carrera profesional o la compra de un mejor automóvil sin haber sopesado cuidadosamente todas las alternativas. Ningún científico se puede jactar de haber hecho un descubrimiento sobre la existencia de partículas subatómicas o descubrir los gérmenes en los alimentos sin haber realizado una investigación minuciosa que justifique su hipótesis y excluya explicaciones alternativas. En la actualidad, las empresas de consultoría abogan por el uso de potentes programas de software que permitan evaluar una gran cantidad de datos y disminuyan los riesgos de inversión4. Como hemos señalado, se trata del paradigma básico para entender el conocimiento humano que forma el soporte teórico de diversas disciplinas. No obstante, el punto de divergencia que vamos a desarrollar a continuación se basa en la idea de que en un número considerable de problemas los seres humanos toman decisiones que no se corresponden en absoluto con esta imagen racional del conocimiento. Elegimos pareja, compramos autos y productos, o descubrimos nuevos gérmenes en situaciones caracterizadas por altos grados de 3

El lector interesado en la crítica sobre justificación hecha a la epistemología contemporánea puede remitirse a Rorty (1983), donde el autor expone una visión analítica del problema de los fundamentos racionales y el subjetivismo epistémico que ha atravesado el enfoque tradicional expuesto aquí. 4 Véase Gigerenzer, Todd y el Grupo ABC (1999).

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incertidumbre que requieren que los seres humanos realicen procesos de búsqueda de información y de elección de alternativas de una manera más rápida y adaptativa de lo que supone una evaluación racional. En consecuencia, estos parámetros normativos resultan bastante ajenos para especificar las condiciones en que las personas, de facto, resuelven un número importante de tareas. Para llevar a cabo una primera aproximación a nuestro enfoque, consideremos la siguiente cuestión. Una de las condiciones epistémicas necesarias para evaluar racionalmente un problema de conocimiento es establecer un orden preciso de alternativas que nos permita establecer una clara jerarquía entre ellas para realizar el razonamiento y evitar contradicciones en el momento de ejecutar su resolución (Jeffrey, 1983; Plous, 1993). Se trata de una condición necesaria para establecer una situación discriminativa a un problema, ya que sólo bajo esta suposición los individuos son capaces de deliberar entre un conjunto de alternativas para discernir las implicaciones y los resultados diversos en un dominio de conocimiento. Ahora bien, si no alcanzamos ese nivel de representación ni siquiera es posible plantearse la pretensión de justificación racional. El problema aquí es el siguiente: ¿Hasta qué punto llevamos a cabo un ordenamiento de alternativas en la práctica? ¿En qué medida buscamos soluciones a un determinado problema basados en una discriminación exhaustiva de posibilidades? Para abordar este punto, tomemos la distinción entre tareas familiares y no-familiares que plantea Selten (2001). De acuerdo con Selten, un problema es familiar para el agente decisor si conoce el método óptimo para resolverlo, lo que implica que ha adquirido un entrenamiento previo en el área o reconoce las herramientas matemáticas o formales que lo han dotado de las estrategias adecuadas para resolverlo. En un problema no-familiar, por lo contrario, el agente debe divisar el método mismo con el que seleccionará una alternativa de resolución antes de que esta última pueda ser aplicada. Se trata de situaciones en donde, además de que desconocemos la solución, necesitamos identificar inicialmente los procedimientos o protocolos que permitan acceder a ellas. Muchos de los problemas que enfrentamos en nuestra vida por primera vez caen en este rubro. Por ejemplo, acceder a la paternidad, elegir una carrera, ingresar a un trabajo, etcétera. Estas situaciones tienen en común que en ningún caso hay un método establecido para resolverlas. Resulta implausible y completamente inútil elaborar un procedimiento exhaustivo que se asuma como la guía para atenderlas. Por lo contrario, la experiencia y el aprendizaje social nos proporcionan estrategias simples que permiten abordarlas de manera efectiva. Selten (2001) propone 37

