En resumen. Los criterios de abandono (kill criteria) son condiciones que usted fija antes de empezar algo y que le indican cuándo parar. La idea cuenta con respaldo experimental directo. En un estudio de 1992 publicado en el Journal of Applied Psychology, Itamar Simonson y Barry Staw compararon técnicas para reducir el compromiso con cursos de acción perdedores, y una de las tres más eficaces fue fijar niveles objetivo mínimos que, si no se alcanzaban, conducirían a un cambio de política. La investigación también contiene una trampa que la mayoría de los consejos sobre abandonar pasan por alto. Chip Heath demostró en 1995 que las personas que fijan presupuestos para sus inversiones también desescalan de forma incorrecta, abandonando en respuesta a los costos hundidos, y que los presupuestos que fijan se basan en el punto de equilibrio entre costos totales y beneficios totales, un total que incluye lo que ya se ha gastado. Un criterio de abandono construido sobre el gasto pasado es la falacia del costo hundido funcionando al revés. La solución es hacer que cada criterio mire hacia el futuro, asignarle una fecha, comprometer la acción de antemano y entregar el disparador a alguien que no sea la persona más implicada de la sala. Para la fecha, una tabla de tasas base que elaboramos a partir de 32 cohortes de aperturas de negocios en Estados Unidos muestra que la tasa anual de salida cae del 20,9 % en el primer año al 9,0 % en el quinto: la mayor parte de la información llega pronto, así que sus revisiones también deberían llegar pronto.
Este artículo forma parte de nuestra pila de decisión personal. Es el complemento, en el lado de la salida, del protocolo pre-mortem: el pre-mortem impide que los malos planes arranquen, y los criterios de abandono impiden que los planes en marcha sobrevivan a su evidencia.
Por qué la decisión de abandonar corresponde al principio
El momento en que más necesita decidir si abandona es el momento en que peor situado está para decidirlo. Ha invertido tiempo, dinero y reputación. Se lo ha contado a otras personas. La información de que el plan está fallando llega de forma gradual, y cada indicio admite una explicación que le quita importancia.
La investigación sobre la escalada del compromiso lo ha documentado durante décadas, y su evidencia más convincente procede de fuera del laboratorio. Barry Staw y Ha Hoang estudiaron el baloncesto profesional en un artículo de 1995 publicado en Administrative Science Quarterly. Usaron el orden en que los jugadores fueron elegidos en el draft como medida de cuánto habían invertido los equipos en ellos. Los equipos daban más minutos de juego a los jugadores elegidos en los puestos más altos del draft y los mantenían más tiempo, incluso tras controlar el rendimiento en la cancha, las lesiones, la situación de traspaso y la posición. Lo que impulsaba la decisión era la inversión, no el rendimiento.
Hal Arkes y Catherine Blumer describieron un patrón similar en 1985 con abonos de temporada de teatro: quienes pagaron el precio completo asistieron a más funciones que quienes recibieron, asignados al azar, entradas a precio reducido.
Aquí cabe una advertencia de 2025. Michał Białek y Emilia Biesiada pusieron a prueba los breves escenarios hipotéticos que utiliza buena parte de la investigación sobre costos hundidos, incluidos algunos clásicos de Arkes y Blumer, en dos experimentos con 395 participantes. La consistencia interna fue baja, con valores omega entre 0,14 y 0,57, y los escenarios que parecían similares solo se correlacionaron de forma moderada. Las viñetas de laboratorio son un instrumento de medida más débil de lo que sugieren los manuales. La confianza debe descansar en la evidencia de campo, como los datos del baloncesto, y esa evidencia apunta en la misma dirección.
La conclusión práctica es sencilla. Si el compromiso crece con la inversión, el momento más barato para decidir sus condiciones de salida es antes de que la inversión exista.
