Doxa 1211

¿Qué tan susceptible es usted a la falacia del costo hundido?

Ser inteligente no evitará que inviertas más recursos en una causa perdida, pero la autoconciencia sí podría hacerlo.

Por David Ronayne

Conducta económica

Harvard Business Review

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Resumen. Muchos gerentes son susceptibles al famoso efecto de costo hundido, por el cual persisten invirtiendo en un proyecto que pierde dinero incluso cuando tiene sentido invertir el dinero nuevo en nuevos proyectos alternativos. La herramienta basada en la investigación presentada en este artículo permite a los gerentes medir esa susceptibilidad.

¿Ha continuado con un proyecto mucho después de haberlo abandonado? ¿Perseguido con una relación incluso después del punto sin retorno? ¿Te arrastraste a un evento en un clima miserable solo porque ya compraste el boleto con el dinero que tanto te costó ganar? Todos estos son ejemplos del “efecto de costo hundido”, que ocurre cuando alguien elige hacer o continuar algo simplemente porque ha invertido recursos (irrecuperables) en ello en el pasado.

El efecto a menudo se atribuye a decisiones bien conocidas de alto riesgo en varios contextos. Por ejemplo, se dice que la dirección ante la renuencia de General Motors a alejarse de las estrategias que alguna vez fueron ganadoras contribuyó al declive de la empresa a fines del siglo pasado. En la aviación, generalmente se considera que arrojar buen dinero después de lo malo ha llevado a la inversión masiva de los gobiernos británico y francés en el proyecto Concorde (de hecho, el efecto de costo hundido todavía se conoce a veces como la falacia del Concorde ). Y en la esfera política, ejemplos como las prolongadas campañas militares estadounidenses en Vietnam e Irak sugieren que el efecto puede conducir no solo a la ruina financiera, sino también a la pérdida de decenas de miles de vidas.

Es una lección fundamental en muchas clases de economía empresarial o toma de decisiones que los costos irrecuperables hundidos en el pasado son irrelevantes a la hora de decidir qué hacer a continuación. Los responsables de la toma de decisiones deben recordar: cuando los costos irrecuperables afectan las decisiones estratégicas, puede haber consecuencias reales y nefastas.

¿Medir la susceptibilidad de su equipo al efecto del costo hundido?

Los investigadores abordan el desafío de medir el efecto presentando a las personas preguntas sobre lo que harían en varios escenarios hipotéticos. Sin embargo, los escenarios no suelen cubrir la amplia gama de costos que se pueden hundir (por ejemplo, dinero, tiempo, esfuerzo, emoción). Y realmente no teníamos idea de si las respuestas a esos escenarios hipotéticos realmente predicen si las personas sucumben al efecto en una situación con consecuencias reales sobre la mesa.

Mi trabajo reciente con Daniel Sgroi y Anthony Tuckwell, "Evaluación del efecto de costo hundido", cierra esas brechas y proporciona una nueva escala de ocho preguntas.para medir la susceptibilidad al efecto. Cada escenario proporciona una situación cotidiana realista en la que cualquiera debería poder imaginarse fácilmente. En conjunto, los escenarios cubren una gama de costos que pueden hundirse. En la mayoría de los casos, se hunden una variedad de costos porque nuestros recursos tienden a estar altamente interconectados. Por ejemplo, muchas decisiones importantes requieren no solo costos más destacados y medibles, como tiempo y dinero, sino también aquellos que sentimos más personalmente, como el esfuerzo y la emoción, y cada uno de nosotros puede sentir el peso de esos costos de manera diferente. Por estas razones, parece indeseable e inútil intentar hacer referencia siempre a un solo tipo de recurso por escenario o solo ofrecer escenarios que presenten un recurso. Más bien, es importante incluir escenarios que enfaticen diferentes combinaciones de recursos.

¿Cómo lo hicimos?

Pusimos un conjunto inicial de 18 preguntas basadas en escenarios a los encuestados que cubrieron colectivamente cinco recursos diferentes que las personas gastan en adquirir un activo (esfuerzo, tiempo, dinero, emoción y creencia), extraídos de una variedad de fuentes. A modo de ejemplo, aquí está uno de los escenarios, que enfatiza el esfuerzo pero también el tiempo (el texto relevante está subrayado aquí con fines ilustrativos):

Estabas esperando la fiesta de Halloween de este año. Tienes la capa adecuada, la peluca adecuada y el sombrero adecuado. Toda la semana has intentado perfeccionar el atuendo recortando una gran cantidad de estrellas diminutas para pegarlas a la capa y al sombrero, y aún necesitas pegarlas. El día de Halloween, decides que el atuendo se ve mejor sin todas estas estrellas en las que te has esforzado tanto.