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que esto nos conduce a dos niveles distintos en un problema de toma de decisiones mostrados de la siguiente forma: Nivel 1: Descubrir la alternativa a ser elegida Nivel 2: Descubrir un método para el nivel 1 Ahora bien, aquí la cuestión es: ¿cuál es el enfoque óptimo para resolver el problema en el nivel 2? Según Selten, si ubicamos el problema en un contexto de constreñimientos de tiempo no parece factible considerar que su resolución pueda tener una formulación en términos de optimización. La razón es que la búsqueda de un método de prueba para resolver problemas de una clase específica parece estar anidado en un tipo de situación donde el agente decisor requiere valerse de cualquier capacidad o estrategia disponible para establecer ese método. Bajo estas circunstancias, la pregunta sobre la optimización misma estaría fuera de contexto. Lo interesante de este planteamiento es que la posibilidad de arribar a un problema familiar –i.e. que pueda resolverse en términos de optimización– siempre va a presuponer la resolución de un problema no-familiar que, simplemente, resulta imposible de tratar en función de un proceso de optimización. Visto de otro modo, el empleo de métodos y procedimientos que nos permitan estilizar tareas empleando parámetros específicos para determinar las estrategias óptimas, requiere haber resulto procesos de desarrollo y formulación de tareas y marcos de análisis previos no susceptibles de optimización misma. Así lo expresa Selten: “Try to optimize in such situations is like trying to build a computer that must be used in order to determine its own design –an attempt doomed to fail. The activity of optimizing cannot optimize its own procedure” (Selten, 2001, 17). De esta manera, la distinción que plantea Selten identifica procesos de decisión que requieren diferentes capacidades y habilidades de resolución. Por una parte, la generación de hipótesis y marcos conceptuales para la formulación de problemas. Por otra, la aplicación de esos marcos para dominios específicos previamente reconocidos a través de entrenamiento y experimentación previos. El primer caso representa una situación típica de incertidumbre. Pasemos ahora a establecer en qué consiste la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre y cómo podemos establecer un enfoque alternativo que integre los factores contingentes y las capacidades limitadas de los agentes humanos.

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Toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre Se utiliza el término incertidumbre para referirse a una situación en que un problema de decisión no puede ser representado en términos de una evaluación probabilística en que un agente no puede asignar un valor definido para elegir entre un conjunto de alternativas (Gigerenzer, 2008, Gigerenzer y Sturm, 2012). A diferencia de una situación de riesgo, la incertidumbre implica que un individuo debe resolver un problema en que la información y la presión de tiempo imposibilitan representar todas las consecuencias probabilísticas de sus alternativas disponibles (Ranyard, Crozier y Svenson, 1997). Muchos de los problemas importantes que enfrentamos a lo largo de nuestra vida, tanto en el nivel individual –como elegir pareja, decidir una carrera universitaria, invertir dinero en un negocio– como en un plano social –resolver problemas de pobreza, implementar reformas socio-políticas, desarrollar tecnología digital– se caracterizan por surgir en situaciones de incertidumbre. Se trata de situaciones donde resulta simplemente imposible tener una representación exhaustiva de todas las alternativas a una situación o hacer una evaluación probabilística de todas las opciones a nuestro alcance. Muy comúnmente, enfrentamos problemas mal definidos, con información incompleta, o incluso con restricciones de tiempo que socavan nuestras pretensiones de alcanzar un conocimiento preciso y definido que, en consecuencia, repercute directamente en nuestro contexto socio-cultural y en la manera de representar nuestro problema de decisión (Kahneman, 2012). Desde este punto de vista, estamos constantemente condicionados por constreñimientos de información y de tiempo por lo que resulta sumamente difícil hacer una evaluación de acuerdo con los parámetros de inferencia de los modelos de justificación racional de conocimiento. Enfrentamos problemas que no pueden representarse de manera nítida o precisa, es decir, no nos permiten realizar una deliberación exhaustiva del conjunto de nuestras alternativas y seleccionar la opción que nos proporcione una maximización de la utilidad como se pretende en los modelos económicos estándar. En este sentido, para tener una comprensión más profunda de los procesos de toma de decisiones debemos avanzar más allá de lo que puede comprenderse desde los modelos de justificación racional. Necesitamos reemplazar esta visión estática de la toma de decisiones por una que introduzca explícitamente el tipo de constreñimientos cognitivos y ambientales que determinan nuestra manera de utilizar la información en situaciones complejas y

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variables. Asimismo, requerimos cambiar nuestro enfoque por uno que identifique el tipo de capacidades y habilidades de decisión que hemos desarrollado en términos evolutivos para enfrentar en situaciones de incertidumbre. Resulta pertinente señalar que, si bien los seres humanos no ajustan sus formas de decisión y comportamiento bajo criterios de certeza y de elección racional, ello no implica de ningún modo que no estén dotados de otras capacidades para resolver problemas de manera exitosa. Una primera condición por señalar para avanzar en este enfoque es que todo proceso de toma de decisiones debe ubicarse como una interrelación entre un agente y un ambiente específico (Simon, 1990; Gigerenzer, 2000). Una de las omisiones cruciales en el enfoque de la epistemología tradicional es que el conocimiento se trata desde una perspectiva del agente y no se sitúa en el contexto de recursos escasos y alternativas del problema que enfrenta, sino que tales características están dadas por sentado en la representación epistémica de la situación5. Pero el conocimiento y la toma de decisiones no se llevan a cabo en el vacío, sino que deben ser contextualizados en escenarios particulares donde los individuos se desenvuelven. Exploremos esta idea a detalle a partir de la concepción de racionalidad ecológica presentada por Simon (1990, 1996) y desarrollada y continuada por Gigerenzer (2001, 2008). En un artículo en que se publica el discurso de recepción del premio Nobel, Herbert Simon (1979) señala: Human behavior, even rational human behavior, is not to be accounted for by a handful of invariants. It is certainly not to be accounted for by assuming perfect adaptation to the environment. Its basic mechanisms may be relatively simple, and I believe they are, but that simplicity operates in interaction with extremely complex boundary conditions imposed by the environment and by the very facts of human long-term memory and the capacity of human beings, individual and collectively, to learn (Simon, 1979, 510).