Qué reduce la escalada, según la evidencia
Tabla 1. Lo que dice la investigación sobre abandonar bien (datos verificados de las fuentes primarias)
| Fuente | Diseño | Hallazgo | Qué significa para los criterios de abandono |
|---|---|---|---|
| Simonson y Staw, 1992 | Experimento que compara técnicas de desescalada | Las tres más eficaces: hacer que los resultados negativos resulten menos amenazantes; fijar niveles objetivo mínimos que desencadenan un cambio de política si no se alcanzan; evaluar a las personas por su proceso de decisión y no por el resultado | Escriba primero el umbral, haga que parar sea seguro, juzgue el proceso |
| Heath, 1995 | Estudios de laboratorio, incluido uno con incentivos monetarios reales | Las personas también desescalan de forma incorrecta en respuesta a los costos hundidos; fijan presupuestos mentales basados en el punto de equilibrio entre costos totales y beneficios totales; la escalada es probable sobre todo cuando no se fija un presupuesto o los gastos son difíciles de seguir | Controle los recursos, pero no deje que el gasto pasado fije el punto de parada |
| Heath, 1995 | Mismo artículo | Las personas están más dispuestas a invertir tiempo que dinero para rescatar un costo hundido en dinero, y más dispuestas a invertir dinero que tiempo para rescatar un costo hundido en tiempo | Ponga límites separados al tiempo y al dinero |
| Levitt, 2021 | Experimento de campo aleatorizado: personas atascadas en una decisión lanzaron una moneda | En decisiones importantes como dejar un empleo, aquellos a quienes la moneda indicó hacer un cambio fueron más propensos a cambiar y estaban más satisfechos y más felices seis meses después | En las grandes decisiones vitales, el error por defecto es el exceso de cautela |
| Wrosch y colegas, 2003 | Tres estudios: 115 estudiantes de grado, 120 adultos jóvenes y mayores, 45 progenitores | La capacidad de desvincularse de metas inalcanzables y de comprometerse con otras nuevas se asoció con un mayor bienestar, con efectos de interacción | Un criterio de abandono necesita una próxima meta con nombre |
| Staw y Hoang, 1995 | Datos de campo del baloncesto profesional | Los costos hundidos predijeron los minutos de juego, los traspasos y la permanencia tras controlar el rendimiento | La persona más implicada no debe ser la dueña del disparador |
Dos cifras del estudio de Levitt ayudan a calibrarlo. En la versión de documento de trabajo de 2016, el experimento produjo 22.511 lanzamientos de moneda utilizables. En las decisiones clasificadas como importantes, que saliera cara elevó la proporción de personas que hicieron un cambio en unos 11 puntos porcentuales a los dos meses. La moneda no decidió por nadie. Empujó a los indecisos, que son precisamente la población para la que existen los criterios de abandono.
La trampa del presupuesto
La mayoría de los consejos sobre abandonar dicen: fije un límite. El artículo de Heath muestra por qué ese consejo es incompleto.
Cuando las personas de sus estudios fijaban un presupuesto, seguían la inversión frente a él y trataban un presupuesto agotado como motivo para parar. Eso evitaba la escalada descontrolada. Pero la regla que usaban para fijar el presupuesto se basaba en el punto de equilibrio entre costos totales y beneficios totales, y los costos totales incluyen el dinero ya hundido. El resultado era un segundo error: detener un proyecto cuyo valor futuro justificaba continuar, porque el pasado había consumido el presupuesto.
Si se ponen los dos hallazgos uno junto al otro, la regla de diseño de los criterios de abandono queda clara:
- Un límite sobre lo que gasta es un dispositivo de seguimiento. Mantiene visibles los gastos, que es la condición que Heath identifica como la que evita la escalada.
- Una señal sobre lo que ocurrirá después es un dispositivo de decisión. Mientras la señal mida de verdad el futuro, los costos hundidos no pueden distorsionarla en ninguna dirección.
Por tanto, un buen criterio de abandono tiene ambos, y cumplen funciones distintas. “Parar si ya se han invertido seis meses” es un dispositivo de seguimiento disfrazado de decisión. “Parar si, a los seis meses, han renovado menos clientes de pago que un número establecido” es una decisión.
Aquí es donde el CEO y el estudiante se ganan cada uno su lugar. El CEO fija el límite y asume la decisión. El estudiante insiste en que la decisión se apoye en lo que la evidencia dice sobre el futuro, no en el tamaño de la factura acumulada hasta ahora.
Fijar la fecha: qué dicen las tasas base sobre el momento
Un plazo es una apuesta sobre cuándo llegará la información útil. Para los nuevos negocios, los datos públicos responden a esa pregunta.
La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos (US Bureau of Labor Statistics, BLS) publica la supervivencia de los establecimientos del sector privado según el año en que abrieron, desde las aperturas del año terminado en marzo de 1994 hasta las del año terminado en marzo de 2025. Recalculamos las tasas de salida año a año a partir de los recuentos brutos de supervivientes de las 32 cohortes y tomamos la mediana en cada edad.
