{"id":10517,"date":"2026-05-22T11:03:12","date_gmt":"2026-05-22T11:03:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/?p=10517"},"modified":"2026-05-22T11:03:55","modified_gmt":"2026-05-22T11:03:55","slug":"paco-bree-cuando-la-probabilidad-no-basta-para-elegir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/2026\/05\/22\/paco-bree-cuando-la-probabilidad-no-basta-para-elegir\/","title":{"rendered":"Paco Bree: \u00abCuando la probabilidad no basta para elegir\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

Art\u00edculo publicado en Invertia de El Espa\u00f1ol (20\/05\/2026)<\/strong><\/p>\n\n\n

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Profesor de Deusto Business School<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Durante siglos, estrategas, matem\u00e1ticos y jugadores profesionales intentaron resolver el mismo problema; c\u00f3mo tomar mejores decisiones en entornos inciertos.<\/strong> En las campa\u00f1as napole\u00f3nicas, los generales analizaron mapas durante horas antes de una batalla, intentando anticipar movimientos enemigos y calcular escenarios posibles. En las mesas de p\u00f3ker, los mejores jugadores aprendieron algo distinto; no pod\u00edan controlar las cartas, pero s\u00ed operar mejor que otros bajo probabilidades imperfectas.<\/p>\n\n\n\n

Y durante d\u00e9cadas, el ajedrez fue considerado la m\u00e1xima expresi\u00f3n del c\u00e1lculo racional hasta que apareci\u00f3 un desaf\u00edo mucho m\u00e1s dif\u00edcil para las m\u00e1quinas; el juego Go<\/strong>, donde la intuici\u00f3n estrat\u00e9gica y el reconocimiento de patrones resultaban mucho m\u00e1s importantes que la fuerza bruta de c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n

Los tres ejemplos describen una misma tensi\u00f3n hist\u00f3rica. Siempre hemos intentado reducir la incertidumbre antes de actuar.<\/strong> Y siempre hemos descubierto que existe un l\u00edmite a partir del cual el c\u00e1lculo deja de ser suficiente. Los antiguos navegantes aprendieron hace siglos que incluso con mapas, estrellas y c\u00e1lculos precisos, siempre exist\u00eda un punto donde el oc\u00e9ano dejaba de ser completamente legible.<\/p>\n\n\n\n

Los jugadores de p\u00f3ker descubrieron que incluso la mejor probabilidad pod\u00eda derrumbarse frente a una sola carta inesperada. Y los investigadores en inteligencia artificial comprobaron que algunos sistemas complejos no pod\u00edan resolverse \u00fanicamente aumentando la capacidad computacional.\u00a0La realidad siempre introduce variables imposibles de modelizar completamente.<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Hoy esa tensi\u00f3n alcanza una nueva dimensi\u00f3n. La inteligencia artificial permite analizar cantidades masivas de informaci\u00f3n, generar escenarios alternativos y simular decisiones a una velocidad in\u00e9dita. Un reciente art\u00edculo publicado en Forbes describ\u00eda c\u00f3mo herramientas basadas en IA permiten \u201csimular 10.000 decisiones empresariales antes de elegir una\u201d. La promesa impl\u00edcita resulta extraordinariamente seductora; si podemos calcular suficientes escenarios, quiz\u00e1 podamos minimizar el error y tomar decisiones pr\u00e1cticamente \u00f3ptimas. La incertidumbre empieza a percibirse como un problema t\u00e9cnico susceptible de ser modelado.<\/strong> El viejo sue\u00f1o de anticipar el futuro mediante c\u00e1lculo parece m\u00e1s cercano que nunca.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, cuanto m\u00e1s avanzan nuestras capacidades de c\u00e1lculo, m\u00e1s evidente se vuelve algo inc\u00f3modo; no todos los problemas humanos pueden resolverse \u00fanicamente mediante simulaci\u00f3n probabil\u00edstica<\/strong>. La inteligencia artificial puede ayudarnos a proyectar consecuencias, detectar anomal\u00edas y reconocer patrones invisibles para el an\u00e1lisis tradicional. Pero sigue existiendo un territorio donde las variables relevantes no son completamente visibles y donde el significado de una decisi\u00f3n no puede reducirse \u00fanicamente a probabilidades. Las decisiones m\u00e1s importantes rara vez son completamente calculables.<\/p>\n\n\n\n

