Tamaño y riesgo sistémico en los mercados

La siempre recomendable newsletter Wharton-Universia acaba de publicar un artículo sobre las organizaciones que, sobre el papel, son demasiado grandes para caer o para permitir que caigan:

http://www.wharton.universia.net/index.cfm?fa=viewArticle&id=1795&language=spanish

Llueve sobre mojado. El último número de la Harvard-Deusto publicaba otro excelente artículo, reproducido de la Sloan Management Review del MIT,  recomendando cambiar el lenguaje que se utiliza en los negocios porque la contabilidad actual no es capaz de capturar el riesgo sistémico.

Lo malo de todo ello es que no es nuevo pero dice poco y malo de nuestra capacidad real de aprendizaje y sólo ante una crisis de dimensiones descomunales nos acordamos de que existe un riesgo sistémico que, simplemente, había sido ignorado. Autores como Ulrich Beck con “La sociedad del riesgo global” se anticiparon varios años a la crisis actual, otros como Peter Senge lo hicieron aún más aunque de forma acaso más superficial y así podríamos ir retrocediendo en el tiempo hasta los Forrester, Luhmann, Bertalanffy y muchos otros.

Mecanismos como las titulizaciones consiguieron hacer mucho más eficientes los movimientos de dinero pero, al hacerlo así, alguien se olvidó de un principio básico: El fallo en una organización eficiente utiliza para multiplicar sus efectos los mismos canales que esa misma organización utiliza para su funcionamiento normal. En otras palabras, a más eficiente la organización más eficiente el fallo y mayor es su posible impacto. Por ejemplo ¿podría esperarse una expansión importante de un virus si no existiera Internet?

El riesgo sistémico nos aguarda escondido en multitud de lugares. La historia nos habla incluso de guerras evitadas o iniciadas por incidentes menores que entraron en una espiral de autorrefuerzo y no fueron más que una humilde cerilla en un polvorín. Intentar detectar todas las cerillas es inútil y costoso pero hacerlo con los polvorines y no cerrar los ojos al riesgo que éstos encierran es suicida.

En el ámbito de la aviación, Michael O’Leary, gran jefe de Ryanair, afirmaba que un riesgo real para su compañía es la eventualidad de que una compañía low-cost importante tenga un accidente grave. Cualquier accidente deja al descubierto prácticas inadecuadas y regulaciones insuficientes o erróneas pudiendo afectar gravemente a los implicados. Algunos de ellos, al ejercer al mismo tiempo como juez y parte, intentan ponerse a salvo aunque, afortunadamente, en la sociedad de la información global les resulta cada vez más difícil.

En ese mismo ámbito, un único modelo de avión cuyo diseño demostró tener demasiados agujeros de seguridad, el DC-10, fue suficiente para provocar la bancarrota de McDonnell Douglas, el que era el segundo gran fabricante norteamericano. El avión fue rechazado y la empresa se quedó sin la posibilidad de competir en el mercado de los aviones grandes. Sin duda, Boeing tiene a esta compañía entre sus más cariñosos recuerdos ya que, al hacerse cargo de la compañía y sus productos, le ha tocado asumir fallos de diseño y actuaciones que no eran propios.

¿Por qué se cayeron las torres gemelas si estaban diseñadas para soportar el impacto de un avión? Puesto que el Empire State ya sufrió el choque de un avión, esa eventualidad no era algo del ámbito de la ciencia-ficción sino una posibilidad real y, por tanto, se diseñaron atendiendo a ella y, sin embargo, se cayeron. ¿Por qué? Porque, desde el momento de la construcción de las torres los aviones habían crecido mucho y, además, estaban preparadas para resistir el impacto pero no el fuego de unas cuantas decenas de miles de litros de combustible. Una vez que la temperatura hizo que colapsase un piso, los que estaban debajo podían aguantar el peso añadido de uno más pero no de todos los que estaban encima repitiendose ese proceso piso a piso.

¿Por qué se caen espléndidas estructuras diseñadas con magníficos programas de CAD? Porque los programas pueden reproducir las cargas sobre las estructuras pero es mucho más difícil reproducir cómo deben ser las uniones entre los distintos componentes; no falla la viga sino su unión con otras. Una vez que una ha fallado, las contiguas comienzan a soportar un peso mayor del que están preparadas para aguantar y colapsan repitiéndose el proceso por toda la estructura.

Los organismos reguladores a menudo no disponen de la posibilidad de contrastar si existe o no riesgo sistémico ya que éste se puede encontrar escondido en muchos lugares, tanto si hablamos de productos puramente ingenieriles diseñados mediante programas cuyos resultados el ingeniero no puede contrastar por sus propios medios como de sistemas financieros o cualquier otra cosa.  Hace algún tiempo me llevé una sorpresa al enterarme de que algo parecido ocurría también en un ámbito aparentemente más trivial como es el de la meteorología:

A medida que se han ido aumentando las estaciones de observación, ha crecido la dificultad para procesar todos los datos recibidos y más aún para procesarlos en un tiempo que hiciera que la información resultante fuera de interés y no que estuviéramos dando como primicia la previsión meteorológica esperable hace una semana. Los meteorólogos (o metereólogos según numerosos periódicos y televisiones) reciben los resultados de un procesamiento sin que tengan posibilidad alguna de contrastarlo con sus propias observaciones. No es de extrañar, por tanto, que los informes meteorológicos en televisión hayan mejorado notablemente en lo que se refiere a la presencia del presentador. Puesto que un meteorólogo auténtico no serviría de nada ¿por qué no utilizar un presentador que pasado mañana pueda estar en el área de deportes y dejar que la presencia sea el criterio principal? Si a alguien le parece exagerada esta reflexión, acuérdese de Minerva Piquero, que comenzó precisamente dando el informe meteorológico.