En otro pasaje, Simon expresa la idea de que el comportamiento adaptativo requiere un estudio de la interrelación entre las capacidades de aprendizaje del agente –en este caso de los seres humanos, pero que puede ser aplicado para cualquier organismo– y de las condiciones de su ambiente que condicionan las opciones y alternativas que puede elegir para la resolución

5 Para ahondar en las raíces teóricas del enfoque que aquí sustentamos, puede verse Hutchins (2010).

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de una determinada tarea. Aunque los mecanismos cognitivos pueden ser muy simples, el éxito adaptativo del organismo está dado por su funcionamiento dentro de la estructura ambiental donde se encuentra. Simon (1996) pone como ejemplo la trayectoria recorrida por una hormiga a través de la arena. Con este ejemplo, nos invita a considerar que, aunque la trayectoria puede ser altamente compleja debido a las irregularidades y obstáculos en la superficie, no necesitamos asumir que toda la información necesaria para sortear estas dificultades forma parte del sistema cognitivo de la hormiga. En vez de ello, los mecanismos que conducen al comportamiento de la hormiga pueden ser muy sencillos, pero que se adecuan a los factores específicos de su entorno y le permiten tomar pautas de conducta dependiendo del tipo de obstáculos que encuentra en su camino. Figura 1. La trayectoria de la hormiga en la arena

Desde esta perspectiva, el comportamiento es siempre el producto de la interacción de un agente con su ambiente. No puede considerarse sólo como mera consecuencia de los mecanismos internos del agente ni tampoco únicamente como efecto del ambiente. La adaptación requiere investigar cómo se lleva a cabo esta adecuación entre las habilidades del organismo y el tipo de factores contextuales que lo confrontan a tareas específicas. Asimismo, también nos permite considerar por qué un organismo, a pesar de estar constreñido por un número considerable de factores de su entorno, 41

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puede resolver con éxito un número incalculable de tareas. Como en el caso de la hormiga, la información relevante considerada en su trayectoria es la que encuentra en su recorrido sin una representación completa del escenario atravesar. Parte de una resolución adaptativa de los problemas versa en identificar por qué ciertas reglas de decisión resultan más exitosas que otras, y para ello se necesita reconocer el tipo de ambientes en que fueron seleccionadas. Lo anterior nos deja el problema de determinar en qué consiste la estructura de los diversos ambientes que nos permita analizar cuáles son los factores cruciales de la toma de decisiones de las personas en contextos particulares. Debemos fijar una concepción más específica sobre la interrelación entre el agente y su ambiente con la que ahondemos en una visión dinámica de los procesos de aprendizaje y estabilidad ecológica.

La perspectiva de la Racionalidad Ecológica de Gigerenzer De acuerdo con Gigerenzer (2001; Todd y Gigerenzer, 2002), los modelos formales de decisión, ampliamente usados en Economía y Psicología Cognitiva, asumen una visión del agente que no corresponde a la toma de decisiones real en la que surgen diversos factores que juegan un rol fundamental y que, sin embargo, no logran ser captados en tales modelos. Estos factores se comprenden en relación con el ambiente de cualquier agente; como el tiempo, la información y, en general, de recursos escasos y cuya relevancia cambia nuestra manera de entender los procesos de resolución de problemas de cualquier organismo. Uno de los requerimientos necesarios para alcanzar un tratamiento matemático –formal– de la toma de decisiones es la delimitación de un número específico de variables que nos permitan establecer correlaciones bien definidas para la obtención de valores en los resultados. Como hemos señalado previamente, el modelo de utilidad esperada es un ejemplo de ello al definir la “elección racional” basado en la consistencia de un conjunto de axiomas y el cálculo probabilístico para obtener la estimación de la utilidad esperada de cada alternativa. Pero ese grado de precisión analítica con que se representa las preferencias y el valor de las utilidades de cada una, al momento de describir procesos empíricos de toma de decisiones, resulta completamente implausible a lo que hacen los individuos en el mundo real. Por esta razón, Gigerenzer (2001, 2008) rechaza la aplicación de los modelos axiomáticos para fijar parámetros normativos que midan el 42

