Un marco para comparar problemas globales en términos de expectativa de impacto
Supongamos que estás tratando de decidir si quieres dedicarte a la salud en los países en desarrollo, convertirte en un investigador sobre energía solar o hacer campaña a favor de la reforma de la justicia penal estadounidense. ¿En cuál de estas áreas es más eficaz concentrarse?
Trabajar un año en algunos problemas puede ayudar a mucha más gente que trabajar un año en otros. De hecho, nuestro análisis sugiere que el área de trabajo a la que decidas dedicarte puede ser el principal factor determinante del impacto social que tengas con tu carrera profesional.
A menudo utilizamos un marco informal para comparar problemas en función del potencial que tienen para que una persona adicional tenga un impacto positivo: escala, desatención, solucionabilidad y aptitud personal. He aquí una introducción popular a este marco.
Aplicar la versión informal del marco es útil y suficiente en muchas situaciones, pero puede dar lugar a problemas como contar dos veces. En este artículo presentamos una versión más precisa y cuantitativa del marco, y ofrecemos más detalles sobre cómo aplicarlo para que cada cual pueda hacer sus propias comparaciones de las distintas áreas.
El marco fue creado por primera vez por Open Philanthropy. Hemos continuado con el desarrollo de este proceso en colaboración con el personal del Future of Humanity Institute,a un grupo de investigación de la Universidad de Oxford que asesora a los encargados de formular políticas y a los principales responsables de tomar decisiones sobre cómo priorizar los problemas globales (aprende más acerca de la investigación sobre prioridades globales).
Este marco es solamente una de las herramientas que utilizamos para comparar los distintos problemas globales, y tiene una serie de puntos débiles. Al final del artículo analizamos algunos de los pros y contras de este enfoque en comparación con los enfoques cualitativos y el análisis de costo-eficacia. Aquí hay un enlace a una página con un proceso más completo que puedes seguir para comparar problemas globales. Si actúas en coordinación con una comunidad, hay algunos factores adicionales a tener en cuenta.
Si solo quieres ver el marco en acción, aquí tienes una lista de puntuaciones de 2017.
Este artículo fue escrito en su mayor parte en 2017. Añadimos algunas actualizaciones rápidas en octubre de 2019 para desarrollar y actualizar algunos de los puntos principales, aunque no abarca todo nuestro pensamiento sobre este tema.
En última instancia, lo que queremos saber es el “bien realizado” en términos esperados por unidad de recursos invertidos en el problema. Una unidad de recursos puede ser un año de trabajo o un dólar de donaciones, o alguna otra medida.
Esto es difícil de estimar por sí solo, así que tenemos que descomponerlo en elementos que podamos estimar individualmente.
En nuestro artículo introductorio, ofrecimos una descomposición aproximada en términos de una serie de factores cualitativos. He aquí una versión más precisa y cuantificada de la misma descomposición:
Una buena razón para hacerlo de esta manera es que si multiplicamos estos tres términos juntos, volveremos a ‘bien realizado’ / ‘persona o $ extra’ asignado al problema:
Así pues, ahora hemos dividido “bien realizado por $” en tres componentes que tienen cada uno una definición cuantitativa. ¿Cuáles son estos componentes?
Por último, si estás interesado en averiguar en qué problema deberías trabajar
A continuación, veremos cómo evaluar cada uno de estos componentes, pero antes queremos hacer algunas observaciones sobre cómo llevar a cabo el análisis.
Antes de emprender la evaluación, asegúrate de disponer de una descripción clara del alcance de los problemas que quieres comparar. Esto te ayudará a ser coherente a la hora de puntuar cada factor. Por ejemplo, si estuviéramos evaluando la “salud global” tendríamos que tener claro:
Un desafío para cualquier marco de este tipo será que los problemas “estrechos” cuidadosamente elegidos tienden a salir mejor parados que los definidos de forma amplia. Por ejemplo, “combatir la malaria” parecerá más urgente que la “salud global” porque la malaria es un problema de salud especialmente prometedor en el que trabajar. Del mismo modo, mejorar la salud en Kenia parecerá más impresionante que mejorar la salud en Costa Rica. Estas conclusiones no tienen nada de malo, pero pueden crear una impresión engañosa si se compara un problema definido en sentido amplio con otro definido en sentido estrecho. Con la motivación suficiente, se podría hacer que un problema parezca más o menos acuciante definiéndolo de forma diferente, y esto es algo que hay que tener en cuenta a la hora de interpretar estas puntuaciones.
