Cómo tomar mejores decisiones: creatividad, incertidumbre y modelos que no funcionan

Llega a España "Incertidumbre radical", el libro de John Kay y Mervyn King sobre cómo afrontan los riesgos y el futuro los mejores decisores. Llega a España "Incertidumbre radical", el libro de John Kay y Mervyn King sobre cómo afrontar los riesgos y tomar mejores decisiones. La tesis del libro: muy obvia y, al mismo tiempo, muy revolucionaria. El futuro es impredecible. El futuro cercano y ya no digamos el lejano. El individual; y, todavía más, el colectivo. Como dicen los autores en la introducción, "la mayor parte de este libro describirá cómo las personas gestionan y se adaptan a un mundo radicalmente incierto". Es decir, que sí vemos o intuimos algo del futuro, pero lo hacemos a través de un cristal oscuro. Por qué es revolucionaria algo que todos sabemos: porque en las últimas décadas estamos actuando como si lo fuera. O como si pudiésemos al menos modelizar las diferentes posibilidades que tenemos ante nosotros. Y no podemos. En la política, la economía o el mundo de la empresa: tenemos una pretensión de conocimiento y cientifismo errónea. Y eso nos lleva a tomar decisiones equivocadas, porque es como si pensáramos que tenemos las claves (riesgos) controlados. Las crisis financiera de 2007-08 o la sanitaria del Covid son dos ejemplos perfectos de esa "incertidumbre radical" de la que nos hablan King y Kay. Uno de los problemas es que hemos asociado un juego como el de la moneda o la ruleta a los procesos sociales. ¿Qué pasaría si yo tiro una moneda 10.000 veces? Pues que saldrían más o menos unas 5.000 caras y unas 5.000 cruces. Probablemente no salgan exactamente esas 5.000; pero casi siempre obtendremos entre 4.900 y 5.100: si la moneda está equilibrada, por mucho que repitamos el experimento, la ley de los grandes números se impone. En 2008-09, para tratar de explicar qué había pasado durante la crisis financiera, David Viniar, de Goldman Sachs dijo que se habían producido "eventos de 25 desviaciones estándar durante varios días consecutivos". ¿Qué quería decir? Pues que en sus modelos, la probabilidad de que eso sucediese, era ínfima. 25 desviaciones estándar es un evento que ocurriría 1 vez cada varios billones de veces (muchos billones, muchos más días que la antigüedad estimada de la Tierra). ¿Cuál es el error? Asociar probabilidades matemáticas al ámbito humano. Ejemplo en la crisis subprime: "Probabilidad de que un sujeto impague". Y de que el otro sujeto impague. Y un tercero. Y así sucesivamente. ¿Qué probabilidad hay de que impaguen a la vez? Y los modelos de los bancos de inversión pensaban en estas probabilidades como en las del lanzamiento de una moneda. Pero ni se parecen. Porque (1) los motivos que hacen más probable que uno impague (ejemplo, recesión) también influyen en los demás; (2) las condiciones del potencial impagador no son estables a lo largo del tiempo; (3) las acciones de los demás influyen en las posibilidades y en las acciones de los demás (si otros impaga puede pensar que a él le supondrá un menor coste o puede perder su empleo por la reacción en cadena o puede pensar que no es tan malo, etc) Ninguno de estos tres supuestos se da en el caso de la moneda.