En una escala del 1 al 10, ¿de qué color es tu letra favorita del abecedario?

Cómo construimos, usamos y malinterpretamos métricas en BI (y más allá).

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Recientemente leí un artículo de Joe Celko titulado Data Elements on a Nominal Scale (Simple Talk), donde menciona una frase que, según él, vio impresa en una camiseta. He buscado al autor original sin éxito, pero la frase me atrapó por completo. Dice así:

“En una escala del 1 al 10, ¿de qué color es tu letra favorita del abecedario?”

La frase es absurda en tantos niveles que uno casi no sabe por dónde empezar a desmontarla. Sin embargo, precisamente por eso es tan potente: nos obliga a pensar en cómo usamos —y abusamos— de escalas, significados y categorías.

Joe Celko la utiliza para hablar de teoría y diseño de bases de datos, pero quiero traerla a otro terreno en el que esta absurda combinación de dimensiones también sucede todos los días: la Inteligencia de Negocios (BI).

Porque aunque suene ridículo, en BI y en negocios hacemos cosas así con más frecuencia de la que nos gustaría admitir. Mezclamos unidades no comparables, interpretamos promedios sin sentido, cargamos ciertos indicadores de emoción o moral, y en muchos casos, confundimos lo que parece con lo que realmente significa.

Este artículo es una exploración de esas prácticas. Una invitación a mirar nuestras métricas con más claridad, más contexto y, sobre todo, con menos fe ciega. Despues de analizar los casos con los que mas me he enfrentado llegue a la siguiente taxonomia:

1. Errores de Agregacion
2. Errores de interpretación
3. Métricas engañosas
4. Métricas con carga emocional mal dirigida

Desde el punto de vista academico esta lista es apenas un primer intento de clasificar mi experiencia directa, y no es fruto de un investigacion exhaustiva, pero creo que puede servir a otros. El texto que sigue a continuacion es provocador y puede causarte ronchas intelectuales, si asi es, es que esta cumpliendo su proposito.

1. Errores de agregación

Este primer grupo tiene los casos donde comparamos y agregamos datos o categorias sin respetar la naturaleza o el contexto de la informacion. Esto lo tiene muy claro la cultura universal cuando dice “sumar peras con manzanas” o “comparar peras con manzanas” , lo cual funciona como un recurso mnemotécnico, porque en realidad uno sí podría sumar frutas, pero es un recordatorio que debemos entender la unidad sumada y su comparacion.

1.1 Sumar lo que no se puede sumar: unidades no homogéneas

Este primer caso parece chiste, pero es anécdota. Me lo he encontrado en innumerables escenarios, especialmente en empresas comerciales que distribuyen una gran variedad de productos y, sin pensarlo mucho, colocan una columna genérica llamada “CANTIDAD”.

Algunas incluso son más osadas y añaden otra columna: “PRECIO PROMEDIO”, calculado simplemente como el monto total dividido entre esa cantidad. Pero si lo que estás sumando son 1 tornillo, 1 kilo de clavos y 1 saco de cemento, esa “cantidad = 3” no tiene ningún sentido. Y el “precio promedio” que se calcule a partir de eso será igual de absurdo.

Una métrica como cantidad vendida, cantidad ordenada o cantidad despachada, usada sobre unidades no comparables, pierde completamente su valor analítico. Es una cifra que parece precisa, pero no informa nada.

Ahora bien, en ciertos contextos sí se puede encontrar una forma válida de sumar, si se establece un criterio explícito de equivalencia. Por ejemplo, la empresa Dole, al exportar banano, vende cajas de distintos pesos. Para consolidar la información, utilizan una unidad estandarizada llamada “Caja Dole”, que representa una cantidad fija de banano. Los envíos se ajustan multiplicando las unidades por su peso y dividiendo por el peso estándar de esa caja. Así logran una comparación homogénea y útil.

La lección que debemos aprender es sumar solo tiene sentido cuando sabemos qué estamos sumando y hemos acordado cómo hacerlo. Si no, estamos creando métricas que engañan más de lo que aclaran.

1.2 Comparaciones inválidas: cuando la base cambió

Este es el otro caso clásico de “comparar peras con manzanas”, pero a diferencia del anterior, aquí el problema no está en sumar cosas distintas, sino en comparar cifras cuya base de cálculo ha cambiado sin hacer ajustes. Y lo más delicado: muchas veces sucede de forma casi imperceptible.