Si tratamos de comparar diferentes áreas utilizando estas puntuaciones, veremos que varían enormemente. Por ejemplo, mientras que cada año se gastan cerca de $300 000 millones en salud global, se gastan menos de $100 millones en la lucha contra la cría intensiva de animales. De modo que la cría intensiva de animales está 1 000 veces más desatendida que la salud global.
Esto significa que es más conveniente utilizar una “escala logarítmica” para calificar cada componente. La forma en que hacemos esto es estableciendo que por cada dos puntos adicionales que recibe un problema, su eficacia se incrementa 10 veces. Por ejemplo, si damos a un problema una puntuación de desatención de 4 y a otro de 6, esto quiere decir que el segundo está 10 veces más desatendido.
Es como la escala de Richter que se utiliza para medir los terremotos. Un terremoto de magnitud 8 en la escala de Richter es en realidad 10 veces más potente que uno de magnitud 7.
Utilizar una escala logarítmica para cada parte significa también que en vez de tener que multiplicar escala, solucionabilidad y desatención para obtener nuestra estimación global de costo-eficacia, podemos simplemente sumarlas. (Como recordarán del colegio los lectores con inclinaciones cuantitativas, esto se debe a que .)
Para facilitar la lectura de las puntuaciones, las ponemos en una escala entre 0 y 16. Para comparar la costo-eficacia de distintos problemas, solo tendremos en cuenta la
Si resolviéramos este problema, ¿en cuánto mejoraría el mundo?
Por ejemplo, el cáncer es un problema mayor que la malaria porque es responsable del 8 % de todos los problemas de salud del mundo (medidos en AVAC perdidos), mientras que la malaria es responsable del 2,7 % de los problemas de salud del mundo.1 Si elimináramos todo el cáncer, reduciríamos los problemas de salud mucho más que si elimináramos toda la malaria.
Una forma de medir la magnitud de un problema es en función de su efecto sobre el bienestar, porque es algo que importa a la mayoría de la gente, y disponemos de herramientas que permiten comparar distintos tipos de beneficios. (Aunque no afirmamos que el bienestar sea lo único que importa: más información sobre la definición.)
Esto significa que la escala puede incrementarse ya sea (i) incidiendo en un mayor número de personas o (ii) incidiendo en el mismo número de personas en un mayor grado, incluyendo efectos tanto a corto como a largo plazo. Utilizamos una noción amplia de bienestar, por lo que el efecto podría mejorar muchos aspectos de la vida de una persona, como la felicidad, la salud, el sentido de su vida, las relaciones positivas, etc.
En la práctica, adoptamos una perspectiva largoplacista, por lo que para nosotros evaluar la escala de un problema se reduce a determinar qué cuestiones tienen mayor importancia para las generaciones futuras.
Si tus valores difieren de los nuestros, puedes utilizar el marco con una definición de ‘escala’ diferente.
También puede ser útil agrupar las fuentes instrumentales de valor dentro de la escala, como la obtención de información sobre qué cuestiones son más importantes o la creación de un movimiento en torno a un conjunto de cuestiones. Lo ideal sería reflejar también los beneficios indirectos que los avances en este problema tienen sobre otros problemas. Las consideraciones de coordinación, que se abordan brevemente más adelante, también pueden cambiar la forma de evaluar la escala.
Nótese que, además, hemos definido la escala como el bien que se hace resolviendo el problema en su totalidad; sin embargo, también se podría hacer el análisis definiendo la escala en términos de la solución del 10 % del problema, siempre y cuando se haga de forma coherente con los demás factores.
A veces es posible hacer comparaciones de escala cuantificadas con bastante precisión, como en el caso anterior del cáncer frente a la malaria.
Sin embargo, a menudo no es así. Esto es particularmente cierto cuando se intenta tener en cuenta los efectos indirectos y a largo plazo de la solución de un problema. Supongamos que se hace un gran avance en física: ¿a cuántas personas afectará en última instancia? Es difícil saberlo, pero no deberíamos concluir de ello que los avances en física no importan.
Para hacer comparaciones más amplias entre problemas, hay que recurrir a métricas de escala. Se trata de formas más mensurables de comparar la escala que esperamos que estén correlacionadas con el impacto social a largo plazo.