Algunos hablan de codicia, otros de espíritus animales y otros de punto ciego del refuerzo inmediato pero, sea cual sea la etiqueta que le apliquemos, no es sostenible un modelo en el que, de la forma más inesperada, pueden producirse explosiones de un tamaño descomunal y que tienen impacto en todo el mundo. Cuando se habla de economía sostenible y de evitar estos riesgos, todos podemos estar de acuerdo pero ¿cómo? ¿no estamos en la vieja historia de “quién le pone el cascabel al gato”?

Hacer lo mismo pero dando una “estética verde” no deja de ser una estupidez más procedente del ámbito “políticamente correcto”. Intentar dar poderes extraordinarios a unos reguladores que, simplemente, no comprenden qué está pasando y, en caso de comprenderlo, se encuentran en la situación del meteorólogo y no pueden alcanzar conclusiones a tiempo tampoco sirve de gran cosa. Si se quiere evitar el riesgo sistémico y buscar una sostenibilidad real, no queda más remedio que ir a los principios mismos de funcionamiento del sistema y la forma en qué este consigue eficiencia.

En El mundo feliz de Huxley cualquier juego nuevo, para ser admitido, tenía que ser más complicado y requerir más medios que otro previamente existente. En el mundo real tenemos también una regla que debería ser seguida y es la regla de Rassmussen: “El operador ha de ser capaz de correr cognitivamente el programa que está ejecutando el sistema”. En sistemas críticos, esta regla no debería ser saltada jamás y en sistemas menos críticos debería ser susceptible de sustitución por la comprobación cruzada: Un sistema complejo no debería ser aceptado si otro sistema de diseño completamente independiente no es capaz de replicar sus resultados.

La receta no es nueva. Es aplicada en aviación como una forma de garantizar que, en el caso de un fallo de software producido en varios sistemas idénticos, la redundancia resultase ser absolutamente inútil. Sin embargo, ese modelo que puede ser suficiente en muchos ámbitos no debería serlo en aviación, precisamente por tratarse de un sistema crítico.

Volvamos a la meteorología: Es dudoso que 1.000 estaciones de observación sean capaces de generar una previsión meteorológica el doble de precisa que 500 ya que en éste, como en cualquier otro ámbito, se produce el fenómeno del coste creciente de la mejora marginal. ¿Es posible que el meteorólogo pueda generar una previsión menos precisa procesando los resultados de muchas menos estaciones de observación? Para ello, tendría que tener claro cuáles son las que le permiten generar ese pronóstico y, con ello, validar unos resultados producidos a un nivel de detalle que le resulta inalcanzable.

Un mundo sostenible pasa necesariamente por eliminar el riesgo sistémico y, como ya anticipaba Beck, no está en absoluto eliminado. Puede hacerse pero ¿se hará o nos quedaremos esperando a la siguiente gran crisis que puedan provocar las finanzas internacionales, la incompetencia de los gobiernos, la contaminación, la falta de combustibles para cubrir las necesidades energéticas, la falta de alimentos o de agua potable, una pandemia, el terrorismo nuclear…? Son muchas las situaciones explosivas que nos rodean y, en lugar de eliminarlas con el grado de dureza o suavidad que proceda en cada caso, todavía nos seguimos empeñando en requisar las cerillas.

“Animal Spirits” de Akerlof y Shiller

Animal Spirits puede considerarse como una crítica de la economía liberal. Son muchos los autores que han ido por ese camino con diversa fortuna. Por ejemplo, aquí mismo puede encontrarse la crítica de Economía Humanista de José Luis Sampedro aunque la argumentación de Animal Spirits parece mucho mejor fundada que la de Sampedro.

Los autores comienzan por dar diversos ejemplos de terrenos en los que la mano invisible de Adam Smith simplemente no funciona. Los ejemplos son buenos aunque producen una sensación extraña, algo así como si la crítica fuera correcta pero los motivos en que apoyan ésta tuvieran poca solidez o estuvieran mal argumentados.

Critican el supuesto básico de que las decisiones en una economía de mercado se tomen siempre de forma racional y, para ello, recurren a dos motivos básicos: Uno de ellos es criticable porque puede ser incluido también en el concepto mismo de economía de mercado y el otro lo es porque es difícil considerarlo como único: Conocimiento y equidad.

El concepto mismo de gestión de conocimiento apareció para mediados de la pasada década y, sin embargo, uno de los libros más brillantes que pueden encontrarse sobre el tema es Knowledge and Decisions de Thomas Sowell, escrito nada menos que en 1980.  Al margen del interés histórico, se da la circunstancia de que Sowell es un ferviente defensor de la economía de mercado y que, para que ésta funcione, se presupone también una completa transparencia y, por ende, un perfecto conocimiento sobre lo que se compra o vende.

La crítica de Animal Spirit en el sentido de que se necesitan estudios considerablemente sofisticados para cuestionar una clasificación AAA era ya anticipada en el libro de Sowell cuando señalaba que government regulatory agencies are often very ineffective in controlling the industry or sector which they have a legal mandate to regulate. Dicho de otro modo, cuando no existe una transparencia completa, no podemos decir que las decisiones no sean tomadas racionalmente sino que, aunque el proceso sea racional,  son tomadas sobre datos equivocados sin posibilidad de contrastarlos.