Ocurre con frecuencia en los negocios: se abren nuevas tiendas o sucursales, se agregan o eliminan líneas de productos, o incluso se adquieren empresas completas. Aunque el cálculo sea válido desde el punto de vista matemático, la interpretación puede ser totalmente errónea si el lector asume que el crecimiento se debe a una mayor penetración del mercado, cuando en realidad se trata de una expansión estructural de la base.

La forma más común de corregir esto es calcular lo que en inglés se conoce como “same-store sales” o “comparable-store sales”, que podríamos traducir como ventas en tiendas comparables. Este cálculo toma las ventas pero filtra los datos para considerar únicamente las tiendas que estaban abiertas desde el período anterior y excluye las tiendas nuevas. Así se elimina el efecto de las nuevas aperturas y se obtiene una visión más real del desempeño

Lo mismo aplica para líneas de productos o categorías: comparar “ventas de productos comparables” permite medir el crecimiento real sin verse afectado por la incorporación de nuevos ítems o categorías de productos

En el ámbito financiero, esta lógica se lleva un paso más allá: es común —e incluso esperado por los mercados— separar el crecimiento orgánico del inorgánico en los reportes de resultados.
Por ejemplo:

“La empresa creció un 12% este año, de los cuales un 8.5% fue crecimiento orgánico y un 3.5% fue inorgánico.”

• El crecimiento orgánico proviene de actividades internas: más ventas, expansión en mercados existentes, mejora de productos.

• El crecimiento inorgánico proviene de fusiones, adquisiciones o inversiones externas.

Ambos tipos de crecimiento son válidos, pero tienen implicaciones distintas para la sostenibilidad, el riesgo y la estrategia de la empresa.

La lección: Antes de comparar cifras, asegúrate de que el contexto no haya cambiado. Porque si la base es distinta, la comparación no solo pierde valor: puede llevarte a conclusiones equivocadas y decisiones mal fundadas.

2. Errores de interpretación

En este segundo grupo incluyo las métricas que son técnicamente válidas desde el punto de vista del cálculo, pero que se prestan a ser malinterpretadas o mal entendidas, ya sea por la naturaleza de la propia métrica o por la forma en que el usuario (o la organización) la interpretan.

Esta separación entre error técnico y error de interpretación es, reconozco, una línea gris. Aun así, me parece valioso hacer la distinción, porque una métrica mal comprendida puede ser tan peligrosa como una métrica mal construida.

2.1 Métricas con limitaciones inherentes

Para este caso quiero traer un ejemplo reciente que puede parecer extraño para quienes viven en países con economías acostumbrados a procesos de devaluación permanentes, pero que en el contexto costarricense tiene un impacto enorme.

En Costa Rica, en los últimos años, hemos vivido una revaluación significativa del colón, nuestra moneda nacional. Para dar una referencia concreta: el tipo de cambio pasó de un máximo histórico de ₡697.32 por dólar (el 21 de junio de 2022) a ₡505.82 al 1° de abril de 2025. Este fenómeno es atípico, ya que estamos acostumbrados a procesos de devaluación, y no a lo contrario.

Aunque a simple vista parezca positivo, este cambio complica notablemente la interpretación de los estados financieros. En particular, para aquellas que llevan su contabilidad solo en moneda de registro (el colón, exigido por la normativa tributaria) y no en moneda funcional (usualmente el dólar, en el caso de empresas importadoras o exportadoras).

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💡 Nota técnica — El tipo de cambio y la ilusión de utilidad

Imaginá que comprás un bien importado en $1, cuando el tipo de cambio es de ₡100 por dólar. En ese momento, el costo contable del bien es ₡100. Luego lo vendés con una ganancia real del 30% sobre el costo en dólares, es decir, lo vendés a $1.30. Pero en ese momento el tipo de cambio subió a ₡200 por dólar, por lo que la venta se registra como ₡260. El estado de resultados dirá que tuviste una utilidad contable de ₡160 (₡260 – ₡100).

Sin embargo, para reponer el bien necesitás ahora ₡200, no ₡100. Entonces:

• La ganancia real fue de ₡60 (₡260 – ₡200), no ₡160.

• Los otros ₡100 no son ganancia: son solo el nuevo costo para mantener la operación.