El psic\u00f3logo cognitivo Amos Tversky dedic\u00f3 gran parte de su trabajo a estudiar c\u00f3mo los seres humanos toman decisiones en contextos de incertidumbre. Sus investigaciones mostraron que las personas no evaluamos las probabilidades de forma completamente racional y que, incluso cuando disponemos de informaci\u00f3n suficiente, seguimos interpretando la realidad de manera parcial y limitada. El problema no es \u00fanicamente la falta de datos. Muchas veces ni siquiera sabemos qu\u00e9 variables son realmente importantes.<\/strong> La inteligencia artificial mejora extraordinariamente nuestra capacidad para procesar informaci\u00f3n y gestionar riesgos conocidos. Pero muchas decisiones fundamentales \u2014estrategia, liderazgo, innovaci\u00f3n o direcci\u00f3n vital\u2014 siguen ocurriendo en territorios donde la incertidumbre no puede eliminarse completamente.<\/p>\n\n\n\n

Esto resulta especialmente visible en el entorno empresarial contempor\u00e1neo. Nunca hab\u00edamos tenido tantos datos, tantos modelos predictivos y tanta capacidad anal\u00edtica y, sin embargo, numerosos estudios internacionales muestran crecientes dificultades para priorizar, sostener direcci\u00f3n estrat\u00e9gica y actuar con claridad en contextos de complejidad acelerada. Informes recientes de Harvard Business Review, McKinsey o el World Economic Forum apuntan precisamente a esta tensi\u00f3n; el problema ya no es \u00fanicamente la falta de informaci\u00f3n, sino la dificultad para interpretar qu\u00e9 merece realmente <\/strong>atenci\u00f3n en sistemas cada vez m\u00e1s saturados de se\u00f1ales. La abundancia de informaci\u00f3n no siempre genera claridad. Muchas veces produce dispersi\u00f3n, fatiga cognitiva y ruido estrat\u00e9gico.<\/p>\n\n\n\n

Es precisamente en ese espacio donde reaparece un concepto hist\u00f3ricamente ambiguo y a menudo mal entendido; la intuici\u00f3n. Investigaciones en psicolog\u00eda cognitiva y neurociencia muestran que la intuici\u00f3n puede entenderse como un proceso de reconocimiento r\u00e1pido de patrones basado en experiencia acumulada y procesamiento no consciente de se\u00f1ales complejas. La intuici\u00f3n no es lo contrario del an\u00e1lisis. <\/strong>Es una forma distinta de procesamiento cognitivo cuando el an\u00e1lisis completo resulta insuficiente o imposible.<\/p>\n\n\n\n

Curiosamente, algo parecido ocurri\u00f3 cuando la inteligencia artificial empez\u00f3 a enfrentarse seriamente al Go. A diferencia del ajedrez, donde las m\u00e1quinas pod\u00edan imponerse aumentando profundidad de c\u00e1lculo, Go exig\u00eda interpretar posiciones abiertas y ambiguas dif\u00edciles de evaluar mediante fuerza bruta. Los mejores jugadores humanos hablaban de \u201csentir\u201d el equilibrio del tablero, detectar configuraciones emergentes y reconocer din\u00e1micas dif\u00edciles de verbalizar completamente. La soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica no lleg\u00f3 eliminando la l\u00f3gica intuitiva<\/strong>, sino intentando aproximarse a ella mediante reconocimiento avanzado de patrones.<\/p>\n\n\n\n

