El papel de la epistemología en el análisis de inteligencia

INTELIGENCIA Y SEGURIDAD 12 (JULIO-DICIEMBRE 2012). PÁGINAS 241-272. ISSN: 1887-293X 241

El papel de la epistemología en el análisisde inteligencia*

The Role of Epistemology in Intelligence Analysis

JUAN PABLO SOMIEDOIntel Times, Madrid, EspañaE-mail: [email protected]

Resumen: El artículo pone de relieve la crecienteimportancia que está adquiriendo en los últimosaños la disciplina filosófica de la epistemología enel campo del análisis de inteligencia, bien sea éstaestratégica (ámbito de la seguridad y la defensa) ocompetitiva (ámbito empresarial). La epistemo-logía se ha convertido en el sustrato sobre el quese sustentan tanto el análisis cualitativo como elanálisis cuantitativo en minería de datos. Se repa-san los diferentes métodos de razonamiento queayudan al analista a escoger las técnicas más ade-cuadas en el análisis cualitativo y a seleccionar,descartar y transformar variables para poderconstruir un modelo en un proyecto de mineríade datos.

Palabras clave: epistemología, teoría del conoci-miento, inteligencia, pensamiento lógico, pen-samiento analógico, pensamiento sistémico, pen-samiento lateral.

Abstract: The article highlights the growing im-portance that is gaining in recent years the philo-sophical discipline of epistemology in the field ofintelligence analysis, whether the strategic (area ofsecurity and defense) or competitive (business).Epistemology has become the substrate on whichunderpin both the qualitative and quantitativeanalysis in data mining. It reviews the differentmethods of reasoning that help the analyst tochoose the most appropriate techniques andqualitative analysis to select, discard and trans-form variables to build a model in a data miningproject.

Key Words: epistemology, theory of the knowl-edge, intelligence, logical thought, analogicalthought, systemic thought, lateral thought.

* Fecha de recepción: 27/03/2011. Fecha de aceptación: 18/10/2011.

JUAN PABLO SOMIEDO

242 INTELIGENCIA Y SEGURIDAD 12 (JULIO-DICIEMBRE 2012). PÁGINAS 241-272. ISSN: 1887-293X

1. INTRODUCCIÓN

Hablar de inteligencia significa, inevitablemente, hablar de un campo mul-tidisciplinar en el que convergen multitud de áreas del conocimiento huma-no: informática, idiomas, estadística, polemología, psicología, etc. Todasesas disciplinas se ven involucradas en el paso crucial de la información alconocimiento. Sin embargo, el núcleo duro lo constituyen aquellas discipli-nas que se tornan fundamentales para cualquier analista y en cualquier cam-po o área de especialización. Entre ellas destaca la Epistemología o Teoríadel Conocimiento. A pesar de su importancia, sus aportaciones a la inteli-gencia estratégica han pasado más o menos desapercibidas en los clásicoscomo Sherman Kent (considerado el padre del análisis en inteligencia estra-tégica)1 o el general Washington Platt y en los manuales militares al uso(DO2-010, OR5-009, OR5-010). No ha sido sino en los últimos diez añoscuando los especialistas en análisis de inteligencia han comenzado a ponerde relieve la importancia creciente de esta disciplina y su papel esencial en laformación de los analistas.

Vivimos inmersos en lo que se ha venido a llamar «la era de la informa-ción» y «la sociedad del riesgo», cuyo sistema nervioso lo constituyen fun-damentalmente la información y las comunicaciones. Nunca, a lo largo de lahistoria, la información ha sido tan accesible a los hombres. Además cadavez van tomando mayor peso específico las fuentes abiertas de información.Hay redes internacionales de datos, millones de sitios y páginas web abiertasal análisis, pero el tiempo disponible para procesarlos es siempre superadopor el vórtice de nuevos datos que aparecen. Tal es así que podemos hablarde una verdadera «infoxicación», es decir, una intoxicación de información.

Sin embargo, esta realidad contrasta con el hecho de que esa informa-ción requiere una formación previa para poder seleccionarla, procesarla yutilizarla para los fines que se persigan. La información es acéfala, no pien-

1 El lector se preguntará, no sin motivo, cómo pudo aquel irónico y bromista profesor de Histo-

ria de la universidad de Yale inventar toda una metodología en inteligencia. La respuesta está en suespecialización. Como señala Jack Davis, Sherman Kent no fue un profesor de Historia convencional,sino que enseñaba la historia como una serie de cambios metodológicos y cognitivos. Explicaba a susalumnos la importancia de verificar sus fuentes y dejar atrás sus predilecciones y prejuicios personales.Como el lector podrá comprobar, eso no está muy lejos del trabajo de cualquier analista (Davis, 2002:p. 3).

EL PAPEL DE LA EPISTEMOLOGÍA EN EL ANÁLISIS DE INTELIGENCIA


sa por nosotros. Los datos en bruto, sin el debido procesamiento, no nosconducen a conclusiones útiles. Por tanto, se hace necesario implementarlos mecanismos adecuados para manejar y dar forma a la información. Eneste escenario irrumpe la disciplina de la epistemología como una herra-mienta para «amueblar nuestra cabeza» y enseñarnos a pensar. Al mismotiempo, recurrir a esta disciplina significa retomar y revalorizar el pensa-miento clásico que está en el sustrato mismo de nuestra civilización occi-dental y que nos ha guiado hasta los grados de desarrollo y tecnología queahora disfrutamos.

Etimológicamente, la palabra epistemología deriva de la unión de dospalabras griegas: episteme, que significa conocimiento, y logia, que hace refe-rencia a un saber o tratado. En Grecia, el tipo de conocimiento que se de-nominaba episteme se oponía al conocimiento que se calificaba de doxa. Ladoxa es el conocimiento vulgar u ordinario del hombre, no sometido a rigu-rosa reflexión crítica; la episteme es el conocimiento reflexivo elaborado conrigor. Podemos definir epistemología como la ciencia que trata de conocer lanaturaleza del conocimiento humano, en sus principios reales y en su fun-cionamiento real, los tipos o clases de conocimiento y los caminos o méto-dos que pueden conducir a su realización correcta en cada caso.

Conviene recordar aquí que la moderna epistemología, en tanto que dis-ciplina filosófica autónoma, tiene su origen a principios siglo XX de la manodel famoso Círculo de Viena, que se organizó en torno a la Cátedra de Filo-sofía de las Ciencias Inductivas que ocupó Moritz Schlick en Viena en 1922.Dicho círculo reunió en su seno a pensadores del mundo de las letras y delas ciencias con el objetivo de crear un método de pensamiento de carácteruniversal que pudiera servir de herramienta a todas y cada una de las cien-cias, aplicando luego los resultados también de forma universal mediante unlenguaje y una semiótica consensuados, de tal forma que todas las ciencias sebeneficiasen de los avances que se diesen en una parcela determinada del co-nocimiento. No pudieron lograr su objetivo en parte por los recelos y la des-confianza de la comunidad científica y en parte por el estallido de la II Gue-rra Mundial.