La crítica relativa al conocimiento es, por tanto, compartida por los defensores de la economía liberal y de ahí que haya una presión permanente hacia una mayor transparencia. Sin embargo, la complejidad obliga a tener que confiar en instituciones de control y, cuando reguladores, auditores y agencias de calificación fallan, las decisiones de los consumidores se ven traicionadas en una situación en que ni tienen acceso directo a la información necesaria ni, en caso de tenerlo, tienen los conocimientos necesarios para analizar esa información.

En cuanto al concepto de equidad, como justificación de toma de decisiones aparentemente no racionales, los autores dan buenos ejemplos aunque llegan a estirar tanto el concepto que acaba por representar un comodín válido para explicar todo lo que no se puede explicar desde un punto de vista de estricta racionalidad. Quizás falla ahí un mayor esfuerzo en el área de categorización de variables no estrictamente económicas.

Como síntesis, el libro es interesante, sus argumentos son buenos y su lectura es recomendable. Por el lado negativo, cabe decir que podría haber sido mejor si se hubieran trabajado un poco más las variables no económicas.

La muerte de Michael Jackson y el punto débil de Google

El error de Google Probablemente ya todos nos hemos acostumbrados a la publicidad contextual de Google.

Por curiosidad, tras oir la noticia de la muerte de Michael Jackson, he buscado en Libertad Digital más información y me he encontrado la página que adjunto en la que pido especial atención a los recuadros en rojo y a la dificultad de compatibilizarlos. Anunciar la muerte como noticia y, al mismo tiempo, anunciar una actuación resulta difícil aunque, tras “Thriller”, nunca se sabe.

Mis disculpas a Libertad Digital por colocar la captura de pantalla además del vínculo http://www.libertaddigital.com/el-candelabro/michael-jackson-ingresado-de-urgencia-por-un-paro-cardiaco-1276363282/ Muerte de Michael Jackson pero imagino que durará poco en su configuración actual.

La naturaleza de la inteligencia: Turing contra Turing

Uno de los primeros autores que comenzó a plantearse con seriedad la naturaleza de la inteligencia fue Alan Turing.  Cierto que, como muchos otros, la definió en términos puramente operativos y, aunque sin llegar al estúpido “inteligencia es lo que miden los test”, puso la carga de la prueba en el observador. Si un observador externo concluía que su interlocutor era humano y no una máquina,  el engaño a tal interlocutor constituiría la prueba de que la máquina era, a efectos prácticos, inteligente.

John Searle le replicaría con su ejemplo de la habitación china donde, gracias a un sistema de códigos, un chinoparlante y otra persona que utiliza el sistema de códigos pueden conversar en chino. Al final de la conversación, el chinoparlante puede quedar convencido por la coherencia de las respuestas de que su interlocutor también domina el chino y, sin embargo, no es así. Searle rompería de esta forma la prueba de Turing.

Sin embargo, uno de los elementos más interesantes de la figura de Turing es que el primero en romper su concepto de la inteligencia fue él mismo al realizar un trabajo que no tenía nada que ver con estas disquisiciones pero que, en sí mismo, mostraba cuál es la naturaleza de la inteligencia:

Durante la II Guerra Mundial, Alan Turing estuvo involucrado en el que fue probablemente el más brillante trabajo de espionaje realizado por los británicos en sus instalaciones de Bletchley Park. El trabajo consistió en romper el sistema de codificación de las transmisiones realizadas por los submarinos alemanes; los submarinos llevaban a bordo una especie de máquina de escribir llamada Enigma y que,  mediante el procedimiento de colocar en distintas posiciones una serie de ruedas, convertían un mensaje comprensible en algo totalmente incomprensible y donde descifrarlo podría suponer navegar a través de miles de millones de posibles combinaciones. La misma máquina era utilizada para descodificar el mensaje recibido colocando las ruedas en igual secuencia que el emisor.

Posiblemente hoy fuera una tarea fácil gracias al avance de la tecnología de la información; es incluso fácil conseguir programas que en un tiempo bastante corto consiguen averiguar la clave de una red inalámbrica a pesar de que ésta, en los casos más fáciles, lleva quince posiciones alfanuméricas. En aquella época no se disponía de ese recurso pero, a cambio, se disponía de la inteligencia.

Lo primero que se preguntaron los investigadores es cómo era el proceso de construcción de un mensaje y fue la primera y, aparentemente, más elemental de las respuestas la que les conduciría a descifrar el sistema de codificación alemán. Parecía bastante previsible que si muchas personas estaban utilizando un sistema, el sistema podía ser complejo pero su base debería ser suficientemente simple para tal utilización. La base podía ser, sencillamente, la preparación de un mensaje escrito en alemán.

A partir de aquí vino el resto. El análisis de la estructura del idioma, el conocimiento de la frecuencia de los distintos tipos de letra y otros elementos harían que los teóricos miles de millones de posibilidades quedasen reducidas a unas 8.000 posibilidades reales, cifra suficiente para ser manejada por uno de los primerísimos ordenadores de la época para descodificar un mensaje en unas pocas horas.