Tabla 2. Tasa anual de salida de los nuevos establecimientos del sector privado de Estados Unidos según su antigüedad (marco editorial de CEOtudent, elaborado a partir de los datos de supervivencia de BLS Business Employment Dynamics, cohortes abiertas de 1994 a 2025)
| Antigüedad | Mediana de la proporción de supervivientes del año anterior que salieron | Rango entre cohortes | Mediana de la proporción de la cohorte original que sigue en funcionamiento | Cohortes observadas |
|---|---|---|---|---|
| Año 1 | 20,9 % | del 19,1 % al 24,8 % | 79,1 % | 31 |
| Año 2 | 13,8 % | del 10,7 % al 17,2 % | 68,3 % | 30 |
| Año 3 | 11,0 % | del 8,8 % al 14,5 % | 60,2 % | 29 |
| Año 4 | 9,8 % | del 7,7 % al 12,6 % | 54,6 % | 28 |
| Año 5 | 9,0 % | del 7,1 % al 11,2 % | 49,9 % | 27 |
| Año 7 | 7,4 % | del 6,1 % al 9,1 % | 41,5 % | 25 |
| Año 10 | 6,1 % | del 5,1 % al 7,9 % | 33,9 % | 22 |
| Año 15 | 5,0 % | del 3,9 % al 6,7 % | 25,5 % | 17 |
| Año 20 | 4,6 % | del 4,1 % al 6,3 % | 20,4 % | 12 |
El dato completo más reciente coincide con el patrón a largo plazo. De los 988.310 establecimientos que abrieron en el año terminado en marzo de 2024, 769.449 seguían en funcionamiento un año después, lo que supone una tasa de salida en el primer año del 22,1 %.
Tres implicaciones para el campo de la fecha:
Adelante sus revisiones. La tasa de salida del primer año es 2,3 veces la del quinto año y 3,4 veces la del décimo. Si la mayor parte de la criba ocurre pronto, una única revisión en el tercer año desperdicia el periodo en que la señal es más fuerte. Sitúe la primera revisión en cuestión de meses, no de años.
Pasados los primeros años, la mera supervivencia es una evidencia débil. Hacia el quinto año, la salida anual se ha estabilizado cerca del 9 % y sigue descendiendo poco a poco. Un negocio que sigue vivo en ese punto ha superado el filtro más duro, pero seguir vivo le dice menos cada año. A partir de ahí, la parte del criterio referida al estado del proyecto tiene que soportar el peso.
Use la curva como referencia a priori, no como veredicto. Son establecimientos, no fundadores, y dejar de operar no equivale a fracasar: la tabla no dice por qué un establecimiento dejó de operar. La tabla le indica cómo se distribuye la incertidumbre a lo largo del tiempo. No le indica si su proyecto es bueno.
La misma lógica se aplica a los empleos y a las estrategias, aunque no exista un conjunto de datos comparable: pregúntese cuándo existirá la primera señal fiable y programe la revisión para ese momento, no para una cifra redonda.
El Protocolo de Criterios de Abandono de CEOtudent
La plantilla que sigue es de elaboración propia. Cada campo se corresponde con un hallazgo de la Tabla 1 o de la Tabla 2.
Tabla 3. Los ocho campos de un criterio de abandono (marco editorial de CEOtudent)
| # | Campo | Qué escribir | Regla | Base de evidencia |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Señal | Un indicador observable del valor futuro | Debe describir lo que ocurrirá después, no lo que ha gastado | Heath, 1995 |
| 2 | Umbral | El nivel mínimo que justifica continuar | Escrito antes de empezar; una cifra siempre que sea posible | Simonson y Staw, 1992 |
| 3 | Fecha | Cuándo se revisa | Situada donde vaya a existir la primera señal fiable; adelantada en los nuevos negocios | Tasas base de BLS |
| 4 | Acción | Parar, reducir o cambiar de rumbo | Elegida antes de ver el resultado | Simonson y Staw, 1992 |
| 5 | Responsable del disparador | La persona que toma la decisión | No la persona más implicada en continuar | Staw y Hoang, 1995 |
| 6 | Salida segura | Lo que hace que parar sea soportable | Reputación, puesto y dinero protegidos de antemano | Simonson y Staw, 1992 |
| 7 | Próxima meta | Adónde van el tiempo y el dinero liberados | Con nombre desde ahora, para que la desvinculación tenga adónde ir | Wrosch y colegas, 2003 |
| 8 | Límites de recursos | Límites separados para horas y dinero | Un dispositivo de seguimiento, revisado junto a la señal, nunca en su lugar | Heath, 1995 |
Dos reglas de funcionamiento hacen que la plantilla resista bajo presión.
