Por qué perder duele más que ganar (y cómo ese sesgo arruina tus predicciones)

En esta serie de posts estamos explorando 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 una de las fuerzas más potentes (y más invisibles) que guían nuestras decisiones: la aversión a la pérdida.

¿Qué es la aversión a la pérdida?

Kahneman y Tversky descubrieron que perder duele más que alegra ganar.
Dicho de otro modo: si perder 100 euros nos causa un nivel de malestar de “-10”, ganar 100 euros no nos produce una alegría de “+10”, sino más bien de “+5”.

Esta asimetría emocional hace que evitemos pérdidas incluso cuando hacerlo nos lleva a decisiones irracionales.

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Por qué pensamos rápido (y a veces mal) y despacio (y mejor)

Con este post inicio una serie en la que exploraremos algunas de las ideas clave de Pensar rápido, pensar despacio, de Daniel Kahneman. Un libro que no solo nos ayuda a entender cómo funciona nuestra mente, sino también cómo podemos mejorar nuestras decisiones y predicciones.

El descubrimiento fundamental: dos sistemas en una misma mente

Kahneman nos propone una metáfora muy útil: pensar en nuestra mente como si tuviera dos sistemas distintos de procesamiento de información.

  • Sistema 1: rápido, intuitivo, automático.
  • Sistema 2: lento, deliberado, analítico.

No son estructuras físicas del cerebro, sino formas de describir cómo procesamos la información.

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¿Cómo saber si tus predicciones son buenas?

Esta entrada, como las anteriores, parte de una idea clave del libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction de Philip Tetlock y Dan Gardner. Allí se insiste en que hacer predicciones no es solo cuestión de acertar o fallar, sino de aprender a evaluar la calidad de nuestros juicios para mejorarlos con el tiempo.

Y para mejorar, primero hay que medir.
¿Medir qué exactamente?
👉 La calidad de tus predicciones.

En este post te presento tres conceptos clave para evaluar predicciones, especialmente si te interesa convertirte en un autèntico superforecaster:

  • Calibración
  • Resolución
  • Métricas cuantitativas como el Brier Score o el MAPE
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La sabiduría de las multitudes, los mercados eficientes y las predicciones que no siempre aciertan

A continuación se expone y se reflexiona sobre una idea extraída del libro “Superpronosticadores. El arte y la ciencia de la predicción”. Se trata de la llamada “sabídura de las masas” que defiende que la agregación combinada de muchas opiniones es mejor que la de unas pocas, aunque estas se consideren expertas.

En 1906, el estadístico Francis Galton visitó una feria agrícola en Plymouth, Inglaterra. Allí observó un curioso concurso: los asistentes debían adivinar el peso de un buey expuesto, y el ganador sería quien más se acercara al peso real.

Galton, escéptico del «pueblo llano», recopiló los 787 boletos con estimaciones y decidió analizarlos. Calculó la mediana de todas las predicciones: 1.207 libras. El peso real del animal era 1.198 libras. Solo nueve libras de diferencia. Increíblemente preciso.

Este episodio se ha convertido en un clásico ejemplo de lo que hoy conocemos como la «sabiduría de las multitudes»: cuando se agregan muchas opiniones independientes, incluso si no son expertas, el resultado puede ser sorprendentemente acertado.

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Intentar ver el mundo como una libélula: múltiples perspectivas para mejores predicciones

A continuación, seguimos explorando ideas del libro «Superforecasting: The Art and Science of Prediction» que considero muy relevantes para todo aquel que quiera mejorar su capacidad de predecir. En el momento de explorar la idea de ver el mundo como una libélula, es decir, abordar un problema des de todas las perspectivas posibles.

Las libélulas tienen una forma extraordinaria de ver el mundo. Sus ojos están compuestos por miles de lentes individuales, cada una captando una porción distinta del entorno. El resultado no es una imagen fragmentada, sino una visión integrada y más rica. ¿Y si aplicáramos ese mismo principio a cómo pensamos sobre el futuro?

El sesgo de nuestra única perspectiva

Uno de los mayores retos al hacer predicciones es que solemos ver el mundo desde un solo ángulo: el nuestro. Nuestra experiencia, nuestras creencias y nuestras emociones actúan como filtros que limitan lo que vemos —y lo que somos capaces de anticipar.

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Estimaciones de Fermi: cómo razonar cuando no tienes datos (y evitar el disparate)

A continuación se expondrá en detalle un método que se propone en el libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction para descomponer un problema en partes más estimables.

Uno de los retos más frecuentes en análisis es enfrentarse a preguntas sin datos directos. En lugar de improvisar o bloquearse, hay una técnica sorprendentemente útil para avanzar con lógica: la estimación de Fermi.

