Satisfacer (satisficing) vs. maximizar: qué estilo de decisión gana de verdad, según la investigación

TL;DR. Ninguno de los dos estilos gana de forma rotunda, y la investigación explica por qué. En los estudios de 2002 de Schwartz y sus colegas (1.747 participantes en siete muestras), las puntuaciones en la Maximization Scale correlacionaron 0,52 con el arrepentimiento, -0,25 con la felicidad y 0,34 con la depresión. En el estudio de 2006 de Iyengar, Wells y Schwartz sobre búsqueda de empleo, los estudiantes con alta tendencia a maximizar consiguieron empleos con salarios iniciales un 20 % más altos y quedaron menos satisfechos con ellos. Entonces empezó el debate sobre la medición. Cuando Diab, Gillespie y Highhouse (2008) midieron la maximización solo como estándares altos, su correlación con la satisfacción vital fue de 0,04 en lugar de -0,24. Al ordenar 36 hallazgos publicados por componente, el análisis de CEOtudent encuentra que los estándares altos se asociaron a un peor resultado en 2 de 10 hallazgos, mientras que la dificultad para decidir se asoció a un peor resultado en 4 de 5. El movimiento del CEO: escribir la regla de parada de cada clase de decisión antes de mirar las opciones. El movimiento del estudiante: mantener los estándares altos allí donde el aprendizaje se acumula y dejar que lo “suficientemente bueno” se ocupe del resto.

Este artículo se complementa con la pila de decisión personal, con el marco de minimización del arrepentimiento para las pocas elecciones que merecen una búsqueda completa, y con los criterios de abandono, que aplican la misma lógica de “decidir primero la regla” al acto de dejarlo.

¿Qué significan realmente satisfacer y maximizar?

Las palabras vienen de Herbert Simon. En “A Behavioral Model of Rational Choice” (1955) sustituyó al “hombre económico” omnisciente por un decisor que clasifica los resultados en satisfactorios e insatisfactorios y se queda con la primera alternativa que supera un “nivel de aspiración”. Su ejemplo es el de un vendedor de una casa que considera 15.000 $ un precio aceptable, cualquier cifra por encima satisfactoria y cualquier cifra por debajo insatisfactoria. Un año después, en “Rational Choice and the Structure of the Environment” (1956), resumió la idea en una frase: los organismos se adaptan lo bastante bien como para “satisfacer”; en general, no “optimizan”.

Dos detalles importan para lo que sigue. Primero, satisfacer nunca fue pereza. Es una regla de búsqueda con un umbral: detenerse en la primera opción que alcanza el listón, de modo que el resultado depende de dónde se coloque ese listón. Segundo, Simon esperaba que el listón se moviera. Escribió que cuando a una persona “le resulta fácil descubrir alternativas satisfactorias, su nivel de aspiración sube”, y que cuando resulta difícil, el nivel baja. Ese umbral que se desplaza reaparece más abajo, en la sección sobre herramientas de IA.

Casi medio siglo después, Barry Schwartz y cinco coautores convirtieron la distinción de Simon en una diferencia de personalidad. Su artículo de 2002 propuso que algunas personas (los maximizadores) intentan habitualmente encontrar la mejor opción, mientras que otras (los satisfacedores) se detienen habitualmente en lo suficientemente bueno, e introdujo una Maximization Scale de 13 ítems para distinguirlas. Esa escala es la razón por la que la pregunta tiene una literatura científica, y también la razón por la que esa literatura se contradice a sí misma.

¿Qué encontraron los estudios originales sobre los maximizadores?

El artículo de 2002 administró la escala a siete muestras, cuatro de estudiantes universitarios y tres de adultos de la comunidad. En el conjunto de las muestras, las puntuaciones oscilaron entre 1,15 y 6,62 en una escala de 7 puntos, con una media de 3,88 y una mediana de 3,85. El titular fue el patrón de correlaciones con las medidas de bienestar.

