Sesgo del resultado: cuando la suerte parece meritocracia
¿Estamos premiando la suerte y llamándola meritocracia?
La Copa del Mundo, las apuestas y un error que muchas empresas aún cometen
Los latinoamericanos somos apasionados por el fútbol. Y durante este Mundial volvió a surgir un fenómeno que dominó muchas conversaciones: además de los partidos, millones de personas comenzaron a hablar sobre probabilidades, apuestas y predicciones.
Curiosamente, cuanto más inesperado es el resultado de un partido, más rápido aparecen teorías para explicarlo. Hay quienes dicen que una selección fue favorecida, que el árbitro influyó en el resultado o incluso que “todo estaba arreglado”. Confieso que, en algunos momentos, yo mismo llegué a pensar algo parecido al observar ciertas decisiones en la cancha.
Pero este artículo no trata sobre fútbol.
Trata sobre cómo los seres humanos enfrentamos decisiones tomadas en entornos de incertidumbre.
¿Por qué nuestro cerebro juzga decisiones por sus resultados?
Cuando el resultado no coincide con nuestras expectativas, nuestro cerebro busca rápidamente una explicación. Preferimos creer que hubo un responsable, un favoritismo o una conspiración antes que aceptar que, muchas veces, el deporte —al igual que los negocios— es simplemente impredecible.
Y es precisamente aquí donde surge una reflexión para el mundo empresarial.
En las organizaciones, especialmente cuando hablamos de compensación variable, bonos e incentivos para ejecutivos, seguimos recompensando principalmente el resultado final.
¿Se alcanzó la meta? Hay bono y una compensación significativamente mayor.
¿No se alcanzó? Se penaliza o simplemente no hay pago.
Pero, ¿sigue teniendo sentido esta lógica en un entorno cada vez más complejo, volátil e incierto?
El caso de los dos ejecutivos: cuando la meritocracia premia la suerte
Imaginemos a dos ejecutivos. El primero tomó una decisión extraordinariamente bien fundamentada. Analizó escenarios, evaluó riesgos, consultó especialistas, utilizó datos y eligió la alternativa con mayor probabilidad de éxito. Aun así, factores externos impidieron que el resultado esperado se materializara.
El segundo actuó por impulso, ignoró la evidencia, asumió riesgos innecesarios y, por pura suerte, el mercado terminó favoreciendo su decisión.
Si evaluamos únicamente el resultado, el segundo será recompensado y el primero, penalizado.
En el fútbol, a eso lo llamamos suerte.
En las empresas, muchas veces lo llamamos meritocracia.
Daniel Kahneman, Premio Nobel de Economía, describió este fenómeno como outcome bias (sesgo del resultado): la tendencia a juzgar la calidad de una decisión exclusivamente por el resultado obtenido, ignorando la información disponible en el momento en que dicha decisión fue tomada.
Esa diferencia es fundamental.
Los mercados de apuestas nos recuerdan todos los días que existe una enorme diferencia entre probabilidad y certeza. Una selección favorita puede tener un 80% de probabilidades de ganar. Eso significa que, aproximadamente en dos de cada diez partidos, perderá.
Nadie diría que el modelo estadístico estaba equivocado simplemente porque ocurrió uno de ese 20% de resultados posibles.
De hecho, ninguna casa de apuestas espera acertar todos los partidos. El valor del modelo radica precisamente en generar predicciones que, a lo largo de cientos o miles de eventos, sean consistentemente mejores que las alternativas.
Tal vez las empresas deberían pensar de la misma manera.
Los líderes no necesitan acertar todas las decisiones. Necesitan tomar decisiones que, de manera consistente, aumenten la probabilidad de éxito de la organización.
Sin embargo, dentro de las empresas solemos juzgar a nuestros líderes exactamente de la forma contraria.
Una buena decisión no deja de ser buena simplemente porque el resultado no fue el esperado.
Del mismo modo, una mala decisión no se convierte en inteligente solo porque terminó dando buenos resultados.
Esto no significa que los resultados hayan dejado de importar. Las empresas existen para generar resultados. El punto es otro: cuando los sistemas de incentivos recompensan únicamente el desenlace final, corremos el riesgo de fomentar comportamientos oportunistas, poco orientados al aprendizaje y, en algunos casos, excesivamente dependientes de la suerte.
Tal vez haya llegado el momento de evolucionar también nuestros modelos de gestión y compensación.
¿Qué métricas deberían medir la calidad de una decisión?
Seguiremos monitoreando indicadores tradicionales como Ingresos, EBITDA, Utilidad Neta, Retorno sobre el Capital y Generación de Caja. Seguirán siendo fundamentales.
Pero quizá también sea momento de complementar esas métricas con indicadores que reflejen la calidad del proceso de toma de decisiones, como Forecast Accuracy, Decision Intelligence, mercados internos de predicción (Prediction Markets) e incluso un futuro Decision Quality Index (DQI).
Las empresas invierten millones en inteligencia artificial, analytics y planeación estratégica. Sin embargo, continúan evaluando a sus líderes casi exclusivamente por el marcador final.
En el fútbol seguiremos debatiendo sobre arbitrajes, favoritismos y teorías después de cada partido.
En las empresas, quizá la pregunta más importante sea otra:
¿Estamos recompensando a quienes toman las mejores decisiones… o simplemente a quienes obtuvieron el mejor resultado esta vez?
Porque las organizaciones ganadoras no son aquellas que aciertan todas las decisiones.
Son aquellas que, de forma consistente, toman mejores decisiones que sus competidores.
Aquí queda la reflexión.
Las empresas invierten millones en estrategia, pero pocas miden la calidad de las decisiones que sustentan esas estrategias y eso los hace posibles. Ayudamos a las organizaciones a desarrollar modelos, medir y recompensar la capacidad de anticipar escenarios, tomar mejores decisiones y generar ventajas competitivas sostenibles.
Director de Compensación Ejecutiva y Pago por Resultados para América Latina y el Caribe