Se cuenta que, cuando una empresa se propuso terminar cuanto antes las llamadas de atención al cliente, sus empleados empezaron a colgar antes de resolver por completo los problemas de los clientes. Las llamadas se acortaron, pero aumentaron las ocasiones en que un mismo cliente volvía a llamar. La cifra mejoró y, en la práctica, el servicio empeoró.
Este fenómeno, por el cual una cifra que sirve para medir algo pierde su significado original en cuanto se convierte en un objetivo, se conoce como «ley de Goodhart» (Goodhart's Law). Suele resumirse en una frase. «Cuando un indicador se convierte en un objetivo, deja de ser un buen indicador».
En este artículo veremos, por orden, de dónde surgió la ley de Goodhart, por qué ocurre este fenómeno, qué ejemplos podemos encontrar a nuestro alrededor y cómo utilizar las cifras con criterio.
Cómo entender la ley de Goodhart
¿De dónde surgió la ley de Goodhart?
Esta ley toma su nombre del economista británico Charles Goodhart. Estudió la política monetaria en el Banco de Inglaterra, el banco central del Reino Unido, y expuso esta idea por primera vez en un trabajo que presentó en una conferencia académica organizada por el banco central de Australia en 1975.
Por entonces, el Gobierno británico intentaba regular la economía utilizando como indicador la cantidad de dinero en circulación. Goodhart señaló que «toda regularidad estadística observada tiende a desmoronarse en cuanto se la somete a presión con fines de control». Quería decir que, cuando el Gobierno empieza a intervenir tomando como referencia un indicador concreto, las personas y las instituciones financieras adaptan su conducta en consecuencia, por lo que ese indicador deja de reflejar la situación real de la economía.
La antropóloga británica Marilyn Strathern formuló la frase breve que hoy se usa ampliamente en un artículo de 1997 sobre el sistema de evaluación de las universidades británicas. Gracias a ello, la ley de Goodhart se difundió más allá de la economía y llegó a casi todos los ámbitos en los que se mide el desempeño con cifras, como la educación, la administración y la gestión empresarial.
¿Por qué se estropea una cifra cuando se convierte en objetivo?
Los indicadores son, en principio, una ventana a lo que nos cuesta observar directamente. Las notas de los exámenes nos dan una idea del nivel de conocimientos, el volumen de ventas nos orienta sobre la satisfacción de los clientes y la duración de las llamadas nos ayuda a estimar la eficiencia de la atención. El indicador y lo que representa son cosas distintas que, por lo general, evolucionan en la misma dirección.
Cuando las recompensas y las sanciones dependen de una cifra, las personas tienden a buscar la forma más fácil de elevar esa cifra y relegan el propósito original. Así, se limitan a memorizar las preguntas que saldrán en el examen y dejan de desarrollar sus capacidades, o se apresuran a colgar y dejan al cliente sin ayuda. Entonces la cifra y la realidad se distancian, y la cifra resulta cada vez más engañosa.
Por la misma época, el psicólogo social estadounidense Donald Campbell también señaló el mismo problema. Consideraba que cuanto más se usan los indicadores numéricos en la toma de decisiones sociales, mayor es la presión a la que están sometidos y que puede llevar a su corrupción y distorsión. Esta idea se conoce como «ley de Campbell».
Aquí hay otra trampa. Quienes gestionan las cifras pueden ver que el indicador mejora y dar por hecho que las cosas van bien. Así, mientras la cifra se aleja de la realidad, tardan en detectar el problema y toman la siguiente decisión basándose en un indicador que ya está distorsionado.
La ley de Goodhart a nuestro alrededor
Una anécdota muy difundida es la del «efecto cobra». Se cuenta que, cuando los británicos gobernaban la India, en Delhi se pagaba por cada cobra capturada para reducir su número, y la gente acabó criando cobras. Según el relato, cuando el Gobierno dejó de pagar la recompensa, la gente soltó las serpientes, que ya no le servían, y el problema se agravó. La veracidad de la historia es incierta, pero suele usarse como ejemplo de los efectos secundarios de vincular una recompensa a una cifra.
En las escuelas, cuando las notas de los exámenes se convierten en el criterio para evaluar a los centros, las clases pueden acabar centrándose en preparar al alumnado para las pruebas. En los hospitales, se ha señalado como problema la práctica de retrasar el registro de los pacientes para cumplir los objetivos de tiempo de espera. En internet, es habitual usar titulares sensacionalistas que no se corresponden con el contenido para aumentar el número de visitas. En todos estos casos, las cifras mejoran mientras disminuye el valor que originalmente reflejaban.
Cómo utilizar las cifras con criterio
La ley de Goodhart permite seguir usando las cifras. Siguen siendo herramientas indispensables para entender la situación. Conviene tratarlas como un espejo que refleja el propósito original y cuidar que las propias cifras no se conviertan en el objetivo.
Una forma de hacerlo es examinar en conjunto varios indicadores que se complementen y así evitar depender de uno solo. Si se revisan tanto la duración de las llamadas como la proporción de consultas repetidas y la satisfacción de los clientes, resulta más difícil mejorar artificialmente solo uno de los indicadores. También es importante observar de primera mano lo que ocurre detrás de las cifras y estar dispuestos a cambiar el indicador con decisión si empieza a apartarse de lo que debía medir.
Sobre todo, cuando las personas entienden por qué se mide esa cifra, disminuye la tentación de manipularla. Compartir el motivo del objetivo es la mejor medida preventiva. De hecho, muchas organizaciones procuran reducir estas distorsiones revisando periódicamente sus indicadores y creando espacios para escuchar al personal que conoce de primera mano lo que las cifras no recogen.
La ley de Goodhart es un recordatorio de humildad para quienes trabajan con cifras. Las cifras nos dan una vista de la realidad, como una ventana. Por mucho que limpiemos el cristal, el paisaje de fuera seguirá igual.
Tener presente el propósito original que hay detrás de las cifras es el primer paso para que sigan siendo herramientas fiables.