Tabla 1. Maximización y bienestar tal como figuran en los estudios originales

Fuente y muestra	Medida correlacionada con la Maximization Scale	Resultado tal como se publicó
Schwartz et al. 2002, todas las muestras	Regret Scale	r = 0,52
Schwartz et al. 2002, muestras en las que se evaluó	Subjective Happiness Scale	r = -0,25
Schwartz et al. 2002, muestras en las que se evaluó	Beck Depression Inventory (versión breve)	r = 0,34
Schwartz et al. 2002, Muestra 3 (n = 100)	Satisfaction With Life Scale	r = -0,27
Schwartz et al. 2002, Muestra 1 (n = 82)	Arrepentimiento / felicidad / depresión	0,61 / -0,21 / 0,24
Schwartz et al. 2002, Muestra 2 (n = 72)	Arrepentimiento / felicidad / depresión	0,45 / -0,34 / 0,44
Schwartz et al. 2002, Muestra 4 (n = 401)	Arrepentimiento / felicidad	0,39 / -0,10
Schwartz et al. 2002, Muestra 5 (n = 752, profesionales sanitarios)	Arrepentimiento / felicidad / depresión	0,46 / -0,28 / 0,31
Schwartz et al. 2002, Muestra 6 (n = 220, estación de tren urbana)	Arrepentimiento / felicidad	0,50 / -0,17
Schwartz et al. 2002, Muestra 6	Perfeccionismo	r = 0,25
Iyengar, Wells y Schwartz 2006 (resumen)	Salario inicial del empleo conseguido	Un 20 % más alto para los estudiantes con alta tendencia a maximizar
Iyengar, Wells y Schwartz 2006 (resumen)	Satisfacción con el empleo obtenido	Maximizadores menos satisfechos; más afecto negativo durante toda la búsqueda

Fuentes: Schwartz et al. (2002), Tabla 2 y texto de resultados; Iyengar, Wells y Schwartz (2006), resumen. Las correlaciones se copian tal como se publicaron. El signo de la felicidad en la Muestra 4 sigue la Tabla 2.

Tres observaciones tras recalcular la tabla (calc.py).

Las seis muestras con correlaciones publicadas suman 1.627 de los 1.747 participantes. En las seis la correlación con la felicidad es negativa, de -0,34 a -0,10, y la correlación con el arrepentimiento va de 0,36 a 0,61. La dirección es consistente; el tamaño no.

Los efectos son modestos en términos de varianza. Una correlación de -0,25 significa que maximización y felicidad comparten alrededor del 6 % de su varianza. Para la depresión (0,34) la cifra ronda el 12 %, y para el arrepentimiento (0,52) el 27 %. El arrepentimiento es el vínculo fuerte.

El estudio sobre búsqueda de empleo aportó el giro. Los estudiantes con alta tendencia a maximizar recibieron ofertas objetivamente mejores, un 20 % más altas en salario inicial, y valoraron el resultado de forma más negativa. Los autores atribuyen la brecha a que los maximizadores dependen más de fuentes externas de información y a su fijación en las opciones realizadas y no realizadas. Aquí solo se utiliza el porcentaje que figura en el resumen, porque no se pudo acceder al artículo completo.

Si la historia hubiera terminado en 2006, el veredicto sería sencillo: maximizar por dinero, satisfacer por tranquilidad. No terminó ahí.

¿Por qué discreparon los estudios posteriores?

Porque la escala de 13 ítems mide tres cosas a la vez. Nenkov y sus colegas (2008) confirmaron una estructura de tres partes: búsqueda de alternativas (seguir mirando más opciones), dificultad para decidir (que elegir resulte difícil) y estándares altos (negarse a conformarse con lo segundo mejor). La fiabilidad de la escala completa osciló entre 0,54 y 0,75 con un alfa medio de 0,70, y las tres subescalas promediaron 0,60, 0,62 y 0,61, por debajo de la convención habitual de 0,70. Las facetas además se comportaron de forma distinta: la dificultad para decidir tuvo una correlación negativa y significativa con la satisfacción vital y la felicidad, mientras que la faceta de estándares altos no la tuvo, ni correlacionó positivamente con la depresión.

