El criterio · La decisión
El 100% de la información no llega nunca.
Hace falta informarse, y hace falta parar de informarse. Entre esos dos límites hay un intervalo, y lo llamamos la ventana de decisión: el tramo en el que ya sabes lo suficiente y todavía no has pagado de más por saberlo. Está bastante antes de donde la prudencia lo pondría, y no es una opinión: es lo que dice la teoría de la decisión desde los años sesenta.
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La mecánica
Dos curvas que se mueven en sentidos distintos.
Informarse tiene un valor que crece, pero cada vez menos: los primeros datos cambian radicalmente lo que sabes, el vigésimo confirma lo que ya sospechabas. Es la ley de los rendimientos decrecientes aplicada al conocimiento, y hace que la curva del valor se aplane.
Esperar tiene un coste que crece, y cada vez más: la ventana del mercado se estrecha, el equipo que habías identificado se compromete en otro sitio, alguien más resuelve el mismo problema, y el ejercicio fiscal se cierra. Al principio esperar es casi gratis; al final es carísimo.
Y hay un segundo coste que casi nunca se cuenta, porque no aparece en los modelos clásicos: las plazas son finitas. Llegar tarde a un mercado es un daño; no llegar a un proyecto porque la posición ya la ocupó otro es un daño distinto y más seco. En una ronda no compites contra el tiempo en abstracto, compites contra alguien que decidió con menos información que la que tú estás esperando. La teoría de la decisión modela casi siempre a un decisor solo frente al mundo; aquí hay otros decidiendo a la vez sobre la misma plaza.
La diferencia entre las dos es lo que de verdad ganas siguiendo informándote, y esa diferencia tiene un máximo. Está antes del final. Después de ese punto, cada dato nuevo te cuesta más de lo que te aporta: sigues aprendiendo y empiezas a perder.
Dónde está el punto en que conviene decidir
Por qué el óptimo no está al final. En el modelo del dibujo el neto llega a su máximo en torno al 58% de la información. Pero fíjate en lo plano que es ese máximo: al 40% ya tienes el 94% del beneficio posible, y al 70% el 98%. Al 100% has bajado al 79%. Es decir: decidir en cualquier punto de la banda 40-70 es casi igual de bueno, y esperar al final es medible y claramente peor.
La banda gris no es un adorno. Es exactamente el intervalo que recomiendan, por caminos independientes, quienes han tenido que decidir mucho y rápido. Las cifras están más abajo.
La teoría
La información tiene un precio máximo, y se puede calcular.
Esto no es una metáfora. En análisis de decisiones existe una magnitud llamada valor esperado de la información perfecta (EVPI), formalizada por Ronald Howard en 1966 y por Howard Raiffa en 1968: es la diferencia entre lo que ganarías decidiendo con certeza absoluta y lo que ganas decidiendo con lo que sabes ahora. Es, literalmente, el máximo que un decisor racional debería pagar por saberlo todo.
Y aquí está lo que casi nadie interioriza: ese número es finito, y a menudo es pequeño. Si el EVPI de una decisión son cien mil euros, gastar ciento veinte mil en estudios para eliminar la incertidumbre es irracional aunque los estudios funcionen perfectamente. La certeza no es un bien libre: tiene un precio, y por encima de él comprarla destruye valor.
El mismo marco explica por qué la parálisis no es prudencia. Herbert Simon recibió el Nobel de Economía en 1978 por, entre otras cosas, mostrar que los decisores reales no optimizan sino que satisfacen: buscan la primera opción suficientemente buena, porque seguir buscando cuesta más de lo que mejora el resultado. No es un defecto humano que haya que corregir. Es la respuesta correcta a un problema con costes de búsqueda.
La paradoja
El 100% no es lento: es imposible, y no por falta de tiempo.
Hasta aquí hemos hablado como si la información completa existiera y solo fuera cara. No existe, y la razón no es que haga falta un tiempo infinito. Es más incómoda que eso: reunir información consume tiempo, y mientras pasa ese tiempo cambian las condiciones sobre las que estabas reuniendo información. El objeto que estudias se mueve mientras lo estudias.
La consecuencia práctica es que los datos caducan. El estudio de mercado de hace dieciocho meses no es información incompleta: en parte es información falsa, porque describe un mercado que ya no está ahí. Por eso la curva del valor no solo se aplana: en un entorno que se mueve deprisa, la parte más antigua de lo que sabes se va deteriorando mientras esperas a completarla. Perseguir el 100% es perseguir un blanco que se desplaza a la misma velocidad a la que tú avanzas.