Solo puede cambiar un criterio antes de su fecha. Si nueva información hace que un umbral parezca equivocado, cámbielo por escrito, con el motivo, mientras el resultado aún se desconoce. Cambiarlo el día en que no lo alcanza es escalada con papeleo. Un diario de decisiones es el lugar natural para registrarlo.
Juzgue la decisión, no el resultado. Simonson y Staw hallaron que evaluar a las personas por su proceso de decisión y no por el resultado reducía la escalada. Si acciona el interruptor de abandono según lo previsto y, en retrospectiva, el proyecto habría funcionado, usted siguió igualmente un buen proceso. Trate el resultado como un dato para fijar el siguiente umbral.
Tres plantillas de ejemplo
Los umbrales siguientes son marcadores de posición. Las cifras adecuadas dependen de su situación, e inventar un umbral universal sería exactamente el tipo de falsa precisión contra el que argumenta este artículo.
Tabla 4. Criterios de abandono para un proyecto, un empleo y una estrategia (marco editorial de CEOtudent, ilustrativo)
| Campo | Proyecto paralelo o producto | Empleo | Estrategia, por ejemplo un nuevo flujo de trabajo con IA |
|---|---|---|---|
| Señal | Personas que pagan o se comprometen a pagar | Crecimiento en responsabilidad, habilidades o salario frente a la trayectoria que esperaba | Retrabajo necesario y tiempo hasta un entregable terminado, en comparación con su flujo de trabajo anterior |
| Umbral | Al menos [N] clientes de pago | [Una responsabilidad concreta] o [una habilidad concreta] adquirida | Claramente mejor que el flujo de trabajo anterior en [una medida concreta] |
| Fecha | [8 a 12] semanas después del lanzamiento | Su próxima evaluación formal, o [12] meses | Después de [N] entregables reales, no de ensayos |
| Acción | Parar y publicar lo aprendido | Empezar una búsqueda externa sin dejar el empleo | Volver atrás y documentar por qué |
| Responsable del disparador | Un compañero de rendición de cuentas | Un mentor fuera de su línea jerárquica | La persona que recibe el resultado |
| Salida segura | Presentado públicamente como un experimento desde el primer día | Buscar no es dimitir | El flujo de trabajo anterior sigue documentado hasta la revisión |
| Próxima meta | La segunda idea de su lista | El puesto al que aspiraría | La siguiente herramienta o proceso candidato |
| Límites de recursos | [X] horas a la semana y [Y] de gasto | [X] horas al mes de desarrollo fuera del trabajo | [X] horas de tiempo de configuración |
La columna de la estrategia importa más cada año. Las nuevas herramientas facilitan empezar un experimento y hacen incómodo admitir que no ha dado resultado, porque el tiempo de configuración se siente como una inversión. Es un costo hundido como cualquier otro. Nuestro artículo sobre cuándo dejar que la IA tome la decisión aborda el otro lado de ese límite.
De dónde salen los buenos umbrales
Los criterios de abandono solo son tan buenos como los umbrales que contienen. Hay tres fuentes mejores que la intuición.
Su pre-mortem. Cada causa de fracaso que saca a la luz un pre-mortem viene acompañada de su primera señal visible. Esa señal es una fila lista para el campo 1.
Una probabilidad, expresada de antemano. Antes de empezar, pregúntese qué probabilidad de éxito seguiría justificando el esfuerzo y qué resultado observable haría bajar su estimación por debajo de ella. Nuestra guía para pensar en apuestas explica cómo hacer esa estimación con honestidad.
Los supuestos que sostienen el plan. Si el plan depende de una creencia sobre los clientes, un empleador o un mercado, el criterio debe poner a prueba esa creencia directamente. La auditoría de supuestos está diseñada para sacarlos a la luz.
Cuándo los criterios de abandono no son la herramienta adecuada
Cuando la señal llega demasiado tarde para usarla. Algunas metas que valen la pena, como desarrollar una pericia profunda o un esfuerzo de investigación largo, solo producen evidencia de resultados al cabo de años. Los umbrales de resultado se activarán demasiado pronto o se fijarán tan lejos que nunca llegarán a obligar. Use en su lugar hitos de aprendizaje y límites de recursos, y revíselos según el calendario previsto.
Cuando la decisión es barata de revertir. Diseñar un criterio de abandono cuesta atención. Para las decisiones que puede deshacer mañana, decida y corrija.