Esa observación dividió el campo:

• Diab, Gillespie y Highhouse (2008) construyeron la Maximizing Tendency Scale únicamente en torno a los estándares altos y aplicaron ambas escalas a 210 estudiantes. La escala original correlacionó -0,24 con la satisfacción vital y 0,45 con el arrepentimiento. La nueva escala correlacionó 0,04 con la satisfacción vital y 0,27 con el arrepentimiento. Concluyeron que la imagen del maximizador infeliz puede deberse a una mala medición.
• Lai (2010) midió los estándares altos y la búsqueda de alternativas sin la dificultad para decidir. La maximización correlacionó entonces positivamente con el optimismo y la autoeficacia, y su asociación con el arrepentimiento fue inconsistente.
• Turner y sus colegas (2012) construyeron tres escalas separadas (dificultad para decidir, búsqueda de alternativas, satisfacer) con 828 estudiantes de grado. Satisfacer correlacionó con la felicidad subjetiva con r = 0,44, la búsqueda de alternativas no correlacionó con los índices de bienestar, y la dificultad para decidir correlacionó -0,41 con el optimismo.
• Roets, Schwartz y Guan (2012) compararon adultos de EE. UU. (N = 307), Europa occidental (N = 263) y China (N = 218). Tras los controles demográficos, la maximización predijo un menor bienestar en EE. UU. (beta = -0,30) y en Europa occidental (beta = -0,48), pero no en China (beta = -0,11, no significativo).
• Giacopelli y sus colegas (2013) llevaron tres medidas de maximización al trabajo, con 237 encuestados con empleo. La escala original correlacionó -0,16 con la satisfacción laboral y 0,04 con los ingresos anuales. La escala de estándares altos correlacionó 0,20 con la satisfacción laboral y 0,15 con los ingresos. Entre las facetas, la dificultad para decidir correlacionó -0,21 con la satisfacción laboral y los estándares altos 0,28. Su advertencia: se mida como se mida, la maximización no es un predictor especialmente fuerte al lado de la responsabilidad y las autoevaluaciones centrales.
• Oishi y sus colegas (2014, resumen) hallaron que los maximizadores estadounidenses estaban más deprimidos y eran menos felices en la escala de Schwartz, pero en realidad eran más felices que los satisfacedores en la escala de Diab. Entre los encuestados japoneses, los maximizadores declararon menor bienestar con independencia de la escala utilizada.
• Dalal y sus colegas (2015, resumen) volvieron al texto de Simon y concluyeron que la Maximizing Tendency Scale es más válida, teórica y psicométricamente, que la Maximization Scale.
• Cheek y Schwartz (2016) revisaron 11 medidas publicadas y propusieron un modelo de dos componentes: una meta de maximización (elegir lo mejor) perseguida mediante una estrategia de maximización (búsqueda de alternativas). La dificultad para decidir y el arrepentimiento son, a su juicio, resultados o causas, no componentes.
• Kim y Miller (2017) hallaron que la mayor caída del agrado de los maximizadores por una opción elegida tras recibir una valoración negativa se debía sobre todo al factor de dificultad para decidir.
• Misuraca y Fasolo (2018) pidieron que se dejaran de desarrollar más escalas de maximización.
• Cheek y Goebel (2020) mostraron en dos estudios (N total = 639) que las escalas de dificultad para decidir y las escalas de indecisión correlacionan a 0,85 o más. Con esta evidencia, esa parte de la escala antigua es indecisión con otro nombre.
• Vargová y sus colegas (2020) pusieron a prueba el modelo de dos componentes con 514 personas de la población general de Eslovaquia. La estrategia de búsqueda correlacionó -0,10 con la felicidad y 0,13 con la depresión. La meta (estándares altos) correlacionó 0,03 con la felicidad y 0,05 con la depresión.

Hay un hilo que va en contra del resultado salarial. Parker, Bruine de Bruin y Fischhoff (2007), al estudiar a 360 personas reclutadas en el área de Pittsburgh, informan de que las puntuaciones más altas en la escala original se acompañaban de una menor competencia en la toma de decisiones (r = -0,19 en su estudio anterior) y de peores puntuaciones en un inventario de 41 acontecimientos vitales negativos (beta estandarizada = -0,25 por sí sola, -0,12 con otras variables incluidas). En la escala original, los maximizadores tampoco obtuvieron mejores resultados de forma fiable.