Por ejemplo, los economistas utilizan a menudo el crecimiento del PIB como criterio para medir el progreso económico (aunque tiene muchos puntos débiles). Nick Bostrom ha afirmado que el criterio clave para medir el bienestar a largo plazo debería ser si una acción aumenta o disminuye el riesgo del fin de la civilización, lo que él denomina riesgo existencial.
He aquí un conjunto de criterios (en la fila superior), que evaluamos con la siguiente rúbrica:
| Si resolviéramos este problema, equivaldría a | Una reducción del riesgo de extinción (o un aumento del valor esperado del futuro) del | Aumentar proporcionalmente la producción económica mundial en esta cantidad al año: | Aumentar los ingresos de los 2 000 millones de personas más pobres del mundo: | Ahorrar esta cantidad de años de vida sana al año: | Ejemplo ilustrativo |
|---|---|---|---|---|---|
| 16 | 10 % | Eliminar el riesgo de guerras nucleares y pandemias | |||
| 14 | 1 % | $100 billones | $3 billones | 1 000 millones de AVAC | Eliminar la pobreza extrema |
| 12 | 0,1 % | $10 billones | $300 mil millones | 100 millones de AVAC | Curar el cáncer |
| 10 | 0,01 % | $1 billón | $30 000 millones | 10 millones de AVAC | Aumentar la ayuda exterior en un tercio y emplearla en transferencias de dinero |
| 8 | 0,001 % | $100 000 millones | $3 000 millones | 1 millón de AVAC | Eliminar las restricciones de uso del suelo en las principales ciudades de EE. UU. |
| 6 | 0,0001 % | $10 000 millones | $300 millones | 100 000 AVAC | Eliminar cinco minutos al día de burocracia innecesaria para los docentes de EE. UU. |
| 4 | 0,00001 % | $1 000 millones | $30 millones | 10 000 AVAC | Identificar todos los asteroides peligrosos |
| 2 | 0,000001 % | $100 millones | $3 millones | 1 000 AVAC | Convertir al veganismo a 10 000 personas |
| 0 | 0,0000001 % | $10 millones | $300 000 | 100 AVAC | Salvar 3 vidas |
Este proceso es más sólido cuando se comparan problemas que utilizan la misma métrica, por ejemplo, comparando varios problemas en términos de cuánto mejoran la salud. Las comparaciones entre las columnas son extremadamente inciertas, y un tema activo de investigación para grupos como el Future of Humanity Institute.
Las comparaciones entre columnas también son muy sensibles a cosmovisiones y juicios de valor importantes. La gente discrepa sobre qué es lo más importante para el bienestar, cómo valorar a las personas del futuro y cómo valorar a los no humanos. Por ejemplo, algunas personas creen que el crecimiento económico general no es bueno en absoluto, debido a los efectos secundarios no deseados (por ejemplo, el cambio climático o la invención más rápida de nuevas tecnologías peligrosas). (Esta herramienta te ayuda con algunas de las decisiones subjetivas más importantes.)
La rúbrica anterior refleja nuestras propias decisiones subjetivas sobre cómo comparar las distintas métricas. No explicamos completamente nuestro razonamiento, que es difícil de hacer explícito. Aquí hay más información sobre cómo elegir una métrica y también sobre consideraciones cruciales y filantropía sabia. (Por desgracia, este artículo y nuestra elección de métricas no reflejan totalmente nuestro pensamiento más reciente, aunque las ideas generales y la dirección siguen siendo correctas.)
Si un problema afecta a varias columnas, hay que centrarse en la columna en la que el problema tiene el mayor efecto. Como cada fila corresponde a un factor de diez, las filas superiores predominarán en la evaluación general de la escala.
¿Cuántas personas o dólares se dedican actualmente a resolver el problema?
Cuando se dedica una gran cantidad de recursos a un problema, se alcanzan rendimientos decrecientes. Esto se debe a que la gente aprovecha primero las mejores oportunidades de impacto, por lo que a medida que se invierten más y más recursos, cada vez es más difícil tener impacto. Por eso suele ser mejor centrarse en problemas que otros han desatendido.
Por ejemplo, la inmunización masiva de los niños es una intervención extremadamente eficaz para mejorar la salud global, pero ya está siendo enérgicamente implementada por los gobiernos y varias fundaciones importantes, incluida la Fundación Gates. Esto hace que sea menos probable que sea una oportunidad importante para futuros donantes.
