Superprevisión: resumen y revisión

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Capítulo 1

Si bien algunas personas son mejores en predicciones que otras, alrededor de 2% son superpronosticadores. La previsión es una habilidad que se aprende y puede aprender a hacerlo usted mismo en este libro.

Todo tipo de personas hacen predicciones en la televisión y otros medios, pero en realidad nunca se mide su precisión. No están en la televisión porque son buenos para predecir; están en la televisión porque son buenos para contar una historia, son interesantes, son entretenidos. Las verdaderas razones para hacer pronósticos no siempre son para predecir el futuro. A veces se supone que los pronósticos simplemente entretienen, persuaden o aseguran a la gente que todo está bien. Por lo general, estos diversos objetivos no se expresan.

Superprevisión analiza investigaciones que muestran que la mayoría de los expertos son tan precisos al hacer predicciones como un chimpancé al lanzar dardos a un objetivo. (Este es un estudio de caso aparentemente muy conocido al que vuelve más adelante en el libro, proporcionando mucho más contexto en el Capítulo 3.) Sin embargo, lo importante que mostró este estudio de chimpancés es que, si bien la mayoría de los expertos no fueron muy precisos al sus pronósticos, algunos lo eran, al menos con un análisis de corto alcance: cuanto más largo, menos precisas eran las predicciones. Las predicciones de tres a cinco años se acercan a la precisión del infame mono que lanza dardos.

La Primavera Árabe, cuando la revolución y el cambio estallaron en todo el mundo árabe, comenzó con la protesta de un solo hombre, y nadie podría haber adivinado lo que resultaría de ella. Los científicos solían pensar que la realidad funcionaba con tal precisión de reloj que, una vez que entendiéramos cómo funciona, seríamos capaces de predecirlo todo. Esta idea fue interrumpida por Edward Lorenz y la noción de que una mariposa batiendo sus alas en Brasil podría provocar un tornado en Texas: la teoría del caos. Si hay caos, entonces habrá imprevisibilidad. La previsibilidad y la imprevisibilidad son ambas cosas. Uno no supera al otro; es una mezcla.

Sin embargo, hay muchas cosas que podemos predecir. Podemos predecir acontecimientos rutinarios, pero incluso éstos pueden verse alterados por anomalías. Cuanto más tiempo transcurra, más difícil será predecirlo, pero incluso hay excepciones. Y si bien es probable que en el futuro se prevea una mayor combinación de computadora y humanos en los pronósticos, los humanos siguen estando al frente y al centro de esta combinación. Para hacer buenas predicciones necesitas buenos algoritmos, pero debes aceptar que probablemente no siempre los tendrás.

El Proyecto Buen Juicio estableció que algunas personas hacen buenas predicciones. Estas personas usan técnicas específicas y tienen sus propias formas únicas de pensar y mirar el mundo. Sea o no uno de ellos, seguir las técnicas de este libro dará como resultado una mejora apreciable en la previsión. En este juego, incluso las pequeñas mejoras suelen ser significativas a lo largo del tiempo.

Capitulo 2

Tetlock comienza aquí con una historia de la medicina, enfatizando cómo no hubo pruebas metódicas durante mucho tiempo. La buena ciencia requiere un sano escepticismo, y la profesión médica no empezó a utilizar ensayos aleatorios hasta después de la Segunda Guerra Mundial. En lugar de la ciencia, las decisiones generalmente se tomaban basándose en la tradición y la autoridad. Con bastante frecuencia, los expertos confían en sus propias capacidades y juicio sin realizar ninguna investigación. Por ejemplo, el gobierno de Margaret Thatcher apoyó una política de encarcelar a los jóvenes delincuentes en condiciones espartanas. ¿Funcionó? No hicieron ningún estudio; asumieron que su intuición sabía más.

