Satisfice: establece un umbral suficientemente bueno y deja de buscar al alcanzarlo
Optimiza para "suficientemente bueno" en vez de "lo mejor posible": el costo de búsqueda a menudo supera la ganancia.
Why it works
El "satisficing" de Herbert Simon —un acrónimo de satisfacer y ser suficiente— captura la idea de que buscar la solución óptima requiere saber de antemano cómo se ve lo óptimo, lo cual a menudo no está disponible. Establecer un umbral ("necesito X en una oferta de trabajo") y detenerse al encontrar una opción que lo cumpla evita los rendimientos decrecientes y los costos de oportunidad de la búsqueda indefinida, mientras aún despeja una barra de calidad significativa.
How to do it
- Antes de cualquier búsqueda significativa (trabajo, vivienda, decisión), define los criterios mínimos que constituyen suficientemente bueno.
- Busca hasta la primera opción que cumpla todos los criterios, luego detente y decide.
- Resiste la tentación de seguir buscando "por si acaso" existe algo mejor; esta es la trampa del satisficing.
Evidencia
El concepto de satisficing de Simon es fundacional para la investigación de racionalidad limitada. Schwartz y colegas encontraron que los maximizadores (personas que buscan elecciones óptimas) reportaron menor satisfacción vital y más arrepentimiento que los satisficers, incluso cuando sus elecciones eran objetivamente iguales. (observational)
La distinción de Schwartz entre maximizador y satisficer es autoinforme correlacional; adoptar el satisficing como estrategia y ver mejoras de bienestar se infiere, no se causa directamente en ensayos aleatorizados.
Fuentes
- Schwartz et al. (2002), Maximizing versus satisficing, Journal of Personality and Social Psychology
Error común
Establecer el umbral demasiado alto ("perfecto, no simplemente suficientemente bueno"): esto convierte el satisficing en maximización con pasos extra y anula el propósito.
Practica esto con IX Coach
More practices for Heurísticas simples: el argumento de Gerd Gigerenzer a favor del pensamiento rápido y frugal
- Confía en la heurística de reconocimiento en entornos inciertos
Si reconoces una opción y no la otra, la reconocida suele ser mejor, en el dominio correcto.
- Usa "toma lo mejor": elige según tu única señal más informativa
Al elegir entre opciones, identifica la señal más diagnóstica y úsala: deja de buscar más.
- Establece reglas por defecto para situaciones que exigen fuerza de voluntad
Una regla predecidida no requiere fuerza de voluntad en el momento de la decisión: la decisión ya se tomó.
- Ajusta tu heurística a la estructura del entorno
Una buena regla funciona porque coincide con las regularidades estadísticas del entorno: entorno equivocado, regla equivocada.
- Usa la regla 1/N para diversificación bajo incertidumbre profunda
Cuando no puedes estimar de forma fiable el valor de cada opción, distribuye los recursos por igual.
- Construye tu caja de herramientas adaptativa personal de reglas específicas del dominio
El objetivo no es una heurística universal, es una colección curada que coincide con los dominios que realmente navegas.