La estimación es lo mejor que tenemos

Este argumento parece ser frecuente en muchos debates:

La propuesta P da por sentado, con cierta arrogancia, que es posible medir X, cuando en realidad X es difícil de medir y, quizás, incluso cambie dependiendo de otros factores. Por lo tanto, no debemos hacer P.

Eso podría tener sentido si X no fuera particularmente importante para nuestro objetivo. Por ejemplo, si la propuesta fuera medir distancias cortas por triangulación con objetos cercanos, una crítica razonable sería que los ángulos son difíciles de medir, si se compara con la opción de medir la distancia directamente. Pero este argumento se usa, por lo general, en situaciones en las que optimizar X es el eje central de una actividad, o gran parte de ella.

Las críticas a los intentos de hacer el bien centrados en la relación costo-beneficio constituyen un excelente ejemplo. Con frecuencia, se argumenta que no es posible saber si estamos aumentando el bienestar neto o en qué medida. La crítica concluye, entonces, que es preferible una estrategia diferente, por ejemplo, alguna forma de adhesión intuitiva a normas de comportamiento estrictas.

Pero si lo que consideramos que más importa es incrementar el bienestar, o al menos reducir el sufrimiento extremo, entonces la enorme dificultad de hacer a la perfección las cuentas correspondientes no debería justificar el abandono del objetivo. Siempre debería ser mejor dedicar el poco esfuerzo que estamos dispuestos a destinar en obtener la exactitud adicional que nos aporta, y no malgastarlo en una estrategia más librada al azar respecto de nuestro objetivo.

Sería ridículo que el CEO de una empresa ofreciera el siguiente argumento a sus accionistas: “Lo que ustedes hacen es absurdo. No es posible saber qué acciones aumentarán el valor de la empresa, ni exactamente en qué medida. En lugar de eso, ¿por qué no tratamos de asegurar que todas nuestras reuniones finalicen a horario?”.

En general, cuando la optimización de X forma parte integral de nuestro objetivo, este tipo de argumento fracasará. Si, por ejemplo, el objetivo es que X sea lo más parecido posible a tres, independientemente de cuán mala sea tu mejor estimación del valor de X bajo diferentes condiciones, no puedes lograr este objetivo mejor si ignoras X por completo. Si tuvieras una estrategia que no involucrase una estimación de X que, según tus cálculos, funcionaría mejor que el mejor valor estimado de X que puedas obtener, entonces, en rigor de verdad, crees que tienes una mejor estrategia de estimación de X.

Hay quienes sostienen que la evaluación probabilística del riesgo es extremadamente difícil. La gente se equivoca a menudo y pueden no prever ciertas contingencias. Así que si queremos saber cuán bien preparados estamos para una guerra nuclear, por ejemplo, debemos hacer algo cualitativo con escenarios y cosas por el estilo. Esta podría ser una posición defendible. Tal vez la intuición pueda evaluar mejor implícitamente las probabilidades mediante alguna otra actividad que pensando explícitamente en ellas. Pero no estoy al tanto de evidencias que sustenten esta afirmación, y si fuera cierta, probablemente tendría sentido convertir las evaluaciones cualitativas en evaluaciones cuantitativas y sumarlas a la información procedente de otras fuentes, en lugar de prescindir por completo de las evaluaciones cuantitativas.