También es valioso explorar nuevos problemas porque esto puede ayudarnos a averiguar qué problemas son en realidad los más urgentes. Es decir, probar cosas nuevas tiene “valor de información” adicional. Si nadie ha trabajado antes en un problema, puede resultar que sea más solucionable de lo que se cree.
Existen algunos mecanismos por los que las áreas de trabajo pueden mostrar rendimientos crecientes en lugar de rendimientos decrecientes. Sin embargo, consideramos que hay buenos argumentos teóricos y empíricos para pensar que los rendimientos decrecientes son la norma, y que lo más probable es que disminuyan logarítmicamente. Los rendimientos crecientes podrían mantenerse a escalas muy pequeñas dentro de las áreas de trabajo, aunque ni siquiera estamos seguros de ello debido al valor de la información mencionado anteriormente. (Parece más probable que los rendimientos crecientes sean más comunes en las organizaciones que en las áreas de trabajo.)
También hay que tener en cuenta que la desatención solo es una buena aproximación si los otros actores están desatendiendo el área
Una forma especialmente importante de que un problema acabe desatendido por malas razones es que otras personas simplemente no lo valoren. Este artículo sostiene que si algo te importa X veces más que a la persona promedio, deberías esperar poder tener X veces más impacto (desde tu perspectiva) trabajando en esa área. Por ejemplo, creemos que la sociedad valora muy poco los intereses de las generaciones futuras, así que trabajando en temas que ayuden a las generaciones futuras podemos tener mucho más impacto.
| Puntuación de desatención | ¿Cuál es el gasto anual directo en el problema? | ¿Cuál es el número de empleados a tiempo completo que trabajan en el problema? | ¿Cuál es el número de personas que apoyan de forma activa el trabajo en el problema? |
|---|---|---|---|
| 12 | $100 000 o menos | 1 o menos | 1 000 o menos |
| 10 | $1 millón | 10 | 10 000 |
| 8 | $10 millones | 100 | 100 000 |
| 6 | $100 millones | 1 000 | 1 millón |
| 4 | $1 000 millones | 10 000 | 10 millones |
| 2 | $10 000 millones | 100 000 | 100 millones |
| 0 | $100 000 millones | 1 millón | 1 000 millones (es decir, todo el mundo) |
A menudo, grupos interesados o que trabajan en un problema adyacente dedican involuntariamente recursos a resolver un problema. A esto lo llamamos “esfuerzo indirecto”, en contraste con el “esfuerzo directo” de los grupos que se centran conscientemente en el problema. Estos esfuerzos indirectos pueden ser considerables. Por ejemplo, no se invierte mucho dinero en la investigación para prevenir directamente las causas del envejecimiento, pero muchas partes de la investigación biomédica contribuyen a ella respondiendo a preguntas relacionadas o desarrollando mejores métodos. Aunque esta labor no esté orientada propiamente a reducir el envejecimiento de forma específica, se gasta mucho más en investigación biomédica en general que en investigación sobre el envejecimiento en especial, de modo que la mayor parte de los avances en la prevención del envejecimiento se debe probablemente a estos esfuerzos indirectos.
Los esfuerzos indirectos son difíciles de medir y aún más de ajustar en función de su utilidad para resolver el problema en cuestión.
Por eso solemos puntuar solo el “esfuerzo directo” en un problema. ¿No será esto un problema, puesto que estaremos subestimando el esfuerzo total? No, porque lo ajustaremos en el siguiente factor: solucionabilidad. Los problemas en los que la mayor parte del esfuerzo efectivo se produce indirectamente no se resolverán tan rápido con un gran aumento del “esfuerzo directo”.
También se podría utilizar una medida de esfuerzo ponderada en función de cuán directo es este esfuerzo. Siempre que se aplique de forma coherente para evaluar tanto la desatención como la solucionabilidad, la respuesta debería ser más o menos la misma.
Otro desafío es cómo tener en cuenta el hecho de que algunos problemas pueden recibir mucho más esfuerzo
En lugar de intentar evaluar la desatención directamente, también puedes tener en cuenta reglas generales como las siguientes. Estas reglas te ayudan a determinar hasta qué punto el problema está desatendido y si lo está por malas razones.
