«El instinto que sí merece crédito» es el tema que propone Eduardo Moraga, Strategic Trade Marketing Leader | Business Intelligence and Data Science Consultant.
En la primera parte de esta columna llegamos a una conclusión incómoda: la IA que íbamos a usar para racionalizar nuestras decisiones heredó, en lugar de corregir, los sesgos de quienes la construyeron. Pero eso abre una pregunta que quedó flotando: ¿Cuánto vale el criterio humano que el sistema viene a mejorar? ¿De qué está hecho exactamente ese juicio experto que todos defendemos como si fuera un activo?
Convengamos en que la cultura organizacional, a nivel de gestión, adoptó con entusiasmo el argumento de Kahneman: el instinto es el enemigo. Sistema 1 malo, Sistema 2 bueno. Los dashboards llegaron para salvarnos del criterio subjetivo; los KPIs, para protegernos de la corazonada del gerente. La idea era seductora porque simplificaba el problema: saca al humano del medio y tendrás decisiones más limpias.
El punto es que Malcolm Gladwell, con Blink, comparte datos que complicaron esa narrativa. Lo que Gladwell documentó —y que la psicología cognitiva lleva décadas estudiando— es que el inconsciente adaptativo de un experto genuino no es ruido, es señal. John Gottman, citado extensamente en Blink, predice con cerca del 90% de precisión si un matrimonio va a sobrevivir quince años a partir de quince minutos de video de la pareja conversando —y conserva una precisión razonable bajándolo a apenas tres minutos—. Bomberos experimentados sienten que algo está mal en un incendio antes de que el fuego confirme la intuición.
Un conservador de museo detecta en segundos que una escultura es falsa, aunque no pueda explicar de inmediato por qué. Nalini Ambady y Robert Rosenthal, en un meta-análisis de 1992 que sentó las bases del campo, llamaron a esto thin-slicing: la capacidad del cerebro entrenado de encontrar patrones correctos a partir de información mínima. La intuición experta, en esas condiciones, no es magia. Es experiencia comprimida.
Hasta ahí el argumento suena reconfortante. Especialmente si llevas años tomando decisiones importantes y quieres creer que ese tiempo ha construido algo valioso en ti. Pero entonces Kahneman regresa, esta vez con Ruido —publicado en 2021 junto a Olivier Sibony y Cass Sunstein—, y el argumento se complica de una manera que incomoda.
El problema, dice Kahneman en su segunda vuelta, no es solo que el instinto se equivoca en dirección. Es que se equivoca de forma inconsistente. Y eso es peor.
El mismo radiólogo, evaluando la misma imagen en dos momentos distintos, llega a conclusiones diferentes con frecuencia inquietante. El mismo reclutador lee el mismo CV el lunes y el viernes y llega a evaluaciones mediblemente diferentes. Además, Ruido recoge un experimento ya clásico —de Partridge y Eldridge, citado por los autores— en el que se presentaron casos hipotéticos idénticos a un panel de jueces federales estadounidenses: para los mismos hechos, las sentencias propuestas iban de meses a décadas.
No es que todos los jueces fueran duros o todos blandos; es que el mismo juez podía ser duro o blando según el día, la hora y variables que no tenían ninguna relación con el expediente. Un instrumento que no es estable no es un instrumento. Es un generador de azar con pretensiones de expertise.
La tensión entre Gladwell y Kahneman no se resuelve eligiendo a uno. Se resuelve entendiendo las condiciones en que cada argumento aplica. La intuición funciona cuando el dominio tiene un feedback claro y rápido. El bombero aprende porque el incendio responde de inmediato a sus decisiones. Donde el feedback es lento, ambiguo o directamente inexistente —como en la mayoría de las decisiones estratégicas de negocio—, la intuición no se entrena: se cristaliza. Y un criterio cristalizado es simplemente un sesgo con antigüedad.
Aquí entra el tercer jugador. Bini y sus colegas mostraron que los sistemas de IA que asisten en decisiones ejecutivas heredan estos problemas en lugar de resolverlos. Cuando la IA fue entrenada con decisiones históricas humanas, aprendió también la inconsistencia. Automatizó el ruido a escala industrial. El gerente que delega en el sistema de pricing dinámico no está escapando del problema conductual: lo está multiplicando por el volumen de transacciones que el sistema procesa por minuto.
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Esto tiene una dimensión adicional. La cultura de experimentación rigurosa —la que permitiría distinguir cuándo el criterio de un ejecutivo es señal y cuándo es ruido— está en etapas muy tempranas en la mayoría de las organizaciones. No tenemos los ciclos de feedback que entrenan la intuición correcta ni los sistemas de auditoría que detectan la inconsistencia. Lo que tenemos es seniority. Y el seniority no es lo mismo que el expertise calibrado, por más que a veces se parezcan desde lejos.
A estas alturas, el cuadro completo es este: tenemos ejecutivos que confían en un criterio que puede ser señal o puede ser ruido según el día. Tenemos sistemas de IA que amplifican ese criterio sin discriminar entre las dos versiones. Y tenemos una cultura de datos que prometió limpiar el proceso, pero que en la práctica solo agregó una capa de legitimidad técnica a decisiones que siguen siendo profundamente humanas en sus fallas.
Gladwell dice que aprendamos a confiar en el instinto correcto. Kahneman dice que ni el instinto correcto es del todo confiable. Ambos tienen razón en su parte del problema. La pregunta que ninguno responde del todo es esta: si la intuición es experiencia comprimida, ¿Qué pasa cuando la experiencia que comprimiste fue construida en un entorno que premiaba las decisiones incorrectas? ¿Qué exactamente estás destilando?