El concepto de Turing de inteligencia ha sido manejado por otros después de él, en unos casos para reafirmarse en él y en otros casos para contradecirlo. Entre los primeros, destaca Rodney Brooks, del área de Inteligencia Artificial del M.I.T., quien afirma que en un experimento como el propuesto por Searle es posible que la persona no comprenda el chino pero el sistema sí lo comprende -confundiendo como si fueran sinónimos los conceptos de operar y comprender- mientras que el mucho más certero Jeff Hawkins sitúa como elemento distintivo de la inteligencia la capacidad para anticipar qué es lo que viene a continuación.

Modestamente, me voy a permitir discrepar con ambos. Considerar, como Brooks, que “el sistema comprende el chino” implica no tener la más remota idea de qué significa comprender o, lo que es peor, no interesarle en absoluto.  Su planteamiento es sencillo: Hablar chino es considerado como un “problema”. Si se puede dar una “solución”, el sistema funciona y, por tanto, comprende.

Hawkins rechaza la idea de resolución de problemas como indicativo de inteligencia y, en lugar de esto, la sitúa en la capacidad de anticipación y probablemente va mucho más enfocado pero ¿qué hay debajo de la capacidad de anticipación?

Decir que la capacidad de anticipación se sustenta sobre la conciencia situacional, es decir, sobre un conocimiento del contexto suficientemente rico y variado como para introducir más variables y con más relaciones entre ellas puede ser cierto pero nos sitúa la pregunta un paso más allá.

Los elementos comunes de la conciencia situacional son susceptibles de ser programados y, una vez que se ha hecho esto, pueden ser operados en forma rutinaria sin necesidad de intervención de la inteligencia pero ¿de dónde vienen los elementos no comunes o la emergencia de relaciones no comunes entre elementos que pueden ser habituales?

No es necesario llegar al trabajo de Turing; a título de anécdota, hace pocos días recibí un mensaje que incluía un documento protegido y, al utilizar la clave para abrirlo, encontré que no funcionaba. Podía haber sido un dedo que hubiera tocado la tecla inadecuada pero no es fácil porque el programa pide confirmación de la clave. Lo más probable era que el autor hubiera dejado pulsada la tecla de mayúsculas. Intenté abrir el documento con las mayúsculas pulsadas y el documento se abrió. Es simple pero probablemente fuera del alcance de un ordenador si previamente no se le ha programado ese posible error; por otro lado, el ordenador podría encontrar la clave recurriendo a la fuerza bruta, es decir, a probar claves pero esto, aún resolviendo el problema, sería más una prueba de la ausencia de inteligencia que de su presencia aunque esto último estuviera sujeto a discusión.

Turing mostró en su trabajo con Enigma una elevada conciencia situacional pero esa conciencia situacional se sustenta sobre una capacidad de reconstruir un proceso desde su inicio y es ese proceso de reconstrucción el que va dando lugar a nuevas variables o a nuevas relaciones entre las ya existentes.

La aparente simpleza de que, probablemente, los encargados de las comunicaciones en los submarinos escribían en alemán y lo que se pudo hacer después con eso resultó tan demoledora que los americanos decidieron basar sus comunicaciones codificadas en el idioma navajo en lugar de hacerlo, como habría parecido más normal, en el inglés.

El descubrimiento del contenido de los mensajes enviados con Enigma no es una mera resolución de un problema, salvo que demos a este concepto una amplitud tan general que llegaría a ser completamente inútil porque todo acabaría siendo la resolución de un problema. Es, en lugar de esto, la reconstrucción de un proceso para el cuál sólo se dispone de unos pocos datos y hay que reconstruir el resto.

La parte final de la descodificación de un mensaje, la reducción de las 8.000 posibilidades a una, sí puede considerarse un proceso de resolución de un problema ya que todos los parámetros están presentes y se trata de operar con ellos bajo unas reglas previamente definidas -por eso no es inteligencia-  mientras que la reducción de miles de millones a 8.000 donde antes de aplicar las reglas hay que construirlas sí es una prueba de inteligencia.

Turing planteó su concepto de la inteligencia como una forma de mostrar que las máquinas pueden ser inteligentes. La prueba no era adecuada, como demostró Searle, pero si damos a la inteligencia un nivel mucho más alto, en la línea propuesta por Hawkins o en la propuesta aquí mismo ¿puede una máquina ser inteligente?

Rodney Brooks aplicó la misma finura intelectual a este problema que a la distinción entre comprender y operar. Según Brooks, ha habido una serie de personas que siempre han dibujado una raya en el suelo y han dicho “Hasta aquí” indicando que ése era el punto que una máquina capaz sería de superar y que este punto ha sido superado una y otra vez. Brooks tiene razón en esto pero cae en el mismo error que critica: ¿Significa el hecho que señala que no exista tal raya en algún sitio? El “si hemos vencido antes, venceremos siempre” no deja de ser un razonamiento bastante pobre.

El enriquecimiento del contexto implica la exposición a situaciones que van abriendo posibilidades y van ampliando la conciencia situacional. Una máquina podría ser expuesta a situaciones y llegar a comportarse en forma inteligente.

Una objeción aparentemente sólida consiste en que la máquina debería seguir un ciclo vital parecido al de una persona y se necesitarían muchos años para conseguir que se produjese un comportamiento mínimamente inteligente pero esto no es cierto.

Salgamos por un momento del tema: ¿Por qué los especialistas en genética no trabajan con personas en sus investigaciones? Sencillo; porque cuando pudieran ver resultados ya estarían muertos porque su ciclo vital y el de su objeto de investigación son idénticos. Por esto trabajan con moscas y otros animales o plantas que producen nuevas generaciones en el plazo de unos pocos días y pueden observar a lo largo de su trabajo multitud de generaciones distintas.