Si el tipo de cambio hubiera bajado en lugar de subir, el efecto sería el opuesto:
parecería que tuviste una pérdida, aunque en realidad tu margen real siga intacto. Compraste a ¢200, vendiste a ¢130, por lo que la pérdida contable es ¢70, cuando en realidad ganaste ¢30.

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Este fenómeno genera decisiones y juicios erróneos si se analizan los números sin considerar el contexto cambiario. Es una de las razones por las que se recomienda evaluar también en moneda funcional, no solo en moneda de registro.

Cuando hay una devaluación, los estados financieros expresados en moneda local inflan artificialmente las utilidades, dando la ilusión de que la empresa ha ganado mucho más. Pero en realidad, ese “aumento” es solo un efecto cambiario. ¿El resultado? Las empresas terminan pagando impuestos sobre beneficios que no existen en términos reales y los inversionistas pueden creer que estan obteniendo muy buenos margenes de rendimiento.

Con la reciente revaluación, el efecto se ha invertido. En dos clientes nacionales, he tenido que explicar que las pérdidas aparentes o la fuerte caída en utilidades no son señales de crisis, sino la consecuencia inversa del mismo fenómeno. Sus negocios siguen siendo rentables, solo que ahora se muestra menos de lo que realmente ocurre. En este caso, el único perjudicado es el Estado, ya que la carga tributaria disminuirá notablemente.

En macroeconomía hay un término llamado “velo monetario”, una metáfora que indica que el dinero puede dar una visión distorsionada de las variables reales de una economía, aunque no las afecte directamente.

La lección: esta métrica (la utilidad contable) es técnicamente correcta y cumple con los requisitos legales y tributarios. Sin embargo, tiene una limitación estructural importante: no representa fielmente la realidad económica de la empresa. Si no se analiza los estados financieros en la moneda funcional y entendiendo el contexto cambiario, induce a diagnósticos erróneos y decisiones equivocadas.

2.2 FTE como medida mal entendida

Este escenario es similar al anterior, con la diferencia de que aquí el problema no está en la métrica en sí, sino en la interpretación que hacen los usuarios, ya sea por desconocimiento o por costumbre.

Un ejemplo clásico es el cálculo del FTE (Full-Time Equivalent), una medida que representa la cantidad de horas laboradas por los empleados de una organización expresadas en términos equivalentes a jornadas de tiempo completo.

Según la GAO (Government Accountability Office, EE. UU.), se define como el total de horas trabajadas dividido entre el número máximo legal de horas compensables a tiempo completo. Este valor puede variar según el país: en Costa Rica la ley establece 48 horas semanales, y otros países se usan 44 o incluso 40 horas semanales como referencia.

Por su naturaleza, el FTE es una medida de esfuerzo. Sirve para estimar la carga laboral necesaria para operar, planificar o dimensionar equipos de trabajo. Sin embargo, con mucha frecuencia se interpreta erróneamente como una medida de costo. Este malentendido puede tener un impacto importante en la lectura de resultados y en la toma de decisiones, especialmente si se usa como base para recortes, presupuestos o comparaciones entre áreas.

Bien utilizado, el FTE permite evaluar la productividad de una organización si se compara contra métricas de producción o ingresos. Por ejemplo:

• Ingresos / FTE

• Servicios entregados / FTE

• Costos operativos / FTE

Estas relaciones son útiles para entender la eficiencia operativa y tomar decisiones de planificación o mejora continua.

La lección: Las métricas son valiosas, siempre y cuando se interprete correctamente de acuerdo con su naturaleza. Cuando se le atribuye un significado inadecuado, pierde su valor analítico y suele dar lugar a diagnósticos equivocados y decisiones que pueden perjudicar a la organización.

3. Métricas engañosas

En este tercer grupo he incluido indicadores o métricas que, en principio, parecen útiles, pero que engañan por su naturaleza, por su nombre o por su forma de cálculo. Todos ellos tienen apariencia de valor, pero no lo tienen. Y eso los hace particularmente peligrosos.

3.1 Métricas de vanidad

Las métricas de vanidad son indicadores que se ven bien en un informe, ayudan a contar una historia positiva y, a menudo, tranquilizan o impresionan… pero no dicen nada útil sobre el desempeño real ni apoyan decisiones relevantes. Como dice Eric Ries en The Lean Startup, estas métricas son “números que suben, pero no implican aprendizaje ni acción”. Esto contrasta con las métricas accionables, que permiten tomar decisiones y ajustar estrategias porque conducen a acciones concretas.

