Evaluación ex post

Mientras conducía tranquilamente mi vehículo, escuchaba a mi esposa, que iba a mi lado, decir ¡pfffhhhhffffff! (aspirando las letras), ¡haahhhhh! Y ¡ayyyyyyyyyy! Preocupado, cuando le pregunto qué le pasa, me responde:
─ ¿Es que no ves como manejas imbécil? Por tu culpa casi chocamos tres veces.
─ ¿Pero cómo? ─ le respondo tranquilamente─. Si manejo estupendamente. Además, nunca en mi vida he chocado.
─ ¡Por eso, estúpido. Yo he chocado más de 15 veces y tengo más experiencia que tú!

La mayoría de las empresas donde evalúo proyectos no llevan registros que permitan validar la relevancia de la información utilizada ni la calidad de las proyecciones realizadas. Una inversión útil y necesaria es la creación de una base de datos que permita medir las causas de las desviaciones entre los pronósticos y lo real que permita calificar quienes son más precisos en sus estimaciones y quienes no y en qué áreas se han producido las mejores estimaciones internas y en cuáles no para recurrir a futuro a enmendar los modelos o contratar directamente servicios externos especializados en las áreas débiles.
Lo anterior no debe considerarse como una acción "policial" para identificar ni sancionar a quienes más se equivocan, sino para sacar experiencias para evitar repetir los errores a futuro.
“¿Para qué repetir los errores antiguos habiendo tantos errores nuevos que cometer?" decía Bertrand Russel.