Actualiza el mapa con retroalimentación real

Cuando la realidad contradice tu modelo, revisa el modelo, no tu descripción de la realidad.

Why it works

La disonancia cognitiva entre un modelo firme y una evidencia incómoda puede resolverse actualizando el modelo o reinterpretando la evidencia para que encaje. El camino de menor resistencia suele ser lo segundo: descartar la anomalía como un caso atípico, atribuirla a la mala suerte o etiquetar mal la evidencia. Comprometerse explícitamente a actualizar el modelo en vez de justificar la evidencia es una anulación deliberada de ese impulso por defecto.

How to do it

1. Antes de actuar, anota qué resultado predice tu modelo.
2. Después del resultado, compara la predicción con la realidad sin suavizar la discrepancia.
3. Identifica contra qué supuesto concreto de tu modelo es evidencia esa discrepancia.
4. Revisa ese supuesto, por incómodo que sea, antes de la siguiente decisión.

Evidencia

El registro prospectivo de predicciones es una de las formas más fiables de detectar errores de modelo, y se usa de manera sistemática en la investigación sobre superpronosticadores. Quienes registran y puntúan sus predicciones se calibran bastante mejor que quienes no lo hacen. (observational)

El registro de predicciones exige un compromiso previo honesto; sin el registro externo, la gente tiende a reinterpretar los hechos con un "yo ya lo sabía".

Sources

• Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting — tracking records vs unaided retrospective judgment

Common mistake

Revisar el encuadre del resultado ("eso no cuenta porque el contexto era inusual") en lugar del modelo que generó la predicción errónea.