En este libro, GerdGigerenzer, uno de los mayores expertos en heurística y toma de decisiones, explora el modo en que confundimos los conceptos de riesgo e incertidumbre y los errores que, como consecuencia, se producen en la toma de decisiones.

El riesgo y la incertidumbre son dos conceptos profundamente diferentes

Nos referimos al riesgo cuando una persona se enfrenta a situaciones en las que se dan muchos posibles desenlaces, de los que esa persona es consciente y puede conocer la probabilidad de que cada uno de ellos suceda.

Sin embargo, muchas personas creen, erróneamente, que hablan de riesgo cuando se enfrentan a situaciones en las que las consecuencias son inciertas ya que no es posible prever los diferentes desenlaces.

En estos casos, en los que no conocemos las probabilidades o incluso no conocemos todos los posibles desenlaces, debemos hablar de incertidumbre, no de riesgo.

Las personas suelen confundir la incertidumbre con el riesgo y el riesgo con la certeza.

Cuando se enfrentan a una situación incierta, muchas personas creen que están tomando un riesgo, cuando en realidad se están enfrentando a una situación de incertidumbre.

Esto sucede, habitualmente, cuando la gente cree que ha considerado todos los posibles desenlaces para una situación determinada pero, sin embargo, han obviado algo crucial.

Gingerenger ofrece un ejemplo muy gráfico: imagina que eres un pavo. En tu primer día en el corral, hay un 50% de posibilidades de que te maten al día siguiente. Pero, a medida que pasa el tiempo y te vas a dormir con el estómago lleno, parece que las posibilidades de ser alimentado se incrementan cada día. Y así llega el día de acción de gracias. Crees que será como los otros pero, ¡sorpresa! Acabas siendo el plato principal de la fiesta.

Si imaginaste que los únicos desenlaces posibles cada día era ser alimentado (X) o nos serlo (Y), configurando así un riesgo en el que podías medir las posibilidades, te equivocaste al desconocer y no tener en cuenta la posibilidad Z (Acción de gracias).
También, con mucha frecuencia, las personas confunden el riesgo con la certeza. Esto sucede cuando se asume, falsamente, que solo existe un posible desenlace, cuando en realidad hay otros. De este modo, no ven el riesgo escondido (pero conocible) que acompaña a sus decisiones.
Un ejemplo de esto se encuentra en el error al considerar un test positivo de HIV como cierto sin considerar la posibilidad de que estañe equivocado. Esta segunda alternativa convierte el resultado en un riesgo (del que podemos valorar los distintos porcentajes) y no en una certeza. De hecho, 1 de cada 26 test de HIV positivos son erróneos.

Para tomar buenas decisiones necesitamos saber cómo se calculan los riesgos.

En aquellos casos en los que es posible medir las probabilidades de los diferentes escenarios finales parece sencillo elegir las mejores opciones. Pero aún en estos casos, es necesario considerar otras variables como la frecuencia, el diseño y la credibilidad de los modelos. En varias encuestas realizadas a médicos, la gran mayoría no fue capaz de explicar correctamente el riesgo asociado a una prueba con determinados datos de sensibilidad y especificidad. Casi todos olvidaron meter en la ecuación un tercer dato que se ofrecía en el problema y que modificaba los resultados de incidencia de la enfermedad: la frecuencia con la que dicha enfermedad se daba entre la población.

La situación se complica cuando debes tomar decisiones sin conocer con certeza cuáles serán las consecuencias. ¿Cómo hacerlo?.
Gingerenger nos dice que, en estos casos complejos y sin posibilidad de datos seguros debemos utilizar reglas generales: reglas sencillas que solo utilizan un fragmento de información y que pueden ser aplicadas sin complicadas fórmulas. La eficacia de estas reglas generales aumenta a medida que lo hace la complejidad del problema. De hecho, si erróneamente crees que conoces todos los desenlaces posibles, tu decisión no se acomodará a aquellas posibilidades que estaban fuera del radar de datos que conocías.

Por ejemplo, una regla general en las inversiones se conoce como la regla 1/N: coloca el dinero de forma equitativa en las N posibles inversiones. El autor, de la mano de un directivo de una compañía de seguros comprobó que ésta habría ganado más dinero de este modo que con los complejos modelos que aplicaron. Y es que, debido a la impredecibilidad en la evolución de la Bolsa, las reglas generales, aunque simples, pueden resultar muy fiables.

Algunas veces debes aceptar que no existe una solución conocida mejor que otra. En estos casos confía en tus “tripas”

¿Qué sucede cuando estás entre la espada y la pared, cuando te encuentras en una difícil situación en la que no existe una “mejor decisión”?
Para elegir la mejor opción, deberías conocer todas las posibilidades. Pero, en muchas ocasiones es imposible conocer todas las posibilidades. En estos casos, trata de elegir una opción “lo suficientemente buena” aunque tengas claro que, probablemente, no sea la mejor.
Para ayudar a elegir esta “buena opción” Gigerenger recomienda, en situaciones complejas, confiar en tus “tripas”: ese juicio rápido que no podemos explicar pero que nos impulsa a tomar determinado camino. En un estudio realizado por el autor, comprobó que un alto porcentaje de directivos tomaban las decisiones complejas de este modo aunque luego buscaban los argumentos que podían justificar la decisión con el fin de explicarla ante el consejo de administración.

La forma de presentar los riesgos condiciona la toma de decisiones

En medicina, el riesgo puede ser presentado en términos de riesgo relativo, el cual se mide en relación con riesgos previos conocidos, o como riesgo absoluto, que describe la probabilidad general de que suceda un problema médico entre la población. Elegir una u otra presentación cambia completamente la percepción del riesgo.

Por ejemplo, después de estudiar los efectos secundarios de la tercera generación de una píldora anticonceptiva, el comité de seguridad médica de Gran Bretaña, alertó sobre un aumento del 100% en el riesgo de trombosis asociado a esas píldoras.

En el estudio, 2 mujeres entre las 7000 participantes que tomaron la píldora de tercera generación desarrollaron trombosis, comparado con solo 1 mujer sobre 7000 de aquellas que tomaron la píldora de segunda generación.

Así que, sí: comparada con la generación anterior, el aumento de riesgo era del 100%. Sin embargo, el riesgo absoluto aumentaba solo un 0,014% (1 por 7000).

Una forma de evitar la confusión provocada por los porcentajes es la de sustituirlos por las frecuencias naturales: es decir, utilizar los números brutos reales del estudio.
Un ejemplo:
Los tests de cribado de tumores de mama mediante mamografía parecen absolutamente fiables cuando se presentan como porcentaje de probabilidades: las mujeres que no padecen cáncer de mama obtienen resultados negativos en el 91% de las mamografías.

Sin embargo, cuando miramos las frecuencias naturales, descubrimos que solo 9 de 98 mujeres diagnosticadas de cáncer de mama realmente tenían la enfermedad mientras que las otras 89 fueron falsos positivos. En otras palabras, la mayoría de los test positivos eran erróneos.