Los psicólogos dicen que nuestros mundos mentales se dividen en dos dominios. El sistema 2 es nuestra vida consciente. Incluye todo lo que pensamos. El Sistema 1 es el mundo de las reacciones automáticas, el funcionamiento del piloto automático. La numeración es intencional: el Sistema 1 es lo primero. Siempre se ejecuta en segundo plano. Reflexionar sobre los problemas puede brindarnos análisis más precisos, pero no siempre es práctico. En el mundo neolítico, la gente a veces tenía que reaccionar rápidamente. El sistema 1 es muy útil. Pero la dicotomía entre impulso y análisis es falsa. No es lo uno ni lo otro; la mejor estrategia es emplear algo de ambos.

La gente necesita darle sentido a su mundo. Cuando no entienden las cosas, suelen inventar razones para explicarlas, a menudo sin ser conscientes de que lo están haciendo. Sin embargo, los científicos están entrenados para tener cierta autodisciplina respecto de sus corazonadas. Buscan otras posibles explicaciones de las cosas; consideran la posibilidad de que su corazonada sea errónea. Es importante albergar dudas, pero esto va en contra de la naturaleza humana. Lo natural es aferrarse a la primera explicación plausible y reunir pruebas que la respalden, ignorando las que no. Sesgo de confirmación: no nos gusta la evidencia que contradice nuestras creencias. Otro error de pensamiento es el de “cebo y cambio”: si no podemos responder una pregunta difícil la sustituimos por otra más fácil.

Un factor importante en esta conversación es el reconocimiento de patrones. Esto nos ayuda a detectar problemas casi de inmediato, sin tener que pensar demasiado en las cosas. Si bien es muy útil, el reconocimiento de patrones tiene sus problemas. La gente ve el rostro de Jesús en su brindis. Confían demasiado en el reconocimiento de patrones. El reconocimiento de patrones es más útil en algunas situaciones que en otras. Es cuestión de saber qué situaciones y aprender las señales. Sin aprender todos los patrones posibles, la intuición no es mejor que el azar. Pero es difícil saber si tienes suficientes señales válidas para que la intuición sea productiva, por lo que es bueno volver a verificar antes de actuar según tu intuición, para asegurarte de que pasa la prueba lógica.

Capítulo 3

Para evaluar la precisión de los pronósticos, debemos ser capaces de comprender exactamente lo que dice el pronóstico. Esto es más difícil de lo que piensa.

Muchas cosas no se dicen cuando la gente hace pronósticos, por ejemplo, cuando el pronosticador asume que la audiencia conoce el contexto, lo cual puede estar bien hasta que sacas el pronóstico cinco años después y nadie recuerda el contexto. Muchos pronósticos no vienen con un marco de tiempo, ya que está implícito en el momento del pronóstico. Pero sin un calendario, los pronósticos son inútiles.

También hay mayores obstáculos para juzgar los pronósticos, por ejemplo, la probabilidad. Si usted dice es probable que algo va a pasar, es un animal muy diferente a decir algo voluntad suceder. Tetlock relata un caso en el que a la gente se le dijo que había una “seria posibilidad” de que algo sucediera y luego se les preguntó su opinión sobre la probabilidad exacta de que sucediera. Las respuestas variaron entre 20% y 80% de probabilidad, lo que ilustra que a veces las personas tienen ideas muy diferentes sobre lo que significa algo. Las consecuencias pueden ser desastrosas.

Los pronosticadores que expresan la probabilidad en números se ven obligados a pensar con más claridad sobre su propio proceso. Pero el problema con los números es que parecen muy autorizados. La gente puede pensar que algo es un hecho objetivo y no una opinión subjetiva cuando una idea se expresa con números. La solución a este problema es que la gente esté mejor informada al respecto.

Otra dificultad: digamos que un meteorólogo dice que hay una probabilidad de lluvia de 70%. Si no llueve, algunas personas pueden pensar que el pronóstico fue incorrecto, pero, en realidad, una probabilidad de lluvia de 70% significa que hay una probabilidad de 30% de que no llueva. La única forma real de juzgar la precisión del pronóstico sería volver a ejecutar el tiempo 100 veces y ver con qué frecuencia llueve. Pero como no podemos hacer eso, lo único que podemos decir es que el pronóstico no fue refutado.