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desempeño de las decisiones de las personas. El problema consiste en que, al atribuir errores de razonamiento –cuando las decisiones de las personas no se corresponden con los parámetros del modelo axiomático–, se hace bajo supuestos normativos abstraídos completamente de los factores esenciales que permiten justificar el uso de ciertas reglas de decisión según la tarea que las personas deban resolver. Asimismo, los cánones normativos similares a los del modelo estándar no nos permiten captar por qué ciertas decisiones alternativas pueden funcionar bien para una clase de tareas y ser ineficiente para otras. Gigerenzer (2001) señala que se postulan agentes con racionalidad ilimitada sin ninguna consideración a las capacidades computacionales efectivas que los seres humanos empleamos de manera cotidiana. Humans and animals make inferences about unknown features of their world under constraints of limited time, limited knowledge, and limited computational capacities. Models of rational decision making in economics, psychology, biology, and other fields, in contrast tend to ignore these constraints and treat the mind as a Laplacean superintelligence equipped with unlimited resources of time, information and computational might (Gigerenzer, 2001, 37).

Uno de los factores cruciales por el que los problemas enfrentados deben resolverse en situación de incertidumbre es la variabilidad de escenarios donde constantemente surgen (Cosmides y Tooby 1992, 1994). Un problema de intercambio social, como la provisión de servicios en el transporte público, por ejemplo, difiere de la estipulación de un contrato de compra-venta y, más aún, se distingue de un juego de subasta (Smith, 2009). La diversidad de problemas de intercambio económico de las personas genera dificultades respecto de las estrategias y reglas de decisión que las conduce a resultados favorables en cada caso. Las estrategias que han funcionado bien para un problema, bien podrían ser pobremente adecuadas para otros o incluso resultar desastrosas. Esto prueba que no existe un método óptimo que nos garantice el mejor resultado para resolver los problemas económicos específicos (Arthur, 1992). En contraste, la visión de los modelos basados en la teoría de la utilidad esperada parte de la suposición de que podemos establecer criterios universales a todos los problemas económicos como si las personas estuvieran haciendo lo mismo en todos los casos. Sin embargo, se trata de una enorme variabilidad y diferenciación de problemas que requieren comprenderse bajo marcos de interpretación adecuados a las circunstancias de cada caso. Las personas deben hacer uso de un extenso repertorio de estrategias y reglas de decisión para aplicar en cada caso y, a partir de ello, corregir o 43

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extender su uso para nuevos problemas. Desde un punto de vista evolutivo, el comportamiento adaptativo de cualquier especie funciona del mismo modo y, en particular, una como la nuestra que ha desarrollado un extenso número de herramientas físicas y epistémicas a través de la cultura (Richerson y Boyd, 2005). La complejidad de nuestro ambiente social ha ejercido presión sobre nuestra búsqueda de información de manera que hemos aplicado mecanismos especializados para tareas específicas que nos permitan realizarlas, paulatinamente, de manera más eficiente. Un comportamiento adaptativo varía de un dominio a otro. Así, las reglas exitosas para la búsqueda de alimento para una sociedad de cazadores-recolectores, no tendrán el mismo éxito adaptativo aplicado a los habitantes de las sociedades modernas para el abastecimiento en supermercados. Se trata, podríamos decir, de tareas que han requerido más el desarrollo de mecanismos especializados conducentes a criterios de comportamiento adaptativo en cada caso y problema en específico. Frente a un organismo que sólo emplee un mecanismo de decisión para resolver dos tipos de tareas incompatibles o diferentes, un organismo que utilice un mecanismo especializado para cada una se desempeñará mejor en la medida en que cada mecanismo explota características específicas de la estructura de cada tarea. Un segundo factor para considerar la toma de decisiones en situación de incertidumbre es que el proceso de aprendizaje también depende del contexto, y una trayectoria de decisión exitosa no puede ser deducida ni inferida a partir de criterios generales, pues resulta de las características contingentes del ambiente y del comportamiento de los individuos involucrados, así como de su desarrollo tecnológico (Arthur, 2009). Muchos de los factores claves del aprendizaje de cualquier organismo no se alcanzan en el periodo de desarrollo de vida en el nivel individual, sino que requieren de la colaboración intergeneracional de muchos agentes y de que los logros alcanzados sean retenidos y transmitidos fielmente de manera que a cada etapa se pueda agregar una mejora constante (véase Boyd y Richerson, 2008; Tomasello, 1999). La misma variabilidad en nuestras tareas adaptativas requiere que las capacidades de decisión sean sumamente plásticas para ajustarse a los cambios y circunstancias de escenarios enfrentados en un problema. Esto hace que nuestros criterios de éxito o error también dependan del dominio de aplicación y no haya parámetros de evaluación a-contextuales o universales capaces de darnos una fórmula general garantizadora de una ventaja adaptativa. Las habilidades de decisión de los seres humanos explotan la información escasa ante una situación para elaborar trayectorias de acción alternativas que conduzcan a resultados favorables para el agente decisor. Tales 44

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habilidades son especializaciones funcionales a la estructura del problema y del ambiente en que se encuentra el agente, de tal manera que los resultados también dependerán del contexto de aplicación y podrían acarrear o no ventajas adaptativas. Estas habilidades han sido denominadas en la investigación actual como heurísticas (Gigerenzer, 2008; Simon, 1990; Page, 2007). Aquí vamos a proponer un enfoque de la toma de decisiones basada en heurísticas para explicar cómo podemos enfrentar situaciones de incertidumbre en el intercambio económico y el contexto organizacional.

