Sintetia me encargó hablar de complejidad. Y esto supone una cierta responsabilidad. Fundamentalmente porque Sintetia ha creado una cantidad de contenido de valor ingente para una comunidad que se precia en ejercer el viejo y desfasado arte del pensamiento. Una gente que sin duda detectaría rápidamente si este artículo hubiera sido escrito por ChatGPT o similares.

Para esta comunidad, quizás, soy un desconocido. Y si me conoces, quizás, sea por mí aspecto más farandulero (podcasts, quizás de los hilos turra en Twitter, quizás de alguna conferencia…) o mi aspecto más académico (desde Innovación a Inteligencia Artificial, pasando por Data Science o eSports…). Pero lo que más me define en la actualidad es de dónde vengo y a dónde voy. Provengo de la estrategia empresarial (a la que llegué desde la Dirección Tecnológica, mi primer amor), posiblemente el core de la propuesta de valor de Sintetia, junto al management. Y voy hacia el inmenso mundo de la resolución de problemas complejos en entornos empresariales.

La inmensa mayoría de los artículos de Sintetia hablan de cómo gestionar la inmensa cantidad de incertidumbre que nos viene encima, y entre VUCAs y BANIs y RUPTs podemos presagiar que nos vamos a hartar de ella. Desde muchos ángulos, desde muchos flancos, pero el resumen viene a ser:  vienen curvas. Peludas.

El Complex Problem Solving (CPS a partir de ahora) es la disciplina que se encarga de maximizar las posibilidades de éxito a la hora de gestionar problemas sin precedentes. Las cosas raras. Lo nunca visto.

Hay muchas teorías sobre por qué los seres humanos asumen riesgos.

• Una de ellas es que la asunción de riesgos obedece a presiones evolutivas. Según esta teoría, los humanos tienen una inclinación natural a asumir riesgos porque estos comportamientos ayudaron a nuestros antepasados a sobrevivir y reproducirse. Por ejemplo, asumir riesgos puede haber ayudado a nuestros antepasados a encontrar comida y refugio, o a defenderse de los depredadores.
• Otra teoría es que el comportamiento de riesgo está influido por factores sociales y culturales. Según esta teoría, los humanos pueden asumir riesgos para encajar en determinados grupos sociales o para ganar estatus o reconocimiento.
• Otra teoría es que la conducta de riesgo está influida por rasgos de la personalidad individual, como la búsqueda de sensaciones o la impulsividad. Las personas con un alto grado de búsqueda de sensaciones tienden a sentirse más atraídas por las experiencias novedosas y emocionantes, por lo que es más probable que adopten conductas de riesgo.
• También es posible que el comportamiento de riesgo esté influido por una combinación de estos y otros factores. En definitiva, es probable que las razones por las que los seres humanos asumen riesgos sean complejas y polifacéticas.

Siempre hemos pensado que la primera persona que decidió comerse un percebe tenía que estar realmente hambriento. Ése fue el padre del CPS. El que sobrevivió. El primero que se comió una Amanita Phalloides sufrió otro cruel destino.

No me dedico a la complejidad, aunque muchos piensan que si. Entre otras múltiples razones porque a lo largo de la historia de la ciencia de la complejidad, sus practicantes han huido como de la peste de cualquier cosa que tenga que ver con la aplicación práctica de la misma.

Podemos verlo recogido en el siguiente diagrama. La disciplina hunde sus raíces a mediados de los cincuenta, pero sus aplicaciones no vieron la luz hasta alrededor del último tercio de la década del ’10. Probablemente coincidiendo con la primera aparición del informe del WEF (World Economic Forum) titulado “The future of Jobs” (El futuro del trabajo) en el 2016. El WEF identificó el CPS como una de las disciplinas horizontales top 10 necesarias para ser empleable la siguiente década. 

El campo de la ciencia de la complejidad tiene una historia larga y variada, con raíces en muchas áreas de estudio diferentes, como la física, la biología, la informática, la economía y las ciencias sociales.

Uno de los primeros pioneros de la ciencia de la complejidad fue John von Neumann, matemático e informático a quien se atribuye el desarrollo de la primera arquitectura informática. Von Neumann estaba interesado en comprender cómo podían surgir sistemas complejos a partir de reglas simples, y realizó importantes contribuciones al campo de los autómatas celulares, que son sistemas de reglas simples que pueden dar lugar a patrones complejos.

En las décadas de 1960 y 1970, investigadores como Murray Gell-Mann y James Gleick empezaron a aplicar los principios de la ciencia de la complejidad a una amplia gama de campos, como la economía y la biología.

