Continuando con la serie de posts donde exploramos las ideas clave del libro “Pensar rápido, pensar despacio” de Daniel Kahneman —una obra fundamental para entender cómo pensamos, decidimos… y, por extensión, cómo predecimos— hoy hablaremos de uno de los sesgos más persistentes y difíciles de detectar: el sesgo de anclaje, esa pequeña “ancla” mental que, sin darnos cuenta, tira de nuestras estimaciones hacia números que en realidad no tienen nada que ver con la realidad.
¿Qué es el sesgo de anclaje?
Kahneman y Tversky descubrieron que, cuando las personas deben estimar un valor —por ejemplo, el porcentaje de países africanos en la ONU o el precio de una casa—, sus respuestas se ven fuertemente influenciadas por un número cualquiera presentado antes, aunque ese número sea totalmente irrelevante.
En uno de los experimentos más famosos del libro, los participantes giraban una ruleta trucada que sólo podía detenerse en el número 10 o en el 65. Luego se les preguntaba:
“¿Qué porcentaje de países africanos pertenece a la ONU?”
Los que habían visto el número 10 daban estimaciones en torno al 25%, mientras que los que habían visto el 65 decían alrededor del 45%.
El número aleatorio —que no tenía ninguna relación con la pregunta— ancló sus juicios.
El anclaje está en todas partes
Piénsalo. Cuando ves un coche con un cartel que dice “Antes 35.000 €, ahora 29.900 €”, el número inicial fija una referencia en tu mente. A partir de ahí, el precio rebajado parece una ganga.
O cuando en una negociación el primero que lanza una cifra “marca el terreno”: incluso si sabes que está inflada, tus contraofertas girarán en torno a ella.
Y lo más curioso: los expertos también caen. Agentes inmobiliarios, médicos o economistas, todos están expuestos a este sesgo. El ancla no necesita ser creíble para influir.
El peligro del anclaje en las predicciones
En el ámbito de la predicción, el sesgo de anclaje es especialmente traicionero.
Cuando intentamos estimar, por ejemplo, la probabilidad de un resultado electoral, el crecimiento del PIB o el número de lluvias el próximo mes, solemos partir de un valor inicial —ya sea el del año pasado, el de un modelo, o incluso el que “suena razonable”— y luego ajustamos ligeramente.
Pero ese ajuste casi siempre es insuficiente. Nos quedamos demasiado cerca del ancla, incluso cuando hay evidencia de que el contexto ha cambiado.
Como dice Kahneman:
“Los juicios por ajuste son un ejemplo perfecto de la pereza del Sistema 2: partimos de un punto inicial y nos movemos poco, incluso cuando deberíamos movernos mucho.”
¿Cómo evitar el anclaje (o al menos detectarlo)?
No podemos eliminar el sesgo, pero sí mitigar su impacto.
Algunas estrategias útiles:
- Identifica de dónde viene tu número inicial. Pregúntate: ¿este punto de partida tiene una base real o es sólo una impresión?
- Haz una “doble estimación”. Genera una predicción independiente sin mirar tus valores anteriores y compárala con la primera.
- Consulta datos base o históricos. Son tus mejores aliados para “desanclarte” de intuiciones recientes.
- Colabora con otros pronosticadores. Escuchar estimaciones ajenas te ayuda a ver anclas que tú no detectas.
Reflexión final
El sesgo de anclaje nos recuerda algo esencial: nuestras predicciones rara vez parten de cero.
Siempre hay un número anterior, una referencia o una idea que tira de nosotros sin que lo notemos.
Aprender a predecir mejor no consiste solo en tener más datos o modelos más sofisticados. También implica entrenar la mente para detectar cuándo estamos anclados a una idea previa.
Solo cuando soltamos el ancla podemos mirar al horizonte con claridad.
The Bayesian Fox 