Tres Palabras Para Ayudar a Reentrenar Tu Cerebro

Para pensar como un bicho raro, empieza con estas tres palabras

¿Estás seguro de que dejar un trabajo es una mala idea? En "Piensa como un bicho raro ", Stephen J. Dubner y Steven D. Levitt argumentan que a menudo confiamos demasiado en lo que creemos saber y recomiendan una manera de pensar diferente para resolver problemas y tomar decisiones.

El profesor de Gestión de Wharton, Adam M. Grant, entrevistó recientemente a Dubner sobre su nuevo libro durante su visita al campus como conferenciante invitado en la serie Autores@Wharton. En esta entrevista, Dubner explica por qué deberíamos decir "No lo sé" con mucha más frecuencia.

A continuación aparece una transcripción editada de la conversación.

Adam Grant: Ha sido fascinante leer tus libros. Han causado un gran revuelo internacional. Tu último libro es «Piensa como un monstruo ». ¿Qué te motivó a escribirlo?

Stephen J. Dubner: Soy periodista y [antes de Freakonomics ] escribí un artículo sobre Steve Levitt y su peculiar estilo de investigación económica. Estaba trabajando en un libro completamente independiente sobre la psicología del dinero… Me interesaba lo que ahora llamamos economía del comportamiento.

Escribí sobre Levitt. Entonces alguien decidió que sería buena idea que nos uniéramos. Lo hicimos y escribimos Freakonomics , que tuvo mucho éxito. No planeábamos que tuviera éxito... Entonces pensamos: "¿Queremos hacer otro?". Nos llevó unos dos años decidir si lo hacíamos y si podíamos crear buen material nuevo para un segundo, lo cual hicimos. Luego, para un tercero, estábamos bastante seguros de que no íbamos a hacer otro porque simplemente no queríamos exprimirlo, en contra de los deseos de nuestro editor y agente. Siempre que alguien ve una franquicia presentada ante ellos, quiere tomarla y explotarla. Teníamos incentivos ligeramente diferentes. Sentíamos que nos habíamos beneficiado y que habíamos tenido mucha suerte de llegar a ese punto. No queríamos explotarlo a menos que tuviéramos material del que estuviéramos realmente orgullosos. Nuevamente, nos llevó un par de años idear un marco para un libro diferente, y ese es este tercer libro, Think Like a Freak ...

Recibimos muchas comunicaciones de la gente, principalmente correos electrónicos, lo cual es genial. De todas las cosas que ha traído la revolución digital, una de las más geniales y sencillas es que ahora puedes contactar con quienes escriben los libros que lees. Antes tenías que escribir una carta al editor y esperar que la compartiera, cosa que nunca hicieron. Recibimos comunicaciones de personas con todos estos problemas, preguntas y consultas sobre cómo funciona el mundo. No pudimos responderlas todas. Es difícil. Responder a un solo correo electrónico podría llevar —ni hablar de un solo día— meses de investigación.

En lugar de intentar responder solo algunas de esas preguntas sin éxito, pensamos: "¿Qué pasaría si escribiéramos un libro que representara al mundo entero o a quien quisiera pensar como nosotros?". [Queríamos] desarrollar un conjunto de reglas, un plan para la resolución de problemas. No siempre se trata de resolver problemas, pero es principalmente lo que intentamos hacer. De eso se trata este libro. Pretende ser una forma divertida, atractiva y práctica de reflexionar sobre cómo funciona realmente el mundo, cómo funcionan realmente los incentivos y cómo las personas responden a ellos, en lugar de cómo dicen que podrían hacerlo. Así, si intentas resolver un problema, grande o pequeño, en los negocios, el gobierno o tu propia familia, quizás puedas aumentar ligeramente tus posibilidades de resolverlo. Esa es la idea.

Grant: Bueno, sin duda lograste esos objetivos. Parte de la premisa de que hay tres palabras que probablemente todos deberíamos decir con más frecuencia: «No sé». ¿De dónde salió eso?

Dubner: Bueno, creo que eso se debió principalmente a que Steve Levitt, mi coautor, vive en el mundo académico, como tú. Yo soy escritor. He sido periodista toda mi vida adulta. Y ninguno de los dos tendríamos trabajo si fingiéramos saber todas las respuestas todo el tiempo. La premisa de mi trabajo como periodista es buscar personas que sepan cosas interesantes, valiosas o que estén ocultas, y preguntarles sobre ellas, intentar averiguarlo. Así que hay que reconocer lo que se desconoce.