La peligrosidad de las métricas de vanidad radica en que parecen legítimas, e incluso se ven “particularmente bonitas” en un dashboard, pero no reflejan valor real ni permiten identificar causas, oportunidades o riesgos. Son espejos que halagan, pero distorsionan, más que herramientas orientadoras.

Un ejemplo que me encontré en la práctica: en la sala de emergencias de un hospital se usaba un KPI de eficiencia que medía el “ingreso administrativo de pacientes en menos de 30 minutos”. El resultado era impresionante: un cumplimiento del 99.5% respecto a una meta del 95%. Sin embargo, el indicador no incluía la atención médica efectiva, ni el tiempo de espera para diagnóstico, tratamiento o medicamentos. En la práctica, lo que se medía era qué tan rápido se podía imprimir un número y tomar una foto de la cédula. El KPI lucía bien…, pero no mejoraba la salud de nadie.

Otros ejemplos frecuentes de métricas de vanidad:

• Likes, seguidores o visitas en redes sociales o sitios web, sin relación con conversión, fidelidad o acción real.

• % de aprobación en cursos o encuestas, sin evidencia de aprendizaje, retención o aplicación.

• Cantidad de proyectos activos, sin vinculación a resultados ni valor generado.

Estas métricas suelen sobrevivir porque son fáciles de medir, se pueden inflar con poco esfuerzo y rara vez incomodan a alguien. Pero precisamente por eso deben ser tratadas con sospecha profesional.

La lección: una métrica que no conduce a acción, no permite aprender ni se relaciona con el valor real del negocio, es solo una ilusión numérica. Puede ser útil para la motivación o para reportes ejecutivos superficiales, pero no para tomar decisiones serias.

3.2 Nombres prestigiosos, sin conexión con el impacto real

Algunas métricas o indicadores tienen nombres tan potentes y aspiracionales, que inmediatamente se ganan un lugar en titulares, discursos y reportes ejecutivos. El problema no es el nombre en sí, sino que su fuerza simbólica puede eclipsar el análisis crítico sobre lo que realmente miden.

Una de las claves del poder de estas métricas es que su nombre sugiere rigor técnico, impacto tangible o valor estratégico, aunque en muchos casos están construidas sobre percepciones, autoevaluaciones o fórmulas discutibles.

Un ejemplo que ilustra este fenómeno es el World Happiness Report, un informe anual respaldado por Naciones Unidas que presenta rankings globales de los “países más felices del mundo”. Su nombre combina tres palabras de enorme peso emocional y mediático: “happiness”, “world” y “report”. Es fácil entender por qué cada año genera titulares como:

“Costa Rica, el país más feliz de Latinoamérica y el sexto a nivel mundial.”

Sin embargo, cuando se examina más de cerca, se descubre que el núcleo de este ranking no es una medición objetiva de felicidad, ni siquiera una evaluación emocional. El pilar principal es una única pregunta del Gallup World Poll en la que se pide a los encuestados que califiquen su vida en una escala de 0 a 10 (conocida como la escalera de Cantril).

A esa autoevaluación se le suman variables como PIB per cápita, percepción de apoyo social, esperanza de vida, libertad para tomar decisiones, percepción de corrupción y generosidad. Aunque estas dimensiones son relevantes, la forma en que se ponderan y se integran no es universal ni estrictamente objetiva.

Esto no quiere decir que el informe no tenga valor. Al contrario: puede promover una conversación necesaria sobre bienestar y desarrollo humano. Pero sí es importante reconocer que el nombre del indicador promete más de lo que entrega. No mide salud mental, calidad de vida emocional ni experiencias diarias de alegría o sufrimiento. Mide, más bien, una combinación de condiciones de vida percibidas.

Y como suele suceder con este tipo de métricas, la narrativa se impone sobre el contenido: pocos periodistas, políticos o incluso ciudadanos examinan la metodología; el mensaje queda en el titular.

Otros ejemplos similares en el mundo corporativo incluyen:

• Índice de transformación digital, basado muchas veces en checklists autoevaluativos.

• Nivel de madurez organizacional, medido por consultoras con metodologías propietarias poco transparentes.