Volvamos ahora al asunto: Si suponemos que el mecanismo de adquisición de experiencia para una máquina es igual que el nuestro, su ciclo vital será también igual pero la capacidad de una máquina para recibir información es mucho más rápida que la nuestra. ¿Qué ocurriría si uno de nosotros tuviera cien millones de ojos y de oidos situados en  puntos muy distantes y adquiriendo información sobre cosas muy distintas? Enloqueceríamos porque no tenemos tal capacidad de atención múltiple pero ése no es un problema para la máquina.

Evidentemente, las cosas no son tan fáciles y llevarlas al terreno práctico puede ser muy complicado pero la posibilidad de una máquina inteligente no es algo que podamos cerrar de antemano. Brooks está acertado en esto aunque sea por razones muy distintas a las que expone.

La prueba de Turing abrió una senda errónea que, al margen de las demostraciones de otros, quedó en evidencia como tal a través del trabajo del propio Turing en otros terrenos. Si algún día se quiere construir una máquina inteligente, habrá que tener una idea clara de qué es la inteligencia y, a partir de ahí, trabajar en la dirección correcta.

Luces y sombras en los avances de la tecnología de la información

Hace solo unas horas, alguien me pedía referencias en un tema que he trabajado bastante, lo que podríamos llamar ergonomía cognitiva, es decir, el hecho de que la lógica de funcionamiento de muchos de los dispositivos que manejamos nos es completamente desconocida y qué consecuencias tiene ese desconocimiento.

En concreto, se trataba de alguien que había comprobado que en una organización con una logística muy compleja, si fallaba el ordenador, no sabían en qué o cómo había fallado porque no podían reproducir a mano el proceso realizado por tal ordenador.

La situación me resultó familiar porque, en una visita al Instituto Nacional de Meteorología (ahora Agencia Estatal de Meteorología, para no herir las delicadas sensibilidades de los nacionalistas) me enteré de que los meteorólogos no pueden cuestionar los resultados que les presenta un ordenador sino que, si ven algo que les parece absurdo, tienen que rechazar todo el modelo o, de lo contrario, aceptarlo por completo. No caben matizaciones o rechazos parciales.

Lo que hay debajo no es una crítica a la formación del meteorólogo. Simplemente, a medida que se han ido multiplicando los puntos de observación, se ha acabado obteniendo una masa ingente de datos a procesar y, en el supuesto de que el meteorólogo conozca perfectamente los modelos utilizados para tal procesamiento, es incapaz de reproducir los resultados porque no tiene posibilidad de procesar toda esa información. Además, los límites de tiempo derivados de su propia actividad hacen que tardar varios días en obtener un resultado convierta a éste en irrelevante. Curiosamente, aunque esto puede ser más un tema de organización, tampoco había una comprobación formalmente organizada y con registros históricos del nivel de acierto del sistema y de cuáles eran las situaciones en que más podía fallar.

Este fenómeno se nos da cada vez en más escenarios, sea previsión meteorológica, gestión empresarial, diseño de coches o aviones…el usuario no tiene posibilidad de contrastar los resultados sino de aceptarlos o rechazarlos ciegamente.

Cada vez que un ordenador personal empieza a comportarse de una forma extraña ¿intentamos averiguar qué ocurre o simplemente reiniciamos? Cuando se avería un coche moderno en la carretera ¿quién se atreve a intentar no ya arreglarlo sino diagnosticar qué es lo que ocurre ? Este fenómeno, que puede verse como algo trivial, está muy extendido y puede llegar a representar una auténtica barrera al avance, incluido paradójicamente el tecnológico.

Los sistemas más complejos no son entendidos en su totalidad por nadie, incluyendo a sus diseñadores, sino que éstos tienen un conocimiento parcial y se nos llegan a dar situaciones tan pintorescas como que sea un sistema de información el que tenga que encargarse de que el trabajo de unos diseñadores no interfiera con el de otros (caso del diseño del Boeing 777).

Un ejemplo reciente: Una compañía aérea se plantea reducir el número de bases, lo que implica una enorme complejidad operativa a la hora de ajustar tripulaciones, aviones y horarios de vuelos. Para hacer esto, inevitablemente, tiene que entrar en un proceso de negociación laboral. En ese proceso, la compañía aporta los resultados obtenidos por el tratamiento de un sistema de información, según los cuales, reduciendo bases se consiguen unos ahorros sustanciales. 

La otra parte negociadora puede entender cuál es la lógica de funcionamiento de los sistemas utilizados pero el volumen de datos que maneja hace que sea imposible reproducir los resultados o plantear escenarios alternativos. En estas situaciones, sólo queda la opción de aceptar o rechazar y, en un entorno de años de desconfianza, la opción es, como podía esperarse,  rechazada.

Los sistemas de información, en el nivel de desarrollo en que ahora nos encontramos, introducen dos tipos distintos de complejidad que, a veces, se mezclan entre sí:

1. Situaciones donde se conoce la lógica de funcionamiento pero la masa de datos es tan grande que su procesamiento no es reproducible por personas.
2. Situaciones donde no se conoce la lógica de funcionamiento sino que solamente se conocen entradas y salidas y se opera con algo que podríamos denominar un sistema de metáforas del estilo “Papelera del Windows” que, por supuesto, no existe sino que es una metáfora dirigida al usuario del funcionamiento real.

