¿Por qué felicitar por un buen resultado no parece funcionar, y regañar por uno malo sí?

Daniel Kahneman, psicólogo y premio Nobel de Economía, cuenta en su libro Pensar rápido, pensar despacio (2011) uno de los episodios que él mismo describe como “una de las mayores satisfacciones” de toda su carrera, precisamente porque nació de una objeción que en un primer momento parecía desmontar por completo lo que estaba enseñando.

La objeción del instructor de vuelo

Kahneman impartía formación a instructores de la Fuerza Aérea Israelí sobre la psicología del entrenamiento eficaz. Su mensaje era el habitual en la investigación conductual de la época: las recompensas por los avances suelen ser más eficaces que los castigos por los errores, una idea respaldada por décadas de estudios con palomas, ratas y personas.

Al terminar su exposición, uno de los instructores más veteranos levantó la mano con una objeción concreta, basada en su propia experiencia:

• Cuando felicitaba a un cadete por ejecutar bien una maniobra acrobática, en el siguiente intento solía hacerlo peor.
• Cuando, por el contrario, le gritaba por los auriculares tras una mala ejecución, en el siguiente intento solía mejorar.

Para el instructor, la conclusión era evidente: la teoría estaba equivocada, el castigo funcionaba y el elogio no. Kahneman describe aquel momento como una revelación: el instructor tenía toda la razón en lo que había observado, y al mismo tiempo estaba completamente equivocado en la explicación que le daba.

Lo que de verdad estaba ocurriendo: regresión a la media

Lo que el instructor había detectado, sin saberlo, era un fenómeno estadístico llamado regresión a la media. Cuando el rendimiento de un cadete en una maniobra depende en parte de la habilidad y en parte del azar (una racha momentánea de buena o mala suerte), un resultado especialmente bueno tiende a ir seguido, en el siguiente intento, de un resultado algo peor, y un resultado especialmente malo tiende a ir seguido de uno algo mejor. No porque exista una fuerza compensatoria, sino simplemente porque lo extremo, por definición, es poco probable que se repita dos veces seguidas.

El instructor solo felicitaba a un cadete cuando su ejecución había sido mejor de lo habitual, así que era estadísticamente esperable que el siguiente intento fuera algo peor, con independencia total de la felicitación. Y solo gritaba cuando la ejecución había sido especialmente mala, así que era esperable que el siguiente intento mejorase, también con independencia de la reprimenda. El instructor había confundido una fluctuación aleatoria con una relación de causa y efecto.

La demostración improvisada con dos monedas

Consciente de que una explicación puramente estadística no iba a convencer a la sala, Kahneman recurrió a una demostración física en el momento: dibujó una diana en el suelo con tiza y pidió a cada oficial presente que, de espaldas al blanco, lanzara dos monedas seguidas sin mirar.

El patrón que apareció en la pizarra fue exactamente el mismo que el instructor había descrito con las maniobras acrobáticas:

• La mayoría de quienes acertaron más cerca del centro en el primer lanzamiento lo hicieron peor en el segundo.
• La mayoría de quienes fallaron más en el primer lanzamiento mejoraron en el segundo.

Y en este caso resultaba evidente que ni el elogio ni la reprimenda tenían nada que ver, porque nadie estaba felicitando ni gritando a nadie entre un lanzamiento y otro: la única explicación posible era la regresión a la media.

Un patrón que también aparece en el golf

Kahneman ilustra el mismo principio con un ejemplo distinto: un torneo de golf de alto nivel en el que la puntuación media del primer día es de 72 golpes. Un jugador que puntúa 66 el primer día (muy por encima de la media) probablemente tenga talento real, pero también es razonable pensar que ese día tuvo, además, una racha de suerte superior a la habitual. Lo mismo, en sentido contrario, aplica a un jugador que puntúa 77.

La predicción más razonable para el segundo día no es que ambos repitan exactamente su resultado del primero, sino que ambos se acerquen algo más a la media: el que lo hizo muy bien probablemente siga haciéndolo bien, pero algo peor que la primera vez, porque es poco probable que su racha de suerte se repita igual de intensa; y el que lo hizo mal probablemente mejore, no porque haya “aprendido la lección”, sino porque su mala racha tampoco es previsible que continúe.

Por qué esto importa más allá del deporte o el vuelo

Kahneman extrae de este episodio una conclusión incómoda sobre cómo funciona el feedback en la vida cotidiana: como tendemos a felicitar a los demás cuando su comportamiento nos complace y a reprenderlos cuando no, y como el rendimiento ajeno fluctúa de forma natural alrededor de su media real, terminamos “estadísticamente castigados por ser amables y recompensados por ser desagradables”, en sus propias palabras. No porque la reprimenda funcione de verdad mejor que el elogio, sino porque el propio diseño de cuándo elogiamos y cuándo reprendemos hace que la regresión a la media juegue casi siempre a favor de quien regaña.

Este mismo tipo de error, el de atribuir una causa a lo que en realidad es una fluctuación aleatoria, aparece con frecuencia en cómo se interpreta el desempeño de un equipo o de una persona en el trabajo, algo relevante para cualquier estilo de liderazgo que se apoye en el refuerzo positivo o negativo como herramienta de gestión, y para cualquier persona con un perfil más analítico a la hora de interpretar variaciones puntuales de rendimiento propio o ajeno.