Satisfaça-se: defina um limiar de "bom o suficiente" e pare de buscar ao atingi-lo
Otimize para "bom o suficiente" em vez de "o melhor possível" — o custo da busca costuma superar o ganho.
Why it works
O "satisficing" de Herbert Simon — uma junção de satisfazer e bastar — captura a percepção de que buscar a solução ótima exige saber com antecedência como é o ótimo, o que frequentemente não está disponível. Definir um limiar ("preciso de X numa oferta de emprego") e parar quando encontrar uma opção que o atenda evita os retornos decrescentes e os custos de oportunidade da busca indefinida, ao mesmo tempo em que ainda supera uma barra de qualidade significativa.
How to do it
- Antes de qualquer busca significativa (emprego, casa, decisão), defina os critérios mínimos que constituem o suficiente.
- Busque até a primeira opção que atenda a todos os critérios — depois pare e decida.
- Resista à tentação de continuar buscando "só por via das dúvidas" que algo melhor exista; essa é a armadilha do satisficing.
Evidência
O conceito de satisficing de Simon é fundamental para a pesquisa de racionalidade limitada. Schwartz e colegas descobriram que maximizadores (pessoas que buscam escolhas ótimas) relataram menor satisfação com a vida e mais arrependimento do que satisficers, mesmo quando suas escolhas eram objetivamente iguais. (observational)
A distinção de Schwartz entre maximizador e satisficer é autorrelato correlacional; adotar o satisficing como estratégia e ver melhorias no bem-estar é inferido, não diretamente causado em ensaios randomizados.
Fontes
- Schwartz et al. (2002), Maximizing versus satisficing, Journal of Personality and Social Psychology
Erro comum
Definir o limiar alto demais ("perfeito, e não meramente bom o suficiente") — isso converte o satisficing em otimização com passos extras e derrota o propósito.
Pratique isso com IX Coach
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- Confie na heurística de reconhecimento em ambientes incertos
Se você reconhece uma opção e não a outra, a reconhecida costuma ser melhor — no domínio certo.
- Use "pegue o melhor": escolha pela sua única pista mais informativa
Ao escolher entre opções, identifique a pista mais diagnóstica e use-a — pare de buscar mais.
- Defina regras padrão para situações que exigem força de vontade
Uma regra pré-decidida não exige força de vontade no momento da decisão — a decisão já foi tomada.
- Combine sua heurística com a estrutura do ambiente
Uma boa regra funciona porque combina com as regularidades estatísticas do ambiente — ambiente errado, regra errada.
- Use a regra 1/N para diversificação sob incerteza profunda
Quando você não consegue estimar o valor de cada opção com confiabilidade, distribua os recursos igualmente.
- Construa sua caixa de ferramentas adaptativa pessoal de regras específicas por domínio
O objetivo não é uma heurística universal — é uma coleção curada que combina com os domínios que você realmente navega.