Cuando busca permiso para abandonar. La desescalada prematura de Heath es real. Si se sorprende endureciendo un umbral porque continuar resulta difícil y no porque la evidencia haya cambiado, el criterio se está usando como excusa para salir. La prueba es la misma que para la escalada: ¿se dejó por escrito el cambio antes de la fecha?
Preguntas frecuentes
¿Qué son los criterios de abandono?
Condiciones, fijadas de antemano, que le indican cuándo parar o cambiar un proyecto, un empleo o una estrategia. El término se popularizó para las decisiones individuales con el libro Quit, de Annie Duke, publicado en 2022. El mecanismo que lo respalda, fijar niveles objetivo mínimos que desencadenan un cambio si no se alcanzan, lo pusieron a prueba Simonson y Staw en 1992.
¿No es esto solo una forma de rendirse antes?
No, si los criterios miran hacia el futuro. La investigación de Heath muestra que los límites anclados en el gasto pasado provocan abandonos prematuros. Los criterios anclados en el valor futuro le protegen tanto de abandonar demasiado pronto como de quedarse demasiado tiempo.
¿Las personas abandonan demasiado o demasiado poco?
Depende del contexto. En el estudio aleatorizado de Levitt sobre decisiones vitales importantes, quienes recibieron un empujón hacia el cambio eran más felices seis meses después, lo que sugiere un exceso de cautela. En las tareas de laboratorio con presupuesto de Heath, las personas a veces paraban demasiado pronto. El diseño del criterio decide a qué error queda usted expuesto.
¿Cuántos criterios de abandono debería tener una decisión?
De una a tres señales es un techo práctico. Con más, casi siempre alguna parecerá aceptable, y un panorama mixto es lo más fácil de racionalizar.
¿Y si se cumple el criterio de abandono pero usted sigue creyendo en el proyecto?
Entonces ejecute la acción comprometida de antemano y, por separado, redacte una nueva propuesta como si empezara de cero, con criterios nuevos. Si el caso es sólido sin contar lo que ya ha invertido, superará esa prueba.
¿Quién debe tener el disparador si trabaja solo?
Alguien que no gane nada con que usted continúe: un colega, un mentor o un compañero de rendición de cuentas. Comuníquele de antemano el criterio y la fecha, y pídale que lo plantee ese mismo día, lo haga usted o no.
Fuentes
Simonson, I. y Staw, B. M. Deescalation strategies: a comparison of techniques for reducing commitment to losing courses of action. Journal of Applied Psychology, 1992, volumen 77, número 4, páginas 419 a 426.
Heath, C. Escalation and de-escalation of commitment in response to sunk costs: the role of budgeting in mental accounting. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1995, volumen 62, número 1, páginas 38 a 54.
Levitt, S. D. Heads or tails: the impact of a coin toss on major life decisions and subsequent happiness. The Review of Economic Studies, 2021, volumen 88, número 1, páginas 378 a 405. Cifras de la muestra y de la primera etapa tomadas de la versión NBER Working Paper 22487, de 2016.
Wrosch, C., Scheier, M. F., Miller, G. E., Schulz, R. y Carver, C. S. Adaptive self-regulation of unattainable goals: goal disengagement, goal reengagement, and subjective well-being. Personality and Social Psychology Bulletin, 2003, volumen 29, número 12, páginas 1494 a 1508.
Staw, B. M. y Hoang, H. Sunk costs in the NBA: why draft order affects playing time and survival in professional basketball. Administrative Science Quarterly, 1995, volumen 40, número 3, a partir de la página 474.
Arkes, H. R. y Blumer, C. The psychology of sunk cost. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1985, volumen 35, número 1, páginas 124 a 140.
Białek, M. y Biesiada, E. On the low reliability of sunk cost vignettes. Brain Sciences, 2025, volumen 15, número 8, artículo 808.
US Bureau of Labor Statistics. Business Employment Dynamics, Table 7: survival of private sector establishments by opening year, total private sector, datos hasta marzo de 2025.
Duke, A. Quit: The Power of Knowing When to Walk Away. Portfolio, 2022.
Las tasas de salida, los rangos y las proporciones de la Tabla 2 los calculamos nosotros a partir de los recuentos de establecimientos supervivientes de la tabla de BLS, y los contrastamos con las tasas de supervivencia que publica BLS; todas las tasas recalculadas coincidieron con la cifra publicada dentro del margen de redondeo.
Este contenido fue recopilado con el apoyo de la IA tras una investigación exhaustiva, y luego redactado y preparado para su publicación por el equipo editorial de CEOtudent.
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