Creencias como probabilidades

La idea de que tener convicciones firmes e inamovibles siempre es una virtud es un mito. Tratar las creencias como probabilidades significa verlas como un grado de confianza entre el 0 % y el 100 %, en lugar de simples afirmaciones verdaderas o falsas. Por ejemplo, en vez de pensar «Este proyecto va a tener éxito», podrías pensar: «Tengo un 85 % de confianza en que este proyecto tendrá éxito con los recursos que tenemos». Este pequeño cambio te ayuda a mantenerte abierto a nueva información y a ajustar tus opiniones sin sentir que te habías «equivocado».

Reflexiona sobre esto: ¿Qué opinión firme tienes y qué haría falta para que tu confianza en ella cambiara tan solo un 10 %?

Pensar en las creencias como probabilidades es una herramienta fundamental para tomar decisiones racionales. Sustituye la visión rígida de verdadero o falso por una escala flexible de confianza. Este modelo mental te anima a ver tus creencias como hipótesis que puedes poner a prueba, en lugar de identidades que debes defender.

Cuando tienes una certeza del 100 % sobre una creencia, caes instintivamente en el sesgo de confirmación: buscas solo la evidencia que respalda tu punto de vista. Pero si sostienes una creencia con un 90 % de confianza, reconoces implícitamente que hay un 10 % de posibilidades de que estés equivocado. Ese pequeño margen de incertidumbre mantiene viva tu curiosidad y tu disposición a considerar evidencia que cuestione tu perspectiva. Con el tiempo, esto te lleva a tener una visión del mundo más precisa.

Este enfoque tiene aplicaciones muy útiles en la vida real. Una médica no piensa: «Este paciente tiene gripe». En su lugar, podría pensar: «Hay un 80 % de probabilidad de que sea gripe, un 15 % de que sea un resfriado común y un 5 % de que sea otra cosa». Esto le permite pedir las pruebas adecuadas para actualizar sus probabilidades y llegar a un diagnóstico más preciso.

Del mismo modo, un analista de inteligencia que sigue un conflicto internacional no trabaja con certezas. Ofrece a los responsables de las políticas públicas estimaciones de probabilidad, como: «Hay un 65 % de probabilidad de que las negociaciones fracasen durante el próximo mes». Así comunica el grado de incertidumbre y ayuda a los líderes a tomar decisiones mejor ajustadas a ella, evitando las trampas del exceso de confianza o del miedo injustificado.

Este concepto es una piedra angular de la epistemología bayesiana, una rama de la filosofía y la estadística que formaliza cómo un agente racional debería actualizar su confianza en una afirmación al encontrar nueva evidencia. En lugar de considerar las creencias como algo estático, el razonamiento bayesiano las trata como «grados de creencia» o probabilidades subjetivas que se ajustan continuamente mediante un proceso conocido como actualización bayesiana.

• Jaynes (2003): Sostiene que la teoría de la probabilidad no es solo una herramienta para analizar sucesos aleatorios, como los lanzamientos de una moneda, sino una extensión fundamental de la propia lógica que nos permite razonar de forma coherente cuando hay incertidumbre. [1]
• Duke (2018): Lleva este concepto a la toma de decisiones en la práctica al presentar las decisiones como «apuestas» sobre un futuro incierto. Al pensar en probabilidades, podemos separar la calidad de una decisión de la calidad de su resultado, lo que conduce a mejores resultados a largo plazo. [2]
• Tetlock y Gardner (2015): A través del Good Judgment Project, descubrieron que quienes hacen los pronósticos más precisos («superpronosticadores») se distinguen por cómo piensan, más que por lo que creen. Actualizan constantemente las probabilidades que asignan a sus creencias mediante pequeños ajustes en respuesta a nueva información. [3]

Aunque es útil, pensar en probabilidades no es una solución para todas las dificultades del pensamiento.

• Esfuerzo mental: Asignar probabilidades precisas a todas nuestras creencias exige mucho esfuerzo mental. Para las decisiones cotidianas de poca importancia, las heurísticas (atajos mentales) son más eficientes.
• El problema de la clase de referencia: La probabilidad que asignas puede depender mucho del grupo de referencia que elijas. ¿La tasa de éxito de un procedimiento médico concreto se basa en todos los pacientes, en pacientes de tu edad o en pacientes con tu mismo perfil de salud? La elección cambia drásticamente la probabilidad.
• Poca intuición: A los seres humanos se nos da especialmente mal comprender y manejar probabilidades de forma intuitiva. A menudo caemos en sesgos como ignorar la tasa base (la frecuencia general con la que ocurre algo).