• Score de innovación, sin vínculo con resultados reales en el mercado o impacto medible.

La lección: una métrica con un nombre prestigioso puede dar una impresión de rigor y profundidad que no necesariamente tiene. Cuanto más rimbombante sea el título, más necesaria es una revisión crítica de qué mide, cómo lo mide y para qué sirve.

3.3 Métricas manipulables operacionalmente

Finalmente, para cerrar esta triada de métricas que parecen útiles pero no lo son, tenemos aquellas que pueden ser manipuladas fácilmente desde la operación, sin que eso implique una mejora real. De hecho, en algunos casos, la manipulación puede perjudicar a la organización a mediano o largo plazo.

Un ejemplo claro es el índice de ocupación, una métrica muy utilizada en las industrias hotelera y hospitalaria. Esta métrica se calcula típicamente como:

Habitaciones ocupadas / Habitaciones disponibles

Sin embargo, es una métrica sensible al denominador, lo que la hace vulnerable a manipulaciones. Una práctica común es reducir artificialmente el número de habitaciones disponibles, enviándolas a “mantenimiento” sin que haya una necesidad real. Por ejemplo, si un hotel tiene 100 habitaciones y solo 50 están ocupadas, su índice de ocupación sería del 50%. Pero si declara 30 habitaciones “fuera de servicio”, el número de disponibles baja a 70, y el índice de ocupación sube a aproximadamente 71%, sin que haya aumentado la demanda real ni los ingresos.

Esta práctica ocurre con mayor frecuencia cuando la métrica se usa como KPI atado a bonificaciones o incentivos, ya que puede generar beneficios personales sin aportar valor a la organización.

Un caso similar —aunque no sea un ratio— lo podemos ver en zonas rurales, donde se instalan antenas satelitales para servicios de Internet o televisión en hogares de bajos ingresos. Muchas veces esto ocurre bajo planes promocionales de prueba gratuita por varios meses. Inicialmente, las estadísticas muestran un crecimiento notable en la cantidad de planes contratados, pero al terminar el período de prueba, una gran parte de esos clientes no continúa pagando. Si se mide solo la adquisición y no la retención, se está premiando un esfuerzo comercial insostenible.

La lección: no basta con saber qué mide una métrica; también es fundamental cómo se calcula, qué incentivos genera y qué tan fácil es manipularla operativamente. Las métricas que pueden inflarse sin generar valor, especialmente si están asociadas a premios o reconocimiento, deben ser vigiladas con más cuidado que aquellas que son difíciles de distorsionar, y tomar medidas para controlar su posible manipulación,

4. Métricas con carga emocional mal dirigida

En este último grupo quiero incluir aquellas métricas que, aun siendo técnicamente correctas, sean interpretadas corrrectamente y sean veraces, terminan adoptando un papel simbólico, moral o ideológico dentro de una organización o una narrativa pública. Se convierten en símbolos de virtud, dogmas incuestionables o banderas emocionales, y con ello pierden su función original como herramientas de análisis.

Lo problemático no es que estas métricas existan, sino que se les otorga una preponderancia desproporcionada, y se interpretan fuera de contexto, sin posibilidad de debate. Cuando esto sucede, dejan de ser una medida objetiva y se transforman en algo más: un emblema, una señal de identidad, o incluso una excusa.

En esta sección exploraremos tres manifestaciones comunes de este fenómeno:

• Valor moral implícito, cuando una métrica se asume automáticamente como “buena” o “mala”.

• Dogmas organizacionales, cuando una métrica se convierte en parte de la identidad interna de una empresa.

Finalmente en esta categoria quiero introducir un caso especial, El caso del déficit comercial, donde una métrica económica adquiere un peso emocional y político que no corresponde con su función técnica.

4.1 Valor moral implícito

¿Es siempre algo bueno ejecutar el 99% del presupuesto? ¿O puede ser también una señal de problemas?

La verdad es que esta métrica, tan utilizada para evaluar la eficiencia financiera, no debería tener una carga moral por sí misma. Sin embargo, con frecuencia se le asigna un valor simbólico: “ejecutar todo el presupuesto es bueno; no ejecutarlo es malo”.

Este tipo de lectura puede provocar efectos negativos. Por ejemplo:

• Si el plan estaba mal diseñado desde el inicio, una ejecución completa puede significar haber seguido un rumbo equivocado hasta el final.

