La Ley de Goodhart: por qué medir algo no siempre es tan buena idea como parece
La Ley de Goodhart: por qué medir algo no siempre es tan buena idea como parece

La Ley de Goodhart: por qué medir algo no siempre es tan buena idea como parece

17/03/2023
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La Ley de Goodhart nos dice que cuando una medida se convierte en el objetivo principal, pierde su efectividad como indicador. Si nos enfocamos en optimizar una métrica específica, esta puede dejar de reflejar la realidad que originalmente pretendía medir y representar.

En su origen, Goodhart hablaba de economía: cuando un indicador socieconómico se convierte en objetivo, deja de ser útil para darnos información, porque existen claros incentivos a manipularlo.

Origen de la Ley de Goodhart

Charles Goodhart, ex asesor del Banco de Inglaterra y profesor emérito de la London School of Economics, acuñó la Ley de Goodhart en 1975.

La ley ganó popularidad durante el gobierno de Margaret Thatcher, cuando intentó dirigir la política monetaria basándose en objetivos de masa monetaria. Conceptos similares incluyen la Ley de Campbell (cuanto más se usa un indicador social cuantitativo para tomar decisiones, más probable es que se distorsione o corrompa) y la Crítica de Lucas (cualquier cambio en política modificará la estructura de los modelos).

Las implicaciones de la Ley de Goodhart

En la temporada anterior exploramos los dilemas: una pobre traducción de tradeoffs, pero que sirvió como punto de partida para todo tipo de reflexiones: entre el corto y largo plazo, cómo tener límites te puede ayudar a buscar mejores soluciones y muchas otras cosas.

Entre todos los conceptos que hemos tratado, este es uno de los más trágicos, aunque no lo parezca a primera vista.

Vamos a ver por qué.

El mantra de la medición se puede venir abajo

Lo que no se mide, no se puede mejorar.

Así empiezan la mayor parte de presentaciones sobre medición, gestión y mejora. Yo mismo he usado la frase más de una vez (que es de Lord Kelvin, no de Drucker, como muchos pensábamos).

Y es cierto, pero añado: toda acción tiene su reacción.

Cuando mides algo, lo alteras.

  • Si mides el éxito de tu equipo comercial por el número de leads que cargan en el CRM, ajustarán su comportamiento para cargar más leads. Eso puede incluir registrar como lead al primo del vecino que llama preguntando la hora.
  • Si mides al equipo de marketing por el número de visitas a la página web, primarán las acciones que lleven tráfico sobre ventas.
  • Si incentivas a tu equipo directivo por la retención del talento, puede que contrate a gente más conformista para que no se vayan.

Cuando las personas saben que serán evaluadas o recompensadas según una métrica particular, pueden cambiar su enfoque para mejorarla a expensas de otros aspectos importantes que no se están midiendo.

Lo trágico de esto es que a veces medir desencadena el resultado contrario al que buscábamos: la métrica se convierte en el objetivo.

Algo parecido a lo que ocurre con el Efecto Hawthorne: que se refiere a la tendencia de las personas a modificar su comportamiento cuando saben que están siendo observadas.

Tanto la Ley de Goodhart como el Efecto Hawthorne nos explican situaciones paradójicas en apariencia, pero muy humanas en realidad.

Porque la única regla real es que las personas responden a los incentivos, y cuando comunicas los incentivos, estás cambiando las reglas del juego.

Una sorpresa.

Mientras escribía esto, jugaba con ChatGPT (con la versión 4, me hice de pago para probarla). En un giro inesperado de los acontecimientos, la IA me escribió un cuento de esos con moraleja sobre la Ley de Goodhart que quedó tan bien que da un poco de miedo. Te recomiendo que le eches un vistazo: captura el espíritu de la ley y le da un giro poético al final. ¿A dónde nos llevará esto? ¿Dejaremos de escribir y crear? ¿Llegaremos a metas más elevadas?

Foto de Anne Nygård en Unsplash

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