Por Qué Todo Tarda Más de lo Que Crees

Si alguna vez has terminado algo exactamente el día en que pensabas que lo terminarías, guarda ese recuerdo: es más raro de lo que parece. Los investigadores le pusieron nombre a este patrón ya en los años setenta, y desde entonces se ha documentado en estudiantes terminando trabajos, gobiernos construyendo líneas de ferrocarril y prácticamente cualquiera calculando cuánto va a tardar en responder un correo de trabajo.

Una pregunta sobre tus propias tareas

En una serie de cinco estudios publicados en 1994, los psicólogos Roger Buehler, Dale Griffin y Michael Ross pidieron a 465 estudiantes universitarios que predijeran cuánto tardarían varias tareas: terminar un trabajo académico, y una serie de tareas cotidianas sin relación con los estudios. En todos los estudios apareció la misma asimetría. Los estudiantes eran demasiado optimistas sobre sus propios plazos, y terminaban sistemáticamente más tarde de lo previsto. Pero cuando se les preguntaba cuánto tardaría otra persona en hacer exactamente la misma tarea, sus estimaciones eran considerablemente más realistas, e incluso se inclinaban hacia el pesimismo. La gente no era mala prediciendo la duración de las tareas en general; era mala específicamente al predecir la suya propia.

Por qué mirar hacia delante te engaña

La explicación a la que llegaron los investigadores tenía que ver con dónde buscaba la gente la información. Al pedirles que predijeran su propio futuro, los participantes decían construir la estimación principalmente a partir de una simulación mental de la tarea saliendo bien esta vez en concreto: esto es lo que planeo hacer, esto es más o menos lo que debería tardar cada paso, suponiendo que nada salga mal. Lo que en gran medida ignoraban era su propio historial: cuánto habían tardado realmente las últimas tareas parecidas, incluidos los retrasos e interrupciones que aparecían siempre. Al predecir la tarea de otra persona, en cambio, no tenían ningún plan que simular, así que se apoyaban más en expectativas generales sobre cómo suelen ir estas cosas, lo cual resultaba estar más cerca de la realidad.

La misma idea, vista desde fuera

Esta distinción ya había sido descrita unos años antes por Daniel Kahneman y Amos Tversky, quienes separaron la predicción en una "perspectiva interna" -razonar a partir de los detalles del caso concreto que tienes delante, tu plan particular y sus pasos particulares- y una "perspectiva externa" -razonar a partir de un conjunto más amplio de casos parecidos y de cómo salieron realmente, sin importar cómo se planeó cada uno. Su argumento era que es en la perspectiva interna donde se cuela el optimismo: un plan, por su propia naturaleza, describe cómo deberían ir las cosas, y deja fuera las partes no planeadas que consumen tiempo en todo proyecto real. La perspectiva externa no le importa nada tu plan; solo mira los resultados.

Convertir la perspectiva externa en un método

Décadas después, el geógrafo económico Bent Flyvbjerg sacó esta idea del laboratorio de psicología y la llevó a la política de infraestructuras, donde errores del tamaño de la falacia de la planificación aparecen como sobrecostes reales en puentes, líneas ferroviarias y edificios públicos. La solución que propuso, la previsión por clase de referencia, se salta casi por completo el plan específico del proyecto en la fase de estimación. En su lugar, identifica una "clase de referencia" de proyectos pasados genuinamente comparables, observa cuánto se desviaron sus costes y plazos reales de las estimaciones originales, y ajusta la previsión del nuevo proyecto usando esa distribución real de sobrecostes pasados, en lugar de usar los detalles del propio plano del nuevo proyecto, sin importar lo cuidadosamente que esté trazado. En la práctica, obliga a quien planifica desde dentro a responder una pregunta desde fuera: no "cómo va a ir esto", sino "cómo han ido de verdad las cosas parecidas a esta". Las infraestructuras públicas estudiadas así mostraron sobrecostes que no solo eran comunes, sino que caían en una proporción bastante constante del presupuesto original para cada tipo de proyecto, lo cual es útil en sí mismo: un error de tamaño predecible es un error que se puede corregir de antemano, aunque no se pueda eliminar.

Conocer el efecto no lo cura

La conciencia del problema no parece, por sí sola, resolverlo del todo. La gente puede explicarle la falacia de la planificación a un investigador y luego salir de la sala y hacer exactamente el mismo tipo de estimación demasiado optimista para su próxima tarea, porque el sesgo no es un problema de conocimiento. Ocurre cada vez que alguien construye una previsión imaginando una ejecución concreta y sin interrupciones de la tarea, en lugar de recuperar el recuerdo de cómo salió realmente la última vez, y conocer el concepto en abstracto no hace que ese recuerdo aparezca automáticamente en el momento en que se está fijando el plazo. Es parte de la razón por la que la previsión por clase de referencia funciona mejor como corrección que una simple advertencia: cambia la pregunta que se hace, en lugar de depender de que alguien se acuerde de ser humilde.

Qué significa esto para ti

Nada de esto significa que tus planes no valgan nada o que debas dejar de hacerlos: la corrección no es planificar menos, es añadir una pregunta de perspectiva externa a un proceso que, por lo demás, es todo perspectiva interna. Antes de comprometerte con un plazo, ayuda preguntarte algo más, además de "qué dice mi plan": ¿cuánto tardaron realmente las últimas tareas parecidas, incluidas las que salieron mal? Si esos dos números no coinciden, lo honesto suele ser confiar en el segundo, ampliar la estimación e incluir el tipo de margen que tu plan no incluye de forma natural. Si incumplir plazos es una fuente de sufrimiento real y no solo una molestia leve, vale la pena explorarlo con un profesional en lugar de intentar resolverlo solo con mejores hojas de cálculo. Si quieres mirar tus propios patrones respecto a plazos, optimismo y procrastinación, nuestros tests de gestión del tiempo, de optimismo y de procrastinación analizan, cada uno, una pieza distinta de este rompecabezas.