Causa y efecto, un error común ante la incertidumbre
Cada día nos enfrentamos a decisiones donde resulta difícil tener claro cual es la mejor opción. En algunos casos, debido a la complejidad del problema al que nos enfrentamos y, en otras, a que no existe ninguna posibilidad de certidumbre sobre si nuestra decisión provocará los resultados esperados.
Causa y efecto sirve para evaluar riesgos, no incertidumbre
Así como la complejidad se afronta mediante la simplificación, cuando nos enfrentamos a la incertidumbre tendemos a transformarla en riesgos. Cuando no podemos asegurar cuáles son los posibles resultados de un proceso, solemos establecer distintas posibilidades y evaluar qué opciones tiene cada una. Incluso llegando a obviar que pueden existir otras opciones que no controlamos.
Ante la incertidumbre, debemos aceptar que es normal que cada persona tenga distintas visiones sobre qué puede suceder. Cuando evaluamos los posibles resultados de nuestras decisiones, al tratar de determinar lo que puede llegar a suceder nuestra capacidad se ve afectada por nuestro conocimiento, experiencia y también por nuestros sesgos. Lo que nunca debemos hacer es actuar como si tuviésemos la certeza absoluta. No podemos permitirnos el lujo de pensar en términos de causa y efecto conocido, en todo caso, podemos plantearnos correlaciones. Y esa es la principal diferencia entre lidiar con riesgo o con incertidumbre.
Cuando nos enfrentamos al riesgo, causa y efecto son conocidos, porque cada posible efecto se puede determinar mediante porcentajes. Pongamos un ejemplo sencillo: ante la causa de lanzar una moneda, podemos obtener dos efectos, que son cara o cruz. Y las probabilidades de que salga cada uno de ellos son de un cincuenta por ciento. Sabemos a qué nos enfrentamos o lo que podemos obtener cuando decidimos lanzar la moneda. Y, además, podemos estar seguros de que se dará la causa que producirá el efecto.
La correlación como sustituto del análisis causa-efecto
El problema aparece cuando no podemos determinar todos los efectos posibles o no estamos seguros de sus probabilidades. Entonces, tendemos a basarnos en correlaciones. Por eso se han puesto tan de moda herramientas de apoyo a la gestión como Big Data, que no es sino el análisis de datos relacionados, para tratar de tener mejor información sobre las correlaciones existentes entre hechos que parecen tener cierta vinculación. La cuestión es que, por fuerte que sea la correlación, no podemos bajar la guardia, confiarnos y actuar como si nos enfrentásemos a procesos de causa-efecto. Como el riesgo nos gusta poco -pero la incertidumbre nos gusta menos aún-, tratamos de sustituirla.
En un estudio reciente se planteaba que a mayor igualdad en el matrimonio, hay más sexo. Este es un ejemplo de correlación. A pesar de que existan correlaciones, no podemos asegurar cuál es la causa y cuál el efecto, eso para empezar. Además, es muy probable que cada género lo interprete de distintas formas, porque hay un sesgo obvio.
El error común en gestión es establecer correlaciones como si fueran certezas absolutas y obrar en consecuencia. Y cuando no obtenemos el efecto esperado, nos extrañamos y frustramos, pensando que teníamos todo controlado. Olvidamos que partíamos de una situación donde las opciones no eran completamente ciertas.
A veces, llevamos la relación entre causa y efecto a límites curiosos, como creer que si el producto es bueno, las ventas están aseguradas. O que si estudio una carrera trabajaré “de lo mío”. Desde luego, existe una fuerte correlación entre calidad del producto y ventas, o entre carrera profesional y estudios. Pero no debemos llegar a suponer que si provoco la causa se va a producir el efecto, porque no es así. No hay causalidad por mucho que nos empeñemos; en todo caso, correlación. No debemos sustituir la incertidumbre por riesgo.
La incertidumbre, cuando se sabe afrontar, nos mantiene alerta y genera oportunidades que, de otra forma, no serían posibles.
Créditos de la fotografía: Marina Noordegraf en Flickr (bajo licencia Creative Commons).
Javier Martínez Romero
En Twitter: @javisagan
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