Larry Summers habla sobre su proceso de toma de decisiones para el rescate de automóviles
por Justin Fox
En 1968, profesor de la Escuela de Negocios de Harvard Howard Raiffa publicó un libro llamado Análisis de decisiones: conferencias introductorias sobre las elecciones en tiempos de incertidumbre. Fue un intento de traducir el pensamiento estadístico bayesiano en términos comprensibles para los profanos e introdujo el uso de árboles de decisiones y evaluaciones de probabilidad numérica en la toma de decisiones empresariales y gubernamentales.
Uno de los primeros lectores del libro fue un precoz estudiante de instituto llamado Larry Summers, al que le impresionó tanto el razonamiento probabilístico de Raiffa que lo ha estado utilizando desde entonces. Según El neoyorquino es Ryan Lizza, la afición de Summers por asignar probabilidades numéricas durante su etapa como director del Consejo Económico Nacional del presidente Obama llevó al presidente a burlarse de él diciendo cosas como: «Creo que hay un 72,7% de probabilidades de que me ponga zapatos negros por la mañana».
Le pregunté a Summers sobre su enfoque ante una de las decisiones más arriesgadas que tomó durante su estancia en la Casa Blanca, la elección de qué hacer con los debilitados gigantes automotrices General Motors y Chrysler. Lo que sigue es una versión editada de nuestra conversación.
Cuando Obama llegó al poder, ¿cuáles eran las alternativas?
Había tres categorías principales de alternativas. Deje que la naturaleza siga su curso, rescate sin quiebra y quiebra gestionada. Cada uno de ellos tenía argumentos sólidos a su favor:
La consideración para que la naturaleza siguiera su curso era que las empresas habían estado muy mal gestionadas durante muchos años y la gente tenía que asumir la responsabilidad por el fracaso. La quiebra era un mecanismo para limpiar la economía y permitir una renovación creativa. La participación del gobierno complicaría y retrasaría inevitablemente el proceso de reforma.
Las compañías de automóviles, por su parte, creían firmemente que la quiebra sería mortal porque nadie querría comprar un coche de una empresa que iba a quebrar. Como prueba de ello, señalaron una caída muy pronunciada del precio de los coches usados de los modelos que habían sido descatalogados. Hicieron hincapié en que comprar un coche era muy diferente a volar en una aerolínea: era la diferencia entre una cita y casarse. También hicieron hincapié en que no hace mucho habían sido muy rentables y que su principal problema era la magnitud de la recesión y la consiguiente caída de la demanda. Uno tenía en cuenta el riesgo de que las ventas de automóviles cayeran por debajo de los 10 millones de vehículos en un año, y era una industria que tenía una previsión de 15 millones. Fue una fuerza externa, como un huracán, la que los afectó.
La tercera opinión era que no podría lograr suficientes cambios sin la quiebra y, si la quiebra se gestionara de manera sustancial, sería creíble que las empresas lo lograrían. Se podrían encontrar opciones estratégicas que reconocieran que no era probable que la financiación normal del deudor en posesión (DIP) en caso de quiebra estuviera disponible en el contexto de la peor crisis financiera de los últimos 50 años. Ese fue el mejor camino que eligió el presidente y, en última instancia, fue el camino que siguieron General Motors y Chrysler.
¿Qué tan sistemático fue todo ese proceso? ¿Estaba elaborando árboles de decisiones y evaluando las probabilidades de diferentes resultados?
Para mí, al asesorar al presidente, no existía el tipo de árbol de decisiones que se incluiría en un ejercicio de clase. El problema era demasiado complejo y multidimensional para reducirlo a eso. Pero los elementos principales del proceso que se aprende en una clase de análisis de decisiones moldearon en gran medida el enfoque que se adoptó: articula cada una de las alternativas y, a continuación, trata de averiguar cómo optimizaría cada una de las alternativas.
Así que hago constantemente la pregunta a mis colegas: Supongamos que la financiación del gobierno no fuera una opción, ¿qué sería lo mejor que se podría hacer? Supongo que no podríamos declararlos en quiebra, pero queríamos el mayor rigor posible, ¿qué sería lo mejor que pudiéramos hacer?
Articule las alternativas, optimice cada una de ellas, evalúe los resultados con las alternativas, asigne probabilidades en situaciones de incertidumbre, juzgue los valores esperados, calcule la respuesta de otros actores (suponiendo que van a hacer lo que es mejor para ellos, no lo que es mejor para usted) y reconozca su aversión al riesgo, y que un objetivo importante, especialmente en un momento como 2009, era protegerse contra las peores alternativas posibles.
