Sesgo retrospectivo: por qué todo parece obvio a posteriori
Cómo el "lo sabía desde el principio" corrompe el juicio, y las prácticas que lo corrigen
¿Qué es el sesgo retrospectivo y cómo distorsiona el aprendizaje a partir de la experiencia?
El sesgo retrospectivo es la tendencia, una vez que se conoce un resultado, a creer que lo habrías predicho o esperado desde el principio, lo que hace que el mundo parezca más predecible de lo que era. Es uno de los efectos más replicados en la investigación sobre el juicio y corrompe silenciosamente la retroalimentación, las evaluaciones de desempeño y las lecciones aprendidas, porque evaluamos las decisiones por sus resultados en lugar de por la información disponible en el momento.
Una vez que sabemos cómo salieron las cosas, es casi imposible recordar lo inciertas que se veían de antemano. Esto no es una peculiaridad de la memoria; es una reconstrucción activa. El problema es que el sesgo retrospectivo hace que las malas decisiones parezcan buenas (si funcionaron) y las buenas decisiones parezcan malas (si no funcionaron), enseñando justo las lecciones equivocadas. Las prácticas que siguen explican el mecanismo que hay detrás de cada corrección y dan una lectura honesta de lo bien que funciona cada una en realidad.
Prácticas
- Registra las estimaciones de probabilidad antes del resultado
Anota tu nivel de confianza y tu razonamiento antes de saber cómo salen las cosas.
- Evalúa las decisiones por el proceso, no por el resultado
Juzga una decisión por la calidad del razonamiento en el momento, no por lo que ocurrió.
- Genera el resultado contrafáctico
Imagina deliberadamente cómo la misma decisión podría haber salido de otra manera con el mismo proceso.
- Haz un pre-mortem antes de empezar
Antes de que empiece un proyecto, pregunta: supón que fracasó, ¿qué salió mal?
- Distingue la habilidad de la suerte en los resultados
Tras cualquier resultado, estima cuánto de él estuvo bajo tu control frente a cuánto lo determinó el azar.
- Practica la calibración de probabilidades
Haz predicciones probabilísticas con regularidad y sigue tu precisión a lo largo de muchas de ellas.
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