Esta técnica, popularizada por el físico Enrico Fermi, se basa en dividir un problema complejo en partes más pequeñas y estimar cada una de ellas con números razonables. Pero más allá del cálculo, lo importante es el proceso: establecer límites exteriores (el resultado más amplio razonable) e interiores (el resultado más ajustado posible) del problema, y ser consciente del número que usamos como punto de partida, ya que este actuará como ancla para el resto de nuestras suposiciones.

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Priors bayesianas (2/3): Cómo usar distribuciones discretas para modelar nuestras creencias

En la primera entrega de esta serie vimos qué es una prior: una forma de expresar con números lo que creemos antes de observar datos. Hoy daremos un paso más y veremos cómo podemos construir esas priors utilizando distribuciones de probabilidad discretas cuando el análisis preliminar nos indica que el fenómeno que queremos predecir se comporta así.

Porque sí, hasta nuestras corazonadas pueden adoptar una forma matemática.

¿Qué es una distribución de probabilidad discreta?

Una distribución de probabilidad discreta es una herramienta matemática que asigna probabilidades a valores enteros concretos. Es útil para describir fenómenos contables como:

  • ¿Cuántas veces encestaré si lanzo 10 veces?
  • ¿Cuántos clientes vendrán hoy?
  • ¿Cuánto tardaré en tener un acierto?

Estas distribuciones no trabajan con valores continuos como 3,1416 o 7,82, sino con 0, 1, 2, 3…

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Bayes: de los milagros a los algoritmos

El mundo en que nació Thomas Bayes era un lugar mucho más borroso de lo que creemos. Corría el siglo XVIII, soplaban vientos de Ilustración y la mayoría de las mentes brillantes de la época creían que la verdad absoluta estaba al alcance del hombre moderno. Mediante la razón, grandes pensadores se afanaban en elaborar leyes y ecuaciones deterministas que pretendían revelar el funcionamiento del universo, como si fuera un reloj suizo. La incertidumbre, esa plaga moderna, apenas comenzaba a abrirse paso.

Bayes, un clérigo presbiteriano de mirada invisible, nunca fue un gran protagonista. No tuvo el carisma de Newton ni la osadía de Laplace. Vivía en la sombra, en bibliotecas polvorientas, escribiendo silenciosamente sobre teología, moral y con una especial fascinación por las matemáticas.

Fue en ese clima donde, hacia 1750, concibió una idea que cambiaría el mundo. Una idea que, como muchas de las grandes revoluciones, fue ignorada durante décadas: que no había que esperar infinitas repeticiones de un evento para saber qué tan probable era, que podíamos estimar la incertidumbre con la información que ya teníamos. Que podíamos, en suma, inferir hacia adelante.

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El arte de predecir con la cabeza fría: el decálogo del zorro bayesiano

¿Te gustaría saber qué nos depara el futuro para tomar mejores decisiones hoy? Hay una manera de acercarse a ello, pero no es la que imaginas.

Lo cierto es que no hay forma de estar completamente seguros de lo que va a ocurrir, porque el futuro es probabilístico. Esto significa que las predicciones siempre deben ir acompañadas de una probabilidad, incluso cuando esta se acerque al 100 %. Por ejemplo, técnicamente no podemos afirmar que hay un 100 % de posibilidades de que mañana salga el sol, ya que siempre podría ocurrir un cataclismo (una colisión planetaria, una implosión solar, etc.). Pero este tipo de eventos son tan extraordinariamente improbables que podemos decir que la probabilidad de que no salga el sol es del 0.000000000…1 % (pero no cero).

Por tanto, la manera de saber si algo va a suceder o no es la siguiente:

  1. Formular la hipótesis: Por ejemplo «El Real Madrid ganará el Mundial de Clubes 2025».
  2. Calcular la probabilidad de que esta hipótesis sea cierta.
  3. Comparar esa probabilidad con un umbral subjetivo a partir del cual consideramos algo como muy probable (por ejemplo, un 90 %). Si lo supera, no rechazamos la hipótesis y, por tanto, podremos decir que el Real Madrid ganará el Mundial de Clubes 2025.

El reto de este método es que nos exige calcular una probabilidad que depende de múltiples variables (el estado de los jugadores, la táctica, la suerte…) y que va cambiando con el tiempo hasta que finaliza el campeonato.

La estrategia que ha demostrado dar mejores resultados para abordar esta tarea es pensar como un zorro, entendida esta metáfora como tener un marco mental flexible y abierto a múltiples posibilidades. A eso se le suma el uso de la inferencia bayesiana, que nos permite actualizar nuestras creencias conforme vamos recibiendo nueva información. En definitiva, se trata de convertirse en un zorro bayesiano.

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