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José Ramón Acosta Gómez. — En relación con mi artículo anterior, recibí una crítica contundente: el llamado efecto Dunning–Kruger —esa curva en la que los menos competentes sobreestiman sus habilidades y los más competentes las subestiman— podría ser, en buena medida, un artefacto estadístico. El argumento sostiene que, una vez considerados los límites de escala, el error de medición y la agregación por cuartiles, la forma familiar del gráfico se reproduce con datos aleatorios; es decir, la curva no probaría por sí sola un sesgo psicológico universal.
La observación estadística es válida y saludable. Las agregaciones por grupos, los efectos techo/suelo y el ruido en las autovaloraciones pueden generar patrones engañosos. Los investigadores que señalan esto hacen un servicio a la ciencia: nos obligan a abandonar la seducción de los gráficos llamativos y a exigir diseños más rigurosos —mediciones repetidas, modelos a nivel individual y controles por heterogeneidad— antes de inferir procesos psicológicos profundos.
Pero hay que separar dos cosas. Que parte de la evidencia gráfica sea artefactual no implica que no existan problemas reales de metacognición ni que la mala calibración carezca de consecuencias. Incluso si el U shape clásico se explica por propiedades estadísticas, la realidad cotidiana muestra decisiones erradas, inversiones mal calculadas y políticas públicas mal orientadas que provienen de agentes con autopercepciones defectuosas. La economía liberal no puede permitirse la complacencia metodológica cuando los costos de la mala autovaloración son tangibles.
Desde una perspectiva práctica y liberal, la respuesta debe ser institucional y pragmática:
- Medición rigurosa en la selección y la evaluación. Sustituir juicios basados en impresiones por pruebas estandarizadas, evaluaciones repetidas y métricas de calibración (coincidencia entre la confianza y el desempeño). Las organizaciones que incorporan indicadores de calibración reducen los errores en la asignación de capital humano y financiero.
- Incentivos que premien la calibración. Diseñar sistemas de reputación, certificaciones y compensaciones que valoren la precisión en la autovaloración, no solo la apariencia de competencia. Mercados y empresas deben recompensar la previsión verificada y penalizar la sobreconfianza persistente.
- Formación en metacognición. Programas de alfabetización crítica y entrenamiento para estimar incertidumbres y actualizar creencias ante evidencia empírica. Enseñar a pensar sobre lo que uno no sabe es una inversión de bajo costo y alto retorno para la gobernanza corporativa y pública.
- Política basada en evidencia. Antes de legislar o regular en función de supuestos psicológicos, exigir replicaciones robustas y análisis que distingan artefactos estadísticos de sesgos reales. La prudencia regulatoria protege tanto de la superstición metodológica como de la inacción ante riesgos reales.
El debate académico sobre la naturaleza del efecto Dunning–Kruger es fructífero: mejora los métodos y evita inferencias apresuradas. Pero la corrección estadística no debe convertirse en excusa para ignorar la mala calibración cuando esta produce daños económicos y sociales. La alternativa liberal correcta combina mejor la estadística, los incentivos adecuados y la educación metacognitiva.
En suma: depurar la evidencia es tarea de los científicos; reducir el costo social de la mala autopercepción es tarea de las instituciones. Ambas son complementarias. Si la curva clásica resulta en parte un espejismo, que así sea —pero no permitamos que el espejismo nos impida construir mecanismos que distingan la competencia real de la mera apariencia.
José Ramón Acosta Gómez, investigador en riesgo e incertidumbre; profesor en la Escuela de Economía, Universidad Central de Venezuela; profesor visitante en la Universidad de Buenos Aires. ORCID: 0009-0005-5084-8303. Contacto: jose.acosta@ucv.ve.