No podemos volver a ejecutar el historial, por lo que no podemos juzgar un pronóstico aislado. Sin embargo, lo que podemos hacer es examinar un gran número de pronósticos juntos: examinar el historial de un meteorólogo. La pregunta que hay que hacerse no es: "¿Llovió esa vez cuando ella dijo 70% probabilidad de lluvia?" pero, “De todas las veces que dijo 70% probabilidad de lluvia, ¿llovió 70% la vez?” Esto es calibración, y al calibrar los pronósticos del meteorólogo (trazando el porcentaje correcto por número de pronósticos), puede identificar si tiene poca o demasiada confianza. Pero para hacer estas evaluaciones, necesita tener muchos datos. No funciona muy bien con eventos raros.

Tampoco es muy interesante ni emocionante decir que existe una probabilidad 60% de que algo suceda; la gente quiere más información que eso. Cuanto más decisivo sea el pronosticador, mejor, y esto se llama resolución. El punto óptimo es la alta resolución y la calibración.

En el estudio de chimpancés antes mencionado, se pidió a los expertos que hicieran predicciones, y los resultados mostraron que los expertos no eran mejores que los chimpancés (o el azar). Sin embargo, este resultado medio esconde detalles importantes. En realidad, había dos tipos diferentes de expertos: el primero no era mejor que la posibilidad aleatoria de hacer predicciones; el segundo grupo lo hizo marginalmente mejor en hacer predicciones que el chimpancé, pero sus resultados aún no fueron estelares.

La diferencia entre estos grupos estaba en su forma de pensar. Un grupo organizó sus pensamientos en torno a Grandes Ideas. Ya sean ambientalistas, fundamentalistas del libre mercado, socialistas, etc., estos idealistas encajan la información que tenían en los marcos existentes. Para argumentar, tendían a acumular razones de por qué sus análisis eran correctos. Tenían mucha confianza en sus propias habilidades, incluso cuando estaban equivocadas. El otro grupo de analistas utilizó una variedad de herramientas para recopilar información. Les preocupaban las posibilidades y probabilidades más que las certezas, y fueron capaces de admitir sus errores. Estos expertos superaron al otro grupo tanto en calibración como en resolución.

La gente de la Gran Idea tiende a organizar todo su pensamiento en torno a la Gran Idea, lo que distorsiona su visión del mundo. Pueden recopilar toda la información que quieran; no los hará más precisos porque lo están organizando para encajar con la Idea. Estas personas pueden parecer confiadas, lo que hace que sea más probable que otros les crean. (A estas personas les va bien en la televisión, incluso si no son tan buenos pronosticadores).

Net-net: Es difícil ver fuera de nuestra propia perspectiva, por lo que es bueno agregar información de muchas fuentes y considerar tantas perspectivas diferentes como sea posible. Tomemos como ejemplo la libélula: los ojos de una libélula están formados por muchos lentes diferentes, todos los cuales se combinan en una sola imagen en la mente de la libélula. Tetlock sugiere que deberíamos intentar mirar las cosas como una libélula.

Capítulo 4

Cuando Estados Unidos invadió Irán en busca de armas de destrucción masiva, los analistas del gobierno estaban seguros de que esas armas estaban allí. Pero estaban muy equivocados. Resulta que los analistas no sabían qué tan bien funcionaban sus métodos analíticos porque no rastrearon la precisión de su trabajo. La comunidad de inteligencia quedó adecuadamente alarmada por esta situación, y la Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia (IARPA) creó un estudio diseñado para aprender más sobre el pronóstico y determinar cómo medirlo.

El estudio estableció una competencia al estilo de un torneo entre pronosticadores y, como parte de la competencia, se pidió a los miembros del público que hicieran predicciones. Se filtraron las personas que hicieron de manera consistente las predicciones más precisas y se ponderaron las predicciones de los mejores pronosticadores para magnificar los resultados. El estudio encontró que una pequeña minoría de personas era muy buena pronosticando; eran más precisos que la mayoría de los adivinadores profesionales del futuro.

