¿Qué es el razonamiento inductivo?

Método Inductivo
El razonamiento inductivo es un método de pensamiento lógico en el que utiliza observaciones combinadas con información experimental que ya sabe que es cierta para llegar a una conclusión. Cuando puede observar un conjunto específico de datos y formar conclusiones generales basadas en el conocimiento existente de experiencias pasadas, está utilizando el razonamiento inductivo.

Por ejemplo, si revisa la información de población de una ciudad durante los últimos 15 años, puede observar que la población ha aumentado a un ritmo constante.

Si desea predecir cuál será la población en cinco años, puede utilizar la evidencia o la información que tenga para hacer una estimación.

Las habilidades de razonamiento son una de las habilidades blandas más importantes que los empleadores buscan en los candidatos potenciales. Además del razonamiento inductivo, existen otros dos tipos de razonamiento, abductivo y deductivo, que es importante comprender y aplicar tanto dentro como fuera del lugar de trabajo.

Los beneficios del razonamiento inductivo

El razonamiento inductivo le brinda la oportunidad de trabajar con una amplia gama de probabilidades. Las suposiciones que hace a partir de la evidencia presentada o de un conjunto específico de datos son prácticamente ilimitadas. Sin embargo, el razonamiento inductivo le presenta un punto de partida para que pueda reducir sus suposiciones y llegar a una conclusión informada.

El razonamiento inductivo también le permite desarrollar múltiples soluciones a un problema y utilizar su investigación para evaluar otra hipótesis. Le permite aprovechar el conocimiento recopilado de experiencias pasadas para formar juicios y tomar decisiones en situaciones nuevas.

Los límites del razonamiento inductivo

Una debilidad del razonamiento inductivo es también una de sus fortalezas más significativas: solo puede establecer teorías basadas en pruebas o conocimientos limitados. Si bien le brinda la oportunidad de explorar, también limita la base disponible para su uso.

Por ejemplo, si observa a 100 gatos y nota que todos silban a los perros, puede concluir que todos los gatos les silbarán a los perros.

Si bien este es un razonamiento sólido, los datos que está utilizando son limitantes. Debido a que solo observó a 100 gatos, su conclusión puede no ser cierta para todos los gatos.

Al usar el razonamiento inductivo, es importante reconocer que siempre hay margen para el error. Si bien su suposición o teoría puede ser incorrecta en algunos casos, puede usar esa información para continuar con su investigación.

Si bien puede utilizar datos y pruebas para respaldar su afirmación o juicio, todavía existe la posibilidad de que se descubran nuevos hechos o pruebas y demuestren que su teoría es incorrecta. Por eso es importante aprender a utilizar las habilidades de razonamiento inductivo junto con otros tipos de razonamiento.

Tipos de razonamiento inductivo

Hay algunos tipos clave de razonamiento inductivo.

  1. Generalizado . Este es el ejemplo simple que se dio arriba, con los cisnes blancos. Utiliza premisas sobre un conjunto de muestra para sacar conclusiones sobre toda una población.
  2. Estadístico . Este formulario utiliza estadísticas basadas en un conjunto de muestras grande y aleatorio, y su naturaleza cuantificable fortalece las conclusiones. Por ejemplo: “El 95% de los cisnes que he visto en mis viajes por el mundo son blancos, por lo que el 95% de los cisnes del mundo son blancos”.
  3. Bayesiano . Este es un método para adaptar el razonamiento estadístico para tener en cuenta datos nuevos o adicionales. Por ejemplo, los datos de ubicación podrían permitir una estimación más precisa del porcentaje de cisnes blancos.
  4. Analógico . Este formulario señala que, sobre la base de las propiedades compartidas entre dos grupos, también es probable que compartan alguna propiedad adicional. Por ejemplo: “Los cisnes parecen gansos y los gansos ponen huevos, por lo tanto, los cisnes también ponen huevos”.
  5. Predictivo . Este tipo de razonamiento saca una conclusión sobre el futuro basada en una muestra pasada. Por ejemplo: “Siempre ha habido cisnes en el lago en los veranos pasados, por lo tanto, habrá cisnes este verano”.
  6. Inferencia causal . Este tipo de razonamiento incluye un vínculo causal entre la premisa y la conclusión. Por ejemplo: “Siempre ha habido cisnes en el lago en verano, por lo tanto, el comienzo del verano traerá cisnes al lago”.

Ejemplos de razonamiento inductivo

Incluso si no ha oído hablar del razonamiento inductivo antes, es probable que lo haya utilizado para tomar decisiones en un entorno profesional. A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo podría aplicar el proceso de razonamiento inductivo en un entorno profesional:

  1. Después de analizar a los empleados exitosos y de alto rendimiento en el departamento de marketing, un reclutador reconoce que todos se graduaron con un título en negocios, marketing o periodismo. Decide centrarse en futuros esfuerzos de contratación de candidatos con un título en una de esas tres disciplinas. 
  2. Un vendedor nota que cuando comparte testimonios de clientes actuales y pasados ​​con sus prospectos, tiene un 75 por ciento más de probabilidades de hacer una venta. Ahora comparten testimonios con todos los prospectos en un esfuerzo por mejorar su tasa de cierre. 
  3. Siempre es beneficioso tomarse el tiempo para revisar los comentarios de los clientes anteriores. Además de una revisión positiva del cliente que puede compartir con futuros clientes, también puede informarle sobre cualquier problema que puedan estar experimentando los clientes anteriores. 
  4. Después de notar que el estado de ánimo de los residentes del centro de vida asistida mejora cuando los niños pequeños visitan, un líder de actividades desarrolla una iniciativa voluntaria con las escuelas locales para emparejar a los estudiantes con los residentes del centro.

Al tomarse el tiempo para buscar e identificar patrones en los resultados comerciales positivos, puede informar los esfuerzos futuros y recrear su éxito.