¿Qué punto de la siguiente escala describe mejor lo que harías?

Usa estrellas o o o o o o Ve sin

El análisis estadístico de los datos de respuesta sugirió que seleccionáramos ocho de estos 18, dejándonos con nuestra escala, la “SCE-8”. Los recursos en los que se centra cada uno de esos escenarios se muestran en la exposición Prueba de costos hundidos. Nuestro análisis identificó qué escenarios dieron las respuestas que mejor describían la mayor variación en los datos. Sorprendentemente, los ocho escenarios que nos quedan cubren la gama completa de recursos que consideramos, lo que respalda la idea de que se deben considerar muchos recursos cuando se busca una medida de susceptibilidad al efecto del costo hundido.

La respuesta de cada pregunta genera una puntuación entre 0-5, donde 0 corresponde a la menor susceptibilidad y 5 a la mayor. Luego, agrega las puntuaciones de las ocho preguntas para generar una puntuación de susceptibilidad general entre 0 y 40. En nuestros datos, vimos mucha variación en los puntajes de susceptibilidad, incluidos 0 y 40, pero el puntaje promedio fue justo por debajo de 10.

¿Las puntuaciones más altas corresponden a peores decisiones?

Para probar qué tan predictivo es el puntaje en un entorno con consecuencias reales, solicitamos a los mismos encuestados que completaran un experimento en el que pudieran ganar dinero. Los encuestados de un grupo ganaron un "activo" (un boleto de lotería que pagaba $ 10 con un 10% de probabilidad) al desempeñarse bien en una tarea laboriosa (lo que les obligaba a reducir costos como el tiempo y el esfuerzo). No se requirió que un segundo grupo completara ninguna tarea, sino que simplemente se le pidió que eligiera entre los dos activos.

Le dimos al primer grupo la opción de quedarse con el activo que habían ganado o cambiarlo por un activo mejor (que pagaba $ 10 con un 20% de probabilidad). El veintitrés por ciento eligió quedarse con su activo original (inferior). Por el contrario, los encuestados del segundo grupo eligieron el mejor activo. En otras palabras, una cantidad sustancial de personas en el primer grupo se quedó con un activo peor porque habían invertido su tiempo y energía para ganarlo, lo que demuestra su susceptibilidad al efecto. Además de proporcionar una escala de susceptibilidad, también somos los primeros en mostrar una fuerte evidencia del efecto del costo hundido en un entorno experimental con incentivos reales.

Ahora podemos relacionar las puntuaciones de susceptibilidad con la susceptibilidad real. Descubrimos que aquellos con puntajes de susceptibilidad por encima del promedio (10 o más) tenían casi tres veces más probabilidades (36% vs 13%) de caer presa del efecto que aquellos con puntajes por debajo del promedio (9 o menos) cuando había dinero sobre la mesa.

¿Experiencia o inteligencia?

Nuestro trabajo también arroja luz sobre los impulsores de la susceptibilidad al efecto del costo hundido. Nuestros encuestados completaron pruebas psicológicas que proporcionan varias medidas de capacidad cognitiva. Descubrimos que la experiencia o las reservas de conocimiento (la llamada " inteligencia cristalizada "), en lugar del poder computacional en bruto ("inteligencia fluida"), permiten evitar caer presa del efecto: en otras palabras, ser sabio puede contar más que ser inteligente.

Esto es consistente con la teoría general de que para evitar sesgos en la toma de decisiones, necesita la capacidad de reconocer el hecho de que se enfrenta a una situación en la que debe anular sus instintos o heurísticas. En contraste, la capacidad intelectual de fuerza bruta necesaria para evitar el efecto del costo hundido una vez que se da cuenta de que lo enfrenta, es relativamente leve.