En 1949, fecha de la publicación de la famosa obra de Sherman KentStrategic Intelligence, la epistemología era ya una disciplina conocida y es-tudiada en los círculos académicos. Sin embargo, ni Sherman Kent prime-ro, ni el general Washington Platt después, lograron aplicar los avances y

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los contenidos de esta disciplina en el estudio del ciclo de inteligencia. Enla actualidad, muchos servicios de inteligencia y empresas privadas handescubierto la importancia de esta disciplina a la hora de analizar situacio-nes, minimizar el porcentaje de incertidumbre y fundamentar la toma dedecisiones. Como afirman dos expertos en la gestión de conocimiento enlos servicios de inteligencia: «La dinámica y los resultados de los serviciosde inteligencia para la seguridad y la defensa mejorarán con la incorpora-ción de los avances epistémicos, metodológicos y tecnológicos que se pro-ducen dentro del ámbito de la gestión del conocimiento, y que están sen-tando en los últimos años las bases para la formación y el desarrollo de unanueva y autónoma disciplina científica del mismo nombre» (Esteban Na-varro y Navarro Bonilla, 2004: p. 36).

El papel que desempeña la epistemología dentro del trabajo cotidiano deun servicio de inteligencia está estrechamente relacionado con la formaciónde los futuros analistas y también de aquellos agentes especialmente involu-crados en el servicio clandestino. Muy a menudo, tanto unos como otros,deben adquirir un hábito de pensamiento riguroso que les ayude a tomardecisiones incluso con una gran carga de incertidumbre. Los primeros debenlidiar, frecuentemente, con un tiempo reducido para sus análisis y una in-certidumbre muy elevada. Los segundos, más a pie de campo, deben ser ca-paces de aprender a buscar y discriminar la información útil de aquella queno lo es y luchar contra los mecanismos de decepción y engaño. Toda estaformación queda circunscrita a la Escuela de Formación interna de cada ser-vicio de inteligencia y bajo la supervisión del responsable del Directorio deInteligencia. Pero los epistemólogos también realizan una labor de investiga-ción que abarca dos funciones: por un lado, crean nuevas técnicas o modelosde razonamiento o estudian las ya existentes para desarrollarlas y mejorarlasbuscando entender el sustrato lógico sobre el que se fundamentan las dife-rentes técnicas de análisis; por otro, buscan y estudian los fallos en la gestióndel conocimiento e intentan solucionarlos o realizar una labor preventivacon los fallos potenciales. Herbert señala la importancia de contar con epis-temólogos en estas organizaciones:

The Intelligence Community should recruit epistemological talent and cultivateepistemological Skull across its organizations (Herbert, 2006: p. 681).



Merece la pena, en este sentido, señalar los avances del «Sherman KentSchool for Intelligence Analysis», organismo vinculado a la CIA, cristaliza-dos, al menos en parte, en el CAP (Career Analyst Program)2.

Tradicionalmente, el análisis se divide en dos tipos: el análisis cualitativoy el análisis cuantitativo. En el primero, los métodos de razonamiento quenos enseña la Epistemología o Teoría del Conocimiento nos ayudan a esco-ger las técnicas de análisis adecuadas para cada caso, establecer relaciones yllegar a conclusiones lógicas. En el segundo, donde interviene la modernaminería de datos, nos ayuda a la hora de seleccionar y modificar las variablespara evitar correlaciones espurias y redundancias y poder realizar modelosmás fiables. De hecho, la preparación de las variables y los datos suele abar-car el 80% de cualquier trabajo de minería de datos y es una parte esencial siqueremos obtener buenos modelos bien sean explicativos o descriptivos. Losexpertos en minería de datos aseguran que el 60% de los errores se producenpor no saber escoger las variables útiles y desechar las que no lo son. Y estosólo se remedia si el analista es capaz de razonar adecuadamente para sacar elmáximo provecho de los poderosos programas de Data Minig como puedenser el SAS o SPSS.

Desde que Sun Tzu escribió El arte de la guerra y hasta el moderno trata-do de Clausewitz, las estrategias militares y las formas de ganar las batallas

2 Desde febrero de 2002, el CAP es un programa de 22 semanas de duración. La primera semana

es una introducción a los conceptos básicos de inteligencia, incluyendo la historia, la misión y los va-lores de la CIA y una unidad temática de historia y literatura sobre inteligencia. Las siguientes cuatrosemanas son una introducción a las destrezas de inteligencia, incluyendo el pensamiento analítico,técnicas de análisis de datos, redacción de informes y un ejercicio en equipo. Las primeras cinco se-manas de entrenamiento finalizan con un ejercicio práctico en el que el futuro analista tiene la opor-tunidad de poner en práctica todo lo aprendido aplicándolo en un caso más real. Las cuatro semanassiguientes los estudiantes son asignados a puestos dentro de la organización para ayudarles a com-prender sobre el terreno la relación del Directorio de Inteligencia con otros componentes de la CIA yel resto de agencias que componen la Comunidad de Inteligencia de Estados Unidos. Después de es-tas cuatro semanas, los estudiantes retornan a las clases para cuatro semanas más de estudios en las queprofundizan en las técnicas de análisis y las limitaciones cognitivas del analista siguiendo los escritosde Richards Heuer. Después de esto, los futuros analistas vuelven a ser asignados a puestos dentro dela organización de inteligencia para finalizar después con las últimas cuatro semanas de formación. Enlas últimas semanas los estudiantes estudian, entre otras cosas, la relación entre política y servicios deinteligencia y la ética del profesional de inteligencia. Otra sesión se titula «Escribiendo para el Presi-dente». Una vez más las sesiones de clase terminan con un ejercicio práctico de una simulación de cri-sis terrorista (Marrin, 2005: pp. 617-620).

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antes de comenzarlas han ido de la mano de la filosofía aplicada al campomilitar. Los terribles atentados terroristas del 11-S en Estados Unidos y losdel 11-M en España han supuesto un punto de inflexión para los serviciosde inteligencia de ambos países porque han puesto de relieve no sólo las ne-cesidades de coordinación entre los servicios de inteligencia e informaciónde un mismo Estado y de los países aliados, sino también que las modernastecnologías no podrán sustituir jamás a la sabiduría clásica heredada denuestros antiguos. En otras palabras, el factor humano sigue teniendo un pe-so específico en lo que a inteligencia se refiere. Por eso es de suma importan-cia adquirir una disciplina de pensamiento adecuada que nos permita, comoasevera Keith Masback, director del Plan Maestro de la Inteligencia Militarde los Estados Unidos, «ver primero, comprender primero, actuar primero yterminar con decisión» ante los nuevos riesgos, peligros y amenazas de ca-rácter asimétrico, global y cambiante. En la misma línea, Robert Gates,exdirector de la CIA, afirma que «la tarea más difícil en inteligencia es ver elmundo tal y como es, no como desearíamos que fuera».

Es un hecho comprobado que, en algunas ocasiones, las investigacionesse plantean omitiendo en su planteamiento toda integración de niveles deanálisis necesarios para construir un buen sistema de indicadores, variables ycategorías. Y ello conlleva una pérdida de matiz (en el caso de obviar losmétodos de razonamiento básicos) o la ausencia de una visión global (si nose aplica correctamente el pensamiento sistémico) que nos permita com-prender el fenómeno observado en toda su complejidad. Otras veces, losanalistas caen presa de sus prejuicios y tienden a verificar, más que a intentarfalsear, lo que ellos creen de antemano.