Heurísticas como estrategias rápidas y frugales de decisión Para introducirnos al tema del razonamiento heurístico, partamos del siguiente ejemplo. Imagina que buscas un apartamento para rentar. Supongamos que para decidir cuál es el más conveniente necesitas considerar una serie de características que resultan importantes para tomar una decisión: espacio, precio, ubicación, costo, seguridad, servicios, etcétera. Cada uno de estos factores puede tener un valor específico de acuerdo con la importancia para llevar a cabo una resolución, y (también depende del procedimiento de ponderación para este caso. Nuestro problema es el siguiente: ¿cuál es el método óptimo para hacer la mejor elección? Si alguna vez nos hemos enfrentado a esta cuestión, podremos notar que nuestros criterios de búsqueda y decisión en nada recuerdan los métodos formales aplicados por los científicos sociales para resolver problemas (Hastie y Dawes, 2010). Más que tomar una decisión a través de una evaluación exhaustiva de todos los factores previamente considerados, simplemente ponemos nuestra atención en un solo factor y comparamos con las alternativas que tenemos –entre dos o más apartamentos– y, a partir de eso, hacemos una elección. Usualmente, en la búsqueda de un apartamento, el factor relevante que tomamos en cuenta es el costo. Tenemos un determinado presupuesto para el pago mensual de la renta y si de nuestras opciones sólo una no excede este límite, la elegimos. Si resulta que hay dos que entran en los límites de nuestro presupuesto, entonces consideramos un segundo factor –por ejemplo, cercanía al lugar de trabajo– y si resulta ser un factor discriminatorio entre ambas, paramos nuestra búsqueda y tomamos una decisión. En este caso, descubrimos que nuestras estrategias de decisión en nada asemejan a los procesos canónicos que los economistas suponen están detrás de las elecciones humanas. Gigerenzer (2008) denomina a esta regla Toma lo Mejor (Take the Best). 45

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Arriba presentamos sus tres bloques de construcción y cómo se aplica a casos como el de elegir un apartamento. Donde R¡ es el número de predicciones correctas para la señal ¡ y P¡ es el número de pares donde los valores de la señal ¡ difiere entre los objetos. Toma lo Mejor es una regla de decisión aplicada en problemas cuando hay dos alternativas de soluciones posibles. La aplicación de la regla consiste en un criterio de discernimiento entre las características de ambas alternativas para elegir una de ellas. Esto se explica de la siguiente manera. El grado de validez de una señal es el grado de éxito comparativo entre dos alternativas de solución a un problema. Ese grado de validez dado por el número de predicciones correctas entre el número de éstas y aquellas que señalen en qué difieren las alternativas. En nuestro ejemplo, para el factor costo es que cualquier alternativa no supere el presupuesto que tenemos previsto para pagar la renta. Si ambas opciones tienen validez 1, entonces pasamos a la siguiente característica –en nuestro caso, cercanía al lugar de trabajo– y si hay una diferencia de validez, detenemos nuestra búsqueda y hacemos una elección. Si no fuera así, pasamos a un tercer factor y así sucesivamente hasta encontrar una característica válida para una alternativa y no para otra. Una vez que llegamos a una señal –por ejemplo, seguridad–, cumplida por un apartamento y no por otro, detenemos la búsqueda (stopping rule). Finalmente, utilizamos esa diferencia para hacer una decisión basada en un valor positivo bajo ese criterio (one reason for decision making). Toma lo Mejor es un ejemplo de un conjunto de reglas de decisión que se denominan heurísticas. De acuerdo con Gigerenzer (2000, 2008), las heurísticas son reglas de decisión frugales, ya que, a diferencia de otros criterios de decisión, funcionan tomando en consideración información específica del 46

