Satisfacer: fija un umbral de «suficientemente bueno» y deja de buscar al alcanzarlo
Optimiza para «suficientemente bueno» en lugar de para «lo mejor posible»: el coste de la búsqueda suele superar la ganancia.
Why it works
El «satisficing» de Herbert Simon —un acrónimo de satisfacer y suficiente— capta la idea de que buscar la solución óptima requiere saber de antemano qué aspecto tiene lo óptimo, algo que a menudo no está disponible. Fijar un umbral («necesito X en una oferta de trabajo») y detenerse al encontrar una opción que lo cumple evita los rendimientos decrecientes y los costes de oportunidad de una búsqueda indefinida, sin dejar de superar un listón de calidad significativo.
How to do it
- Antes de cualquier búsqueda importante (trabajo, vivienda, decisión), define los criterios mínimos que constituyen lo suficientemente bueno.
- Busca hasta la primera opción que cumpla todos los criterios, y entonces detente y decide.
- Resiste la tentación de seguir buscando «por si acaso» existe algo mejor: esa es la trampa del satisficing.
Evidencia
El concepto de satisficing de Simon es fundacional para la investigación sobre racionalidad limitada. Schwartz y colaboradores hallaron que los maximizadores (quienes buscan elecciones óptimas) reportaban menor satisfacción vital y mayor arrepentimiento que los satisfacedores, incluso cuando sus elecciones eran objetivamente equivalentes. (observational)
La distinción maximizador/satisfacedor de Schwartz es correlacional y de autoinforme; adoptar el satisficing como estrategia y observar mejoras de bienestar es una inferencia, no algo causado directamente en ensayos controlados aleatorizados.
Sources
- Schwartz et al. (2002), Maximizing versus satisficing, Journal of Personality and Social Psychology
Common mistake
Fijar el umbral demasiado alto («perfecto, no meramente suficiente»): eso convierte el satisficing en maximización con pasos extra y anula su propósito.
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- Confiar en la heurística del reconocimiento en entornos inciertos
Si reconoces una opción y la otra no, la reconocida suele ser mejor, en el dominio adecuado.
- Usar «toma la mejor»: elige según tu única señal más informativa
Al elegir entre opciones, identifica la señal más diagnóstica y úsala: deja de buscar más.
- Fijar reglas por defecto para las situaciones de alta exigencia de fuerza de voluntad
Una regla predecidida no requiere fuerza de voluntad en el momento de decidir: la decisión ya está tomada.
- Ajustar tu heurística a la estructura del entorno
Una buena regla funciona porque encaja con las regularidades estadísticas del entorno: entorno equivocado, regla equivocada.
- Usar la regla 1/N para diversificar bajo incertidumbre profunda
Cuando no puedes estimar de forma fiable el valor de cada opción, reparte los recursos por igual.
- Construir tu caja de herramientas adaptativa personal de reglas específicas por dominio
El objetivo no es una heurística universal, sino una colección curada que encaje con los dominios que realmente navegas.