La gente no entiende la aleatoriedad. En un estudio de Yale, se pidió a las personas que dijeran los resultados de un lanzamiento de moneda y luego se les dijo si tenían razón o no. De 30 lanzamientos, les dijeron que acertaron 15 veces y se equivocaron 15 veces, pero los resultados estaban manipulados. Algunas personas tuvieron una serie de lanzamientos correctos desde el principio, y estas personas eran las que tenían más probabilidades de tener la impresión de que tenían algún tipo de talento para anunciar lanzamientos de monedas. Esto era falso, obviamente, ya que no interviene ninguna habilidad en el lanzamiento de una moneda.

Hay todo tipo de falacias lógicas. Por ejemplo, si un programa de televisión da mucha importancia a un pronosticador porque acertó en una ocasión específica, eso no significa nada porque cualquiera podría acertar accidentalmente una vez. Son sólo probabilidades aleatorias.

La suerte siempre juega un papel, y nadie, por muy bueno que sea, es infalible. Pero hay personas que son mejores para pronosticar el futuro que otras. Estos superpronosticadores no sólo tienen suerte; Tienen verdadera habilidad. Mientras que los buenos pronosticadores retroceden lentamente con el tiempo (regresión a la media = las cosas tienden a regresar al promedio), los De Verdad Los buenos pronosticadores apenas retroceden. Año tras año, hay personas que mantienen el estatus de superpronosticadores, y esto no sería posible si fuera sólo una cuestión de suerte.

Capítulo 5

Una estimación de Fermi es una buena manera de comenzar un análisis. Esto implica dividir un problema en componentes más pequeños y descubrir qué se puede estimar razonablemente. A partir de ahí, todo lo que queda es lo que no sabes y, de manera similar, debes intentar dividir estas cosas en una categoría lo más pequeña posible. Este proceso de estimación da como resultado estimaciones mucho más precisas.

Cuando intente descubrir qué tan común es una cosa, debe comenzar por tratar de encontrar los límites externos de la cosa que está considerando. Por ejemplo, al estimar el número de hogares de dos adultos y un niño que tienen un perro como mascota, comenzaría con el número de hogares que tienen mascotas y trabajaría hacia adentro desde allí. A menudo, las personas se apresuran a pasar por esta parte, pero el límite exterior es importante porque los humanos tienden a prestar atención al primer número que tienen y se ajustan a partir de ahí. El número inicial, entonces, es un ancla, y evitará que te deslices hacia el reino de lo imposible. Para determinar el límite interior, desarrolle algunas hipótesis sobre el problema. Luego, investiga las posibilidades de cada hipótesis.

Parte del proceso de sintetizar los dos puntos de vista es buscar opiniones externas. También puedes mirarte a ti mismo en busca de diferentes perspectivas. Por ejemplo, suponga que su primera conclusión es incorrecta y busque las razones. También puedes intentar dejar el trabajo a un lado durante aproximadamente una semana; cuando vuelvas a hacerlo con ojos nuevos, se verá diferente. O cambiar la perspectiva cambiando la redacción de algo; abordándolo desde un ángulo diferente, reformulando la pregunta. Los pronosticadores deben tener la mente abierta. Necesitan tener curiosidad y deben ir hacia donde los lleve la evidencia, incluso cuando contradiga sus teorías favoritas. Los pronosticadores necesitan ojos de libélula: la capacidad de ver muchas perspectivas a la vez.

Capítulo 6

Si reúnes a un grupo de personas y les pides que predigan algo, obtendrán una amplia variedad de respuestas. ¿Es eso algo malo? No, demuestra que no participan en el pensamiento de grupo; cada uno está usando sus propias mentes. A menudo, si encuentra un promedio de todas sus estimaciones, obtendrá una aproximación bastante buena de la verdad. Esta es "la sabiduría de la multitud".

