Usa clases de referencia para fundamentar las estimaciones personales en tasas base

Antes de estimar cómo se desarrollará tu situación, encuentra situaciones pasadas similares y comprueba qué pasó.

Why it works

Las personas generan predicciones principalmente a partir de la vista interna —su propio modelo del caso específico—, que es sistemáticamente optimista porque ignora con qué frecuencia fracasan planes similares en general. La previsión por clase de referencia corrige esto fundamentando la probabilidad previa en la vista externa: la distribución estadística de los resultados para casos similares. Las dos vistas se combinan entonces, en lugar de dejar que domine la vista interna.

How to do it

1. Define el tipo de tu situación: «Esto es un proyecto de reforma del hogar / el lanzamiento de un producto de software / un intento de cambio de conducta».
2. Encuentra datos sobre cómo suele ir ese tipo de proyecto: plazos, sobrecostos, tasas de éxito.
3. Usa esa tasa base como tu probabilidad de partida, y luego ajusta según las características que hagan tu caso mejor o peor que el promedio.
4. No dejes que la vista interna aumente tu probabilidad más de lo que las características distintivas específicas realmente justifican.

Evidencia

La previsión por clase de referencia fue desarrollada por Daniel Kahneman y Amos Tversky y formalizada después por Bent Flyvbjerg en la planificación de proyectos de infraestructura. Los estudios muestran que reduce de manera fiable la falacia de la planificación —especialmente los sobrecostos de costo y de tiempo— en comparación con las estimaciones de vista interna. (observational)

La previsión por clase de referencia funciona mejor cuando existen buenos datos históricos de tasa base; para situaciones novedosas, la propia clase de referencia es incierta.

Sources

• Flyvbjerg (2006), from Nobel Prize to project management: getting risks right, Project Management Journal

Common mistake

Elegir la clase de referencia que hace que tu proyecto parezca más distintivo (y por lo tanto más propenso a ser excepcional) en lugar de la clase que más honestamente se le parece.