El presente artículo no pretende ser una mera recopilación de los dife-rentes métodos de pensamiento y conceptos elaborados a lo largo de los si-glos por diferentes autores en el ámbito epistemológico. Nos interesa aplicar«la navaja de Ockam»3 y discriminar todo aquello que no nos sea necesariopara nuestro fin, que no es otro que tratar de iluminar desde el campo de lateoría del conocimiento a lo que comúnmente entendemos por ciclo de in-

3 La navaja de Ockam se formula de dos modos:«Non sunt multiplicanda entia sine necessitate». No han de multiplicarse los entes sin necesidad.«Frustra fit per plura quod potest fieri per pauciora». Es inútil hacer con mucho lo que puedes hacer

con poco.



teligencia y estudiar cómo el método científico puede ser viable como he-rramienta de aplicación a dicho ciclo. Es por ello que sólo haré hincapié entratar de explicar aquellos métodos y conceptos que puedan sernos de utili-dad, eludiendo disquisiciones filosóficas que no vienen al caso y que, decualquier forma, sólo servirían de utilidad a aquellos lectores con un interésespecial en el campo de la filosofía de la ciencia o la epistemología. Segura-mente, el lector avezado echará de menos una mayor profundidad en algu-nos de los métodos explicados, pero debido a las restricciones de espaciopropias de un artículo de estas características he preferido la visión de con-junto en detrimento de la profundidad porque considero que es mucho másimportante para aquellos que se enfrentan por vez primera con esta temáti-ca. De igual forma, aquellos lectores que ya tengan alguna experiencia eneste campo, pueden aumentar sus conocimientos consultando la bibliografíaque figura al final del artículo.

2. EL ANALISTA Y SUS HERRAMIENTAS EPISTEMOLÓGICAS

Los biólogos y bioquímicos, siguiendo a la Dra. Lynn Margulis y al paleontó-logo Theilard de Chardin, suelen afirman que una de las notas definitorias dela vida es su «complejidad siempre creciente». Lo mismo sucede con la realidady con los fenómenos, hasta tal punto que las conexiones nerviosas de la reali-dad aparecen, no pocas veces, como caóticas ante nuestros ojos. En un mundoasí, Kurt Gödel nos enseña en su «Teorema de la incompletitud» algo que losjueces suelen vivir muy de cerca: que las ideas de verdad y demostrabilidad sonlógicamente distintas. En este sentido, Popper considera que la ciencia nuncaalcanza la verdad, sino que se aproxima a ella proponiendo sistemas hipotéti-cos, teorías, que son falsables. Y Duhem va más allá, aún, cuando afirma que sepuede mantener la verdad de cualquier enunciado, suceda lo que suceda, sirealizamos ajustes lo bastante drásticos en otras partes del sistema.

El método científico es una especie de brújula en la que no se produceautomáticamente el saber, pero que evita perdernos en el caos aparente delos fenómenos, aunque sólo sea porque nos indica cómo no plantear losproblemas y cómo no sucumbir en el embrujo de nuestros prejuicios predi-lectos. Algo importante, esto último, cuando nos referimos al trabajo decualquier analista.

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Como es sabido, el método científico se basa en la lógica. Esta cienciaformal busca traducir en lenguaje simbólico el modo en que las personas ra-zonan. Una de las operaciones del razonamiento es inferir ciertas consecuen-cias a partir de ciertos hechos. Estos hechos se traducen en enunciados ver-bales, llamados premisas. Las formas típicas de razonamientos que estudia lalógica son la deducción, la inducción y la abducción. Pero al lado del pen-samiento lógico coexisten otros tipos de pensamiento que han logrado con-ducir a nuestra civilización hasta las cotas de desarrollo y avance tecnológicoy cultural de las que ahora disfrutamos. El pensamiento analógico ha apor-tado su particular contribución a muchos de los grandes descubrimientoscientíficos. De la misma manera, el pensamiento sistémico nos ha ayudado acomprender realidades multirrelacionales complejas. No hay que olvidar,tampoco, el importante papel de la creatividad como elemento dinamizadory germinador de todos estos métodos de razonamiento. El pensamiento late-ral intenta profundizar en los aspectos que nos ayudan a pensar de una ma-nera creativa.

Todas estas maneras y formas de pensar se conjugan en el quehacer coti-diano de cualquier analista ayudándole a sacar el máximo rendimiento delconocimiento y la experiencia atesorados en su área de trabajo. La episte-mología es el sustrato sobre el que se asientan las diferentes técnicas de análi-sis. La epistemología nos ayuda a saber plantear el problema que debemosanalizar y a escoger la técnica de análisis adecuada. A un buen analista puedefaltarle el último programa informático de análisis, extracción de conoci-miento o minería de datos, pero jamás pueden faltarle sus herramientasmentales y epistémicas. Éstas deben formar parte de su equipaje dondequie-ra que vaya y dondequiera que trabaje.

3. PENSAMIENTO LÓGICO

Le debemos al filósofo y naturalista Aristóteles el haber colocado las colum-nas de nuestro moderno pensamiento científico. El filósofo griego formulóen sus obras Primeros Analíticos y Segundos Analíticos unos métodos de razo-namiento que siguen teniendo plena vigencia hoy en día. Posteriormente,Francis Bacon, René Descartes, David Hume y Charles Sanders Pierce in-trodujeron mejoras y matizaciones (Cryan, Shatil, 2005). Aristóteles consi-



deraba la investigación científica como una progresión de las observacioneshasta los principios generales, para volver a las observaciones. Mantenía quese deben inducir principios explicativos a partir de fenómenos que se han deexplicar, y después deducir enunciados acerca de los fenómenos a partir depremisas que incluyan esos principios. De este modo, la explicación científi-ca es una transición desde el conocimiento de un hecho hasta el conoci-miento de las razones del hecho. Diane F. Halpern lo explica de una formaexcelente:

Although it is common to make a distinction between inductive and deductive rea-soning, the distinction may not be a particularly useful description of how peoplereason in real life. In everyday contexts, we switch from inductive to deductive rea-soning in the course of thinking. Our hypotheses and beliefs guide the observationswe make, and our observations, in turn, modify our hypotheses and beliefs. Often,this process will involve a continuous interplay of inductive and deductive reasoning(Halpern, 2009: p. 141).

Mención aparte merece la lógica informal. Nacida en los años sesenta delsiglo pasado, es una rama de la lógica entendida como estudio analítico ynormativo del lenguaje y el pensamiento discursivos. Es una disciplina muyútil para el analista a la hora de analizar la información de los medios decomunicación en busca de falacias y errores de argumentación (Vega, 2011:pp. 308-313). La profesora Monserrat Bordes, en su última obra publicada,escribe: «Como las trampas de Circe, venenosas pero de aspecto inocuo,muchos usos argumentativos falaces domestican la mente de la audienciacrédula, que olvida la tierra natal de la justificación racional, la lógica, sacri-ficada a favor de la confortable aceptación de una retórica sin ética... Y sercapaz de detectar falacias es el primer paso para conseguir evitar los peligrosde las creencias acríticas» (Bordes, 2011: p. 31).