Entonces, ¿qué estilo gana en resultados y cuál en bienestar?

Para responder, los hallazgos anteriores se codificaron uno por uno: qué componente se midió, si el resultado era subjetivo (arrepentimiento, felicidad, depresión, satisfacción) u objetivo (salario, ingresos, tareas de competencia, acontecimientos vitales declarados) y si puntuar alto se acompañaba de un resultado peor, nulo o mejor. Las correlaciones sin asterisco se codificaron como nulas por debajo del valor crítico bilateral de 0,05 para el tamaño de la muestra (0,127 con N = 237).

Tabla 2. Análisis de CEOtudent de 36 hallazgos publicados por componente y tipo de resultado

Qué se midió	Resultados subjetivos: peor / nulo / mejor	Resultados objetivos: peor / nulo / mejor	Todos los hallazgos: proporción peor
Maximization Scale compuesta (búsqueda + dificultad + estándares)	11 / 1 / 0	2 / 1 / 1	13 de 16 (81 %)
Estándares altos (maximizar como meta)	2 / 3 / 3	0 / 0 / 2	2 de 10 (20 %)
Búsqueda de alternativas (maximizar como estrategia)	2 / 2 / 0	0 / 1 / 0	2 de 5 (40 %)
Dificultad para decidir	4 / 0 / 0	0 / 1 / 0	4 de 5 (80 %)
Todos los componentes	19 / 6 / 3 (28 hallazgos)	2 / 3 / 3 (8 hallazgos)	21 de 36 (58 %)

Análisis de CEOtudent de Schwartz et al. (2002), Iyengar et al. (2006), Parker et al. (2007), Diab et al. (2008), Nenkov et al. (2008), Turner et al. (2012), Roets et al. (2012), Giacopelli et al. (2013), Oishi et al. (2014), Kim y Miller (2017) y Vargová et al. (2020). La lista completa de codificación está en calc.py. Es un recuento de dirección, no un metaanálisis: los hallazgos no están ponderados por tamaño muestral, varios proceden de la misma muestra y la selección se limita a los estudios revisados aquí.

La escala compuesta sale mal parada por lo que lleva dentro. Trece de 16 hallazgos apuntan en la dirección equivocada. La única celda “mejor” es el resultado salarial del 20 %.

Los estándares altos salen bien parados. Solo 2 de 10 hallazgos son peores: un vínculo con el arrepentimiento en los datos de Diab (r = 0,27, frente a 0,45 para la escala compuesta) y la muestra japonesa del estudio de Oishi. Cinco de 10 son mejores, incluidos los dos hallazgos objetivos (ingresos).

En la búsqueda es donde empieza el coste. Ningún hallazgo de este conjunto vincula buscar más con un mayor bienestar. Los efectos son pequeños (-0,10 con la felicidad equivale a cerca del 1 % de la varianza), pero nunca apuntan hacia arriba.

La dificultad para decidir es el verdadero problema. Cuatro de 5 hallazgos son peores, y el quinto (ingresos) es nulo. Como este componente es casi indistinguible de la indecisión, la lectura práctica es que lo que hace daño es la angustia, no la ambición.

El veredicto

1. En bienestar subjetivo gana satisfacer, pero solo frente al tipo de maximización que significa comparación interminable y angustia. Frente a los estándares altos por sí solos no gana. La escala de satisfacer de Turner correlacionó con la felicidad a 0,44, pero la medida de satisfacer separada de Vargová no se relacionó con nada, así que incluso este punto está menos asentado de lo que sugieren los resúmenes divulgativos.
2. En resultados objetivos, la evidencia es escasa y mixta. Ocho hallazgos: tres mejores, tres nulos, dos peores. Los estándares altos se acompañaron de ingresos ligeramente superiores y un estudio halló una prima salarial del 20 %, mientras que dos hallazgos vinculan la escala compuesta con una menor competencia decisoria y más acontecimientos vitales negativos.
3. La pregunta por el estilo es la unidad equivocada. La investigación respalda separar tres cosas que la primera escala fundió: el estándar, la cantidad de búsqueda y la dificultad emocional. Mantén alto el primero. Limita la segunda de antemano. Trata la tercera como una señal de que falta ese límite.