• En otras ocasiones, con tal de no “perder” el presupuesto del próximo año, se hacen gastos innecesarios al cierre del periodo fiscal, solo para cumplir con la meta.

Este fenómeno no se limita a las finanzas. Aparece en muchas otras áreas de gestión:

• Rotación de inventario: Un índice alto puede interpretarse como eficiencia, pero también podría ser señal de falta de stock que provoca pérdida de ventas por no tener productos disponibles en momentos clave.

• Rotación de personal: Se suele considerar “malo” tener alta rotación por sus costos, pérdida de conocimiento y daño a la moral. Pero un cierto grado de rotación puede ser saludable, al introducir nuevas habilidades, perspectivas o eliminar perfiles que ya no aportan valor.

• Gasto en Investigación y Desarrollo (I+D), o en educación y salud a nivel país: Se asume que más gasto es siempre positivo. Pero esto solo es cierto si ese gasto genera resultados medibles. Hay empresas que convierten su gasto en I+D en una bandera de innovación, cuando en realidad no se traduce en nuevos productos, eficiencias ni mejoras competitivas. Igualmente hay paises, gobiernos y politicos que toman la bandera del gasto en educación y salud sin medir si los gastos estaban bien orientados y generan beneficios para la sociedad.

La lección: algunas métricas parecen “buenas” o “malas” por sí solas, pero en realidad solo tienen sentido si se interpretan en su contexto operativo y estratégico. Debemos tener cuidado con las métricas a las que se les ha atribuido un valor moral implícito: pueden desviar la atención del objetivo, promueven decisiones equivocadas y suelen usadas más para justificar que para mejorar.

4.2 Dogmas organizacionales

Algunas métricas, con el paso del tiempo, dejan de ser indicadores de gestión y se convierten en elementos casi sagrados dentro de la cultura de la organización. No se analizan: se asumen como verdades incuestionables, como símbolos de que “vamos bien” o “somos distintos”.

Cuando una métrica se convierte en parte de la identidad corporativa, cuestionarla se vuelve difícil, incluso riesgoso. Puede percibirse como una amenaza, una falta de compromiso o una crítica a la cultura institucional. En estos casos, la narrativa interna pesa más que la realidad externa, y se empieza a gestionar “para la métrica” en lugar de para el resultado real.

Algunos ejemplos frecuentes:

• Clima organizacional siempre sobresaliente
  Muchas empresas reportan consistentemente resultados altos en encuestas de clima laboral. Pero si nunca se abren espacios para escuchar disidencias, o si se ignoran señales como la rotación, el burnout o la fuga de talento clave, esos resultados pueden ser una fachada más que una señal de salud organizacional. Por ejemplo, puede ser “fácil” mejorar el clima cuando se despide a los empleados que admiten estar estresados en encuestas de Recursos Humanos.

• NPS (Net Promoter Score) altísimo, pero sin lealtad real
  Algunas empresas muestran puntajes elevados en NPS como símbolo de excelencia, sin validar si esos clientes realmente repiten, recomiendan o permanecen. Cuando el NPS se convierte en símbolo, deja de ser un termómetro y se transforma en un trofeo.

• % de cumplimiento del plan
  Se reporta un alto grado de ejecución estratégica, pero en la práctica las metas se ajustan sobre la marcha para garantizar el cumplimiento. La sensación de avance es constante, pero la alineación con los objetivos reales se va diluyendo.

Cuando estos indicadores se vuelven dogmas, el riesgo no es solo analítico: se puede construir una realidad paralela dentro de la organización:

Donde:

• Todo parece ir bien …
• Los números sonríen …
• Los reportes aplauden…

Hasta que:

• El mercado habla,
• El cliente se va,
• Las finanzas cuentan otra historia.

La lección: cuando una métrica ya no se puede discutir, ha dejado de ser una herramienta y se ha convertido en un dogma. Y los dogmas, por definición, impiden el aprendizaje y frenan la mejora. Las métricas deben servir a la organización, no al revés. Como advirtió W. Edwards Deming con su habitual claridad:

“If you reward people for hitting a number, they will hit the number. They might even destroy the company to do it.”

“Si premias a las personas por llegar a un número, llegarán al número. Incluso si para eso tienen que destruir la empresa.”