3.1. Inducción: Reasoning up

Como señala Manuel Garrido, un argumento es deductivo cuando el pasode las premisas a la conclusión es analítico (necesario), y es inductivo cuandoese paso es sintético (no necesario) (Garrido, 2005: p. 61). La generalización

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de los eventos es un proceso que sirve de estructura a todas las ciencias expe-rimentales, ya que éstas (como la física, la química y la biología) se basan enla observación de un fenómeno (un caso particular) y posteriormente se rea-lizan investigaciones y experimentos que conducen a los científicos a la ge-neralización.

La base de la inducción es la suposición de que si algo es cierto en algu-nas ocasiones, también lo será en situaciones similares aunque no se hayanobservado. En el razonamiento inductivo aprendemos desde la experiencia.Por ejemplo, llamamos inducción al proceso por el cual una persona apren-de a asociar el color rojo con el calor y el calor con dolor, y generaliza esasasociaciones a nuevas situaciones. Obviamente, la inducción no es sólo esen-cial para la transmisión del conocimiento, sino también para sobrevivir. Lainducción ocurre cuando un analista o investigador comienza a ver ciertasrelaciones en los fenómenos que él observa. La imaginación y el poder deobservación son elementos esenciales en el proceso inductivo y, por tanto,en los analistas (Clauser, 2008: p. 52).

3.2. Deducción: Reasoning down

El pensamiento deductivo parte de categorías generales para hacer afirma-ciones sobre casos particulares. Es una forma de razonamiento donde se in-fiere una conclusión a partir de una o varias premisas. El filósofo griegoAristóteles, con el fin de reflejar el pensamiento racional, fue el primero enestablecer los principios formales del razonamiento deductivo, aunque su in-ventor fue Parménides como bien apunta Karl Popper (Popper, 1999: p.164). En la deducción, las premisas apoyan totalmente la conclusión, sonnecesarias y suficientes y, por lo tanto, nada que añadamos al razonamientolo cambiará (propiedad de monotonía). Esta propiedad no se cumple en lainducción.

La deducción trabaja mejor en sistemas cerrados como las matemáticas, lalógica formal o ciertos tipos de juegos (los war-games de ordenador, porejemplo), pero el analista rara vez trabaja con sistemas cerrados. Por eso elmétodo deductivo debe ser utilizado cuidadosamente y el analista debe serconsciente de las limitaciones del proceso y los errores potenciales en laspremisas.



Podemos concluir diciendo que, en el razonamiento deductivo, se partede lo general para llegar a lo particular, que la conclusión está siempre con-tenida en las premisas de las que se parte y que además las conclusiones ob-tenidas corresponden con la lógica; sin embargo, en el razonamiento induc-tivo, se parte de lo particular para llegar a lo general, se obtienenconclusiones que sólo resultan probables a partir de las premisas.

3.3. Abducción

Charles Sanders Pierce resucitó la reflexión sobre esta antigua forma de ar-gumentar que ya Aristóteles había observado, pero sobre la cual no se habíaprestado mucha atención. En uno de sus abundantes artículos, «Guessing»,escrito alrededor de 1907 y publicado póstumamente en un journal elabora-do por estudiantes de Harvard, Peirce se propuso exponer sus ideas acercadel conocimiento humano. «Guessing» está dividido en dos partes. En laprimera, Peirce explica cómo formamos opiniones que aciertan a explicar loque ocurre. En la segunda, intenta demostrar que tenemos una especie deinstinto para adivinar las cosas.

Según la definición del propio Pierce, la abducción «es el proceso por elque se forma una hipótesis explicativa. Es la única operación lógica que in-troduce una idea nueva».

El argumento abductivo es aquel cuyo enlace entre las premisas y la con-clusión es de tipo hipotético. Pierce lo considera como una forma de sacar«una predicción general sin certeza positiva», pero lo justifica, porque creeque este método permite indagar las causas de un fenómeno, con la esperan-za de descubrirlas mediante el uso de una hipótesis.

Si la deducción explica y la inducción evalúa, en la abducción suponemosque un hecho sorprendente es un caso de una regla general. Mediante la imagi-nación, en la abducción somos nosotros los que introducimos esa regla generalo situación más amplia que explicaría el hecho sorprendente observado. La ab-ducción es, por tanto, un tipo de inferencia cuya conclusión es siempre una hi-pótesis o una conjetura, algo probable, pero es precisamente el carácter plausibleo razonable de esa hipótesis la que lleva a aceptarla y no su probabilidad efecti-va. Abducir es adivinar, y es el único razonamiento que genera nuevo conoci-miento, porque añade a los datos de la percepción una explicación plausible.

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La abducción es una especie de «paradigma indiciario» que proporcionaclaves de interpretación valiosa cada vez que la deducción y la inducción noson aplicables o, al menos, se muestran insuficientes para indagar un hecho.La naturaleza de verdad que se extrae de la actividad abductiva se basa en laregla de conjeturas dentro de una gama de posibilidades adivinatorias, perono totalmente arbitrarias, sino en referencia a intuiciones razonables.

Para Pierce existían tres clases elementales de razonamiento. La primera,que llamó abducción, consiste en examinar una masa de hechos y permitirque esos hechos sugieran una teoría. De este modo ganamos nuevas ideas,pero el razonamiento no tiene fuerza. La segunda clase de razonamiento es ladeducción, o razonamiento necesario. Sólo es aplicable a un estado ideal delas cosas, o a un estado de cosas en tanto que puede conformarse con unideal. Simplemente da un nuevo aspecto a las premisas. El tercer modo derazonamiento es la inducción o investigación experimental. Su procedi-miento es éste. Cuando la abducción sugiere una teoría, empleamos la de-ducción para deducir a partir de esa teoría ideal una variedad de consecuen-cias a tal efecto que, si realizamos ciertos actos, nos encontramos a nosotrosmismos enfrentados con ciertas experiencias. Cuando procedemos a intentaresos experimentos, y si las predicciones de la teoría se verifican, tenemos unaconfianza proporcionada en que los experimentos que aún no se han inten-tado confirmarán la teoría.

Como se puede observar, para Pierce, la diferencia básica entre abduc-ción e inducción es que la primera forma parte del proceso de descubri-miento y la segunda forma parte del proceso de probar esos descubri-mientos. La abducción, a diferencia de la inducción, usa el mecanismo dela hipótesis para descubrir la causa. En cambio, aquélla indaga por mediodel experimento a fin de extraer una ley. Es claro que ambos métodos nose excluyen: se puede hacer a la vez abducción e inducción, pero es necesa-rio distinguir ambos procesos, porque no tiene la misma fuerza probatoriael desarrollo inductivo que apunta a ensanchar continuamente el campo deverificación, que hacer conjeturas acerca de las causas que han provocadoun hecho particular.



4. PENSAMIENTO ANALÓGICO

Como observa Jerome Clauser, la analogía es uno de los métodos de razo-namiento más usados en inteligencia. La analogía apoya el método abducti-vo porque sirve para establecer hipótesis y modelos predictivos.

One of the most widely used tools in intelligence analysis is the analogy. Analogiesserve as the basis for constructing many predictive models, are the basis for mosthypotheses, and rightly or wrongly, underlie many generalizations about what theother side will do and how they will go about doing it (Clauser, 2008: p. 130).