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problema y omitiendo el resto. Por otra parte, son rápidas, pues consisten en reacciones inmediatas –conscientes o inconscientes– y que no se corresponden con procesos de elección que requieren enormes costos cognitivos, como la deliberación o la evaluación exhaustiva. Como hemos planteado arriba, en muchos problemas de intercambio económico los constreñimientos de información y tiempo nos impiden resolverlos por medio de modelizaciones abstractas que no representan adecuadamente el problema. Por esta razón, las personas realmente emplean heurísticas tanto en decisiones rutinarias como en problemas de mayor importancia, y ello les genera buenos resultados. Usamos heurísticas tanto en elecciones de la vida diaria como en situaciones de alto riesgo dentro del ámbito legal y médico (Gigerenzer, 2004). En esas circunstancias, el tiempo, la información y los protocolos institucionales requieren frugalidad y rapidez ya que, de lo contrario, quedaríamos completamente paralizados para confrontarlos o fracasaríamos inevitablemente en nuestra toma de decisiones. Ésta es la razón de por qué muchas de nuestras herramientas de decisión son actualmente heurísticas. Contrario a los criterios de los modelos que representan circunstancias idealizadas de agentes sin ninguna clase de constreñimientos, más información y computación no siempre son mejores. El punto aquí es que, debido al tipo de problemas que enfrentamos, no sólo no podemos tener a nuestro alcance toda la información y el tiempo para tomar una decisión sino que incluso, aun cuando lo tuviésemos, una buena decisión requiere hacer caso omiso de mucha de ella. “Good decision making in a partly uncertain world requires of the available information and, as a consequence, performing less complex estimations because of the robustness problem” (Gigerenzer, 2008, 9). Para alcanzar una imagen más precisa de cómo funcionan las heurísticas, utilicemos la Figura 2 que representa un árbol de decisión que contiene una revisión completa de todas las alternativas posibles y una trayectoria heurística alternativa. Como primera característica de las heurísticas, podemos señalar que una trayectoria de razonamiento heurístico nos permite hacer una exploración selectiva de alternativas para resolver un problema. Podría suponerse que las heurísticas son “atajos” para llegar más rápido a una solución y por medios menos costosos para confrontar una cuestión (Bardone, 2011). Desde esta perspectiva, se trataría de mecanismos que nos permiten simplificar un proceso de decisión para alcanzar, últimamente, algún resultado bajo condiciones de optimización. En última instancia, si aceptamos esta idea las heurísticas podrían integrarse dentro del paradigma de la elección racional en que simplemente revisten procedimientos que sirven para maximizar la utilidad esperada a un problema. Sin embargo, las 47

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heurísticas como estrategias de decisión no pueden explicarse dentro del marco conceptual de la optimización o la concepción de la utilidad esperada debido a que, fundamentalmente, los resultados alcanzados por el uso de heurísticas no pueden interpretarse de esta manera. Regresemos al ejemplo de la búsqueda de apartamento, ¿podríamos decir que la heurística Toma lo Mejor nos garantiza el procedimiento óptimo para elegir? La respuesta es no. No podemos determinar que la decisión que hemos tomado es simplemente la mejor que pudimos haber hecho en esa situación. La heurística no funciona con este objetivo en juego. Lo que obtenemos es un resultado suficientemente bueno dadas las circunstancias y las restricciones que enfrentamos en esa tarea. Para evaluar una heurística, necesitamos identificar qué tan adecuada es o no al contexto de aplicación y así determinar su validez para casos subsecuentes. Por esta razón, resulta simplemente inaplicable explicarlas como optimizando o no un determinado resultado. Las heurísticas no son mecanismos simplificados para alcanzar un resultado óptimo6. Figura 2. Árbol de decisión basado en heurísticas 







 





 

























































 

































  

































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Algunos investigadores hablan de esquemas de conocimiento compartido en las organizaciones que coincide con lo que aquí hemos presentado como estrategias heurísticas de decisión. Véase, por ejemplo, Elsbach, Barr y Hargadon (2005).

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Cuando señalamos que el uso de heurísticas trata de una exploración selectiva se alude al hecho de que en la mayoría de los problemas económicos sólo disponemos de información escasa y de que las heurísticas explotan esa información para llegar a un resultado suficientemente bueno. Podemos agregar que, en tales casos, ni siquiera tendríamos la oportunidad de elaborar el árbol completo de alternativas de las que podríamos disponer. Si no tenemos esa representación completa, nuestras mejores herramientas a la mano serán heurísticas. Una segunda característica de las heurísticas que queremos señalar –a partir de la Figura 2– es que se trata de reglas de decisión que cumplen con la organización funcional necesaria para copar con la incertidumbre en problemas de intercambio económico (McCabe y Smith, 2001). Consideremos lo que hemos dicho previamente de la evolución de nuestras tareas adaptativas. Los seres humanos hemos evolucionado en ambientes naturales –tanto físicos y sociales– y nuestras capacidades cognitivas se fueron especializando al tener como espacios selectivos esos ambientes y no las reglas artificiales de la lógica o las leyes del cálculo de probabilidades. A través de la resolución de esos problemas adaptativos, desarrollamos esas reglas específicas de decisión que nos permitieron encontrar soluciones exitosas para dominios de interacción determinado. Que una heurística sea o no adecuada dependerá del contexto y la estructura del ambiente en que pueda acoplarse bajo los constreñimientos que hemos afrontado en términos evolutivos. Así, por ejemplo, la heurística Toma lo Mejor cumple un objetivo funcional adecuado para elegir departamento, pero es dudoso que sea un razonamiento heurístico exitoso para elegir pareja. En cada caso, la estructura del ambiente determina si es viable o no aplicarla.