La idea de probabilidad es una construcción moderna que mucha gente no comprende. Nuestros instintos ven un mundo simple: un mundo de sí, no y quizás. (A medida que nuestra especie evolucionó, normalmente no necesitábamos más escenarios que esos. ¿Es algo una amenaza? ¡Sí, reacciona! No, relájate. Tal vez, mantente alerta.) La probabilidad es frustrante para las personas, porque la mente humana tiene una tendencia a simplificar todo de nuevo en el paradigma sí/no/tal vez. Por ejemplo, si había una probabilidad de lluvia de 75% y al final del día no llovió, eso no significa que el pronóstico estuvo equivocado: una probabilidad de lluvia de 75% también significa una probabilidad de 25% de que llueva. no lluvia. Pero la gente quiere saber 'sí, lloverá' o 'no, no lloverá', y lo mejor que muchos pueden hacer con un pronóstico del tiempo es clasificarlo como 'tal vez'. Los superpronosticadores, sin embargo, normalmente piensan de manera probabilística, y aquellos que deseen unirse a sus filas deben dejar de lado el patrón de pensamiento sí/no/tal vez y aprender a pensar de esta manera.

A la gente también le gusta la certeza, pero siempre hay algo de incertidumbre. Esto, en sí mismo, es algo para analizar, y hay dos tipos de incertidumbre: 1) Puede estar inseguro sobre cosas que son conocibles y 2) puede estar inseguro sobre cosas que son incognoscibles. Cuando hay incertidumbre sobre cosas que no se pueden conocer, normalmente es mejor ser cauteloso y mantener las predicciones en el rango 35-65%. En el estudio de IARPA, las estimaciones de 50% fueron las menos precisas porque ese número se utilizó para expresar incertidumbre. En otras palabras, cuando la gente dice que hay una probabilidad de 50-50%, es sólo una forma elegante de decir tal vez. Los buenos pronosticadores, sin embargo, tienden a ser muy granulares, habiendo profundizado en tantos detalles. La granularidad puede aumentar la precisión de una predicción.

La gente busca significado, especialmente en tiempos de tragedia. Buscan "¿Por qué?" Algunos miran hacia la religión. A veces, cuando sucede algo, la gente dice que estaba destinado a suceder. ¿Cuáles son las probabilidades, preguntan, de que nos hubiéramos conocido ese día? Pero no importa lo improbable que sea, tenías que estar en algún lugar ese día y podrías haber conocido a otra persona con la misma facilidad. Los científicos no preguntan: "¿Por qué?" preguntan: "¿Cómo?" Los superpronosticadores no creen en el destino.

Capítulo 7

No existe un método simple de pintura por número para obtener buenos pronósticos. Sin embargo, hay acciones que suelen ser útiles:

Una vez que se hace una predicción, el trabajo no termina. Las predicciones deben actualizarse cada vez que haya información adicional, y los superpronosticadores actualizan sus predicciones con más frecuencia que otros pronosticadores. Estos pronósticos actualizados tienden a ser más precisos, porque es probable que el pronosticador que actualice con mayor frecuencia esté mejor informado.

Es complicado actualizar un pronóstico: uno puede reaccionar de forma insuficiente y otro puede reaccionar de forma exagerada. A menudo, cuando nos enfrentamos a nueva información, queremos apegarnos a nuestras creencias independientemente de la nueva evidencia. Las opiniones de las personas sobre las cosas en realidad pueden ser más sobre su propia identidad que sobre cualquier otra cosa. Además, cuantas más personas tengan una inversión emocional en algo, más difícil será admitir que se equivocó. Otro desafío: una vez que las personas adoptan públicamente una postura sobre algo, es difícil lograr que cambien de opinión. Pero necesita poder cambiar su opinión cuando los hechos cambian.

También es complicado distinguir la información importante de la irrelevante. A veces, las personas piensan que algo es importante pero no lo es, y la información irrelevante puede confundir y desencadenar sesgos. Cuando uno no se siente comprometido con los resultados, puede reaccionar de forma exagerada; cuando están realmente apegados, pueden reaccionar de forma insuficiente.

El truco consiste en actualizar un pronóstico con frecuencia, pero, en la mayoría de los casos, hacer sólo pequeños ajustes. A veces, por supuesto, es necesario realizar un cambio radical. Si está realmente lejos del objetivo, el cambio incremental no será suficiente.

Capítulo 8

Algunas personas piensan que son lo que son y que no pueden cambiar y crecer. Estas no son las personas que cambian y crecen. Porque piensan que no pueden hacerlo, nunca lo intentan. Se convierte en una profecía autocumplida. Estas personas tienen mentalidades fijas. Los superpronosticadores tienen una mentalidad de crecimiento.