Sin embargo, si los tomadores de decisiones experimentados en la cima de las grandes empresas y los gobiernos sucumben al efecto, muestra que, aunque la experiencia puede ayudar, no es suficiente para anular sesgos importantes como el efecto del costo hundido. Su propia experiencia puede haberlo hecho consciente de algunas trampas, pero independientemente de su antigüedad, al elegir lo que haría en los escenarios del SCE-8, tendrá una idea de cuán susceptible es y, con eso en mente, empoderará. usted mismo para tomar mejores decisiones en el futuro.

David Ronayne es profesor de ESMT en Berlín, Alemania.

Doxa 1006

El arte de comunicar el riesgo

Por Ann Cleaveland , Jessica Cussins Newman y Steven Weber

Conducta Económica

Harvard Business Review

La mayoría de las organizaciones pueden lidiar con malas noticias sencillas, al igual que la mayoría de las personas. Absorbemos el impacto y seguimos adelante. Pero, ¿qué sucede cuando no sabemos qué tan malas son las noticias?

Cuando se trata de crisis, las noticias que deben ofrecer las empresas suelen ser potencialmente malas noticias. ¿Cómo debería reaccionar una empresa de tecnología cuando se entera de que podría haber sufrido una violación de sus datos, o un supermercado descubre que podría haberle vendido lechuga contaminada, o un fabricante de dispositivos médicos se entera de que los pacientes pueden tener un reemplazo de cadera defectuoso? Comunicar sobre la incertidumbre, lo que la gente llama "comunicaciones de riesgo" en la práctica, se ha convertido en uno de los desafíos más importantes que enfrenta cualquier persona que necesite transmitir o consumir información.

Las comunicaciones de riesgos son más importantes que nunca durante la pandemia actual. Los científicos, los responsables de la formulación de políticas y las empresas no están seguros de muchos hechos básicos sobre Covid-19 con implicaciones cruciales para las decisiones personales y sociales. ¿Qué tan contagioso es este nuevo virus? ¿Qué posibilidades hay de matar gente? ¿Cuáles serán sus consecuencias económicas, sociales y culturales a largo plazo?

Doxa 649

¿Puede la IA animarnos a tomar mejores decisiones?

Por Bob Suh
Conducta económica
Harvard Business Review
La revolución del comportamiento en la economía fue provocada por una pregunta simple e inquietante: ¿qué pasa si las personas no actúan racionalmente? Esta misma pregunta ahora desconcierta al campo de la tecnología. En el mundo en línea, una vez que se espera que sea un lugar de información lista y fácil colaboración, las mentiras y el odio pueden propagarse más rápido que la verdad y la bondad. Los sistemas corporativos también provocan un comportamiento irracional. Por ejemplo, al predecir ventas, los empleados a menudo ocultan tratos malos e informan de forma selectiva de los buenos. AI se encuentra en la encrucijada de la cuestión del comportamiento, con el potencial de empeorar las cosas o de obtener mejores resultados de nosotros. La clave para obtener mejores resultados es aumentar el cociente emocional de AI: su EQ. ¿Cómo? Entrenando algoritmos para imitar la forma en que las personas se comportan en relaciones constructivas.

Ya sea que nos guste o no admitirlo, construimos relaciones con las aplicaciones. Y las aplicaciones, como las personas, pueden provocarnos comportamientos tanto positivos como negativos. Cuando las personas con EQ alto interactúan con nosotros, aprenden nuestros patrones, se identifican con nuestras motivaciones y evalúan cuidadosamente sus respuestas. Deciden ignorar, desafiar o alentarnos según cómo anticipen que reaccionaremos.

La AI puede ser entrenada para hacer lo mismo. ¿Por qué? Porque los comportamientos son más predecibles de lo que nos gusta pensar. La industria de pérdida de peso de $ 70 mil millones prospera porque las compañías de dietas saben que la mayoría de las personas recuperan el peso perdido. La industria de los casinos de $ 40 mil millones se beneficia de la ilógica esperanza de los jugadores de regresar. Las compañías de tarjetas de crédito saben que es difícil para las personas romper sus hábitos de gasto.

Si bien aún es muy temprano, los campos de la ciencia del comportamiento y el aprendizaje automático ya ofrecen algunas técnicas prometedoras para crear una IA de mayor ecualización que las organizaciones están poniendo en práctica para producir mejores resultados. Esas técnicas incluyen:

Observando roturas de patrón y empujando. Las personas que te conocen pueden decir fácilmente cuándo estás rompiendo un patrón y reaccionar en consecuencia. Por ejemplo, un amigo puede notar que repentinamente cambió su rutina y preguntarle por qué. El sistema de pago de facturas en línea de Bank of America también toma nota de los saltos de patrón para evitar errores de clave de usuario. El sistema recuerda el patrón de pagos que realizó en el pasado y publica una alerta si aumenta sustancialmente su pago a un proveedor.