Dicho de otro modo: la elección no es entre decidir con poca información y decidir con mucha. Es entre decidir con información reciente e incompleta o con información completa y vieja. La segunda no es la opción prudente que parece.
El método
Por niveles: primero lo macro, y solo después el detalle que haga falta.
Si el 100% no llega, la pregunta útil no es «cuánto sé» sino «qué sé». Y ahí es donde los inversores y los empresarios que deciden mucho hacen algo que parece obvio y casi nadie hace de forma disciplinada: informarse por niveles. Primero los parámetros macro, los que descartan la mayoría de los casos con muy poco esfuerzo (¿este mercado crece?, ¿de qué tamaño es?, ¿hay una razón estructural por la que el problema siga sin resolverse?). Solo cuando el nivel macro pasa el filtro se baja al detalle, y solo a algunos detalles: los que pueden cambiar la decisión.
Esto tiene nombre en la literatura y conviene decirlo, porque es más sólido que una intuición nuestra. Kahneman y Tversky lo llamaron la vista de fuera frente a la vista de dentro: el error sistemático de los que planifican es mirar solo los detalles del caso concreto (la vista de dentro) y desatender la distribución de resultados de los casos parecidos (la vista de fuera). El procedimiento que proponen, hoy conocido como reference class forecasting, es literalmente macro y luego micro: elegir la clase de casos comparables, establecer la distribución de resultados de esa clase, y solo entonces situar tu caso concreto dentro de ella. Kahneman recibió el Nobel de Economía en 2002 por la línea de trabajo que incluye estos resultados.
Lo que sí añadimos nosotros a ese marco son dos cosas que no están en él, y las decimos como lectura propia y no como descubrimiento. La primera es la caducidad: la vista de fuera supone una clase de referencia estable, y en innovación la clase se mueve mientras la estudias. La segunda es que las plazas son finitas, y de eso va el apartado siguiente.
La distinción
Datos e información no son lo mismo, y la diferencia explica por qué nunca coincidimos del todo.
Un dato es una observación: una cifra de mercado, una fecha de patente, un porcentaje de supervivencia. Por sí solo no dice qué hacer. La información aparece cuando alguien ordena esos datos dentro de un marco y los interpreta. Y ahí está el punto que casi nunca se dice en voz alta: la interpretación forma parte de la información, no es un añadido que se pueda separar después.
Nosotros recogemos datos, los interpretamos y producimos información. Tú llegas con otros datos, que no tenemos; con otro marco, formado por tu sector y tu experiencia; y lees nuestra información de una manera que no tiene por qué coincidir con la que quisimos darle. El resultado no es un malentendido que se pueda evitar poniendo más cuidado: es una divergencia estructural. Siempre está, incluso entre dos personas honestas mirando la misma tabla.
De ahí una consecuencia de diseño que atraviesa todo este sitio: publicamos los datos y los supuestos, no solo las conclusiones. Las simulaciones tienen los mandos a la vista para que muevas los supuestos y veas qué cambia; el Tax Lease va con sus referencias normativas; la curva del sector va con su fuente; y lo que todavía no podemos demostrar está en nuestras cifras, en blanco. No es transparencia decorativa: es la única respuesta razonable a la divergencia. Si tu interpretación va a ser distinta de la nuestra, al menos que parta de los mismos datos.
Y hay algo que te pedimos, y es un acto de generosidad: cuéntanos tu lectura, sobre todo cuando no coincida con la nuestra. Si tienes datos que no tenemos, o si de los mismos datos sacas una conclusión distinta, eso no es una objeción que haya que superar: es exactamente lo que nos falta. Trabajamos sobre problemas que nadie ha resuelto, y quien convive con uno de ellos ve cosas que desde fuera no se ven. No estamos aquí solo para explicar: estamos también para aprender, y es la única manera que conocemos de mejorar de forma constante.
Y hay una segunda consecuencia, que es la que importa para decidir: un acuerdo no se cierra cuando alguien tiene razón, se cierra cuando las dos interpretaciones convergen lo suficiente. Por eso no intentamos convencerte de nuestra lectura: intentamos darte lo necesario para que construyas la tuya y comprobemos si se parecen.
Los números
40%, 70%, 37%: las cifras que usan quienes deciden.
Tres fuentes independientes, tres caminos distintos, y todas apuntan a un umbral bastante más bajo de lo que la intuición sugiere.
- Colin Powell · la regla 40/70
Nunca decidir con menos del 40% de la información que probablemente vas a conseguir, y no reunir más del 70% de la disponible. Debajo del 40 estás adivinando; encima del 70 estás perdiendo tiempo que vale más que el dato que falta.
