La ciencia de predecir el riesgo con precisión

La ciencia de predecir el riesgo con precisión

Por Dylan Evans

La mayoría de nosotros tenemos que estimar probabilidades todos los días. Ya sea un corredor que apuesta al precio de una acción, un abogado que evalúa la confiabilidad de un testigo o un médico que considera la precisión de un diagnóstico. De forma consciente o no, pasamos gran parte de nuestro tiempo adivinando sobre el futuro basados en información incompleta. Lamentablemente, décadas de investigación indican que los humanos no somos muy buenos para esto. La mayoría, por ejemplo, tendemos a sobreestimar ampliamente las posibilidades de ganar la lotería, mientras que de forma similar subestimamos las posibilidades de divorciarnos.

Los psicólogos han tendido a asumir que esas parcialidades son universales y virtualmente imposibles de evitar. Pero ciertos grupos de personas —como los pronosticadores del tiempo y los apostadores profesionales— han logrado superar estas inclinaciones y por lo tanto pueden estimar probabilidades de forma mucho más precisa que el resto. ¿Están estas personas haciendo algo que los demás podemos aprender? ¿Podemos mejorar nuestra inteligencia ante el riesgo?

Sarah Lichtenstein, experta en el campo de la «ciencia de la decisión», señala varias características de grupos que exhiben alta inteligencia con respecto al riesgo. Primero, suelen sentirse cómodos asignando probabilidades numéricas a desenlaces posibles. Por ejemplo, desde 1965, los pronosticadores del tiempo del Servicio Nacional Climático de Estados Unidos deben decir no sólo si lloverá o no al día siguiente, sino cuán probable creen que es en términos de porcentajes. Sin dudas, cuando los investigadores midieron la inteligencia de riesgo de los pronosticadores estadounidenses una década después, descubrieron que se encontraba entre las más altas registradas hasta el momento, según un estudio del Journal of the Royal Statistical Society, una publicación de científicos de la estadística.

También ayuda si el grupo realiza predicciones sobre una cantidad limitada de temas. La pregunta para los pronosticadores del tiempo, por ejemplo, es casi siempre la misma: ¿lloverá o no? Los médicos, por otro lado, deben considerar toda clase de preguntas distintas: ¿está rota la costilla? ¿Es maligno este crecimiento? ¿Funcionará este coctel de medicamentos? Los estudios han descubierto que los médicos sacan puntajes más bien bajos en las pruebas de inteligencia de riesgo.

Finalmente, los grupos con una alta inteligencia de riesgo suelen obtener una evaluación pronta y bien definida, lo que aumenta la posibilidad de que incorporen información nueva a su raciocinio. Para los pronosticadores del tiempo, llueve o no llueve. Para los médicos, por otro lado, los pacientes quizás no vuelvan, o pueden ser referidos a otro lugar. Los diagnósticos pueden ser inciertos.

Si el análisis de Lichtenstein es correcto, deberíamos poder desarrollar programas de capacitación para inculcar una mayor inteligencia de riesgo al impulsar y acelerar las evaluaciones y la retroalimentación. Royal Dutch Shell implementó un programa así en los años 70. Altos ejecutivos habían notado que cuando geólogos recién contratados predecían encontrar petróleo en cuatro de 10 pozos nuevos, sólo uno o dos se concretaban. Esta confianza excesiva le costó a Royal Dutch Shell millones de dólares. En el programa de capacitación, la empresa les dio a los geólogos detalles de exploraciones previas y les pidió estimaciones numéricas de las probabilidades de encontrar petróleo. Los geólogos poco experimentados recibieron luego información de la cantidad de descubrimientos de petróleo que realmente se habían concretado. Para cuando terminó el programa, sus estimaciones casi coincidían con la cifra real de descubrimientos petroleros.

Las agencias de inteligencia también trabajan para mejorar su forma de encarar el riesgo. En 2011, investigadores estadounidenses comenzaron a reclutar voluntarios para un estudio de varios años, basado en la web, sobre la capacidad de la gente de predecir eventos mundiales. El Proyecto Mundial de Pronósticos, un experimento auspiciado por el Director de Inteligencia Nacional de EE.UU., busca descubrir si ciertas personalidades son mejores que otras para ese tipo de ejercicios. Los voluntarios ofrecen sus mejores estimaciones sobre eventos y tendencias en campos como las relaciones internacionales, la economía, la salud pública y la tecnología.

Con sólo darnos cuenta de nuestra tendencia a ser demasiado confiados o muy poco confiados en nuestras estimaciones, podemos avanzar mucho hacia la meta de corregir nuestros errores más comunes.

Nadie puede ser muy bueno para estimar todas las clases de probabilidades en todas las situaciones. Pero dadas las condiciones adecuadas y la clase apropiada de auto-reflexión y práctica, todos podemos conseguir mejoras sustanciales en nuestra inteligencia de riesgo.

—Extracto del libro Risk Intelligence, de Dylan Evans.

Fuente: The Wall Street Journal, 11/05/12.

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Risk intelligence

Risk intelligence is a relatively new term used in different ways by different writers. The US business writer David Apgar, who coined the term in 2006, defines it as the capacity to learn about risk from experience. The UK philosopher and psychologist Dylan Evans defines it as «a special kind of intelligence for thinking about risk and uncertainty», at the core of which is the ability to estimate probabilities accurately. American financial executive, author, and Columbia University professor Leo Tilman has recently redefined risk intelligence as “The organizational ability to think holistically about risk and uncertainty, speak a common risk language, and effectively use forward-looking risk concepts and tools in making better decisions, alleviating threats, capitalizing on opportunities, and creating lasting value.” He has argued that risk intelligence is essential to survival, success, and relevance of companies and investors in the post-crisis world.

Definitions

Theories of intelligence can be divided into those based on a unilinear construct of general intelligence and those based on multiple intelligences. The very term «risk intelligence» would seem to imply a commitment to the latter view, as it refers to a specific kind of intelligence different from general intelligence.

David Apgar defines risk intelligence as «that experience – any and all experience, past and future, that can help us solve problems requiring an understanding of risk».[1]

A second definition of intelligence comes from Dylan Evans, who defines risk intelligence as «the ability to estimate probabilities accurately.» [2]

Psychometric approach

Dylan Evans claims that risk intelligence may be measured by psychometrics testing. He proposes a measure called RQ, which – like intelligence quotient (IQ) – can be measured by means of a simple test called a Calibrated probability assessment.

References

1. David, A. Risk Intelligence: Learning to Manage What We Don’t Know.

2. Evans, D. Risk Intelligence: How to Live with Uncertainty.

3. Tilman, L. Risk Intelligence: A Bedrock of Dynamism and Lasting Value Creation.

Fuente: Wikipedia, 2012.