¿Cambia la respuesta cuando hay más opciones?

La literatura situacional plantea la misma pregunta sobre el entorno en lugar de sobre la persona. Iyengar y Lepper (2000) realizaron el conocido experimento de campo con un surtido limitado de 6 mermeladas frente a un surtido amplio de 24. Casi el 30 % de los consumidores que vieron el expositor limitado compraron después (31 personas), frente al 3 % del expositor amplio (4 personas), entre los 249 compradores que se detuvieron en el puesto: una diferencia de diez veces en la tasa de compra. Luego llegaron las replicaciones.

Tabla 3. La sobrecarga de elección en dos metaanálisis, tal como se publicó

Metaanálisis	Datos	Resultado tal como se publicó
Scheibehenne, Greifeneder y Todd (2010)	63 condiciones de 50 experimentos publicados y no publicados, N = 5.036	Tamaño medio del efecto D = 0,02 (IC del 95 %: -0,09 a 0,12); “prácticamente cero” con una varianza considerable entre estudios
Chernev, Böckenholt y Goodman (2015)	99 observaciones de 53 estudios en 21 artículos, N = 7.202	Cuatro moderadores significativos: complejidad del conjunto de elección, dificultad de la tarea de decisión, incertidumbre de preferencias, objetivo de la decisión
Chernev, Böckenholt y Goodman (2015)	Efecto medio del tamaño del surtido, desglosado por tipo de estudio	b = 0,41 en los estudios sin moderadores; b = 0,04 (no significativo) en los estudios con moderadores

Fuentes: Scheibehenne et al. (2010), resumen y Resultados; Chernev et al. (2015), resumen y texto de resultados. En ambos artículos un efecto positivo indica sobrecarga de elección.

Los dos metaanálisis están más cerca de lo que parece. El primero dice que el efecto medio de tener más opciones es aproximadamente cero y varía mucho. El segundo dice que la variación es sistemática: más opciones perjudican cuando las opciones son complejas, la tarea es difícil, quien elige no sabe lo que quiere y el objetivo es escoger y no curiosear. La incertidumbre de preferencias es el moderador que una persona controla. Escribir qué significa “suficientemente bueno” elimina la condición bajo la cual un conjunto grande de opciones hace daño.

La literatura sobre maximización llegó a la misma conclusión desde la otra dirección. El número de opciones no es el problema, y los estándares tampoco. Lo es una búsqueda abierta sin un umbral fijado de antemano.

¿Por qué las herramientas de IA hacen más importante la regla de parada?

Esta sección es un razonamiento a partir de las fuentes anteriores, no datos nuevos.

El satisfacedor de Simon se detiene porque buscar cuesta. Las herramientas de IA generativa eliminan buena parte de ese coste para una amplia clase de decisiones. Más variantes de un titular, más itinerarios, otra reescritura de la carta de presentación: cada una cuesta un prompt.

De la investigación revisada aquí se siguen tres consecuencias.

El freno natural ha desaparecido. Si el coste era lo que ponía fin a la búsqueda, y el coste se acerca a cero, entonces la búsqueda solo termina cuando una regla la termina. Sin ella, cualquiera puede comportarse como el maximizador de búsqueda intensiva, el componente que nunca mostró un beneficio para el bienestar en los hallazgos codificados más arriba.

El nivel de aspiración se desplaza hacia arriba. Simon escribió en 1955 que el nivel de aspiración sube cuando las alternativas satisfactorias son fáciles de descubrir. Cuando una opción aceptable aparece en segundos, toda opción parece mejorable y el listón se mueve cada vez que se alcanza. Un umbral escrito antes del primer prompt no puede desplazarse.

La incertidumbre de preferencias queda expuesta, no resuelta. Los moderadores de Chernev dicen que los conjuntos grandes perjudican más cuando quien elige no sabe lo que quiere. Pedirle más opciones a un modelo suele ser una forma de aplazar esa pregunta. El remedio es enunciar primero los criterios y pedir a la herramienta que evalúe conforme a ellos, no generar hasta que algo dé buena sensación.

