Métricas proxy

Las métricas proxy son medidas que usamos como sustitutos cuando no podemos medir lo que realmente nos importa. Por ejemplo, contar las horas trabajadas en lugar de medir la productividad, o registrar los clics en un sitio web en lugar de la satisfacción del cliente. El peligro aparece cuando olvidamos que son sustitutos imperfectos y empezamos a tratarlos como el objetivo real. Es como confundir el mapa con el territorio: la herramienta de medición se vuelve más importante que lo que debería representar.

Piensa en esto: ¿Qué métricas de tu vida podrían ser sustitutos de lo que realmente valoras?

Por qué usamos métricas proxy

Recurrimos a las métricas proxy porque lo que realmente valoramos suele ser complejo, subjetivo o difícil de medir. Es más difícil cuantificar la calidad del aprendizaje de los estudiantes que sus resultados en los exámenes. Es más difícil hacer un seguimiento de la creatividad de los empleados que de sus horas registradas. Es más difícil medir la lealtad de los clientes que su frecuencia de compra. Estas métricas nos dan algo concreto que contar y comparar.

El problema de la sustitución

El peligro aparece cuando sustituimos por completo el objetivo original por la métrica proxy. En el ejemplo escolar, probablemente los responsables querían desarrollar el pensamiento crítico, la creatividad y las habilidades para aprender durante toda la vida, pero los midieron con exámenes estandarizados. Cuando los docentes se centraron únicamente en mejorar los resultados de los exámenes, es posible que redujeran el tiempo dedicado al aprendizaje basado en proyectos, al debate y a la exploración guiada por la curiosidad, actividades que sí desarrollan una comprensión más profunda.

Trampas habituales

Este patrón se repite por todas partes: creadores de YouTube que optimizan el tiempo de visualización en lugar del valor educativo, centros de atención telefónica que miden la duración de las llamadas en lugar de la resolución de los problemas y departamentos de policía que registran el número de arrestos en lugar de la seguridad de la comunidad. Cada métrica proxy crea incentivos perversos que pueden perjudicar la misión original. La solución consiste en alinear mejor las métricas con lo que realmente importa, usar varias medidas complementarias y preguntarte con regularidad si tus métricas están al servicio de tus objetivos o se están convirtiendo en ellos.

La investigación en psicología organizacional y economía ha documentado ampliamente la ley de Goodhart y la ley de Campbell como principios fundamentales que explican por qué las métricas proxy suelen fallar. Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida porque las personas optimizan la métrica en lugar de perseguir el objetivo que hay detrás.

Entre los principales hallazgos están:

• Goodhart (1975): Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida [1]
• Campbell (1976): Cuanto más se utiliza un indicador social cuantitativo para tomar decisiones sociales, más expuesto está a presiones que lo corrompan [2]
• Meyer y Gupta (1994): Los sistemas de medición del desempeño suelen generar comportamientos disfuncionales cuando las métricas no están alineadas con los objetivos de la organización [3]
• Bevan y Hood (2006): Establecer metas en los servicios públicos suele tener consecuencias imprevistas, como manipular los indicadores o descuidar aspectos importantes que no se miden [4]

Las métricas proxy no son malas en sí mismas: a veces son la mejor opción disponible. El reto es conocer sus limitaciones. Algunos ámbitos se resisten por completo a la cuantificación, como el arte, las relaciones y el bienestar. En los sistemas complejos, puede ser necesario usar varias métricas que compitan entre sí. El contexto cultural también influye en qué métricas proxy funcionan: lo que motiva a las personas en una organización puede resultar contraproducente en otra. No toda optimización es perjudicial; a veces centrarse en una métrica proxy sí impulsa una mejora real, especialmente cuando se parte de niveles de desempeño bajos.