Fomentando la autoconciencia con puntos de referencia. Decir sin rodeos a las personas que se están desempeñando mal a menudo es contraproducente, provocando una actitud defensiva en lugar de un mayor esfuerzo. Un método más diplomático simplemente permite que las personas vean cómo se comparan con los demás. Por ejemplo, una importante empresa de tecnología utilizó AI para generar pronósticos de ventas más precisos que el equipo de ventas. Para inducir al equipo a corregir el rumbo, el sistema proporciona a cada miembro del equipo visualizaciones personalizadas que muestran cómo difieren sus pronósticos del pronóstico de AI. Un simple empujón luego pregunta por qué este podría ser el caso. El miembro del equipo puede proporcionar una explicación racional, evitar proporcionar comentarios o afirmar que la IA es incorrecta. La IA aprende sobre la sustancia y el momento de la reacción del individuo, la compara con la brecha en los dos pronósticos y puede elegir un empujón apropiado de segundo orden.

Usando la teoría de juegos para aceptar o desafiar conclusiones. Imagine estar en un equipo que debe encontrar errores en más de 100,000 transacciones de fondos mutuos al día. Un fondo que administra un billón de dólares en activos está abordando este problema abrumador con AI. La primera versión de la AI calificó errores potenciales (llamados "anomalías") por riesgo y costo potencial, y luego colocó en la cola las anomalías más peligrosas primero. El sistema luego siguió el tiempo que el analista dedicó a cada anomalía. Se suponía que los analistas dedicarían más tiempo a las anomalías de riesgo y menos tiempo a los "obvios". De hecho, algunos analistas volaban a través de las anomalías de mayor riesgo, llegando a conclusiones sospechosamente rápidas.

En la mayoría de los sistemas de detección masiva, la tasa de falsos positivos a menudo es extremadamente alta. Por ejemplo, los equipos secretos del Departamento de Seguridad Nacional descubrieron que la TSA no pudo detener el 95% de los intentos de los inspectores de contrabandear armas o materiales explosivos a través de la detección. Los analistas de fondos mutuos que rastrean innumerables transacciones, como los evaluadores de la TSA que tratan con miles de pasajeros, con los ojos fijos, simplemente se deslizan sobre las anomalías.

El fondo está abordando este comportamiento peligroso, aunque altamente predecible, con un algoritmo empleado por los programas de ajedrez. Esta versión modificada de la teoría de juegos secuenciales primero monitorea si el analista concluye que una anomalía es un falso positivo o decide dedicarle más tiempo. La IA, que desempeña el papel de un oponente de ajedrez, puede decidir contrarrestar aceptando la decisión del analista o desafiándola.

Elegir el momento adecuado para la visión y la acción. Por cualquier estándar, Jeff Bezos es un tomador de decisiones maestro. En una entrevista reciente con David Rubenstein de Bloomberg TV, describió su marco para tomar decisiones. Cuando se le preguntó acerca de una decisión compleja a última hora de la tarde, a menudo responde: "Eso no suena como una decisión de las 4 en punto; eso suena como una decisión de las 9 de la mañana ".

El equipo de ventas A/B de mi empresa probó el momento adecuado del día para maximizar las respuestas a los correos electrónicos de prospección y encontró una diferencia dramática en las tasas de respuesta entre los mensajes enviados el martes por la mañana y el viernes por la tarde. Muchos sistemas de mensajería para el consumidor están optimizados para maximizar el rendimiento. El algoritmo de sintonización puede mejorarse para determinar el tipo de decisión que se debe tomar y la tendencia de los usuarios a responder y tomar mejores decisiones. Por ejemplo, las decisiones que requieren mayor reflexión podrían presentarse en un momento en que el responsable de la toma de decisiones tenga más tiempo para pensar, ya sea a través de la predicción o mediante la programación del usuario.