Reflexionar sobre estas cuestiones puede aumentar tu confianza en que no has pasado nada por alto en tu estimación.
Ten en cuenta que es importante evaluar la escala y la desatención de forma conjunta. En última instancia, lo que nos importa es la relación entre ambos, por lo que debemos asegurarnos de que estamos evaluando
Si se dedican varios tipos de recursos a un problema, utiliza la columna con la puntuación más baja. Ahí estará la mayor parte de los recursos totales. Por ejemplo, si se invierten $10 000 millones al año en un problema y trabajan en él 1 000 personas a tiempo completo, entonces predomina el dinero, por lo que la puntuación es 4, no 8.
Por último, somos reacios a dar puntuaciones muy altas a la desatención. Incluso los problemas oscuros suelen atraer la atención de algún grupo del mundo, y puede que simplemente no sepamos nada de ellos. Así que, a menos que hayamos hecho una búsqueda exhaustiva que demuestre lo contrario, supondremos que se está destinando al menos 1 millón de dólares a un problema.
Si duplicamos el esfuerzo directo en este problema, ¿qué fracción del problema restante esperaríamos resolver?
Aunque un problema tenga una enorme importancia y esté muy desatendido, eso no significa que se trate de una causa importante en la que debamos centrarnos. Puede que simplemente haya muy poco que podamos hacer al respecto.
Por ejemplo, el envejecimiento es un problema de enorme envergadura: casi dos tercios de la mala salud mundial son consecuencia del envejecimiento de alguna manera. También está muy desatendido: solo hay un pequeño número de institutos de investigación dedicados a tratar de prevenir las causas del envejecimiento físico (en lugar de tratar sus síntomas, como el cáncer, la apoplejía, el Alzheimer, etc.). Sin embargo, una de las razones por las que se descuida es que muchos científicos creen que es muy difícil de resolver, lo que constituye una razón de peso para no trabajar en el problema en la actualidad (aunque sus otras ventajas podrían bastar para compensar este inconveniente).
Utilizamos esta rúbrica:
| Puntuación de solucionabilidad | La duplicación del esfuerzo directo indicado en desatención resolverá en términos esperados esta fracción del problema (definido en escala): |
|---|---|
| 8 | 100 % |
| 6 | 10 % |
| 4 | 1 % |
| 2 | 0,1 % |
| 0 | 0,01 % |
Algunas de las reglas generales que tenemos en cuenta son las siguientes:
En general, tratamos de encontrar las mejores intervenciones para hacer progresos en el problema, y luego las evaluamos en función de (i) el beneficio potencial y (ii) la probabilidad de obtener este beneficio. Consideramos todas los tipos de evidencia, desde los resultados de ensayos rigurosos hasta argumentos especulativos. Adoptamos un enfoque bayesiano para evaluar ambos factores: nuestra hipótesis a priori es que la intervención no es muy eficaz, y luego la actualizamos en función de la solidez de la evidencia (véase un ejemplo). Más información sobre este tipo de estimaciones.
Este suele ser el factor más difícil de puntuar de los tres porque requiere anticipar el futuro, en lugar de limitarse a medir lo que ya existe.
En algunos casos, se puede estimar la solucionabilidad en función de la costo-eficacia de las técnicas existentes en un campo. Por ejemplo, tenemos una idea de cuántas vidas se salvarían aumentando el gasto en intervenciones de salud global sobre la base de nuestra experiencia pasada en la lucha contra el VIH, la malaria, la tuberculosis, etc.
En otros casos, cuando la solución de un problema requiere técnicas innovadoras, las puntuaciones suelen asignarse en función del criterio de los expertos.
Algunos enfoques para resolver problemas son graduales (por ejemplo, distribuir mosquiteras para reducir la exposición a los mosquitos portadores de la malaria); otros ofrecen alguna posibilidad de resolver gran parte del problema de una sola vez (por ejemplo, inventar una nueva vacuna contra la malaria). Para puntuar, utilizamos el enfoque del “valor esperado”. Es decir, un 10 % de posibilidades de resolver un problema en su totalidad se puntúa igual que un proyecto que lo redujera con seguridad en un 10 %. (Aunque la “aversión al riesgo” sobre los distintos resultados significa que estos no tienen necesariamente el mismo valor, se trata de una buena aproximación.)