Nos han condicionado a pensar que renunciar es un fracaso, una forma de fracaso. ¿Cómo sabemos que es cierto?

La buena investigación académica, como la buena investigación médica, la buena investigación en física o ingeniería, busca resolver preguntas cuya respuesta aún desconoce. Una vez que se asume esta mentalidad, se adopta un enfoque diferente. Se reconoce lo que se sabe, que puede no ser mucho, y lo que se desconoce. Luego, para intentar determinar lo que se necesita saber, se desarrolla un marco para la experimentación, la recopilación de retroalimentación, etc.

Ahora bien, por ridículamente obvio que suene lo que acabo de decir, hay grandes sectores de la sociedad moderna, sobre todo en los negocios y el gobierno, donde la gente finge constantemente saber la respuesta a una pregunta o la solución a un problema. Y lo entiendo. Entiendo cómo funcionan los incentivos. Entiendo que la reputación funciona. Nadie quiere ser un ignorante ni un tonto. Si soy político y alguien dice: "Gobernador, bla, bla, senador, bla, bla, acabamos de tener un terrible tiroteo masivo en una escuela. Si pudieran hacer cualquier cosa, si tuvieran todas las opciones a su disposición, ¿qué harían para evitarlo en el futuro?".

Así funciona el mundo, [el político responderá]: "Te lo voy a decir. Voy a hacer estas tres cosas, y eso es lo que lo solucionará". [Pero si continúas con la pregunta:] "¿Tienes alguna evidencia? ¿Hay alguna razón empírica para pensar que eso realmente funcionaría?". A menudo, me da pena decirlo, [la respuesta es] no. Esto se ve en ciertos ámbitos, como la política y los negocios, donde los incentivos son diferentes. Hay un gran incentivo para hacer las cosas bien en los negocios, pero también hay mucha, a falta de un término más sofisticado, presión social para ser el que sabe, el que tiene el plan.

Una regla general muy básica, o un modus operandi básico, que ocurre con mucha frecuencia hoy en día es que una empresa dice: «Necesitamos idear un plan o una solución. Reunamos a nuestras 20 personas más importantes en una sala durante una hora —es decir, 20 horas de trabajo— y propongamos la mejor, la mejor idea, y luego pongamos todos nuestros recursos en ella y adelante». ¿Cuáles son las probabilidades? Si esto fuera ciencia, ¿cuáles serían las probabilidades de que diera un buen resultado? Casi ninguna.

Luego está el contraejemplo de algo como Google, que permite a sus ingenieros dedicar el 20% de su tiempo a trabajar en sus proyectos de forma paralela. La idea es tener muchas ideas, la mayoría malas, pero dejar que el proceso de selección funcione y que la gente descubra, mediante métodos científicos o empíricos, cómo realmente pueden aprender. Luego, una vez que se haya realizado algo de experimentación y trabajo a pequeña escala, quizás se destinen algunos recursos.

Creo que las empresas deben mejorar mucho. Pero creo que muchas van por buen camino. La revolución digital contribuye enormemente a ello, ya que ahora es muy fácil y económico recopilar datos y realizar pruebas A/B o A/Z para saber qué funciona realmente.

Grant: ¿Tiene alguna prueba favorita que esté viendo recientemente que represente esta revolución en una dirección positiva, a diferencia de las malas decisiones que todos podemos nombrar y que deberían haberse basado en evidencia, pero no lo hicieron? ¿Hay algún ejemplo destacado?

Cuando las personas dejan algo que les preocupaba mucho, su vida tiende a mejorar un poco. Incluso si no empeoran mucho, se podría decir que es bastante probable.

Dubner: Les daré un ejemplo... Hice un informe sobre esto hace unos años. No tengo ni idea de qué tan bien esté funcionando. Me gusta la idea porque es el gobierno federal quien lo hace, y el gobierno federal normalmente ha sido muy malo; es decir, es el peor. Si lo piensan, tiene sentido por qué. En teoría, están en la cima, en cierto modo: los 50 gobiernos estatales y todos los gobiernos municipales que dependen de ellos. Por lo tanto, no están en condiciones de implementar un enfoque micro. Lo entiendo.