Existe el fallo contrario, tratado en el artículo sobre el sesgo de la primera conclusión: aceptar la primera respuesta de la IA sin ningún estándar. Eso no es satisfacer en el sentido de Simon, porque no se aplica ningún umbral. Los dos errores tienen la misma solución.

¿Cómo debe fijarse la regla de parada para cada tipo de decisión?

Marco editorial de CEOtudent: la Matriz de Reglas de Parada. Es una herramienta editorial construida sobre el patrón de las tablas 1-3, no un hallazgo de investigación. Los valores numéricos por defecto (tres imprescindibles, una lista corta de cinco) son puntos de partida que conviene ajustar.

Clase de decisión	Reversibilidad	Lo que está en juego	Opciones	Regla	Umbral que hay que escribir primero
A. Elecciones operativas diarias (qué comer, qué plantilla, qué hueco para la reunión)	Fácil de revertir	Bajo	Cualquier número	Satisfacer con firmeza: quedarse con la primera opción que pasa	Uno o dos imprescindibles y un límite de tiempo en minutos
B. Pruebas y herramientas (una suscripción, un flujo de trabajo, un módulo de un curso)	Reversible a un coste conocido	Medio	Muchas	Satisfacer y luego revisar	Tres imprescindibles, un tope de gasto y una fecha de revisión
C. Pequeñas pero permanentes (un regalo, una compra puntual)	Difícil de revertir	Bajo	Muchas	Satisfacer con una muestra fija	Número de opciones que se van a mirar, fijado antes de mirar
D. Grandes compromisos con pocas opciones reales (una oferta de empleo entre dos o tres, un cofundador)	Difícil de revertir	Alto	Pocas	Maximizar en estándares: comparar cada opción con todos los criterios	Criterios ordenados y un nivel mínimo aceptable para cada uno
E. Grandes compromisos con muchas opciones (una ciudad, una carrera universitaria, una orientación profesional)	Difícil de revertir	Alto	Muchas	Dos etapas: satisfacer hasta una lista corta, maximizar dentro de ella	Umbral de cribado, lista corta de cinco y una fecha de decisión
F. Producción de habilidad y oficio (la calidad del trabajo que construye reputación)	Acumulativa	Alto con el tiempo	No es un conjunto de elección	Mantener alto el estándar, limitar la búsqueda de herramientas y métodos	El listón de calidad del resultado, más un límite al cambio de herramientas

Cómo se corresponde la matriz con la evidencia:

• Las clases A-C son aquellas en las que el maximizador compuesto paga el coste del arrepentimiento a cambio de nada: la distancia entre la primera opción aceptable y la mejor es pequeña, y el gasto es la búsqueda. El artículo sobre la fatiga de decisión y la estructura del día explica cómo eliminar por completo muchas de estas elecciones.
• La clase D es donde vive el resultado salarial. Con mucho en juego y pocas opciones, compararlo todo es barato y puede compensar. El riesgo es subjetivo, así que la comparación debería terminar en una fecha y las opciones no elegidas deberían cerrarse.
• La clase E es el caso que describen los moderadores de la sobrecarga de elección: opciones complejas, tarea difícil, preferencias inciertas. Enunciar los criterios antes de buscar es el paso que más importa.
• La clase F es la lente del estudiante. Los estándares altos tuvieron un coste de bienestar pequeño o nulo en los datos y se acompañaron de resultados objetivos ligeramente mejores. Los estándares corresponden al trabajo; el límite de búsqueda corresponde a todo lo que lo rodea.

La lente del CEO es que la regla se fija de antemano, por clase, igual que una empresa fija los límites de aprobación por importe. El protocolo del diario de decisiones es el lugar donde registrar el umbral y comprobar más tarde si era demasiado alto o demasiado bajo.

¿Qué regla encaja con la decisión que tienes delante? Un test de siete preguntas

Responde antes de mirar ninguna opción.