Gell-Mann, físico, desarrolló el concepto de «complejidad efectiva», que se refiere a la cantidad de información necesaria para describir un sistema complejo. Gleick, escritor científico, popularizó el concepto de teoría del caos, que estudia cómo pequeñas diferencias en las condiciones iniciales pueden dar lugar a resultados muy diferentes en sistemas complejos.

En las décadas de 1980 y 1990, la ciencia de la complejidad se afianzó como campo de estudio, con el desarrollo de nuevos métodos y herramientas para estudiar sistemas complejos. El Santa Fe Institute, una organización de investigación dedicada al estudio de los sistemas complejos, se fundó en 1984 y ha desempeñado un papel clave en el desarrollo de este campo.

La ciencia de la complejidad actual es un campo interdisciplinar que abarca una amplia gama de áreas de estudio, como la física, la biología, la economía y las ciencias sociales.

Sin embargo, no vemos a los grandes expertos en complejidad trabajando sin descanso en intentar resolver las problemáticas derivadas del Brexit, o intentando corregir los problemas de las listas de espera o resolviendo la España vaciada. Por la sencilla razón de que no es suficiente por sí misma.

Cuando desarrollé mi marco conceptual (framework) para resolver problemas complejos de negocio, me di cuenta de que la complejidad era solamente una parte. Probablemente la más llamativa, la más sexy, la más diferencial. Pero el hecho de que la inmensa mayoría de los expertos en complejidad vivieran de dar conferencias y hacer kits de ideación en lugar de estar resolviendo los problemas de General Electric me puso sobre la pista de que igual hacía falta algo más.

Y así llegué a mi framework de resolución de problemas complejos de negocio.

El planteamiento subyacente al framework es que es posible abordar de manera sistemática una problemática compleja en los negocios, y mejorar las posibilidades de éxito, minimizando el proceso de lanzamiento de espaguetis a la pared que implican las variantes exploratorias o basadas en una prueba social.

La «prueba social» es un fenómeno psicológico y sociológico en el que las personas asumen las acciones de los demás en un intento de reflejar el comportamiento correcto para una situación determinada. Puede considerarse una forma de conformidad.

Por ejemplo, si una persona no está segura de cómo comportarse en una situación nueva, puede fijarse en los demás para saber cómo comportarse. Si ve que un número significativo de personas se comporta de una determinada manera, es más probable que siga su ejemplo. Esto puede verse en situaciones como la de una persona que deja propina en un restaurante si ve que otros a su alrededor la dejan, o la de una persona que compra un producto si ve que muchos otros lo han comprado.

El concepto de prueba social fue descrito por primera vez por Robert Cialdini en su libro «Influence: La psicología de la persuasión«. Cialdini sostenía que la prueba social es especialmente eficaz en situaciones de incertidumbre o falta de información. Como los problemas complejos.

Por otro lado, la ausencia de la estrategia empresarial de la mesa de discusión a la hora de usarla en entornos de problemática compleja, por ejemplo, siempre me ha parecido sorprendente.

He mencionado en muchas ocasiones que probablemente el equivalente a la legendaria fórmula E=mc^2 en el mundo del CPS y trasladado al management, en términos de trascendencia y equivalencia, sea la legendaria frase de Richard Rumelt: “Strategy is Problem Solving”.

En esta sencilla frase, Rumelt hace converger dos campos que habían ido por caminos completamente divergentes, la estrategia y la resolución de problemas. La estrategia había tenido su desarrollo por el área militar y en el siglo XX, por el empresarial, mientras que la resolución de problemas había tirado más por el ámbito académico

Ocurre algo parecido con el Factor X, es decir la forma en la que modelizamos el factor humano (gestionado siempre como impredecible y puro azar) con el propósito de minimizar su factor incontrolable.

Así que en el fondo, me dedico a algo bastante poco sexy: aumentar las posibilidades de éxito de alguien que se enfrenta a lo desconocido. Pero no te engañes, las cosas realmente útiles tienen bastante menos épica de la que la gente le concede en su cabeza.

Si os compráis el libro de Los Pelayos sobre como forrarte al poker en Internet, te encontrarás con una gigantesca hoja de cálculo donde dependiendo de las cartas que recibas y el blind que tengas, te dirá si tienes que apostar fuerte o tirar las cartas. Algo bastante prosaico comparado con la imagen de jugador con gafas de sol que hace un “all in” audaz en el momento clave y arrampla con la mesa de juego.

Los grandes desafíos empresariales están esperando a profesionales que analicen todas las variantes existentes, haga una apuesta valiente basada en un análisis preciso de todos los factores involucrados, y aunque pueda perder una partida, a cien mil jugadas, gana el que tiene un sistema. Como en el Poker Online. Como en la vida.