Para resolver un problema por analogía, en primer lugar, recuperamos lassimilitudes entre el caso conocido y el problema planteado. Las similitudespueden ser estructurales (más abstractas) o superficiales (más físicas). Cuan-do los dos casos mantienen no sólo similitudes estructurales, sino tambiénsimilitudes superficiales, la recuperación se ve enormemente facilitada. Ensegundo lugar establecemos las correspondencias. La fuerza de este tipo deargumentos por analogía está en función de lo bien o mal que establezcamoslas conexiones o correspondencias entre los elementos tratados.

Veamos algunos ejemplos de aplicación:Si tengo en una mano un objeto de metal cuyas demás propiedades des-

conozco, lo pondremos «ARRIBA». Buscaremos un objeto de metal del quesí conozco muchas de sus propiedades, por ejemplo que se dilata con el ca-lor, porque me es muy familiar. Lo pondremos «ABAJO». Ahora razonamosasí: el de «ABAJO» es de metal, y el de «ARRIBA» también (como abajo, esarriba), entonces puedo suponer que si el de «ABAJO» se dilata con el calor,el de «ARRIBA» también lo hará (como arriba, es abajo). Como vemos, esun juego de similitudes de ida y vuelta, donde en cada tránsito trasladamosalgo desde el objeto conocido (análogon) al objeto desconocido (analogado).Luego vendrá el trabajo de verificación si es necesario.

Resolver un problema por analogía consiste, pues, en desarrollar un esta-blecimiento de correspondencias entre los elementos de dos problemas (elproblema base, cuya solución ya conocemos, y el problema meta, cuya solu-ción buscamos) y en la posterior adaptación de la solución del problema ba-se al problema meta (Gabucio Cerezo, 2005: p. 184). Pasemos ahora a unejemplo histórico y real:

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Los antiguos indígenas aztecas se sorprendieron cuando vieron por pri-mera vez los caballos que montaban los españoles de Hernán Cortés a su lle-gada a México. Después de mirar atentamente ese extraño animal, los azte-cas, por analogía, lo llamaron simplemente macatl, término que en la lenguanáhuatl se usaba para designar a todos los animales cuadrúpedos en general.A medida que los aztecas fueron familiarizándose con la figura del caballo ylo conocieron mejor, lo distinguieron de otros animales, copiaron la palabrausada por los españoles y empezaron también a denominarlo «caballo». Co-mo se observa, los indígenas, después de la primera percepción, echaronmano de algún conocimiento anterior que les sirviera de punto comparativopara designar este nuevo animal.

Este modo de razonar también se ve refrendado desde la moderna psico-logía cognitiva. Como señala acertadamente Umberto Eco:

Algunas teorías cognitivas contemporáneas nos dicen que el reconocimiento ad-viene sobre la base de los prototipos, por los cuales se deposita en la memoria unobjeto a manera de paradigma, y después se reconocen los demás con relación alprototipo (Eco, 1972).

Así como trasladamos propiedades físicas, podemos trasladar modelosimplicados o estructuras enteras hacia los objetos desconocidos que tenemosen análisis. El secreto es emplear como objeto de base algo bien conocido,muy familiar a nosotros que, sin embargo, posea algunas notas similares conel objeto que buscamos «enriquecer».

Lo que hemos desarrollado con la fría terminología de la lógica tiene másaplicaciones e implicaciones. Todas las personas realizan comparaciones, queson una forma de analogía. Si bien no siempre se busca inferir una hipótesis,es un recurso muy empleado en la vida diaria. Los poetas usan un tipo decomparación donde enlazan ámbitos diversos, no necesariamente reales, paracrear metáforas. Por ejemplo: «Luego de la lluvia, bajan de la montaña cintasde plata». No esperamos ver, realmente, una «cinta de plata» bajando de lamontaña, pero sí nos damos cuenta de lo que desea decirnos el autor: el aguaque baja de la montaña brilla como una cinta de plata. Si unimos esta ope-ración, la metáfora del campo del lenguaje con el razonamiento abductivo,en el campo de la lógica, veremos aparecer un ingrediente importante en elrazonamiento analógico: la posibilidad de metaforizar los términos, de



usarlos con un sentido no únicamente literal, con miras a «enriquecer» aúnmás los términos comparados o analogados.

Apliquemos ahora el pensamiento analógico a la inteligencia de negocios:Nuestro problema, en una empresa X, es captar más clientes, ¿cómo ha-

cerlo?, ¿qué hacer?Razonemos así: captar clientes se parece al deporte de la pesca, incluso a

veces decimos «cómo pescar clientes». Vamos a suponer que sabemos muchosobre pesca, que es un ámbito familiar para nosotros (es el «ARRIBA»).Mientras que estamos algo desorientados o tenemos pocas ideas para captarclientes (es el «ABAJO»). Aunque sean ámbitos diferentes, se parecen enque, en el proceso de pescar-vender, hay que desarrollar alguna «estrategia decaptación», sin la cual no tendremos ni peces ni clientes. Metafóricamente,un cliente es un pez.

Bien. Analicemos algunos detalles del deporte de la pesca. Por ejemplo,para ciertos peces necesitamos ciertas carnadas, sea un señuelo, sea algúnalimento apetecido por el pez. ¿Qué es «señuelo» en el ámbito de las ventas?¿Son argumentos de venta? ¿Podemos pensar en diferentes «señuelos-argumentos» para diferentes tipos de «clientes-peces»? (Como arriba es aba-jo...), si los clientes se espantan ante nuestras intervenciones, ¿por qué lospeces se espantan?, respuesta: por el ruido desacostumbrado. ¿Qué es «ruidodesacostumbrado» en el ámbito de las ventas?, seguro que no el paso de unvehículo. ¿Qué entonces? ¿Será la falta de amabilidad en la atención?, ¿seráncolores desagradables del local de ventas?, ¿serán disposiciones incómodasdel mobiliario?, etc.

Podemos seguir «saltando» entre «el arriba» y «el abajo» de la fórmula yen cada salto trasladar nuevas sugerencias de una situación a otra, sugeren-cias que enriquecen la comprensión y la perspectiva del problema entre manos.

Si bien es probable que no obtengamos todas las respuestas, sí nos darápistas y sugerencias (las hipótesis del analista), que es lo importante, ya quepodemos luego pulir esas pistas y lograr una respuesta más acertada y másconcreta.

Con la ejercitación, este tipo de razonamiento pasa a formar parte de lamanera habitual de razonar. Aparecerá entonces principalmente en los mo-mentos donde sea necesario «crear» sugerencias, respuestas, hipótesis, quehagan avanzar nuestra comprensión o gestión de una situación problemáti-ca. Con ello nos habremos vuelto más creativos, más libres, porque podre-

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mos «salir» del paradigma que nos mantiene siempre en el mismo ámbito depensamiento y nos presenta el problema desde un único punto de vista.

Muchos grandes inventores se valieron de este método de razonamientopara realizar sus descubrimientos. Éstos son sólo algunos ejemplos:

• Es sabido que Leonardo Da Vinci observaba la naturaleza comofuente de inspiración para sus inventos y pinturas.

• Los hermanos Wright estudiaron los zopilotes en vuelo para resolverproblemas sobre el equilibrio de los aviones.

• Kekülé usó la imagen de una serpiente persiguiendo su cola para desa-rrollar su modelo de la molécula de benceno. De esta manera concibióla molécula como un anillo, en vez de la usual cadena de átomos decarbono e hidrógeno.