Pero lo que hicieron con este programa de Carrera a la Cima en educación me pareció una muy buena idea. Repito, no sé qué tan bien vaya a funcionar, pero establecieron, en primer lugar, un concurso, lo que significa que hay incentivos que presumiblemente funcionarán mejor que ningún incentivo o mejor que algún tipo de refuerzo negativo al que estamos acostumbrados. Arne Duncan, Secretario de Educación, y el presidente Barack Obama dijeron a todos los estados: "Oigan, necesitamos pensar en maneras de mejorar o repensar nuestro sistema educativo". Créanme, podría hablar de eso durante años porque la educación es un sistema muy complejo, con tantos insumos y tantos resultados. Es muy fácil buscar soluciones mágicas: pagar más a los maestros, deshacerse de los sindicatos o reducir el tamaño de las clases. A todos les gustan esas soluciones mágicas.

Pero es un escenario muy complejo. El Departamento de Educación dijo: «Vamos a los 50 estados. Queremos que cada uno de ustedes intente idear un buen programa, una buena idea, una buena solución que funcione. Si funciona, les pagaremos por ello, y es muy probable que luego lo implementemos y lo estandaricemos». Esa es la forma correcta de pensar. Piensa a pequeña escala. No finjas saber las respuestas. Experimenta, obtén retroalimentación. Estas son, en realidad, las premisas de Think Like a Freak .

Grant: Tienes algunos ejemplos fascinantes en el libro que probablemente van más allá de lo que la mayoría de los lectores estarían dispuestos a hacer. Por ejemplo, lograste que la gente aceptara asignarles aleatoriamente cosas como pedir un aumento, renunciar a su trabajo o incluso romper con su pareja. ¿Cuál era la lógica detrás de eso?

Dubner: Esto surgió gracias a un episodio de podcast. Hacemos un podcast de Freakonomics Radio y un programa de radio pública. Hicimos un episodio que me encantó. Fue un tema genial porque combina datos y pensamiento empírico con narrativa, que es mi tradición. Se titulaba "El lado positivo de dejar de fumar". En cierto modo, presentaba un argumento económico, considerando que la mayoría de nosotros hemos sido condicionados a no dejar de fumar. Nos han condicionado a pensar que dejar de fumar es un fracaso, una forma de fracaso. ¿Cómo sabemos que eso es cierto?

“Si durante cinco minutos dedicas tiempo a pensar en el costo total y en el costo de oportunidad, entonces realmente puedes llegar a lugares diferentes”.

Si piensas en un proyecto, un trabajo, una guerra, una relación…, podrías renunciar, pero debido a algunos costos, a la presión social y a tu propia postura moral, podrías no querer renunciar. Intentamos analizar las ventajas de renunciar. Argumentamos que hay una ventaja significativa y que las personas son muy malas calculando los costos de oportunidad: lo que podrían estar haciendo si renunciaran, etc.

Pero la realidad es que es muy difícil obtener datos sobre esto, porque no se puede ir a un gran distrito escolar y decir: "Voy a tomar a mil niños, los voy a mezclar completamente para que sus calificaciones sean equivalentes en ambos lados, y voy a obligar aleatoriamente a la mitad de ellos a dejar la escuela. No les voy a permitir volver a la escuela. Luego, 10, 20 o 30 años después, veamos cómo resultaron sus vidas". Esa es una forma de hacer ese experimento, pero, por supuesto, no podríamos hacerlo.

Las personas que tienden a abandonar la escuela suelen ser una población muy diferente a la de quienes no la abandonan. Por lo tanto, compararlas después no es equivalente. Así que creamos un sitio web llamado "Experimentos Freakonomics" [para personas] que debían tomar una decisión... "¿Debería dejar mi trabajo y volver a la escuela de posgrado?" "¿Debería alistarme en el ejército o seguir con mi trabajo?" "¿Debería dejar a mi novio o novia, esposo o esposa?" "¿Debería hacerme un tatuaje o no?"

Si tenían una decisión y estaban realmente indecisos, les ofrecimos ayuda y jugamos a una moneda al aire. Solo les pedimos que completaran una encuesta previamente para informarnos y que luego nos dijeran si habían seguido la pista, porque no tenemos poder para obligarlos. Les dijimos que les haríamos seguimiento e investigaríamos más adelante para averiguar cuáles fueron sus resultados.