Otro elemento que se deriva de la aplicación sistemática del análisis de decisiones es que, en varias ocasiones, preguntaba a cada persona su propia opinión o su propia probabilidad, y siempre tenía cuidado de pedir primero su opinión a los más jóvenes de la sala, para que no siguieran el ejemplo de los más veteranos de la sala. De vez en cuando pedía a las personas que escribieran sus juicios sobre determinadas cuestiones para que no se dejaran influir demasiado por las opiniones de otras personas. No se trataba de un análisis de decisiones literalmente estructurado, pero el enfoque que adopté y la forma en que presenté el problema al presidente y la forma en que pregunté al personal que trabajaba a tiempo completo en ello estuvieron influidos en gran medida por mi exposición temprana al análisis de decisiones.
Había otro aspecto muy importante que creo que también proviene del razonamiento económico, pero menos del análisis de decisiones clásico. Era hacer cálculos en torno a la calibración y el ajuste, donde hay compensaciones. Entonces, por ejemplo, ¿cuánto dinero estaba dispuesto a proporcionar el gobierno como financiador del DIP? Si proporcionaba más dinero, costaba más a los contribuyentes y exponía al gobierno a un mayor riesgo.
De forma bastante constante en la toma de decisiones, no se trata tanto de elegir la alternativa A o la alternativa B, sino de cómo operar dentro de la alternativa que ha elegido. Y al menos para mí, era útil aplicar el principio de los economistas de optimizar al margen. Es decir, busque el punto en el que el beneficio marginal de gastar más dinero sea igual al coste de gastar más dinero y elija ese punto.
Este tipo de calibraciones marginales se aplican al dinero, pero también a muchas otras dimensiones. La Casa Blanca gasta una enorme energía —se hizo con respecto al rescate de la automoción, pero también con respecto a muchas otras cosas— cuando el presidente va a anunciar una decisión. Es deseable evitar las filtraciones, para que haya un anuncio claro. También es conveniente avisar con antelación a las numerosas partes interesadas. ¿Cómo se intercambian esas cosas?
En general, ¿cree que las quiebras gestionadas por GM y Chrysler fueron las decisiones correctas? ¿Cómo lo sabe?
De hecho, esa pregunta forma parte de mi proceso de toma de decisiones. Siempre me pregunto, cuando abogo por un curso de acción o alguien más me aboga por un curso de acción:¿Cómo sabremos dentro de cinco o diez años si teníamos razón? ¿Qué nos convencería de que nos equivocamos?
Es mucho más complicado que simplemente evaluar si el resultado fue bueno. Cuando juega al póquer, si empata en una recta interior, siempre ha hecho lo incorrecto, pero a veces obtiene un buen resultado. Si no empata a una recta interior, a veces se arrepentirá, pero siempre fue la decisión correcta. Así que evalúo las decisiones en función de si se manifiestan aspectos del problema que no habían desempeñado ningún papel en el proceso deliberativo. Si es así, el proceso de toma de decisiones fue un claro fracaso. Si se producen eventos a los que asignamos una probabilidad muy baja, el proceso de decisión es un poco sospechoso.
En ese caso, me enorgullece el papel que pude desempeñar de apoyo a Team Auto y asesorar al presidente, porque muy poco surgió como un tema que no habíamos previsto; porque los hechos que considerábamos muy improbables de hecho no ocurrieron; y porque, en última instancia, nuestra opinión de que las empresas podían capear la quiebra y que la situación era lo suficientemente grave como para que fuera importante mantener la industria del automóvil, parecía haber sido reivindicada tanto por la gravedad posterior del la situación económica general y la forma en que las empresas han estado capaz de volver sustancialmente reformado y recortado al sector privado.
Toma de decisiones de alto riesgo Un HBR Insight Center
Artículos Relacionados
La IA es genial en las tareas rutinarias. He aquí por qué los consejos de administración deberían resistirse a utilizarla.
Investigación: Cuando el esfuerzo adicional le hace empeorar en su trabajo
A todos nos ha pasado: después de intentar proactivamente agilizar un proceso en el trabajo, se siente mentalmente agotado y menos capaz de realizar bien otras tareas. Pero, ¿tomar la iniciativa para mejorar las tareas de su trabajo le hizo realmente peor en otras actividades al final del día? Un nuevo estudio de trabajadores franceses ha encontrado pruebas contundentes de que cuanto más intentan los trabajadores mejorar las tareas, peor es su rendimiento mental a la hora de cerrar. Esto tiene implicaciones sobre cómo las empresas pueden apoyar mejor a sus equipos para que tengan lo que necesitan para ser proactivos sin fatigarse mentalmente.
En tiempos inciertos, hágase estas preguntas antes de tomar una decisión
En medio de la inestabilidad geopolítica, las conmociones climáticas, la disrupción de la IA, etc., los líderes de hoy en día no navegan por las crisis ocasionales, sino que operan en un estado de perma-crisis.