Construye planes con holgura para resultados fuera de tu modelo
Reserva capacidad para eventos que no están en tu modelo de riesgo, porque los eventos más dañinos normalmente no lo están.
Why it works
La gestión de riesgo estándar enumera riesgos conocidos y les asigna contingencia. Pero el argumento de Taleb —coherente con la evidencia histórica sobre crisis financieras, pandemias y disrupción tecnológica— es que los eventos que causan más daño suelen estar por completo fuera del modelo previo a la crisis. Incorporar holgura general (reservas financieras, márgenes de tiempo, opcionalidad) que pueda desplegarse ante desconocidos desconocidos en lugar de solo ante riesgos preespecificados es la corrección práctica.
How to do it
- Después de enumerar tus riesgos y contingencias conocidos, añade un presupuesto separado para eventos "desconocidos desconocidos".
- Dimensiónalo como un porcentaje de la capacidad total, no como respuesta a un escenario específico.
- Resiste la presión de especificar para qué es la holgura: la cuestión es que no puede especificarse por adelantado.
Evidencia
Coherente con la investigación sobre la falacia de la planificación y con el análisis posterior a las crisis en finanzas, medicina e infraestructura: los modelos que solo consideran riesgos conocidos subestiman de forma sistemática el riesgo total. Taleb lo documenta históricamente en El cisne negro. (observational)
La escala de holgura necesaria depende en gran medida de la volatilidad del dominio; no hay un porcentaje universal. Esto es una dirección, no una fórmula.
Common mistake
Tratar el presupuesto de desconocidos desconocidos como un desperdicio cuando no se usa durante varios años y eliminarlo para optimizar la eficiencia, justo cuando más se necesita.
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More practices for La falacia lúdica: cuando confundes la vida real con un juego
- Comprueba si las reglas de tu dominio son realmente estables
Antes de aplicar cualquier modelo de probabilidad, pregúntate si las reglas que gobiernan los resultados podrían cambiar a mitad del juego.
- Somete los planes a pruebas de estrés contra resultados más allá del rango histórico
Pregúntate cómo se sostiene tu plan si el peor resultado es el doble de malo que cualquier caso observado históricamente.
- Prefiere posiciones con opcionalidad sobre posiciones con precisión
En entornos inciertos, prioriza las opciones de girar sobre las posiciones fijas optimizadas.
- Cuidado con la falsa precisión en pronósticos y modelos
Trata cualquier probabilidad precisa o pronóstico cuantitativo con sospecha explícita sobre si el modelo encaja en el dominio.
- Cuestiona si la categoría desde la que razonas realmente encaja
Antes de aplicar un modelo o marco, verifica que la categoría sobre la que se construyó coincide genuinamente con tu situación.
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