• Pasteur usó la función de la piel rota de la uva durante el proceso defermentación para poder entender el proceso de infección.

Para finalizar, sólo apuntaremos que, a veces en forma nebulosa o incons-ciente, el analista recurre al pensamiento analógico para crear sus hipótesis,para acotar el infinito campo de posibilidades de explicación que se escondetras un hecho particular desconocido. La cantera desde donde extrae esas«protohipótesis», por medio del razonamiento abductivo, es la vida ordina-ria, la vida de todos los días almacenada en forma de experiencia personal, lacual constituye el potencial creativo de las personas.

5. TEORÍA DE LA CAUSALIDAD ARISTOTÉLICA

En el segundo tomo de la Física de Aristóteles podemos encontrar otraaportación interesante para nuestro artículo. El principio de causalidad hapresidido, desde la antigüedad hasta nuestros días, la metodología científica,incluso ha calado también en la mentalidad popular. El principio de causali-dad nos dice que todo efecto tiene una causa asociada a él que puede darsesimultáneamente o en sucesión, según sea el caso. Pero frecuentemente olvi-damos que, en la mentalidad de Aristóteles, casi ningún efecto era depen-diente única y exclusivamente de una sola causa. De hecho, el filósofo griegoquiso elaborar toda una Teoría de las Causas.



Es frecuente caer en este error durante nuestros razonamientos y, portanto, en nuestros análisis también. Si creemos haber dado con la causa deun determinado suceso o fenómeno, al menos con la causa principal, sole-mos reducir nuestro análisis a esa causa y evitamos buscar causas comple-mentarias que quizás aportarían un poco más de luz a la situación. Algunasveces simplificamos mucho nuestros análisis y evitamos profundizar en lascausas porque es mucho más rápido y sencillo centrarnos sólo en una. Parael filósofo Gustavo Bueno, más que de causas aisladas habría que hablar delo que él llama «concausas», es decir, una cadena causal donde las causasaparecen relacionadas unas con otras.

Aristóteles definió cuatro causas, dos de ellas intrínsecas (causa material ycausa formal) y dos extrínsecas (causa final y causa eficiente):

Causa material: se refiere literalmente a la materia de la causa que propi-cia el efecto. Por ejemplo, el papel es la causa del libro, pero no suúnica causa sino la causa material únicamente, ya que un montón depapel no hace un libro.

Causa formal: hace referencia a la idea o concepto involucrados en lacausa. Se ha de poseer una mentalidad muy crítica y sin prejuicios pa-ra no crear una confusión en torno al concepto que queremos analizar.Es frecuente no examinar el concepto correcto o examinarlo deficien-temente sin tener en cuenta todos los matices.

Causa eficiente: se refiere al agente de cambio. Lo que propicia el cambiode una situación a otra o de un fenómeno a otro, bien sean éstoscomplementarios o completamente distintos. Es significativo recordarque el vocablo griego Aítion tenía un sentido más amplio que el decausa efectora: significaba autoría o responsabilidad de algo, razón,motivo, acusación. Aristóteles parece usar el vocablo con el doble sen-tido de razón y causa. De hecho, siglos después, otro pensador, SantoTomás de Aquino, introduciría la «causa instrumental» como una va-riedad de la causa eficiente.

La moderna epistemología ha introducido aquí un nuevo conceptotomado del mundo de la química: la idea de catalizador. El catalizadorno sería el agente de cambio en sí, pero propiciaría su aparición. Seríauna especie de precursor pero no siempre vinculado o en relación conel agente de cambio. Un catalizador puede ser ajeno completamente al

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escenario donde aparece el agente de cambio. Podríamos decir que elagente de cambio sería la causa eficiente próxima y el catalizador lacausa eficiente remota. En el caso del libro, lógicamente el agente delcambio es el escritor que, además, está estrechamente vinculado a suobra. Pero esto no siempre sucede así.

Causa final: se refiere a la finalidad última o telos de un determinadoefecto, bien sea ésta la buscada o una inesperada o colateral (causa perse y per accidens). Aristóteles lo formula de esta manera: «la causa deuna estatua es en un sentido Policleto, y en otro el escultor, puestoque no es sino por accidente que el escultor es Policleto». En el casodel libro, está claro que la finalidad última, al menos en teoría, es sulectura por parte de otras personas.

Asimismo, hay varios tipos de relaciones entre las causas:

Relación de reciprocidad: por ejemplo, la lectura y el libro. Otro ejemplopuede ser la relación entre ejercicio y salud. El ejercicio es causa delbuen estado de salud y viceversa.

Relación de anterioridad y posterioridad: una causa puede ser anterior oposterior a otra. También puede suceder que ambas se den simultá-neamente. En nuestro caso, el escritor es anterior al libro.

Relación de lejanía y proximidad: si encuadramos las causas en un marcoespacio-temporal, podemos decir que las causas de un determinadoefecto pueden ser próximas entre sí (bien sea en el espacio o en eltiempo o en ambos a la vez) o remotas.

Relación en acto y potencia: dos conceptos que serán fundamentales enel desarrollo de todo el pensamiento occidental: «la potencia» y «elacto». La teoría dice que en todo ser hay «lo que ya es» ese ser: el acto,y su «poder llegar a ser lo que todavía no es»: la potencia. Aristótelesindica que no es posible dar una definición estricta de estos términos,sino que hay que contentarse con ejemplos y analogías. La potencia yel acto están en la misma relación que la semilla y la planta, o tener losojos cerrados y ver. La potencia es una forma distinta de no-ser: enefecto, ni una piedra ni una semilla son un árbol; pero aunque la se-milla no-es árbol en acto, sí lo es en potencia (es decir, puede llegar aserlo). De la misma manera, un escritor puede ser causa potencial de



un libro aunque no esté escribiendo. Una situación en pleno desarro-llo es susceptible de alcanzar cualquier camino de proyección, depen-diendo de los estímulos y decisiones que se produzcan en su devenir.

Termino este apartado con una brillante observación de Hessen:

Hoy tomamos el concepto «causa» en un modo más estrecho que el de Aristó-teles y la Escolástica. Ya no hablamos de causa material, formal y final, puesusamos la palabra «causa» exclusivamente para designar a la causa eficiente. Noconocemos, pues, cuatro, sino sólo una clase de causa: la causa efficiens (Hessen,1962: p. 161).

Sea como sea, al final, no tendremos más remedio que darle la razón algran poeta latino Publio Virgilio Marón cuando escribió: «Felix qui potuitrerum cognoscere causas» («Feliz el hombre que está capacitado para descubrirlas causas de las cosas») (Geórgicas, Libro II, Verso 490).

6. CONEXIONES CAUSALES: EL CANON DE STUART MILL

Los cánones publicados en 1843 por el genial filósofo victoriano John StuartMill en su obra Sistema de Lógica iluminan las cuestiones de la causalidaddescritas más arriba. El canon de Mill se usa ampliamente en las investiga-ciones científicas. Por ejemplo, las pruebas a las que las compañías farma-céuticas someten sus drogas rutinariamente utilizan los métodos de las coin-cidencias y las diferencias. Cualquiera que esté intentando establecerrelaciones funcionales entre distintas variables seguramente usará el métodode las variaciones concomitantes, aunque los científicos habitualmente evi-tan el lenguaje de los filósofos sobre causa y efecto.