El caso del déficit comercial

Pocas métricas han generado tantas emociones, titulares y debates como el déficit comercial. El concepto parece simple: si un país importa más de lo que exporta, tiene un “déficit”; si exporta más de lo que importa, tiene un “superávit”. El problema no está en el cálculo: es técnicamente correcto y bien definido. El problema está en lo que se cree que significa.

Con frecuencia se interpreta que tener déficit comercial es “malo” y tener superávit es “bueno”. Se asocia con perder o ganar. Esta visión binaria le asigna un valor moral implícito a una métrica que, en realidad, forma parte de un sistema contable mucho más amplio, donde todas las cuentas —comercio, capital, reservas— están interrelacionadas y, por definición, siempre están balanceadas.

Desde el punto de vista económico, la suma de la balanza por cuenta corriente y la balanza de cuenta de capital debe igualar la variación en las reservas. No hay ganadores ni perdedores, sino intercambios entre flujos de bienes, servicios y capitales.

Cuando un país tiene un déficit comercial persistente, eso no significa necesariamente que esté “perdiendo”. Significa que está importando más bienes y servicios de los que exporta, y que esa diferencia se financia con entrada de capitales, inversión extranjera directa o reducción de reservas internacionales. En muchos casos, si esos flujos son estables y bien administrados, el déficit comercial puede ser incluso una señal de dinamismo interno o de confianza del exterior en el país.

Esto es especialmente común en países pequeños como Costa Rica, que con frecuencia recurren a la inversión de capital extranjero para mejorar su infraestructura o desarrollar proyectos productivos. Si esos dólares no se acumulan en reservas, terminan reflejándose como un aumento en las importaciones, generando un déficit comercial perfectamente coherente con su estructura económica.

Igualmente, si un país imprime una moneda que es un medio de reserva internacional, entendemos que para que los otros países puedan usar dicha moneda, deberán exportar más de lo que importan, (o lo que es lo mismo el emisor importa más de lo que exporta) lo cual claramente beneficia al emisor que cambia papeles por productos o servicios reales.

Sin embargo, por el peso emocional del término “déficit”, esta métrica se ha convertido en un símbolo político. Se utiliza para hablar de pérdida de soberanía, dependencia económica o incluso decadencia cultural. En contextos de guerras comerciales o tensiones geopolíticas, el déficit comercial se convierte en una bandera nacionalista, más que en una herramienta de análisis económico.

Y como hemos visto a lo largo de este artículo, ahí es donde comienzan los problemas:

• Se convierte en un dogma: debe reducirse a toda costa, sin importar las consecuencias.

• Se interpreta con valor moral: importar es perder, exportar es ganar.

• Tiene un nombre con resonancia emocional, que oculta su complejidad.

• Se extrae de su contexto técnico, rompiendo el vínculo con el resto del sistema contable internacional.

Incluso métricas perfectamente válidas, cuando se politizan o moralizan sin matices, dejan de ser útiles para tomar decisiones racionales. El déficit comercial no debería decirnos cómo sentirnos. Debería ayudarnos a entender mejor la posición financiera de un país en el mundo y sus interacciones económicas.

La lección: los indicadores económicos son herramientas, no eslóganes. Cuando les asignamos significados absolutos sin contexto, sin sistema y sin análisis, dejamos de usarlos para comprender, y empezamos a usarlos para confirmar creencias.

Cuando lo absurdo se parece a lo cotidiano

Volvamos a la pregunta original:

“En una escala del 1 al 10, ¿de qué color es tu letra favorita del abecedario?”

Lo absurdo, en apariencia inofensivo, se parece más de lo que quisiéramos a nuestras prácticas cotidianas: en dashboards, en KPIs y en reuniones ejecutivas. Cada día, tomamos decisiones basadas en números cuya validez, origen o interpretación pocas veces cuestionamos.

Por eso, el rol del analista, del estratega, del líder, no es solo producir métricas. Es entender, cuestionar y contextualizar.

Porque una buena métrica puede ser malinterpretada…
…y una mala métrica puede parecer brillante.

Porque no a veces lo más importante no es lo que medimos, sino lo que dejamos fuera.

Si solo te llevás una idea de todo esto, que sea esta:

“No todo lo que se puede contar, cuenta; y no todo lo que cuenta se puede contar.”
— William Bruce Cameron, Informal Sociology (1963)