El psic\u00f3logo alem\u00e1n Gerd Gigerenzer lleva a\u00f1os defendiendo una idea inc\u00f3moda para la obsesi\u00f3n contempor\u00e1nea por el c\u00e1lculo absoluto; en entornos complejos, m\u00e1s informaci\u00f3n no siempre conduce a mejores decisiones. Sus investigaciones sobre heur\u00edsticas e intuici\u00f3n muestran que, cuando el tiempo es limitado y las variables son imposibles de modelizar completamente, los expertos rara vez analizan todas las alternativas disponibles. En realidad, aprenden a reconocer patrones relevantes, descartar ruido y actuar utilizando reglas simples construidas a partir de experiencia acumulada. La intuici\u00f3n experta no aparece por ausencia de conocimiento<\/strong>, sino precisamente despu\u00e9s de a\u00f1os de exposici\u00f3n a la complejidad.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, aqu\u00ed surge otra tensi\u00f3n decisiva. No toda sensaci\u00f3n interna es una intuici\u00f3n fiable. Un reciente art\u00edculo publicado en Time planteaba precisamente esta cuesti\u00f3n; c\u00f3mo distinguir entre intuici\u00f3n genuina y ansiedad. En un entorno de sobreestimulaci\u00f3n constante, muchas veces lo que interpretamos como \u201cintuici\u00f3n\u201d no es m\u00e1s que miedo anticipatorio, sesgo emocional o necesidad urgente de recuperar la sensaci\u00f3n de control. No toda voz interna es una br\u00fajula fiable.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Y aqu\u00ed aparece una diferencia fundamental que empieza a ser cr\u00edtica en esta nueva etapa. La intuici\u00f3n y la br\u00fajula interior est\u00e1n relacionadas, pero no son exactamente lo mismo.<\/strong> La intuici\u00f3n permite detectar se\u00f1ales y reaccionar r\u00e1pidamente en entornos ambiguos. La br\u00fajula interior opera en un nivel m\u00e1s profundo; integra valores, prop\u00f3sito, criterio y direcci\u00f3n vital. La intuici\u00f3n ayuda a decidir en momentos concretos. La br\u00fajula interior ayuda a decidir hacia d\u00f3nde queremos avanzar a lo largo del tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Esta distinci\u00f3n resulta especialmente importante porque la inteligencia artificial multiplica nuestra capacidad de c\u00e1lculo, pero no responde autom\u00e1ticamente a las preguntas m\u00e1s dif\u00edciles. Puede sugerir estrategias, comparar escenarios o maximizar probabilidades de \u00e9xito. Pero no puede determinar completamente qu\u00e9 entendemos por \u00e9xito, qu\u00e9 riesgos merece la pena asumir o qu\u00e9 tipo de impacto queremos generar. Cuanto m\u00e1s potentes se vuelven los sistemas externos de recomendaci\u00f3n, m\u00e1s importante resulta desarrollar criterios internos suficientemente s\u00f3lidos <\/strong>para no quedar atrapados \u00fanicamente en la l\u00f3gica de la optimizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed emerge uno de los riesgos menos visibles de la era algor\u00edtmica. A medida que aumentan las herramientas de simulaci\u00f3n y predicci\u00f3n, las personas pueden empezar a desconfiar tanto de su propio criterio que terminan delegando progresivamente el juicio en sistemas externos. Primero delegamos c\u00e1lculos. Despu\u00e9s recomendaciones. M\u00e1s tarde priorizaciones. Finalmente aparece la tentaci\u00f3n de externalizar la propia decisi\u00f3n. Cuando las decisiones empiezan a justificarse \u00fanicamente porque \u201cel modelo lo recomienda\u201d, el riesgo no es perder eficiencia; es perder criterio.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La paradoja contempor\u00e1nea empieza a hacerse visible en m\u00faltiples \u00e1mbitos. Las organizaciones aceleran procesos de decisi\u00f3n gracias a la inteligencia artificial y, al mismo tiempo, muchos l\u00edderes reconocen creciente sensaci\u00f3n de desorientaci\u00f3n estrat\u00e9gica. Los profesionales tienen acceso a m\u00e1s herramientas que nunca y, sin embargo, aumentan las dudas sobre direcci\u00f3n vital y profesional. La tecnolog\u00eda multiplica opciones, pero no responde autom\u00e1ticamente a la pregunta m\u00e1s dif\u00edcil; hacia d\u00f3nde merece realmente la pena avanzar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Blaise Pascal, uno de los pioneros de la teor\u00eda de la probabilidad, ya advert\u00eda que existen dimensiones humanas imposibles de reducir completamente al c\u00e1lculo racional. Arist\u00f3teles diferenciaba entre conocimiento t\u00e9cnico y prudencia pr\u00e1ctica, entendida como capacidad de juicio en contextos inciertos. M\u00e1s recientemente, Nassim Nicholas Taleb ha insistido en los l\u00edmites inevitables de los modelos predictivos cuando operamos en sistemas complejos y no lineales. La historia intelectual lleva siglos record\u00e1ndonos que calcular mejor no equivale necesariamente a decidir mejor.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Por eso el verdadero desaf\u00edo de esta nueva etapa no consiste \u00fanicamente en desarrollar mejores algoritmos. Consiste en aprender a combinar c\u00e1lculo, intuici\u00f3n y orientaci\u00f3n de forma consciente y rigurosa. La diferencia real aparece cada vez m\u00e1s en la capacidad de interpretar, integrar y orientarse dentro de sistemas donde el exceso de informaci\u00f3n puede generar m\u00e1s ruido que claridad.<\/strong> Decidir bien no solo consiste en evitar errores. Tambi\u00e9n consiste en sostener direcciones capaces de generar impacto, coherencia y significado a largo plazo.<\/p>\n\n\n\n

Durante d\u00e9cadas cre\u00edmos que decidir mejor consist\u00eda en reducir la incertidumbre. Quiz\u00e1 el verdadero desaf\u00edo nunca fue eliminarla, sino aprender a orientarnos dentro de ella sin perder el criterio. Porque cuando todo puede simularse, la diferencia ya no estar\u00e1 \u00fanicamente en qui\u00e9n calcula m\u00e1s. Estar\u00e1 en qui\u00e9n conserva una br\u00fajula interior suficientemente s\u00f3lida <\/strong>para decidir qu\u00e9 merece realmente la pena construir, sostener y alcanzar.<\/p>\n\n\n\n

***Paco Bree<\/strong><\/em> es profesor de Deusto Business School, Advantere School of Management y asesor de Innsomnia Business Accelerator.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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