John Keynes, el famoso economista, se volvió muy bueno invirtiendo en el mercado de valores. Evaluó cuidadosamente todos sus fracasos y mejoró sistemáticamente su desempeño. Tuvo mucho éxito.

Para tener éxito, debemos intentarlo. Para mejorar debemos intentarlo, fallar, analizar, ajustar y volver a intentarlo. Aprendemos haciendo. Mejoramos por repetición. Esto es cierto para absolutamente todas las habilidades. Aprender a pronosticar es de la misma manera. No se aprende únicamente leyendo un libro. Debes hacerlo. Tetlock también explica que si eres realmente bueno pronosticando en un contexto (el clima), no se traducirá tan bien en otro contexto: la política global. Necesitas esforzarte, practicando y practicando para cada contexto.

Y tienes que estar bien con equivocarte a veces. Cometer errores es parte del proceso de aprendizaje. Para aprender del fracaso, debemos saber que fallamos. Por lo tanto, la práctica debe ir seguida de retroalimentación. Sin retroalimentación, las personas pueden asumir que lo están haciendo bien y volverse demasiado confiadas. Sin retroalimentación, las personas seguirán pensando de manera inexacta sobre su propio desempeño. La retroalimentación debe ser inmediatamente después del evento, cuando todo todavía está fresco en nuestras mentes. De lo contrario, se produce un sesgo retrospectivo: una vez que conocemos el resultado de algo, esto influye en nuestra memoria de los acontecimientos.

Las autopsias, entonces, son muy importantes. Deconstruya a fondo su pronóstico después del caso. ¿Qué hiciste bien? ¿Qué te equivocaste? ¿Por qué? Y comprenda que sólo porque lo que predijo sucedió, no necesariamente significa que su proceso fue sólido; podría haber sido simplemente una coincidencia. Es parte de la naturaleza humana querer atribuirse el mérito de los pronósticos correctos y minimizar el elemento de azar, pero un análisis desapasionado le ayudará a mejorar.

Beta perpetua significa análisis y mejora continuos. Mantener un estado de beta perpetua es mucho más importante que la inteligencia. De hecho, de todas las cualidades comunes a los superpronosticadores, la cualidad que hace el mejor trabajo de predecir quién se convertirá en superpronosticadores es la de la beta perpetua. En este contexto, la determinación y la tenacidad son cualidades importantes.

Capítulo 9

La invasión de Bahía de Cochinos fue mal planeada y ejecutada. La administración Kennedy perdió credibilidad, pero las cosas cambiaron durante la crisis de los misiles cubanos. Fue prácticamente el mismo equipo el que manejó ambos eventos.

Después de Bahía de Cochinos, Kennedy inició una investigación para averiguar qué salió mal. El proceso de toma de decisiones fue identificado como el problema. Los miembros del equipo fueron víctimas del pensamiento grupal, lo que sucede porque la gente quiere llevarse bien entre sí. A veces, inconscientemente ajustarán sus creencias para acompañar al equipo. Grupos enteros de personas pueden alejarse de cualquier amarre racional de esta manera.

El equipo de Kennedy desarrolló un método nuevo y escéptico y comenzaron a cuestionar sus suposiciones. A veces, Kennedy abandonaba la habitación a propósito para darle espacio al equipo para que lanzara ideas sin el jefe alrededor. Esto fue realmente valioso. Al final, cuando se produjo la crisis de los misiles cubanos, pudieron generar todo tipo de soluciones alternativas. Su método mejorado bien puede haber evitado al mundo una guerra nuclear.

Esto demuestra que es posible que un grupo mejore su proceso de toma de decisiones. No hay necesidad de buscar el grupo perfecto cuando un equipo motivado puede aprender a cambiar. Y a pesar de los riesgos del pensamiento grupal, trabajar en equipo puede agudizar el juicio y alcanzar metas mayores que las que los individuos pueden lograr por sí solos. Tetlock plantea la pregunta: ¿Deberían los pronosticadores trabajar en equipos o cada uno debería trabajar individualmente?