¿Podría la IA de mayor EQ ayudar a traer más civilidad a Internet? Las compañías de medios sociales pueden considerar una distinción que los empresarios occidentales aprenden pronto cuando negocian con sus homólogos japoneses: "honne" (lo que uno siente por dentro) frente a "tatemae" (lo que uno expresa públicamente). Una comprensión compartida de la distinción entre lo que uno siente y lo que se espera que diga conduce a menos errores de cálculo. Se podría desarrollar un algoritmo basado en esa distinción para abordar las tendencias predecibles de las personas a decir y hacer cosas bajo la influencia de las multitudes (incluso si son virtuales) que de otro modo dudarían hacer. Alguien que esté preparando una publicación inflamatoria, engañosa o cruel puede ser empujado para reconsiderar su lenguaje o para advertir el tenor de un tema de "tendencia". Los desafíos de desarrollar una IA de alto ecualización emocionalmente cargada son desalentadores, pero en lugar de simplemente eliminar las publicaciones individuales, en última instancia, podría ser más beneficioso cambiar el comportamiento en línea para mejor.

Bob Suh es el fundador y CEO de OnCorps, una empresa de aprendizaje automático que mejora la ciencia de la decisión. Antes de OnCorps, fue Jefe de Estrategias de Tecnología en Accenture y Director de Estrategia para el negocio de tecnología global de la empresa.

Doxa 390

Cuando resuelva problemas, piense en lo que podría hacer, no en lo que debe hacer

Por Francesca Gino
Harvard Business Review
Conducta económica
Un sábado por la noche en Módena, una pintoresca ciudad en una de las regiones culinarias más conocidas de Italia, una pareja y sus dos hijos pequeños cenaron en el restaurante de tres estrellas Michelin Osteria Francescana. El padre pidió a la familia "Tradition in Evolution", un menú de degustación con 10 de los platos más populares del restaurante. Uno de ellos, "caracoles debajo de la tierra", se sirve como sopa. Los caracoles están cubiertos por una "tierra" de café, nueces y trufa negra, y "escondidos" debajo de una crema hecha con papa cruda y espuma de ajo. Cuando el maître d'Giuseppe Palmieri tomó la orden, notó una mirada ligeramente desesperada en los rostros de los niños. Palmieri se volvió hacia el niño más pequeño y le preguntó: "¿Qué te gustaría tener?". Él respondió: "¡Pizza!"

Osteria Francescana no es el tipo de lugar que ofrece pizza. Sin embargo, sin dudarlo, Palmieri se disculpó y llamó a la mejor pizzería de la ciudad. Un taxi apareció poco después con la pizza, y Palmieri lo entregó a la mesa. En muchos restaurantes elegantes, esto hubiera sido impensable. Pero los dos niños y sus padres probablemente nunca olviden el acto de bondad de Palmieri. Y, como me dijo Palmieri, "simplemente tomó un cambio de rumbo y una pizza".

A nadie le gusta un alborotador en el trabajo. Todos hemos tenido colegas que nos molestan o se desvían del guión sin avisos, causando conflictos o perdiendo el tiempo: imbéciles y presumidos que parecen ser difíciles sin una buena razón y personas que rompen las reglas solo por el bien de y empeorar a otros en el proceso. Pero también hay personas que saben cómo convertir las reglas en una contribución. Rebeldes como Palmieri merecen nuestro respeto y nuestra atención, porque tienen mucho que enseñarnos. (Si tiene curiosidad por saber qué tipo de rebelde es, puede averiguarlo tomando esta evaluación gratuita).

Una de las lecciones más importantes es una situación desafiante: los niños que quieren pizza, todos tendemos a hacer lo que deberíamos por defecto, en lugar de preguntar qué podemos hacer. Mis colegas y yo hicimos un experimento en el que les di a los participantes difíciles desafíos éticos donde parecía que no había una buena opción. Luego pregunté a los participantes: "¿Qué deberían hacer?" O "¿Qué podrían hacer?" Encontramos que el grupo "podría" pudo generar más soluciones creativas. Acercarse a los problemas con una mentalidad de "debería" nos atasca en el intercambio que la elección implica y reduce nuestro pensamiento en una respuesta, la que parece más obvia. Pero cuando pensamos en términos de "podría", nos mantenemos abiertos de mente y las concesiones implicadas nos inspiran a encontrar soluciones creativas.