Canon I. Método de Coincidencia:

Si dos o más ejemplos de un fenómeno bajo investigación poseen una sola circunstan-cia en común, esta única circunstancia, presente en todos los ejemplos, es la causa (oel efecto) del fenómeno mencionado.

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Aplicado al análisis de inteligencia, este canon puede ser aplicado en al-gunos casos. Por ejemplo: la presencia de un experto iraní en misiles ha sidodetectada en varios lugares con anterioridad al lanzamiento de un nuevo mi-sil. Hay alguna posibilidad (aunque no certeza absoluta) de que el próximolugar de lanzamiento pueda ser conocido de antemano vigilando los pasosdel hombre en cuestión.

Canon II. Método de Diferencia:

Si una situación en que ocurre el fenómeno en investigación, y otra situación en queno ocurre, se parecen en todo excepto en una circunstancia, que sólo se presenta en laprimera situación, entonces esta circunstancia, que es la única diferencia entre lasdos situaciones, es el efecto, la causa, o una parte indispensable de la causa del fenó-meno mencionado.

Siguiendo con nuestro misterioso iraní, podemos decir que si hay dos lu-gares de lanzamiento probables del próximo misil y en uno de ellos no estánuestro hombre, las posibilidades de que el lugar de lanzamiento sea dondese encuentra el experto iraní aumentan considerablemente.

Canon III. Método combinado. Coincidencia + Diferencia:

Si dos o más ejemplos en los que el fenómeno ocurre muestran una sola circunstanciaen común, mientras que dos o más situaciones en las que el fenómeno no ocurre sólocomparten la ausencia de la circunstancia mencionada, entonces tal circunstancia,la única, en que difieren los ejemplos mencionados, es el efecto, la causa, o una parteindispensable de la causa, del fenómeno estudiado.

Imaginemos que en dos lugares diferentes se ha detectado un nuevo radary en esos lugares la defensa aérea es más efectiva. Al mismo tiempo, en otroslugares en los que no se ha detectado presencia de radar las defensas aéreasson mucho menos eficaces. Podemos concluir entonces que la causa de laefectividad de las defensas aéreas está determinada por la presencia o no deese radar.



Canon IV. Método de los Residuos:

Cuando se resta o sustrae de cualquier fenómeno la parte que por inducciones previasse sabe que es el efecto de ciertos antecedentes, el residuo del fenómeno es el efecto delos antecedentes restantes.

Este canon es más apropiado para situaciones de laboratorio en las quepueden ser identificadas cada una de las condiciones previas de un fenóme-no. Pero la identificación de todos los condicionantes previos se hace másdifícil en la vida real, que suele ser más desestructurada.

Canon V. Método de las Variaciones Concomitantes:

Cuando un fenómeno varía de alguna manera particular, es causa o efecto de otrofenómeno que varía de la misma o de otra manera, pero concomitantemente.

Un ejemplo aplicado al mundo de la inteligencia contraterrorista es elmovimiento de los terroristas de una célula a otra. Normalmente se inter-pretan esos movimientos como weak signals4 o señales débiles que puedenindicar la preparación de un próximo atentado terrorista.

7. TEORÍA GENERAL DE SISTEMAS Y SU CONCRECIÓN EN EL PENSAMIENTOSISTÉMICO

La década de los noventa, de la mano de la obra de Peter Senge, asistió a lapopularización del pensamiento sistémico que, introducido en los años cin-cuenta por el alemán Ludwig von Bertalanffy, había quedado restringido a

4 Raquel Janissek-Muniz, Humbert Lesca y Henrique Freitas han realizado un pequeño trabajo

sobre el desarrollo de la capacidad de antelación por la identificación de indicios anticipativos. En élexplican qué es el concepto de weak signals o «señales débiles». Ansoff, en un artículo publicado en1990, define las weak signals como «a development about which only partial information is available atthe moment when response must be launched, if it is to be completed before the development impacts on thefirm». Es decir, las señales débiles son elementos que pueden incitar, en el decisor atento y sensible aellas, una sensación de que algo importante pudiera estar iniciándose o pudiera ocurrir en un futuro.

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los círculos académicos. Más cercana en el tiempo se sitúa la obra del libanésNassim N. Taleb. Ambos estudios contribuyen a descubrir los errores en losprocesos de razonamiento cuando los humanos nos enfrentamos frente a lacomplejidad, la incertidumbre y la aleatoriedad. En la actualidad, comienzana aparecer estudios que utilizan el enfoque sistémico para estudiar temas re-lacionados con el mundo de la inteligencia. Un ejemplo es la reciente obrade Pedro Carrasco Jiménez La definición del terrorismo desde una perspectivasistémica, que utilizando los postulados de la Teoría de Sistemas, reconstruyeuna definición de terrorismo global. Las aportaciones de este novedoso pen-samiento no han pasado desapercibidas, tampoco, para la inteligencia com-petitiva (IC). Si examinamos con detenimiento la obra del profesor Simi-niani, veremos con claridad cómo su modelo Portal + (Portal Plus) estábasado en el pensamiento sistémico. Para Siminiani, la empresa es un orga-nismo vivo en el que la comunicación horizontal y la creatividad compartidaentre los diferentes departamentos de la empresa aporta ventajas competiti-vas muy por encima de lo que pueden ofrecer cada uno de los departamen-tos de la empresa por separado (Siminiani, 2001).

El pensamiento sistémico aparece formalmente en los años cincuenta apartir de los cuestionamientos que, desde el campo de la biología, hizoLudwing Von Bertalanffy. El biólogo y epistemólogo alemán cuestionó laaplicación del método científico en los problemas de la Biología, debido aque éste se basaba exclusivamente en una visión mecánica y causal, lo que lohacía débil como esquema para la explicación de los grandes problemas quese dan en los sistemas vivos. Este cuestionamiento lo llevó a plantear unareformulación global en el paradigma epistemológico, para entender mejorel mundo que nos rodea, surgiendo formalmente el paradigma de sistemas5.

5 El propio Bertalanffy describe cómo nació la idea. Parece interesante transcribir el párrafo don-de lo explica para comprender mejor el origen de la idea:

«Cuando hace unos 40 años inicié mi vida científica, la biología estaba envuelta en la controversiaentre mecanicismo y vitalismo. El procedimiento mecanicista consistía esencialmente en resolverel organismo vivo en partes y procesos parciales: el organismo era un agregado de células, la célulalo era de coloides y moléculas orgánicas, el comportamiento era una suma de reflejos condiciona-dos y no condicionados, y así sucesivamente. Los problemas de organización de estas partes al ser-vicio del mantenimiento del organismo, de la regulación consecutiva a perturbaciones, se evita-ban; o bien, de acuerdo con la teoría llamada vitalista, se tenían por explicables sólo merced a laacción de factores animoides (duendecillos, dan ganas de decir) que acechaban en la célula o elorganismo; lo cual evidentemente era, ni más ni menos, una declaración en quiebra de la ciencia.