- Jeff Bezos · el 70%
En su carta a los accionistas de 2016: la mayoría de las decisiones deberían tomarse con alrededor del 70% de la información que desearías tener, y esperar al 90% es, en la mayoría de los casos, ser lento. Añade la parte que suele olvidarse: si sabes corregir rápido, equivocarse puede costar menos de lo que crees, mientras que ser lento sale caro con seguridad.
- La teoría del momento óptimo · el 37%
El problema clásico de la parada óptima (el «problema de la secretaria») tiene una solución exacta: observar la primera fracción 1/e de las opciones, en torno al 37%, y a partir de ahí quedarse con la primera que supere a todas las vistas. La probabilidad de acertar con la mejor es también 1/e, aproximadamente el 37%. Es el caso extremo y muy idealizado, pero da la dirección: explorar tiene un final óptimo, y llega antes de la mitad.
Vale la pena notar dónde cae el 80% en esta compañía: por encima de todas. Un umbral del 80% es más conservador que el de Powell, que el de Bezos y que el de la teoría de la parada óptima. Si te reconoces esperando el 80, la literatura no te está pidiendo más prudencia: te está pidiendo menos.
El límite
Hay una parte de la incertidumbre que no se compra con análisis.
La curva del valor se aplana por una razón de fondo, y no es la pereza del investigador: hay preguntas cuya respuesta no existe todavía y no puede obtenerse por más que se estudie. Si un cliente pagará por algo que no ha visto no es un dato oculto en algún informe: es un hecho que se produce cuando se lo pones delante. Ninguna cantidad de escritorio lo anticipa.
Por eso la única manera de comprar esa información es producirla: prototipo, MVP, primeros usuarios. Que es exactamente lo que hace la pirámide TRL del método, y la razón por la que dedicamos a la validación temprana una cuarta parte del presupuesto en vez de la vigésima parte habitual. No es prudencia: es la forma más barata de comprar el único dato que no se puede leer.
La condición
Antes de aplicar la regla, mira si la puerta gira en los dos sentidos.
La regla del 40-70 no se aplica igual a todo, y el propio Bezos lo señala en la misma carta: hay decisiones que son puertas de doble sentido, reversibles, y decisiones que son puertas de un solo sentido. En las primeras, decidir rápido con información parcial es lo correcto, porque el coste de equivocarse es volver atrás. En las segundas conviene subir el umbral, porque no hay vuelta.
El error más caro de las organizaciones no es decidir con poca información: es tratar una puerta de doble sentido como si fuera de un solo sentido, y pagar meses de análisis por algo que podía deshacerse en una semana.
El encaje
Nuestro método está construido para comprar primero la información barata.
Las fases del camino no son una secuencia burocrática: son un orden de compra. Primero lo que cuesta poco y descarta mucho (el problema es real, el mercado crece, el estado del arte deja hueco), y solo después lo que cuesta mucho (construir). Cada fase existe para que la siguiente se decida con más información y sin haber gastado la cantidad grande.
Y para el inversor la consecuencia es directa: cuando tu capital entra, la parte más barata de la información ya está comprada por el método, y buena parte de la caro la han pagado el Tax Lease y los fondos públicos. No estás decidiendo al 20%. Estás decidiendo sobre un proyecto que ya pasó por el filtro de mercado, idea y equipo y por la validación externa.
Por eso hemos puesto en el sitio toda la información que hemos podido, y no solo la que favorece: la normativa que sostiene el Tax Lease con sus referencias, los supuestos de cálculo de las simulaciones, la distribución de desenlaces del sector, y también lo que todavía no podemos demostrar. Está escrito para que puedas revisarlo con quien quieras: tu asesor, tu abogado, o la inteligencia artificial que uses para leer y contrastar documentos. Cuanta más información esté abierta y ordenada, menos depende tu decisión de fiarte de nosotros.
Lo que no cambia, y conviene decirlo aquí: el resto de la incertidumbre no se elimina. Se acota. La distribución de lo que puede pasar, y qué parte de ella depende del método y qué parte no, está dibujada en el mapa del riesgo y del premio.
«If you're good at course correcting, being wrong may be less costly than
you think, whereas being slow is going to be expensive for sure.»
La asimetría es esa: el error se corrige, el tiempo no se recupera. Cuéntanos tu problema y lo miramos con este criterio.
¿Cuánto tiempo llevas reuniendo información?
John F. Kennedy, 1962