1. ¿Se puede deshacer en un mes a un coste que no importaría dentro de un año? Si es así, es de clase A o B. Satisface.
2. ¿Seguirá siendo visible dentro de un año la diferencia entre una buena opción y la mejor? Si no, satisface, con independencia de cómo se sienta la elección.
3. ¿Es el conjunto completo de opciones realistas lo bastante pequeño como para compararlo entero de una sentada? Si es así y hay mucho en juego, compáralas todas una sola vez (clase D).
4. ¿Se pueden escribir los imprescindibles en una frase ahora mismo? Si no, el problema es la incertidumbre de preferencias. Deja de buscar y defínelos primero.
5. ¿Hay un número o una fecha en que la búsqueda termina? Si no, escríbelo. Una búsqueda abierta es el patrón vinculado a un menor bienestar en los estudios anteriores.
6. ¿El estándar se refiere a la calidad del trabajo o a haber escogido el único mejor elemento? Conserva el primero. Abandona el segundo en todo lo que quede fuera de las clases D y E.
7. Después de elegir, ¿hay un plan para dejar de comparar? Date de baja de las alertas, cierra las pestañas, archiva la lista corta. La fijación en las opciones no realizadas es el mediador señalado en el estudio sobre búsqueda de empleo.

Puntuación: un “no” en la pregunta 4 o 5 significa que todavía no hay que empezar a buscar. Un “sí” en la pregunta 1 o un “no” en la pregunta 2 significa que la primera opción que cumple los imprescindibles es la respuesta. Solo las decisiones con mucho en juego que superan las preguntas 3-5 se ganan una comparación completa.

Lo que esto no significa

No significa que los satisfacedores sean personas más felices en general. Las correlaciones originales con la felicidad explican alrededor del 6 % de la varianza, y casi todos los estudios citados aquí son transversales. Puede que las personas propensas al arrepentimiento o con bajo estado de ánimo sean las que más buscan. Roets y sus colegas señalan que sus “efectos” son relaciones, no causalidad establecida experimentalmente.

No significa que las escalas midan lo mismo. En 2016 existían once medidas. En los datos de Diab, las dos escalas más conocidas correlacionaron 0,48 entre sí, lo que equivale a cerca de un 23 % de varianza compartida. Un titular sobre los “maximizadores” puede describir estándares altos, búsqueda interminable o indecisión, según el instrumento.

No significa que el patrón sea universal. La maximización no guardó relación con el bienestar en la muestra china del estudio de Roets y se relacionó con un menor bienestar en ambas escalas en la muestra japonesa de Oishi.

No significa que maximizar compense. La prima salarial del 20 % procede de un único estudio con estudiantes a punto de graduarse. Otros dos hallazgos vinculan la misma escala con una menor competencia decisoria y más acontecimientos vitales negativos, y en la muestra de trabajadores de Giacopelli la correlación de la escala compuesta con los ingresos fue de 0,04.

No significa rebajar los estándares. El satisfacedor de Simon tiene un umbral, y ese umbral puede ser exigente. La evidencia va contra la búsqueda ilimitada y contra la angustia. No va contra querer resultados excelentes.

No significa que la Tabla 2 sea un metaanálisis. Es un recuento de dirección sin ponderar sobre un conjunto de estudios seleccionado a mano y con muestras que se solapan, y no debería citarse como un tamaño del efecto.

Preguntas frecuentes

¿Es mejor ser satisfacedor o maximizador?
En cuanto al arrepentimiento y al bienestar cotidiano, la investigación favorece satisfacer frente a la forma de maximizar cargada de búsqueda y angustia. En cuanto a los estándares altos por sí solos, la evidencia muestra un coste de bienestar pequeño o nulo. La mejor pregunta es qué regla encaja con qué decisión.

¿De verdad ganan más los maximizadores?
Un estudio de 2006 halló que los estudiantes con alta tendencia a maximizar conseguían empleos con salarios iniciales un 20 % más altos. Un estudio de 2013 con 237 encuestados con empleo halló una correlación de 0,04 entre la escala original y los ingresos, y de 0,15 para una escala de estándares altos. El efecto existe en algunos casos y es pequeño.