En el trabajo, por supuesto, la persona que "¿qué podríamos hacer?" Es también la que se ve como algo que ralentiza las cosas. "¿Qué pasa si ...?" Y "¿Qué tal ...?" Son preguntas que siguen agregando opciones a la discusión. Pero los rebeldes entienden que siempre vale la pena resistir la presión del tiempo para darse un momento para reflexionar. Considere un ejemplo extremo: el Capitán Chesley B. "Sully" Sullenberger es el piloto de un avión de USAirways que, poco después de despegar del aeropuerto La Guardia de Nueva York en enero de 2009, golpeó una bandada de pájaros y perdió sus dos motores. Sully tenía 155 personas a bordo y muy poco tiempo para encontrar un lugar donde aterrizar en una ciudad de edificios altos. La mayoría de los capitanes habrían tomado el camino más obvio e intentado aterrizar en el aeropuerto más cercano, probablemente con resultados catastróficos. Sully trabajó a través de los procedimientos estándar de emergencia (lo que debería hacer), pero también se permitió pensar en lo que podía hacer. Decidió dejar el avión en el río Hudson y todos se salvaron.

Otro problema que tiene la gente con los rebeldes en el trabajo es el conflicto que a veces resulta. Los rebeldes son propensos al desacuerdo. Pero algo de tensión es algo positivo, porque puede ayudar a que las personas pasen del deber al poder. Cuando experimentamos conflictos, encuentra la investigación, generamos soluciones más originales que cuando estamos en un estado de ánimo más cooperativo. Cuando hay tensión, también tendemos a analizar las opciones y explorar profundamente las alternativas, lo que lleva a nuevas ideas. Entendiendo esto, Ariel Investments, una firma de administración de dinero con sede en Chicago, nombra un defensor del diablo durante las reuniones que está encargado de hacer agujeros, y esto le sirvió a la empresa durante la crisis financiera de 2008. El enfoque les ayudó a reflexionar sobre las acciones que siguieron: una persona que siguió una acción en particular recomendaría comprarla o venderla; otro diría lo contrario.

He descubierto en mi propia investigación que a las personas se les pide que cumplan dos objetivos que parecen estar en desacuerdo, sus ideas son más innovadoras. Por ejemplo, mis colegas y yo invitamos a los participantes en un experimento a usar suministros limitados para construir prototipos de diferentes productos en el laboratorio. Les dijimos a algunos de ellos que construyeran nuevos productos. Les dijimos a otros que construyeran productos baratos. Y le dijimos a un tercer grupo que construyera un producto nuevo pero que mantuviera bajos los costos. Luego pedimos a otro grupo de personas que evaluara todos los productos que los tres grupos crearon sobre su originalidad. Los productos que recibieron los puntajes más altos fueron los creados por personas que tenían al principio objetivos que parecían contradictorios. Por supuesto, el conflicto y los desacuerdos se pueden tomar demasiado lejos. Pero hacer las cosas más difíciles puede producir mejores resultados.

Osteria Francescana es un lugar donde se fomenta la ruptura de reglas, desde la cima. El chef y propietario del restaurante Massimo Bottura no encaja en el molde del líder habitual: está en las trincheras, limpiando la calle del restaurante a primera hora de la mañana, ayudando con la preparación de la comida del personal, jugando fútbol con el personal entre servicios y descargar camiones de reparto. Él se deleita desafiando las convenciones de la cocina italiana. Hace un siglo, hervir carnes para el plato italiano Bollito misto ("Carnes mixtas cocidas") era una elección práctica, dados los métodos de cocción limitados. Cocinar la carne sous vide, como lo hizo Bottura, transformó el plato, que él llama Bollito non bollito ("Carnes hervidas, no hervidas") en uno que es más sabroso y agradable a la vista.

Cuando otros miembros del personal ven que su líder hace lo inesperado, también lo aceptan. Saben que trabajan en el tipo de lugar donde ordenar una pizza para dos niños desesperados no será menospreciado. Todos podemos aprender de Palmieri. Pero también podemos aprender del tipo de lugar donde trabaja, donde los rebeldes se sienten como en casa.

Francesca Gino es una científica del comportamiento y la Profesora de Administración de Empresas Tandon Family en Harvard Business School. Ella es la autora de los libros Talento Rebelde: Por qué vale la pena romper las reglas en el trabajo y en la vida y desviado: por qué se descarrilan nuestras decisiones y cómo podemos cumplir el plan. Twitter: @francescagino.