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

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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)

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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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Reseña del libro «Pensar rápido, pensar despacio»

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Introducción

Pensar rápido, pensar despacio es un libro publicado en 2011 por el psicólogo Daniel Kahneman (Tel Aviv, 1934 – Nunningen, 2024), profesor emérito en la Universidad de Princeton y galardonado con el Premio Nobel de Economía en 2002, junto a Vernon Smith. Su mayor aportación, desarrollada junto con Amos Tversky, fue la Teoría de las perspectivas, que muestra cómo los individuos toman decisiones en contextos de incertidumbre alejándose de los principios de la probabilidad, recurriendo a atajos mentales o heurísticos.

En esta obra, Kahneman sintetiza décadas de investigación sobre cómo pensamos y decidimos, presentando de manera accesible la existencia de dos modos de pensamiento: el Sistema 1, rápido, automático e intuitivo; y el Sistema 2, lento, deliberado y analítico. La peculiaridad es que la mayor parte de las veces no somos conscientes de cuál de ellos domina nuestras decisiones.

El libro se organiza en tres grandes bloques: en el primero se explica el funcionamiento de los dos sistemas de pensamiento; en el segundo se analizan los sesgos y heurísticos que nos llevan a errores; y en el tercero se aborda cómo tomamos decisiones bajo incertidumbre, incluyendo la teoría de las perspectivas y la distinción entre el yo que experimenta y el yo que recuerda.

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Cómo hacer un post-mortem de tus predicciones

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Para concluir la serie de posts donde hemos analizado y reflexionado sobre conceptos e ideas del libro Superforecasting: The Art and Science of Prediction, en esta entrada hablaremos de la práctica del post-mortem: una herramienta que nos ayudará a mejorar nuestras futuras predicciones a partir de hacer las “autopsias” de nuestras predicciones pasadas.

Cuando lanzamos una predicción sobre el futuro, el tiempo se convierte en juez.
La fecha llega, el evento ocurre (o no) y ya no hay incertidumbre. Entonces aparece un momento crítico que a menudo pasamos por alto: el análisis post-mortem.

Un post-mortem es la autopsia de una predicción ya caducada. No se trata solo de comprobar si “acertamos” o “fallamos”, sino de contrastar nuestra estimación con el resultado real y, sobre todo, de sacar conclusiones que nos hagan mejores pronosticadores.

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Los 10 mandamientos del superpronosticador (y el 11.º)

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En la serie que venimos publicando sobre cómo pensar mejor el futuro —desde mirar el mundo “como una libélula” hasta usar estimaciones de Fermi y evaluar nuestras predicciones con el Brier score— hoy damos un paso práctico.

En un anexo de Superforecasting: The Art and Science of Prediction Philip Tetlock y Dan Gardner sintetizan décadas de evidencia en diez hábitos que, entrenados con intención, mejoran la precisión de las predicciones. A continuación los adaptamos a nuestro día a día, con ejemplos, micro-rutinas y una plantilla para que los pongas en marcha ya.

1) Triaje: elige bien tus batallas

Idea: Enfoca el esfuerzo donde rinde: evita lo trivial (reglas simples bastan) y lo casi inescrutable (ni modelos complejos ayudan). Busca la “zona Ricitos de Oro”: dificultad media, datos suficientes y decisiones reales en juego.

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¿Cómo saber si tus predicciones son buenas?

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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

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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

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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)

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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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Reseña del libro «Superpronosticadores. El arte y la ciencia de la predicción»

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Introducción

Superforecasting: The Art and Science of Prediction, publicado en 2015, es una obra escrita por Philip E. Tetlock y Dan Gardner, resultado del proyecto «Good Judgment» liderado por Tetlock bajo el patrocinio de la Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), una agencia dedicada a investigar el arte de la predicción. Este estudio, en formato de torneo competitivo, enfrentó a voluntarios que realizaron predicciones sobre eventos actuales. Los mejores pronosticadores, denominados superpronosticadores, demostraron tener habilidades predictivas superiores. Tetlock y Gardner exploran cómo desarrollar estas habilidades, señalando claramente que la precisión en la predicción no depende de talentos innatos, sino de habilidades que pueden aprenderse.

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