¿Están más deprimidos los maximizadores?
En la escala original de 13 ítems, la maximización correlacionó 0,34 con las puntuaciones de depresión en las muestras de 2002. Las escalas que miden estándares altos sin la dificultad para decidir en su mayoría no muestran ese vínculo, y un estudio eslovaco de 2020 halló una correlación de 0,05 entre la meta de maximización y la depresión.

¿Qué es una regla de parada?
Un umbral o límite fijado antes de que empiece la búsqueda que indica cuándo detenerse: una lista de imprescindibles, un número de opciones que examinar, una fecha límite o un presupuesto. Es el nivel de aspiración de Simon puesto por escrito para que no pueda desplazarse.

¿Es real la sobrecarga de elección?
A veces. Un metaanálisis halló un efecto medio cercano a cero (D = 0,02). Otro posterior halló una sobrecarga fiable bajo cuatro condiciones: conjuntos de elección complejos, tareas difíciles, preferencias inciertas y el objetivo de elegir en lugar de curiosear.

¿Cómo se aplica esto al uso de herramientas de IA?
Cuando una herramienta puede producir alternativas ilimitadas casi sin coste, la búsqueda ya no termina por sí sola. Fija los criterios y el número de rondas antes de escribir el prompt, y evalúa los resultados conforme a los criterios en lugar de generar hasta que uno parezca perfecto.

Fuentes

1. Simon, H. A. (1955). A Behavioral Model of Rational Choice. Quarterly Journal of Economics, 69(1), 99-118.
2. Simon, H. A. (1956). Rational Choice and the Structure of the Environment. Psychological Review, 63(2), 129-138.
3. Schwartz, B., Ward, A., Monterosso, J., Lyubomirsky, S., White, K., y Lehman, D. R. (2002). Maximizing Versus Satisficing: Happiness Is a Matter of Choice. Journal of Personality and Social Psychology, 83(5), 1178-1197.
4. Iyengar, S. S., Wells, R. E., y Schwartz, B. (2006). Doing Better but Feeling Worse: Looking for the “Best” Job Undermines Satisfaction. Psychological Science, 17(2), 143-150. (resumen)
5. Iyengar, S. S., y Lepper, M. R. (2000). When Choice Is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing? Journal of Personality and Social Psychology, 79(6), 995-1006.
6. Parker, A. M., Bruine de Bruin, W., y Fischhoff, B. (2007). Maximizers versus Satisficers: Decision-Making Styles, Competence, and Outcomes. Judgment and Decision Making, 2(6), 342-350.
7. Diab, D. L., Gillespie, M. A., y Highhouse, S. (2008). Are Maximizers Really Unhappy? The Measurement of Maximizing Tendency. Judgment and Decision Making, 3(5), 364-370.
8. Nenkov, G. Y., Morrin, M., Ward, A., Schwartz, B., y Hulland, J. (2008). A Short Form of the Maximization Scale: Factor Structure, Reliability and Validity Studies. Judgment and Decision Making, 3(5), 371-388.
9. Lai, L. (2010). Maximizing Without Difficulty: A Modified Maximizing Scale and Its Correlates. Judgment and Decision Making, 5(3), 164-175.
10. Scheibehenne, B., Greifeneder, R., y Todd, P. M. (2010). Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload. Journal of Consumer Research, 37(3), 409-425.
11. Turner, B. M., Rim, H. B., Betz, N. E., y Nygren, T. E. (2012). The Maximization Inventory. Judgment and Decision Making, 7(1), 48-60.
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La Tabla 2 y la Matriz de Reglas de Parada son análisis y marcos editoriales de CEOtudent: la Tabla 2 es un recuento de dirección recalculado a partir de los artículos citados, y la matriz y el test de siete preguntas son herramientas editoriales, no hallazgos de investigación. Las tablas 1 y 3 reproducen las cifras tal como figuran en las fuentes. No se han utilizado deliberadamente: las cifras salariales en dólares que suelen citarse del estudio de 2006 sobre búsqueda de empleo (solo estaba disponible el resumen, así que solo se usa el 20 % publicado); cualquier afirmación de que una proporción concreta de la población es maximizadora (las fuentes informan de una media y una mediana de la escala, no de un reparto poblacional); y los recuentos populares de cuántas decisiones toma una persona al día.

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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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