Como ya se ha anotado en desatención, es probable que los problemas en los que la mayor parte del trabajo se realiza de forma indirecta (por ejemplo, por organizaciones con ánimo de lucro que hacen cosas relacionadas) se resuelvan más lentamente mediante un aumento del trabajo “directo”. Esto se debe a que otros grupos ya habrán probado muchos enfoques prometedores.
Para verificar que los resultados tengan sentido, podemos sumar estas puntuaciones y volver a convertirlas en una medida del impacto real de una persona adicional trabajando en un problema:
| Si el problema tiene esta puntuación: | Una persona adicional trabajando en un problema… | Una persona adicional trabajando en un problema… |
|---|---|---|
| 28 | Ahorra 1 millón de AVAC al año | Reduce el riesgo existencial en un 0,001 % |
| 24 | Ahorra 10 000 AVAC al año | Reduce el riesgo existencial en un 0,00001 % |
| 20 | Ahorra 100 AVAC al año (2 vidas) | Reduce el riesgo existencial en un 0,0000001 %. |
Sin embargo, estas cifras son muy aproximadas, por lo que no recomendamos que se les dé mucho peso aisladamente. Más bien, preferimos utilizar las puntuaciones para hacer
Aunque la aptitud personal no se evalúa en nuestros perfiles de problemas, es relevante para tus decisiones personales. Si te incorporas a un área que te quita completamente la motivación, tu impacto será casi nulo. Dentro de un mismo campo, las personas con mayor rendimiento suelen tener de 10 a 100 veces más impacto que la media.
Si estás comparando diferentes problemas, puedes utilizar estas puntuaciones extra para darle más peso a los problemas que estás especialmente capacitado para abordar.
Dadas tus habilidades, recursos, conocimientos, conexiones y pasiones, ¿qué probabilidades tienes de destacarte en esta área?
Aquí tienes nuestros consejos introductorios sobre cómo evaluar la aptitud personal, y algunas preguntas adicionales para hacer predicciones.
Aquí tienes una rúbrica que puedes utilizar:
| Puntuación de aptitud personal | ¿Cuán bien encajan tus habilidades en esta área? |
|---|---|
| 4 | Tu perfil se adapta excepcionalmente bien al área. Estás muy motivado y podrías ser un líder global en este campo. |
| 2 | Tienes un grado de aptitud razonablemente bueno para el área. Bastante motivado y con algunas habilidades relevantes. |
| 0 | Tu grado de aptitud para este campo es malo porque no tendrías motivación para trabajar en él o no tienes las habilidades relevantes. |
Ten en cuenta que la importancia de la aptitud personal depende de cómo planees contribuir. Un gran emprendedor o investigador tiene
Ten en cuenta que es fácil subestimar hasta qué punto puedes llegar a conocer y apasionarte por un nuevo problema. Tenemos un sesgo a favor de continuar con lo que venimos haciendo (la falacia de los costos hundidos) y subestimamos hasta qué punto cambiarán nuestras preferencias y pasiones.
Por último, recuerda que a menudo un mismo problema puede abordarse de múltiples maneras. Si quieres dedicarte a la salud global, puedes trabajar de forma directa en el mundo en desarrollo, realizar investigación biomédica, dedicarte a la política y muchas otras cosas. Si una no es adecuada para ti, otra podría serlo.
Para llegar a una opinión meditada sobre si aceptar o no un trabajo, también debes tener en cuenta los demás factores de nuestro marco para la elección de carreras profesionales, como por ejemplo
En este artículo, solo abordamos las comparaciones de las áreas de trabajo, pero eso no es todo lo relevante.
Si has utilizado nuestra rúbrica anterior, puedes sumar las puntuaciones para obtener una respuesta aproximada a la pregunta de qué problema puedes explotar de modo más eficaz.b Ten en cuenta que estas puntuaciones son imprecisas, y sumarlas aumenta aún más la incertidumbre, porque solo medimos cada una de ellas de forma imprecisa. Esto significa que tienes que tomar tu puntuación final resultante con un grano de sal… o más bien con mucha sal.
En 80 000 Horas, si la diferencia de puntuación entre dos problemas es de 4 o más, tenemos un nivel razonable de confianza de que sería más eficaz dedicarse al problema con la puntuación más alta. Si la diferencia es de 3 o menos, se parece más a una cuestión abierta.
