El costo de decidir entre blanco y negro

“La teoría de las probabilidades no es, en el fondo, sino el buen sentido reducido a cálculo”. Pierre-Simon Laplace, matemático y astrónomo.

Imagine que, un día cualquiera, alguien le hace dos preguntas relacionadas con el clima de mañana. La primera se formula: “¿qué probabilidad hay de que llueva?”; mientras que la segunda es “¿va a llover?”. Esencialmente, ambas exploran lo mismo, pero se responden de manera distinta. Si usted cree que hay un 56% de probabilidad de lluvia, puede contestar la primera con esa cifra; para contestar la segunda, tiene que convertir esa creencia en un sí o un no. En esa conversión se pierde algo de la profundidad que aporta el porcentaje de probabilidad. Un estudio reciente se propuso medir cuánto se pierde con ese cambio de enfoque.

Lo que se pierde, de acuerdo con ese estudio, es la convicción. De acuerdo con el estudio “Probabilistic vs. Binary Forecasting: The 53%–65% Rule”, de Ma, Davis y Krieger, quien estima un 56% de probabilidad de lluvia y quien estima un 90% responderán ambos “sí, lloverá”, aunque ambas implican decisiones muy diferentes: uno guarda el paraguas por si acaso; el otro, cancela el plan.

En principio, nuestra mente no funciona en términos de sí o no cuando se trata de eventos que implican probabilidad. La creencia sigue a la probabilidad en una escala continua, y esa escala, en este caso la distancia entre 56% y 90%, desaparece en cuanto damos una respuesta de una sola palabra. Distintos estudios de economía conductual han mostrado que ese salto, de lo graduado a lo categórico (y binario), alimenta un exceso de confianza.

Con el universo de todas las acciones en la Bolsa estadounidense entre 1926 y 2025, compararon dos maneras de pronosticar a igualdad de acierto: expresar una probabilidad o emitir un veredicto binario, y anticipar la dirección de un movimiento o su magnitud.

Lo que encontraron en el estudio es que, a igual nivel de acierto, los pronósticos probabilísticos resultaron más rentables que los binarios, y anticipar la magnitud del cambio rindió más que únicamente anticipar la dirección (si la acción subía o bajaba). También encontraron que esa ventaja se concentra en un rango de acierto entre el 53% y el 65%. El piso del 53% es, en disciplinas muy distintas, el punto en el que una señal de posible ocurrencia empieza a considerarse real, mientras que el techo del 65% es donde la “confianza” empieza a volverse poco confiable. Dicho de otro modo: la forma en que se expresa un pronóstico puede importar más que su exactitud.

Otros estudios han mostrado que, en ese rango intermedio, el pensamiento probabilístico es el rasgo que mejor anticipa el desempeño. El problema es que también en ese rango es precisamente donde la mente más se equivoca al ponderar probabilidades, en muchos casos, porque tendemos a dejarnos llevar por un caso anecdótico más que por su peso estadístico. Y cuando el pronóstico es binario, no se corrige ese sesgo y lo disfraza de certeza.

Un área en la que esto se hace evidente en México es la de los pronósticos económicos. Cada mes, el Banco de México encuesta a decenas de grupos de análisis sobre el rumbo de la economía. En la entrega de octubre de 2026, publicada hace unos días, los 40 participantes anticipaban un crecimiento del PIB de 1.5% para el año y una inflación cercana al 3.9% al cierre del año. Detrás de ese aparente “consenso”, sin embargo, hay 40 pronósticos distintos. Y en general, casi siempre nos quedamos con el punto medio o con el pronóstico binario: ¿subirá o bajará Banxico la tasa?

En una encuesta de Citi, entre los analistas que esperaban un cambio en el siguiente movimiento de Banxico, cinco anticipaban un aumento de la tasa y cinco un recorte de la misma magnitud, mientras que la mayoría no se atrevía a fijar una fecha. Un reparto tan dividido dice mucho sobre la incertidumbre del momento, y la pregunta “¿sube o baja?” la desaparece. Cuando exigimos a los pronosticadores un sí o un no, restamos convicción y la dispersión de opiniones que concentra un mayor valor.

Evidentemente esta conclusión de ninguna manera implica no decidir nunca. Al final, tenemos que decidir si debo llevar paraguas o no, si debo invertir o no, o si mi decisión es acorde con que la tasa se mueva en cierta dirección. Lo que el artículo plantea es que no conviene descartar el análisis probabilístico antes de tiempo, porque un pronóstico que conserva su matiz (“es probable”) es más útil para quien decide, que un sí o no rotundo.

En la economía, donde cada pronóstico se traduce en inversión, empleo y política pública, el costo de pensar en blanco y negro rara vez aparece en los números, pero se paga en exceso de confianza y en peores decisiones, por lo que vale la pena aprender a convivir con los grises.