En inglés: Heuristics
DEFINICIÓN de’Heurística’
Un método de resolución de problemas que utiliza atajos para producir soluciones lo suficientemente buenas en un plazo de tiempo o plazo limitado. La heurística proporciona flexibilidad para tomar decisiones rápidas, especialmente cuando se trabaja con datos complejos. Las decisiones tomadas utilizando un enfoque heurístico pueden no ser necesariamente óptimas.
Heurístico se deriva de la palabra griega que significa «descubrir».
DESGLOSE ‘Heurística’
El aumento del uso de la tecnología es evidente en todas las facetas de la economía mundial. La tecnología perturba constantemente a industrias como las finanzas, el comercio minorista, los medios de comunicación y el transporte, y de repente una forma de vida a la que estamos acostumbrados se vuelve obsoleta. El aumento de la tecnología está respaldado por un aumento en el uso y la proporción de datos en múltiples industrias y segmentos. Un profesional en cualquier industria puede encontrarse trabajando con enormes cantidades de datos complejos para resolver un problema. Para hacer frente a la complejidad de los datos, dado el tiempo y los recursos limitados con los que uno tiene que trabajar, se hace necesario emplear métodos heurísticos.
La heurística se lleva a cabo en todas las esferas en las que las decisiones deben tomarse de manera oportuna. Los analistas de todos los sectores tienen que crear reglas generales que les permitan tomar decisiones. Algunas de estas reglas empíricas involucran métodos como el trabajo inteligente de adivinar, el ensayo y error, el proceso de eliminación, las fórmulas pasadas y el uso de datos históricos para resolver un problema actual. El uso de estos métodos heurísticos hace que la toma de decisiones sea más simple y rápida.
Hay compensaciones hechas usando la heurística, haciendo que este enfoque de toma de decisiones sea propenso a sesgos y errores de juicio. La decisión final del usuario puede no ser la solución óptima o la mejor para la empresa, la decisión tomada puede ser inexacta, y los datos seleccionados para tomar la decisión pueden ser insuficientes, lo que conduce a una solución imprecisa a un problema. Por ejemplo, los inversionistas imitadores no quieren pasar por la molestia de investigar valores, lo que implica revisar mucha información cuantitativa y cualitativa. Eligen imitar el modelo de inversión de los gestores de inversión exitosos que utilizan sus propios métodos probados. Al utilizar un enfoque heurístico subyacente al rendimiento pasado, los inversores imitadores esperan que las fórmulas utilizadas por estos gestores les reporten beneficios continuamente. Pero este no siempre es el caso, como se vio en la quiebra de Valeant Pharmaceutical International, una empresa cuyas acciones cayeron un 90% de su valor máximo en 2015 a 2016. Valeant se mantuvo en las carteras de muchos gestores de fondos de cobertura, y cuando cayó en el precio, el valor de la cartera también cayó.
Un método popular de atajo en la resolución de problemas se llama Heurística de Representatividad. La representatividad implica el uso de atajos mentales para tomar decisiones basadas en eventos pasados o rasgos que son representativos o similares a la situación actual. Por ejemplo, digamos que en 2014, Fast Food ABC expandió sus operaciones a la India y vio cómo su precio de las acciones se disparaba debido a las exitosas ventas en la India. Un analista toma nota de este evento y forma un prototipo mental de que India es una empresa rentable para todas las cadenas de comida rápida. Por lo tanto, cuando Fast Food XYZ anuncia su plan de explorar el mercado indio en 2016, el analista no pierde tiempo en dar a XYZ una recomendación de «compra». Su enfoque de atajo, aunque le ahorró mucho tiempo en la revisión de los datos de ambas compañías, puede no haber sido la mejor decisión, ya que XYZ puede tener alimentos que no son atractivos para los estafadores indios.