En cualquiera de las dos situaciones, el papel de la persona como recurso alternativo y como recurso de acumulación de aprendizaje queda muy disminuido y, donde ello es factible, se limita a desconectar o rechazar la información del sistema que se supone que funciona mal y, al hacerlo así, trabaja con sistemas con una funcionalidad degradada.

Sin embargo, todo ello obedece a un modo de funcionamiento que, parafraseando la ley de Murphy y su “si algo puede ir mal, irá mal”, parece haberse llegado a una situación donde “si algo puede hacerse, se hará” sin pensar en cuáles son sus consecuencias o en si existen mejores opciones.

Dos opciones que se me ocurren, en particular en sistemas críticos, son las siguientes:

1. Suboptimización de la tecnología: Considerar que la máxima complejidad admisible al sistema es aquélla que sus operadores son capaces de entender, es decir, la regla de Rasmussen de que el operador ha de ser capaz de correr cognitivamente el programa que ejecuta el sistema que está operando. La aplicación de esta regla requiere un doble esfuerzo, tanto en el terreno de formación del operador como en la transparencia real de los sistemas en el sentido de que su diseño sea perfectamente visible.
2. Cuando existan múltiples fuentes de datos, jerarquizar claramente estas fuentes de forma que se pueda ir a escenarios donde la resolución se va perdiendo progresivamente pero no se deja de ver el escenario completo. En el ejemplo de la previsión meteorológica, implicaría realizar múltiples hipótesis retirando progresivamente puntos de observación de acuerdo con una jerarquización de los mismos hasta llegar al punto donde sí era posible contrastar el procesamiento del ordenador y el del meteorólogo.

Si el único punto de vista que se admite es el de la eficiencia, ninguna de las dos soluciones se aceptará. No sólo implican procesamientos de información menos eficiente sino un mayor grado de formación de los operadores. La tentación contraria está clara: Sistemas de información muy eficientes y baja formación de los operadores para conseguir una mayor eficiencia…mientras todo funcione. Cuando deja de hacerlo, cada vez más la situación que asumimos se parece a la de tener un incendio y haber tirado el extintor por la ventana.

Bibliografía de gestión de conocimiento

Bibliografía disponible en el sitio http://groups.msn.com/factorhumano y que, ante el próximo cierre del sitio por Microsoft, se pasa aquí en PDF.

Linux .vs. Windows: ¿David contra Goliat?

Soy un total neófito en Linux. Tengo que añadir que lo soy gracias a Microsoft y su servicio de soporte para Windows Vista sobre el que tengo publicado aquí el intercambio de mensajes bajo el título “Servicios inservibles: Microsoft”.

Como no me gustan los saltos sin paracaídas, he instalado Linux junto con Windows XP para ir familiarizándome con el primero y he descubierto para mi sorpresa que mi ordenador es rápido (es un Centrino 1.7 con 2 Gb de memoria) trabajando bajo Linux.

La instalación ha ido sola sin dar ningún problema y algún asuntillo tengo todavía pendiente de resolver. A menudo Linux da demasiadas opciones y eso puede despistar al neófito; también hay fabricantes que siguen ignorando a Linux y, por ejemplo, configurar una conexión a Internet por telefonía móvil es más fácil con Windows porque hay programas que lo hacen sin casi intervención del usuario y en Linux es algo más complejo. A partir de ahí, el resto son ventajas incluyendo la disponibilidad de software para las cosas más diversas y algo más que podría animar incluso a los más “windófilos”:

Si se instala Linux en el mismo disco duro que Windows y Windows se nos contamina con un virus o un “rootkit” o cualquiera de las porquerías que circulan por Internet, se puede descontaminar el sistema desde Linux sin arrancar Windows y sin encontrarnos con el problema de que la descontaminación no se produce porque hay procesos vivos.

Los que saben de verdad de esto podrán dar muchos más elementos de decisión en favor y en contra. La mía ya está tomada porque una de las ventajas teóricas de trabajar con una gran empresa es el soporte; si éste no existe, la ventaja tampoco y no hay justificación para cualquier desembolso que se haga por ese concepto.

La otra parte interesante es la organizativa: Estamos ante dos modelos totalmente distintos: Una organización compleja pero centralizada donde todo el mundo tiene unos objetivos y aporta trabajo a un objetivo común frente a un cúmulo de voluntarios que, de alguna forma, se organizan para conseguir crear un producto que es capaz de hacerle frente a la poderosa organización monopolística del software.

Lo primero es una cuestión de diseño organizativo soportado por tecnología; lo segundo es otra cosa que sería muy interesante de tratar desde el punto de vista de los fenómenos organizativos. No es un caso único ya que algo parecido tenemos con productos como la Wikipedia y algunos otros pero sigue resultando asombroso.

“La paradoja de la sabiduría” de Elkhonon Goldberg

Si hace pocos días comentaba un libro que no me había gustado -”Entra en tu cerebro”- hoy la situación es exactamente la contraria y, además, con otro libro que trata sobre el mismo tema.

El autor comienza con una preocupación sobre su propio proceso de envejecimiento cerebral pero, además, el autor ha sido discípulo de Luria, el padre de la neuropsicología y que abrió todo el campo de la funcionalidad del cerebro y sus alternaciones.

