Por favor responda esta pregunta para iniciar. ¿En cuál escenario
comería usted más pizza?:
A. Usted se come dos pizzas de 8 pulgadas.
B. Usted se come una pizza de 12 pulgadas.
La respuesta correcta es B. Si usted pensó que era A (yo lo hice) fue
víctima de un sesgo de pensamiento lineal. Con estas y otras preguntas
similares ilustran, Bart de Langhe, Stefano Puntoni y Richard Larrick, su
artículo recientemente publicado en Harvard Business Review titulado “Pensamiento
lineal en un mundo no lineal”.
En este post comparto algunas de las ideas más interesantes y al final señalo
los datos del artículo por si gusta revisarlo y además aclaro porque la respuesta
correcta de la pregunta inicial es la opción B.
La tesis principal del artículo es que muchas veces, por no decir la
mayoría, caemos en el error de analizar ciertas relaciones como si fueran lineales
cuando en la realidad no lo son. Esto sucede porque a nuestro cerebro le cuesta
entender relaciones no lineales, quisiéramos siempre que las relaciones fueran
lineales pero no lo son. Es decir quisiéramos que todas las relaciones fueran
gráficamente así:
Cuando estamos hablando de administración estos sesgos se producen
también, lo cual nos puede llevar a tomar decisiones erróneas para nuestras
organizaciones.
Dado lo anterior es aconsejable conocer cuáles son las posibles fuentes
de esos sesgos en el pensamiento y algunas formas de prevenirlos.
Empecemos por cuatro tipos de relaciones que muy habitualmente tratamos
como lineales sin que lo sean.
1- Aumento gradual inicial que
luego se convierte en aumento rápido o abrupto.
Un ejemplo acá sería la relación entre el margen de contribución de dos
diferentes tipos de segmentos clientes y las tasas de retención o recompra de
cada uno. Por ejemplo, si el segmento de clientes A tiene una tasa de retención
de 20% y el B de 60%, y asumimos que ambos tienen un margen de contribución
similar (100 dólares) el pensamiento lineal nos llevaría a pensar que es mejor
intentar duplicar la tasa de retención del primer segmento versus digamos
aumentar un tercio la tasa de retención del segmento, lo cual es incorrecto. Si
hacemos los cálculos y graficamos hallaríamos que es mejor opción la segunda,
intentar incrementar un tercio el margen del segmento B. Gráficamente luciría
como algo así:
2- Disminución gradual inicial que
luego se convierte en disminución rápida o abrupta
En este caso un buen ejemplo es el comportamiento del pago de un
préstamo. Al inicio las amortizaciones son bajas y conforme va pasando el
tiempo las cantidades que se amortizan aumentan de forma importante. Es decir,
no desde el inicio amortizamos la misma cantidad aunque si paguemos la misma
cuota. Gráficamente lo que sucede es algo como así:
3- Aumento rápido o abrupto
inicial que luego se convierte en aumento gradual.
En este caso una situación que puede servirnos de ejemplo es la relación
entre volumen de ventas, costos fijos, costos variables y márgenes de
contribución. Conforme vamos aumentando los volúmenes de ventas el pensamiento
lineal nos diría que debería incrementarse en igual relación las utilidades,
pero obviamos el efecto que el precio y margen de contribución poseen. En este
caso si quisiéramos verlo gráficamente el comportamiento sería:
4- Disminución rápida o abrupta
inicial que luego se convierte en disminución gradual
Si contrastamos dos proyectos de inversión por sus periodos de
recuperación el pensamiento lineal nos dirá que menor tiempo de recuperación
será mejor opción. Pero si al período de recuperación le agregamos el criterio
de retorno de la inversión, la decisión no es tan lineal. ¿Será mejor una
recuperación más extendida con mejor retorno de inversión o una recuperación
corta con menos tasa de retorno? Visto gráficamente sucedería algo así:
¿Y cómo podemos evitar estos
sesgos y tomar mejores decisiones? A continuación algunas ideas.
A. Tengamos presente que existen estos sesgos y no todas las relaciones
son lineales. Esto es muy importante como primer paso.
B. Concentrarse en los resultados, no en los indicadores. Sucede que muchas
veces tenemos indicadores que nos roban completamente la atención del resultado
concreto que buscamos y podría ser que ese indicador no tenga una relación
lineal positiva con el resultado buscado. Por ejemplo, buscamos aumentar los
“likes” en Facebook como métrica del aumento de tránsito en nuestra página en
Internet con el fin de incrementar ventas, pero no necesariamente la relación
de tránsito y ventas es lineal.
C. Descubra qué tipo de relación no lineal está detrás de algún
fenómeno. Claramente el mejor consejo es tratar de descubrir matemáticamente
ante cual tipo de relación no lineal se encuentra al momento de tomar una
decisión. Para estos efectos el uso de experimentos pequeños y controlados
puede ser muy útil. Por ejemplo, aplicar promociones con diferentes
combinaciones de factores (precios, volumen de ventas, márgenes de
contribución, etc.).
Finalmente, ¿por qué la respuesta correcta era la B en la pregunta de la
pizza?
Por la fórmula del área de un circulo π(r2). En el escenario A usted se
comería 101 pulgadas cuadradas de pizza mientras que en el B 113.
Los datos completos del artículo son estos:
Me encantaría conocer su opinión.