Para determinar si las ventajas y desventajas se anulan entre sí, hicieron un estudio para ver si los equipos de pronosticadores funcionaban mejor que los individuos. Los resultados fueron inequívocos: los equipos son claramente más precisos que las personas. Además, cuando los superpronosticadores se agruparon en equipos, hicieron predicciones sobre los mercados de predicción.

Estos hallazgos, aunque no son una receta automática para el éxito, resaltan la importancia de una buena dinámica de grupo. Los equipos también deben tener una mentalidad abierta; deberían tener una cultura de compartir. Finalmente, la diversidad es excepcionalmente importante, incluso más que la capacidad. Los superequipos compuestos por personas diversas con diferentes perspectivas tienen más información para continuar.

Capítulo 10

Los superequipos funcionan mejor con estructuras planas y no jerárquicas. Pero las empresas y los gobiernos, que necesitan pronosticadores que los ayuden con sus decisiones, son en gran medida jerárquicos. ¿Cómo pueden estos encajar juntos? ¿Es posible fomentar una estructura plana y flexible en una organización jerárquica? Curiosamente, Tetlock utiliza a la Wehrmacht como ejemplo. (Lo hace para ilustrar la necesidad de separar sentimientos y prejuicios (por ejemplo, reacciones o malestar con la Wehrmacht como modelo) para que no influyan en las predicciones).

En el siglo XIX, el ejército prusiano logró la victoria sobre sus vecinos. Los prusianos entendieron que la incertidumbre era una parte importante de la realidad y los líderes prusianos pensaron mucho en la incertidumbre. Era importante darse cuenta de que las circunstancias pueden cambiar muy rápido. Debido a este énfasis en la incertidumbre, los agentes fueron capacitados para ser flexibles y poder manejar las situaciones a medida que surgían. Incluso se animó a los soldados a cuestionar la autoridad cuando fuera apropiado. Este principio se conoció como “auftragstaktik”, literalmente, comando de misión. En la guerra, las decisiones debían tomarse localmente para responder a situaciones cambiantes. Los comandantes les dijeron a los subordinados cuál era el objetivo, pero no cómo lograrlo. Se esperaba que incluso el soldado más humilde actuara con autonomía.

Los nazis heredaron este ejército: la Wehrmacht. La Wehrmacht tuvo mucho éxito durante mucho tiempo. En última instancia, sin embargo, fueron abrumados por fuerzas superiores. Su derrota fue acelerada por errores, incluido el liderazgo autocrático de Hitler que violó los principios de auftragstaktik.

Comparativamente, en el Ejército de los EE. UU., a los subordinados nunca se les permitió cuestionar a sus superiores. Recibieron órdenes largas y detalladas que detallaban cada acción que debían tomar. Hubo pocas excepciones. El ejército estadounidense no aprendió la lección de auftragstaktik hasta la década de 1980. Podría decirse que todavía tienen un camino por recorrer, pero se han vuelto mucho más descentralizados desde entonces. Cuando Estados Unidos invadió Irak, el general Petraeus tuvo el poder de responder a las circunstancias que encontró sobre el terreno y pudo minimizar la resistencia. Destacó la importancia de que su pueblo aprenda a pensar con flexibilidad y a afrontar las cosas a medida que surjan; la importancia de mirar las cosas desde diferentes perspectivas.

Capítulo 11

Una gran trampa con la que nos encontramos es pensar que lo que ves es todo lo que hay. Todos podemos cometer errores y olvidarnos de comprobar nuestras suposiciones. Y muchas veces no prestamos suficiente atención al alcance de una pregunta. Por ejemplo, si le preguntaras a alguien: “¿Caerá el reinado de Assad en Siria este año?” su respuesta reflejará si creen que el reinado de Assad durará siempre otoño. Son insensibles al alcance.

Los superpronosticadores demuestran mejor (no perfecta, pero mucho mejor) sensibilidad de alcance que los pronosticadores regulares. Están utilizando el Sistema 2 para verificar el Sistema 1 con tanta regularidad que se vuelve automático. De esta manera, el Sistema 2 pasa a formar parte del Sistema 1.