El tema principal que trata el libro, aunque luego va desarrollando muchos otros temas menores que discurren asociados al principal, es el hecho de que la dominancia hemisférica va cambiando con el tiempo de derecho a izquierdo, en los diestros y en la mayoría de los zurdos, y a que esto tiene una explicación:

El hemisferio derecho se encargaría de las situaciones nuevas mientras que el izquierdo se encargaría de ir almacenando patrones de reconocimiento. A medida que más y más situaciones dejan de verse como radicalmente nuevas sino que pueden ser analizadas mediante patrones de reconocimiento, se va produciendo ese efecto que llevaría asociado un envejecimiento del hemisferio derecho mientras que el izquierdo resistiría mucho mejor este proceso.

Los ejemplos son atractivos; así, un músico profesional utilizaría su hemisferio izquierdo tanto en la interpretación como en el reconocimiento mientras que un novato utilizaría el derecho. Existe, por tanto, una noción de economía aplicada a la actividad cerebral por la que se van encontrando formas cada vez menos costosas en recursos para realizar las mismas actividades.

Un clásico de la psicología, Cattell, antes de que los instrumentos de investigación del cerebro permitiesen analizarlo como ahora se hace, ya presentó como una intuición genial lo mismo que Goldberg va presentando apoyado en datos, es decir, los conceptos de inteligencia fluida y cristalizada.

No deja aparte a las emociones; al parecer, las emociones negativas estarían vinculadas al hemisferio derecho y las positivas al izquierdo. Por supuesto, que eso permite explicar algunas conductas como el inconformismo de las edades más jóvenes y cómo ese inconformismo puede a veces convertirse en motor de descubrimiento. El chiste que utiliza el autor de que un Cristóbal Colón atiborrado de Prozac habría preferido disfrutar de Sevilla antes de embarcarse en la búsqueda del Nuevo Mundo va en esa línea: La insatisfacción implica que hay respuestas no satisfechas o, en otros términos, que los patrones de reconocimiento disponibles no son suficientes y se está buscando activamente.

El cerebro, mediante ese progresivo paso al hemisferio izquierdo y al reconocimiento de patrones, iría siendo cada vez más económico en su funcionamiento y ello implicaría que las actividades que precisasen de una memoria genérica podrían realizarse no sólo sin pérdida sino, en algunos casos, con una ganancia en eficiencia y en resultados. En algunos casos, se menciona cómo una actividad cerebral puede incluso superponerse al Alzheimer, presente en la autopsia pero que no había dado muestras de su existencia en la conducta de la persona afectada.

El libro es, en suma, muy interesante y, aunque pueda ser necesario apuntar algún tanto negativo, éste es menor. El tanto negativo vendría sobre una versión casi impostadamente optimista del envejecimiento cerebral. Para dar esa versión almibarada que, en algunos puntos, nos llevarían casi a los libros de autoayuda, pueden haberse omitido algunos puntos importantes:

1. La memoria genérica no se deteriora pero sí la episódica. Hay algunas actividades que tienen una gran carga de memoria episódica y de retención a corto plazo de instrucciones o datos de escasa significación. En estas actividades, la edad no sólo no mejora sino que disminuye muy seriamente la capacidad.
2. El reconocimiento de patrones es un mecanismo de economía, especialmente necesario cuando tal vez empiecen a fallar cuestiones como la aportación de oxígeno u otros o, en términos automovilísticos, si la cantidad de gasolina disponible disminuye, mejor que utilice un vehículo que consuma menos. Sin embargo, la utilización del reconocimiento como recurso básico no es gratuita; implica la posibilidad del “falso positivo”, es decir, de reconocer como ya vista una situación que sea completamente nueva. Esto puede ser especialmente grave en terrenos que evolucionan muy rápidamente y donde el conocimiento y los patrones sobre los que éste se sustenta quedan obsoletos en poco tiempo.
3. Si la actividad cerebral a una edad avanzada se sustenta en el reconocimiento de patrones, cabe pensar que la capacidad creativa quede seriamente dañada salvo que se haya vivido una vida muy intensa durante etapas más jóvenes y se haya creado un entramado tal de patrones que permitan generar tal creatividad.

Repito, el libro es muy interesante y muy explicativo de fenómenos que podemos observar a nuestro alrededor. Quizás habría podido ser mejorado si el autor se hubiera distanciado un poco más de su propia situación y no hubiera tenido tal empeño en mostrarnos sólo la faceta optimista del envejecimiento cerebral.

Un tema curioso: La guerra de los formatos de DVD

Las mismas historias se repiten una y otra vez pero no siempre tienen los mismos finales.

A algunos, la guerra entre Toshiba con su formato DVD compatible con el actual y Sony con su formato Blu-Ray nos ha recordado otra guerra más antigua en la que también estuvo Sony: La guerra entre los formatos de video VHS y Betamax.

Sony patrocinaba el Betamax que daba un nivel de calidad superior al VHS pero tenía un problema: El manejo de las patentes por parte de Sony y su exclusiva del formato Betamax hizo que fuera una guerra de Sony contra el mundo y, por fuerte que fuera Sony, la batalla estaba perdida y Sony acabó abandonando el formato Betamax.

Esta vieja batalla recuerda, a su vez, a otra: La de los sistemas operativos y cómo acabó predominando un sistema operativo claramente inferior -Windows- frente al de Apple debido a la torpeza de estos últimos y a su insistencia en unir su sistema operativo propio a sus ordenadores. El mundo acabó aislándolos y Apple estuvo a punto de desaparecer aunque ahora conozca mejores tiempos.