La imitación: heurística aplicada en el ámbito organizacional En la sección previa, hemos establecido las condiciones del modelo de toma de decisión heurístico basado en el enfoque de racionalidad ecológica de Gigerenzer (2001, 2008). Básicamente, nuestro objetivo ha sido exponer una perspectiva alternativa sobre cómo tomamos decisiones aunque no se satisfagan las condiciones de certeza y justificación. Para esta última sección, vamos a desarrollar un caso de cómo se usan heurísticas en el ámbito organizacional. Queremos extender el campo de aplicación del razonamiento en

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condiciones de incertidumbre y mostrar su importancia incluso para problemas en el ámbito laboral. Dentro de las organizaciones, se toma muchas decisiones en grupo, tanto triviales como importantes. Tanto elegir dónde poner la cafetera como elaborar el programa de presupuestos o inversiones se lleva a cabo muy a menudo por varios individuos. Una de las cuestiones más importantes, en este contexto de interacción, es determinar ventajas y desventajas cuando se pone a trabajar a las personas juntas y medir su desempeño en contraste cuando realizan sus actividades individualmente. Una de las desventajas que se ha documentado es lo que se denomina pensamiento de grupo (Robbins, 2003). Éste es un fenómeno caracterizado por las presiones que se generan al interior de un grupo debido a la resistencia en la heterogeneidad de opiniones, lo que provoca un entorpecimiento en la evaluación crítica de pensamientos inusuales, minoritarios o impopulares. Se ha detectado que en muchos casos de trabajo en equipo los integrantes desarrollan una extensa conformidad a las opiniones aceptadas, de tal manera que se bloquean a otras alternativas en vez de poner en entredicho las primeras. Una manera de ver esto es que prevalece una fuerte disposición a la coincidencia y al consenso que simplemente socava cualquier pensamiento u opinión que pudiera implicar una ruptura en lo aceptado. Cuando un directivo hace una propuesta en la que alguno de sus subordinados no está de acuerdo –o que ha considerado de manera alternativa–, la mayoría de las personas en esa situación se abstiene de alzar la mano para hacerlo saber7. En este caso, se entiende que haya presiones de autoridad para no discrepar con un supraordinario y muchas veces dentro de un grupo de trabajo se vuelve mal visto mostrar abiertamente esa discrepancia con los demás, lo que conlleva a mantener una conformidad homogénea en la resolución de tareas. Lo que podemos considerar es lo siguiente: ¿qué ocurre en estas situaciones? ¿Por qué se genera un pensamiento de grupo que conduce a una conformidad pasiva? Aunque, indudablemente, se trata de un proceso social complejo, una manera de explicarlo es apelando a un mecanismo de decisión heurístico que actúa como un componente adaptativo de todo organismo. Se trata de la imitación: “Imitate the majority: If you see the majority of your peers display a behavior, engage on the same behavior” (Gigerenzer, 2008, 31). 7

Otra manera de plantear esto es apelando a la idea de docilidad. Algunos autores, por ejemplo Secchi (2009), desarrollan un enfoque del comportamiento organizacional que enfatiza la capacidad de los seres humanos de compartir creencias y hábitos a través de un proceso de aprendizaje social.

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Aquí Gigerenzer (2008) presenta la imitación como una heurística de carácter social que aplican tanto los seres humanos como otros animales. Aunque se trata de un tipo de comportamiento bastante extendido, se ha descubierto una serie de factores que involucran el proceso de identificación de rasgos de conducta y la subsecuente adquisición de la conducta. Algunos estudios han reportado cómo muchos animales –entre ellos principalmente los primates no humanos como chimpancés y gorilas– adoptan un rasgo de comportamiento al imitar otros miembros de su grupo en relación con la búsqueda de alimento o selección de pareja (Tomasello, 2009). En los seres humanos, aún de maneras más sofisticadas, adoptamos muchas pautas de conducta basados en la moda, el éxito, la costumbre, etcétera, cuando realizamos actividades compartidas e identificamos rasgos de la personalidad de otros que nos resultan prominentes o atractivos. De acuerdo con Gigerenzer (2008), copiar el comportamiento de nuestros iguales garantiza aprobación del grupo y, en muchas ocasiones, también funciona como condición de membresía y aceptación. En cualquier caso, la heurística de la imitación está sustentada en ciertas capacidades de reconocimiento de patrones de conducta y de las características imitadas por quienes demuestran ese rasgo de comportamiento. Richerson y Boyd (2005) analizan el fenómeno de la imitación en términos adaptativos a la cultura. Así, por ejemplo, cuando hay cambios en el entorno social que llevan a rápidas transformaciones culturales, una alta capacidad de identificación de los semejantes permite una manera relativamente fácil de orientar nuestras acciones sin un aprendizaje exhaustivo. Al mismo tiempo, permite la aparición de sistemas de creencias compartidos que explotan rasgos simbólicos como factor de éxito al afrontar diversos problemas entre grupos. Para Gigerenzer (2007, 2008), por otra parte, estas habilidades de imitación obedecen al desarrollo de capacidades cognitivas muy específicas sin las que un organismo ni siquiera podría discernir los rasgos de conducta que significarían oportunidades adaptativas. Para decidir en casos en donde el problema radica en elementos que nos resultan parcialmente desconocidos, se requiere una cierta capacidad de memoria y de reconocimiento para llevar a cabo una evaluación a partir de esta heurística. Si analizamos el fenómeno de pensamiento de grupo desde el enfoque tradicional del conocimiento, fácilmente derivamos la conclusión de que se trata de una racionalización injustificada basada en una ilusión de unanimidad. Bajo esta consideración, podría tratarse como un prejuicio cognitivo que debería de ser sustituido por una reflexión más elaborada al evaluar las opiniones de otros miembros del grupo. Ahora bien, si conocemos las 51