Las puntuaciones que obtenemos al utilizar este marco sugieren que trabajar en algunos problemas es 10 000 veces más eficaz que hacerlo en otros. Sin embargo, no creemos que las diferencias sean realmente tan grandes. Por un lado, nuestras puntuaciones tienen que estar matizadas por juicios de sentido común sobre el mundo. Si la puntuación de un problema parece muy alta, es posible que simplemente nos hayamos equivocado y no nos hayamos dado cuenta. En segundo lugar, como el futuro es tan impredecible, trabajar en problemas que no parecen urgentes puede terminar siendo muy útil de formas insospechadas. Eso pone un límite a lo urgente que puede ser un problema respecto a otro.
Otras razones para ser modestos con respecto a lo que puede enseñarnos la investigación sobre priorización se discuten aquí.
Para más consejos sobre cómo tomar decisiones difíciles, consulta nuestra guía.
Lo que queremos saber es lo siguiente: “si añado una unidad adicional de recursos para resolver este problema, ¿cuánto bien se conseguirá?” El enfoque anterior examina un problema a vuelo de pájaro y trata de evaluar la importancia de asignar más recursos a resolverlo.
Un enfoque alternativo consistiría en examinar la costo-eficacia de intervenciones pasadas destinadas a abordar distintos problemas y compararlas directamente entre sí. Por ejemplo, se podrían examinar estudios sobre distintos enfoques conocidos para mejorar la educación o la salud y calcular cuál de ellos ayudaría más a la gente si recibiera un millón de dólares de financiación adicionales. Si se dispone de este tipo de datos sobre la costo-eficacia y ya se tiene una métrica de resultados común, el enfoque resulta razonable. Por ejemplo, en economía de la salud se suelen calcular los “AVAC por dólar” de distintas intervenciones.
Si se comparan dos problemas que utilizan métricas diferentes, se pueden comparar siempre que se disponga de un factor de conversión, aunque las comparaciones se vuelven mucho más inciertas. Por ejemplo, se pueden comparar las intervenciones de salud con las de cambio climático definiendo la tasa de intercambio entre un AVAC y una tonelada de dióxido de carbono evitado. En la rúbrica de la escala anterior se muestra a grandes rasgos cómo compararíamos unas métricas con otras.
También se pueden convertir todos los beneficios en dólares y realizar un “análisis de costo-beneficio”. Esto se expresa como una relación entre costos y beneficios, ambos en dólares.
La principal razón para no adoptar este enfoque es que resulta extremadamente difícil en muchos casos:
Por eso hemos creado el marco alternativo anterior, que puede aplicarse a casi cualquier problema.
El proceso anterior tiene varias ventajas:
Pero hay una desventaja importante que debemos tener en cuenta:
Por eso no nos quedamos simplemente con los resultados de nuestras puntuaciones. Más bien, tenemos en cuenta otros tipos de evidencia en nuestros perfiles de problemas para hacer una evaluación global.
Para más información sobre este tema, véase el examen de GiveWell sobre los puntos débiles del “pensamiento en secuencia” (que corresponde a un enfoque muy basado en el análisis de costo-eficacia) en comparación con el “pensamiento en conjunto”. También puede consultarse un examen sobre los pros y los contras de la cuantificación.
Una persona individual solo puede centrarse en una o dos áreas a la vez, pero un gran grupo de personas que trabajan juntas probablemente deba repartirse múltiples áreas.
Cuando esto ocurre, hay factores adicionales a tener en cuenta a la hora de elegir un área de trabajo. En lugar de tratar de identificar el problema más urgente en el margen, el objetivo es establecer
A esto lo llamamos “enfoque de cartera”. Más información.
Tener en cuenta que la coordinación también puede tener otros efectos sobre los problemas a los que hay que dar prioridad. Por ejemplo, puede resultar útil trabajar más en un área de lo que parece a primera vista con el fin de llegar a un compromiso o de realizar un intercambio moral con las otras personas con las que uno se coordina. Más información.
Hemos mostrado cómo comparar distintos problemas en cada uno de los factores de nuestro marco: escala, desatención, solucionabilidad y aptitud personal.
Aunque es difícil medir la eficacia con precisión, las diferencias identificadas entre los problemas suelen ser muy grandes. Esto sugiere que incluso las mediciones inexactas podrían ser una guía útil frente a la opción de depender únicamente de la intuición.