Avances para comprender cómo procesa nuestro cerebro las decisiones económicas

“La mayor arma contra el estrés es nuestra capacidad de elegir un pensamiento sobre otro”. William James, filósofo y psicólogo estadounidense.

Usualmente pensamos que nuestro cerebro es una máquina que procesa información de manera estandarizada cuando tomamos decisiones financieras. La neurociencia muestra que el cerebro recurre a procesos complejos y no necesariamente siempre adecuados para interpretar la información y ayudarnos a tomar decisiones.

En el estudio Information Processing in the Brain and Financial Innovations, de Hammad Siddiqi, se plantea que factores como el estrés, los sesgos y la forma en que nuestro cerebro procesa lo desconocido pueden simultáneamente sabotear o potenciar nuestras decisiones y consecuentemente contribuir o perjudicar nuestro bienestar financiero.

Nuestro cerebro no es un mero procesador de datos, sino un mecanismo que construye una arquitectura de decisión basada en predicciones del futuro. En el estudio se señala que, ante cada decisión financiera, la mente compara escenarios reales con modelos internos construidos por experiencias pasadas. Pero cuando la realidad se desvía de los escenarios esperados como por ejemplo ante un rendimiento menor o una caída bursátil, nuestro cerebro activa alarmas para analizar la situación y ponderar posibles correcciones.

Esta discrepancia latente entre lo que creíamos que ocurriría y lo que efectivamente ocurre, genera un costo en el proceso cognitivo. Nuestros recursos mentales se agotan al ajustar las expectativas y, sobre todo si el resultado es negativo, se libera cortisol, lo cual está relacionado con un estrés crónico, que no solo nubla el juicio, sino que nos lleva hacia decisiones imperfectas, incluso irracionales, por miedo al error.

Las decisiones financieras enfrentan en las últimas décadas decisiones más complejas y rápidas, porque incorporan elementos que es difícil utilizar, experiencias pasadas pero que además su propio funcionamiento resulta complejo para la mayoría de las personas por lo que sus decisiones no tienen información completa. Instrumentos como criptomonedas, fondos automatizados o apps de trading prometen eficiencia, pero añaden elementos adicionales de complejidad.

El problema, evidentemente, no es la innovación la cual no es sólo deseable sino que además es inexorable, sino cómo procesamos la información ante escenarios o medios de innovación no conocidos.

De acuerdo con el estudio, modelos de bursatilización de créditos, que llevaron a transformar préstamos individuales en productos abstractos, llevan a que se diluya la percepción de riesgo, como ocurrió en el 2008.

Si no entendemos cómo funciona o cual es el subyacente de un activo financiero, nuestro cerebro lo etiqueta como amenaza o lo subestima por exceso de confianza, siendo ambos escenarios negativos si no corresponden estrictamente con nuestra realidad.

De esta manera por ejemplo ante la evaluación de dos opciones un instrumento de deuda de bajo riesgo con un rendimiento moderado o un fondo de capital que invierte en una nueva compañía tecnológica con un potencial retorno mayor, bajo el modelo clásico de análisis económico, la persona debería calcular el rendimiento esperado en función del riesgo punto. Pero de acuerdo con el estudio de Siddiqi existe un conjunto de factores no contemplados: el desgaste mental de monitorear la volatilidad, la ansiedad ante noticias negativas o el remordimiento si fracasa.

Este “impuesto emocional” en muchas personas, explica por qué muchos prefieren baja rentabilidad a cambio de paz mental. No se trata de una irracionalidad financieras sino del cerebro priorizando la estabilidad sobre ganancias potenciales abstractas.

El estudio propone alternativas para enfrentar este fenómeno: desde talleres que ayuden a las personas a entender mediante simulaciones los potenciales riesgos de una decisión, hasta opciones por default para evitar que sean múltiples las decisiones que se tienen que tomar y que todas potencialmente nos conducen a errores de estimación de riesgo.

También se sugieren mecanismos regulatorios que obligan particularmente a instrumentos o plataformas complejas adelgazar los riesgos potenciales de manera clara y con ejemplos lo cual permite tomar decisiones mucho más informadas acerca del riesgo potencial.