¿Qué ha pasado ahora? Sony saca un formato que no es compatible con los DVDs actuales frente a Toshiba que tiene un formato que sí lo es y acaba ganando la batalla Sony. ¿Dónde está el truco? La verdad es que hay más de uno pero todos se reducen a lo mismo: En esta ocasión, Sony no estaba en solitario.

Por un lado, las grandes productoras cinematográficas habían hecho pública su apuesta por el formato Blu-Ray; por otro lado, el sector del videojuego y, por tanto, la PS3 de Sony podían tirar también con mucha fuerza del formato patrocinado por Sony y, finalmente pero no menos importante, los reproductores que están saliendo al mercado tienen la posibilidad de leer multitud de formatos, incluidos los DVDs anteriores al Blu-Ray.

Frente a esto, lo único que podía ofrecer Toshiba es compatibilidad y precio. La compatibilidad era una ventaja menor en el momento en que salieron al mercado los reproductores Blu-Ray con capacidad para leer también los DVDs. De hecho,  salvo que sacasen sus propios modelos compatibles con Blu-Ray, se convertía en una desventaja y la diferencia de precio no justificaba la decisión en favor del formato de Toshiba.

Visto a toro pasado, el resultado parece lógico. Sin embargo, en su momento Toshiba debió pensar que, al ser su formato plenamente compatible con los DVDs actuales, quien se iba a quedar en solitario era Sony. No calibró adecuadamente la fuerza de las productoras cinematográficas ni del sector del videojuego aunque, insisto, eso es fácil decirlo ahora.

“Managing the Unexpected” (Karl Weick y Kathleen Sutcliffe)

De los mejores libros ajenos al capítulo de ocio que he leído este año y, dada la fecha en la que estamos, es poco probable que haya alguno que le arrebate ese justo puesto en lo que queda de año.

Lamentablemente no está traducido. Los que lean con facilidad en inglés lo pueden conseguir con igual facilidad en Amazon. Para los demás, lo único que puedo hacer es, si hay alguna editorial que se anima a publicarlo en español, apuntarme voluntario para traducirlo. Además de su contenido, está muy bien escrito, lo que sin duda facilitaría la tarea.

Si tuviéramos que elegir una única idea que sirva para articular todo el libro alrededor suyo, sería la siguiente:

Hay organizaciones que se enfrentan a entornos muy complejos y cambiantes y que, entre otras cosas, su actividad implica riesgos mortales para los componentes de la organización o para terceros. Algunas de esas organizaciones han conseguido unos grados extraordinarios de fiabilidad y el estudio de éstas puede ser muy útil para otras organizaciones que no afrontan ese tipo de riesgos.

Tengo que admitir que la idea me resulta muy atractiva porque, precisamente por compartirla por completo, intenté extraer lecciones de la seguridad aérea para su utilización en la gestión empresarial. Con esa idea, escribí una tesis llamada Aprendizaje organizativo en entornos complejos: Lecciones extraídas de la seguridad aérea y más tarde la intenté publicar. El resultado fue desolador porque, tras algunos intentos, el único editor (Ashgate) que manifestó interés no provenía del ámbito empresarial sino que tenía una colección dedicada a la aviación y el libro acabó eliminando los elementos de extrapolación de seguridad aérea a gestión empresarial y titulándose Improving Air Safety through Organizational Learning: Consequences of a Technology-led model y, como puede deducirse del título, está también publicado en inglés, cosa que me ha supuesto alguna crítica.  De hecho, la única publicación relevante en español sobre este tema puede encontrarse en un artículo de la revista Harvard-Deusto Business Review (septiembre 2004) del que hay una copia en este mismo blog.

Los autores de Managing the Unexpected han pasado por lo mismo y han analizado el funcionamiento de organizaciones como centrales nucleares o portaaviones, señalando por qué las lecciones extraídas de estos ámbitos pueden ser útiles para organizaciones “normales”.

El concepto de Organización de alta fiabilidad (High-Realiability Organization o HRO) resulta clave en toda la obra y se va mostrando el contraste en la actuación de las HRO con otras organizaciones, contraste que podría situarse en dos puntos fundamentales:

1. Las HRO no consideran que lo saben todo. Esto significa que no basan todo su funcionamiento en prevenir que algo inesperado ocurra sino en mantener capacidad para atender a lo inesperado cuando ocurra. Naturalmente, la gravedad de las cosas que pueden ocurrir implica que basta una sola vez para causar un gran daño y, en consecuencia, intentan mantener intacta su capacidad de observación de incidentes menores para extraer lecciones de ellos.
2. Las HRO no intentan sustituir una actitud crítica y de evaluación constante de su entorno por un conjunto de rutinas y procedimientos. Por el contrario, saben que la ausencia de eventos graves no garantiza la seguridad sino que la relativa garantía proviene de mantener su capacidad de recoger y evaluar información sobre su propia actuación y de no rechazar los elementos discordantes.

A partir de estos puntos centrales, el libro intenta establecer cuáles son los puntos de observación para determinar cuál es la situación real de una organización y cómo actuar a partir de las observaciones.

Les deseo a los autores mucha suerte porque el contenido lo vale aunque, si mi propia experiencia es extrapolable a su caso, pueden encontrarse con que les llame la Marina norteamericana o centrales nucleares en lugar de grandes empresas. Eso ya dice mucho sobre por qué unos aprenden y otros no.