En un libro sobre pronósticos, Tetlock naturalmente debe hablar del cisne negro de Nassim Taleb. Originalmente, todos los cisnes de Europa eran blancos. Si le pidieras a un inglés que imaginara un cisne realmente extraño, probablemente pensaría en uno que tuviera un tamaño anormal o uno con un pico extraño o algo así. Pero todos los diferentes cisnes en su imaginación probablemente serían blancos, porque nunca había visto un cisne de un color diferente. No podía imaginar uno ni siquiera cuando intentaba pensar en un tipo diferente de cisne. Luego, en el siglo XVII, los barcos británicos viajan a Australia y regresan, trayendo consigo algunos recuerdos y rarezas, incluido un cisne negro. El inglés está viendo algo que antes ni siquiera podía imaginar. Mente = arruinada.

Toda la teoría sobre los cisnes negros desarrollada por Nassim Taleb pone en peligro la teoría de Tetlock, por lo que la deconstruye para los lectores. ¿Cómo se define con precisión el “cisne negro”? Si te refieres a algo que antes era inconcebible, es realmente extremadamente raro. O tal vez podría reducirlo a "eventos con consecuencias muy improbables". Es muy difícil obtener datos sobre eventos altamente improbables; por su naturaleza, no ocurren con frecuencia. El Proyecto Buen Juicio no ha durado lo suficiente como para recopilar suficientes datos al respecto.

Y si nos fijamos de cerca en los supuestos acontecimientos del cisne negro, fueron en su mayoría, aunque no precisamente, predecibles. Los pronósticos son menos precisos cuanto más lejos predicen en el futuro. La precisión de una predicción disminuye con el tiempo, hasta aproximadamente cinco años después, cuando se iguala con la probabilidad. Por tanto, las previsiones a largo plazo no son viables. Sin embargo, todo tipo de empresas e instituciones hacen previsiones a largo plazo. A veces son necesarios para poder hacer planes a largo plazo. En estos casos lo mejor es prepararse para la sorpresa. Planificar la resiliencia y adaptabilidad; Imagina diferentes escenarios en los que suceden cosas improbables y decide cómo responderías.

Capítulo 12

A veces, las personas son hostiles con los meteorólogos que predicen cosas que no les gustan. Por el contrario, pueden ser especialmente amigables con aquellos que pronostican lo que quieren oír. A veces la política es más poderosa que las predicciones. A veces la gente utiliza pronósticos para defender sus intereses o los de su tribu y, en tales situaciones, la precisión suele pasar a un segundo plano. Algunas personas se aferran al status quo porque temen el cambio, pero se les puede persuadir mediante una buena investigación. (Tetlock aprovecha ejemplos inspiradores de personas que utilizaron evidencia y análisis para influir en las opiniones de las personas y cambiar la sociedad).

Por muchas razones, una buena previsión es muy importante. Puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso, entre la paz y la guerra. Y mantener la puntuación y realizar un seguimiento de los resultados es la mejor manera de evaluar las predicciones. Esto ayudará a los pronosticadores a mejorar. Esto también nos ayudará a responsabilizar a las personas por hacer predicciones vagas que no se pueden medir. Necesitamos tomarnos en serio el llevar la cuenta.

El puntaje de Brier, que mide la diferencia entre una predicción y el resultado real, es bastante bueno, pero, como todo, siempre hay margen de mejora. Afortunadamente, el auge de la tecnología de la información ha acelerado nuestra capacidad para contar y realizar pruebas. Los atletas, por ejemplo, han podido lograr mejoras notables en su desempeño debido a la búsqueda sistemática de soluciones basadas en evidencia.

Sin embargo, si bien los números son cosas hermosas, después de todo son solo herramientas. No podemos asignar métricas a cosas que son esencialmente incontables. A veces, las preguntas realmente importantes son las más difíciles de calificar. A veces hay que mirar una situación compleja y dividirla en preguntas más pequeñas. Se necesita desarrollar una mejor metodología para esto.