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capacidades y mecanismos heurísticos que los seres humanos aplican en tales procesos de interacción colectiva, podemos notar que también funcionan habilidades de razonamiento ante problemas de identidad de grupo. Esto implica que analicemos en un contexto más amplio por qué los seres humanos utilizamos estrategias de decisión que llegan a sesgar nuestras alternativas y cómo ello puede acarrear ventajas o desventajas dependiendo del contexto del problema8. Cuando situamos en un contexto más amplio la toma de decisiones heurística, podemos entender las formas más complejas de comprensión y de comportamiento que despliegan los seres humanos. Lo mismo que en otros contextos de comportamiento social, los individuos hacen uso de herramientas y procedimientos para resolver tareas de manera exitosa. Necesitamos comprender y estudiar los constreñimientos que generan las presiones reales que enfrentamos en esos escenarios para descubrir esas herramientas en la toma de decisiones que muchas veces no se parecen en nada a lo que dicen nuestros modelos de elección racional.

Conclusiones En este trabajo, hemos explorado un enfoque para entender las condiciones de lo que implica el conocimiento y la toma humana de decisiones que contrasta con la manera en que se ha entendido comúnmente en el área de la epistemología. Para concluir, vamos hacer dos observaciones sobre los problemas discutidos y qué implicaciones puede sacarse de ello. La primera es que el tema de la incertidumbre debe cambiar nuestra manera de comprender el conocimiento humano. La epistemología ha sido extensamente dominada por un programa que tiene como ideales normativos la verdad y la justificación. Podemos considerar ahora que se trata de conceptos que ponen severas trabas para que alcancemos una comprensión más profunda de cómo los seres humanos nos hemos adaptado al ambiente y en qué radican nuestras condiciones de sobrevivencia como especie. Necesitamos dar

8 Como hemos señalado, este sesgo en la toma de decisiones no necesariamente es equivocado. Bajo ciertas condiciones, facilita la adquisición de información o comunidad del grupo de trabajo. Wenger (2000) enfatiza este punto con la teoría de comunidades de práctica. De acuerdo con esta idea, dentro de las organizaciones se forma sub-grupos de individuos que comparten creencias, intereses y puntos de vista sobre los problemas que facilita la formación de identidad y promueven el desempeño productivo.

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un giro en nuestros paradigmas actuales y abordar los problemas epistémicos con un marco conceptual alternativo que sitúe los constreñimientos cognitivos y las presiones socio-estratégicas que afectan la toma de decisiones. La segunda se vincula con la cuestión más general de la relación e importancia que puede mantener el quehacer e investigación filosófica con la actividad científica de las ciencias experimentales. Parte de nuestro interés ha sido mostrar por qué nuestras explicaciones y planteamientos filosóficos no deben deslindarse de los avances y resultados que otras disciplinas han aportado a nuestra comprensión actual del mundo. Una parte considerable de las reflexiones y análisis filosóficos se ha empantanado en problemas y propuestas que simplemente resultan inaplicables o, en el mejor de los casos, obsoletas a las urgencias y necesidades que las personas enfrentan en la vida diaria. Al contrastar el enfoque tradicional del conocimiento con aspectos de la toma de decisiones como actualmente ocurre, se abre un hueco entre lo que se estudia y discute, por un lado, y las condiciones y dificultades reales que constantemente enfrentamos por el otro. Hemos querido hacer una llamada de atención para que dirijamos cada vez más nuestras investigaciones y nuestros objetivos a los problemas que nos aquejan en el mundo actual. Ésta es la única vía por la que los planteamientos filosóficos tendrán una repercusión honda y duradera.

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