La heurística de representatividad es un atajo mental que empleamos para estimar la probabilidad de que un evento suceda, comparándolo con un prototipo o situación previa existente en la mente. Por ejemplo, hemos visto como varios líderes políticos relacionaban el escenario COVID-19 con ideas previas que habían experimentado alguna vez en su vida: "se trata de una gripecita".

Aunque las heurísticas son rutinas inconscientes válidas para ayudarnos a tomar decisiones más rápidas eligiendo la mejor alternativa, pueden convertirse en trampas cognitivas con graves efectos secundarios.

Al simplificar la información que manejamos para evitar la sobrecarga cognitiva, se produce un terrible efecto secundario: nos lleva a cometer errores. ¿Cómo sucede esto? Pues, en general, pensamos que dos eventos o casos con características similares están estrechamente relacionados, cuando esto no tiene porqué ser así. Un típico ejemplo son los juicios sobre las cualidades de las personas en función del aspecto físico o del género. En estos días, estamos viviendo a nivel mundial uno de los ejemplos más dramáticos desde los posicionamientos talibanes sobre las mujeres en el mudo profesional.

Pero, ¿cómo se manifiesta la heurística de representatividad en el mundo financiero? En este campo, los inversores basan su decisión comparando solo dos situaciones sin analizar otros factores e indicadores financieros, lo que conduce a decisiones superficiales. Un ejemplo de ello es cuando las personas creen que las empresas grandes y exitosas siempre realizarán buenas inversiones, pero esto no es cierto sin más. Una compañía puede ser excelente y tomar decisiones acertadas en su propio negocio; sin embargo, esto no significa que es la mejor juzgando organizaciones de otro tipo. Otro ejemplo son los analistas que pronostican los resultados futuros de una empresa basándose en su desempeño histórico. El hecho de que una organización haya crecido a pasos agigantados en los últimos años, no garantiza que esta tendencia continúe de forma indefinida en el futuro.

¿Cómo gestionar la heurística de representatividad en la toma de decisiones?

Controlar la heurística de representatividad no es una tarea sencilla. Sin embargo, existen algunas técnicas que ayudan a minimizar sus efectos negativos. Kendra Cherry, en su artículo What Is the Representativeness Heuristic?, brinda algunas tácticas:

• Ser conscientes de la heurística de representatividad
  Prevención es predicción, y predicción es experiencia y conocimiento. Ser conscientes de la existencia de la heurística de representatividad es un buen comienzo para evitar sus efectos adversos. De hecho, Daniel Kahneman, psicólogo reconocido por sus estudios en psicología del juicio y toma de decisiones, descubrió en una de sus investigaciones que cuando las personas se daban cuenta que están utilizando este sesgo, eran capaces de corregirse inmediatamente y de emitir juicios más certeros.
• Aplicar la lógica en la resolución de problemas
  Una buena estrategia consiste en comenzar a pensar en modo matricial, relacionando causas y efectos, evitando la tendencia al análisis lineal. Cuando se piensa en alguna solución para un problema financiero, es importante hacerlo de manera lógica. Para llevarlo a cabo, es necesario que los individuos aprendan habilidades de pensamiento crítico y falacias lógicas. Desarrollar el pensamiento lateral siempre ayuda.
• Pedir retroalimentación a terceros
  La visión desde fuera de la burbuja es la principal recomendación de Paul Watzlawick, experto en teoría del cambio. Detectar el uso de la heurística de representatividad puede ser complicado para uno mismo, por lo que es útil pedir opinión de otras personas para reconocerlo. Para ello, es importante explicar los pensamientos que se tienen a otra persona y pedirle si puede percibir algún indicio de este sesgo.

Si quieres conocer más sobre este tema, participa en el programa Seminario Internacional Economía Conductual: Toma de decisiones en contexto de crisis de ESAN.

Fuentes:

What Is the Representativeness Heuristic?

Representativeness Heuristic

3 heurísticos clave para la toma de decisiones

Why do we use similarity to gauge statistical probability?