Hay muchas categorías diferentes, una variedad de resultados, y la investigación aún no ha finalizado. En resumen, cuando las personas dejan algo que generalmente les preocupaba mucho, sus vidas tienden a mejorar un poco. Incluso si no empeoraran mucho, se podría argumentar que es una apuesta bastante segura. Todos deberíamos considerar dejar de fumar como una muy buena opción. Pero es difícil cuando tienes en mente las palabras de Vince Lombardi: «Quien se rinde nunca gana y quien gana nunca se rinde», que en realidad no eran las de Lombardi originalmente. Y Winston Churchill diciendo a la gente: «Nunca, nunca, nunca —en nada, grande o pequeño, grande o insignificante— nunca te rindas».

Tienes a esta gente estupenda, y eso te llega al oído y te convence de que: "Si empiezo un proyecto, tengo que llevarlo a cabo". Pero si dedicas cinco minutos a pensar en el coste total y en el coste de oportunidad, puedes llegar a diferentes puntos. Eso es lo que intentábamos lograr.

Grant: Para cerrar, además de decir "no sé", a lo largo de todo el proceso de trabajo en Freakonomics , el libro, el programa de radio, el podcast, la película, ¿cuál es la lección más importante que has aprendido sobre cómo pensar como un bicho raro?

Tener razón no gana muchas discusiones, por extraño que parezca. Hay mucha gente que tiene razón en muchas cosas y no se sale con la suya.

Dubner: Esta es más una respuesta filosófica que táctica o estratégica. Para mí, el desafío siempre será la combinación entre lo empírico, lo científico o los datos —como quiera llamarlo— y lo intuitivo, lo humano o lo humanitario —como quiera llamarlo—.

Lo que quiero decir con esto es que, especialmente en esta era del big data, creemos que si se obtiene una pila de datos que representa un millón de decisiones, es mejor que preguntarles a tres personas qué decisiones tomaron. Si bien creo firmemente que esto es cierto, y aplaudo profundamente el instinto de todos nosotros de trabajar con datos en conjunto para extraer las verdades más importantes, también sé que somos humanos y que… estamos sesgados en muchos sentidos.

Incluso si pudieras decirme o yo pudiera decirte la estrategia más infalible para tomar una decisión, la mejor decisión, la mejor estrategia o el mejor conjunto de cifras a adoptar, podría haber muchas buenas razones por las que aún así no tendrías éxito. Esto se debe a que las personas con las que ahora aplicas esa estrategia, o a las que ahora ofreces esos incentivos, no responden como tú piensas sobre el problema.

Eso requiere mucha humildad. Es algo a lo que la gente en el gobierno, en los negocios, en el mundo académico, en el periodismo —en todas partes—, la gente en todos esos campos, está muy acostumbrada. … Cuando se nos ocurre algo y lo ponemos en práctica, estamos acostumbrados a que la gente se apresure y diga: "Bien, vamos a hacer esto ahora". Eso implica mucho poder. Mucha autoridad. Pero con ese poder y esa autoridad viene la necesidad de humildad para entender que cuando se toman decisiones como esa y se ofrecen incentivos, sean los que sean, grandes o pequeños, gubernamentales o no, hay gente al otro lado. Quienes toman las decisiones no suelen pensar muy bien cómo afecta esto a la vida de esas personas ni cómo responderán a los incentivos, etc.

Y ese, para mí, es el equilibrio. Ser lo más científico posible, pero entendiendo que, incluso si les presento a 100 personas la ciencia que dice: "Deberías hacer esto", 90 de ellas podrían tener una muy buena razón para no querer hacerlo. Podrían estar equivocadas. Yo podría tener razón. Pero eso no significa que vaya a ganar la discusión. Tener razón no gana muchas discusiones, por extraño que parezca. Hay mucha gente que tiene razón en muchas cosas y no se sale con la suya.

Esa es la parte más complicada. Ahora mismo estoy trabajando en un episodio de podcast de radio sobre la vacuna contra la gripe; es muy, muy sencillo. La vacuna contra la gripe es bastante efectiva: alrededor del 60 %. La gripe, junto con la neumonía, siempre es una de las 10 principales causas de muerte en EE. UU., algo que la mayoría de la gente desconoce o desconoce. Sin embargo, muchas personas que deberían vacunarse no lo hacen. ¿Por qué?

Es una especie de enigma. Estamos analizando todos estos diferentes niveles de decisiones conductuales, de relaciones públicas y financieras para intentar comprender por qué algo aparentemente tan simple es tan difícil de lograr. Eso es lo que me recuerdan constantemente: el dinero inteligente puede ser inteligente, pero a menos que pueda lograr algo que realmente mejore el comportamiento de todos, no vale tanto.