Según Bertalanffy, la «Teoría General de Sistemas» debía tener un carácterbásico o fundamental y ofrecer un riquísimo instrumental conceptual para laelaboración de todas las demás ciencias (Monserrat, 1984). Como podemosobservar, las intenciones del biólogo alemán no estaban muy lejos de lospostulados del Círculo de Viena, aunque por caminos diferentes y, al igualque le había sucedido años antes al Círculo de Viena, la propuesta de Berta-lanffy fue recibida con incredulidad por «fantástica y presuntuosa». Sus ideasno comenzaron a tener audiencia hasta el año 1954. A partir de ahí, en di-versos campos científicos se empieza a utilizar el mismo pensamiento. Porejemplo, en la física cuántica, donde las partículas subatómicas no poseensignificado aisladas y no pueden ser comprendidas sino como interconexio-nes o correlaciones, pues las partículas no son cosas, sino conexiones entrecosas que a su vez son interconexiones entre otras cosas.

Cuanto más percibimos los problemas globales más notamos que estáninterconectados y son interdependientes, son todos diferentes facetas de unamisma crisis. La visión que teníamos del mundo hasta hoy está obsoleta,inadecuada para trabajar con un mundo globalizado, superpoblado y llenode dificultades para mantenerse. El pensamiento sistémico es integrador,tanto en el análisis de las situaciones como en las conclusiones que nacen apartir de allí, proponiendo soluciones en las cuales se tienen que considerardiversos elementos y relaciones que conforman la estructura de lo que se de-fine como «sistema», así como también de todo aquello que conforma elentorno del sistema definido. La base filosófica que sustenta esta posición esel Holismo (del griego holos=todo ).

Ante aquella situación, yo y otros fuimos conducidos al punto de vista llamado organísmico. Sig-nifica, en pocas palabras, que los organismos son cosas organizadas y que, como biólogos, tene-mos que averiguar al respecto. Traté de dar forma a este programa organísmico en varios estudiossobre el metabolismo, el crecimiento y la biofísica del organismo. Un paso en tal dirección fue lallamada teoría de los sistemas abiertos y los estados uniformes, que es, resumidamente, una ex-pansión de la fisicoquímica, la cinética y la termodinámica ordinarias. Me dio la impresión, noobstante, de que no podía detenerme en el camino que había elegido, y ello me condujo a genera-lización mayor aún, a lo que llamé «teoría general de sistemas». La idea viene de muy atrás; lapresenté por primera vez en 1937, en el seminario filosófico de Charles Moris en la Universidadde Chicago. Sin embargo, en aquél entonces era mal visto teorizar en biología, y temí lo que elmatemático Gauss llamaba «el clamor de los boecios». De modo que guardé mis notas en un ca-jón y no fue sino hasta después de la guerra cuando aparecieron mis primeras publicaciones sobreel asunto» (Bertalanffy, 1993, pp. 92-93).

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En una primera aproximación sencilla se puede decir que un sistema esuna entidad cuya existencia y funciones se mantienen como un todo por lainteracción de sus partes. El pensamiento sistémico contempla el todo y laspartes, así como las conexiones entre las partes, y estudia el todo para podercomprender las partes. Es lo opuesto al reduccionismo, es decir, la idea deque algo es simplemente la suma de sus partes.

De nuestra simple definición de sistema se infieren algunas implicacio-nes. En primer lugar, un sistema funciona como un todo, luego tiene pro-piedades distintas de las partes que lo componen. Estas propiedades se cono-cen con el nombre de propiedades emergentes, pues emergen del sistemamientras está en acción. No se pueden predecir las propiedades emergentesde un sistema dividiéndolo y analizando sus partes; sólo poniendo en fun-cionamiento el sistema podremos saber cuáles son sus propiedades emer-gentes. Dado que las propiedades de un sistema surgen del conjunto del sis-tema, y no de sus partes, si lo descomponemos perderemos sus propiedades.Por ejemplo, si desmontamos un piano, no sólo no encontraremos el soni-do, sino que será imposible reproducirlo hasta que no esté montado otravez. Si forzamos la división de un sistema en dos, no tendremos dos sistemasmás pequeños, sino un sistema defectuoso o muerto.

La interacción entre las partes en un sistema puede basarse en relacionesde una complejidad de detalle o una complejidad dinámica. Un puzzle demil piezas nos plantea una complejidad de detalle. Suele haber alguna formade simplificar, agrupar u organizar este tipo de detalle, y sólo hay un lugarpara cada pieza. Los ordenadores manejan muy bien esta clase de compleji-dad, sobre todo si es posible secuenciarla. El otro tipo de complejidad es ladinámica: es aquella en que los elementos se relacionan unos con otros demuchas formas distintas, porque cada parte puede tener diferentes estados,de modo que unas cuantas pueden combinarse en miles de formas diferen-tes. Resulta, pues, erróneo basar la complejidad en el número de partes. Elajedrez es un juego de complejidad dinámica, ya que con cada nuevo movi-miento el tablero se transforma, pues se modifican las relaciones entre laspiezas.

Una aplicación de este tipo de pensamiento a la lucha contraterrorista eslo que se ha venido a denominar Swarm Intelligence o «Inteligencia de En-jambre», que basándose en el comportamiento de ciertos animales como lasabejas o las hormigas o los mismos hongos, intenta comprender, explicar y



combatir los modernos grupos terroristas. Por ejemplo, el hongo mucosoconsiste en miles de unidades unicelulares que son independientes, pero quebajo condiciones favorables se unen y forman un organismo más grande quetrabaja por un objetivo común. No hay jefe, pero trabajan coordinadas. Nopuedes eliminar las unidades porque pronto serían sustituidas por otras, sólopuedes intentar que las condiciones sean menos favorables para que formenuna red. Los modernos grupos terroristas funcionan de igual forma. Soncomo una telaraña, una red autoorganizada, un montón de focos que for-man un todo mucho más grande que no estaba predefinido y que nadie go-bierna, igual que sucede con el hongo. La aparición de las nuevas tecnologíasde la comunicación como Internet y los foros sociales ha facilitado enorme-mente esta transición hacia una forma de terrorismo mucho más evolucio-nada. Además, la Swarm Intelligence también se está aplicando a la soluciónde problemas en minería de datos.

Nos han enseñado a pensar de manera lógica, a comprender mediante elanálisis, descomponiendo los sucesos en partes para luego volver a unirlas.En algunos casos, este método funciona, pero surgen problemas cuando in-tentamos aplicarlo de forma indiscriminada. No funciona cuando lo quemanejamos son sistemas. Ni las personas ni los acontecimientos se rigen porlas reglas de la lógica, no son tan fáciles de predecir o resolver como las ecua-ciones matemáticas. Se escapan a las soluciones rápidas, lógicas, ordenadas.La razón por la que el pensamiento habitual resulta insuficiente para mane-jar sistemas es que tiende a ver secuencias simples de causa y efecto, limita-das en espacio y tiempo, en lugar de una combinación de factores que se in-fluyen mutuamente. En un sistema, la causa y el efecto pueden estar muydistanciados en el tiempo y en el espacio. Pero nosotros tenemos que actuaraquí y ahora. En el intento de linealizar problemas no lineales a través del ci-clo de inteligencia están muchas de las carencias que plantea la disciplina.

El pensamiento lineal es lo opuesto al pensamiento sistémico. Pensamoslinealmente cuando buscamos culpables o cuando, en general, buscamos lacausa inmediata de algún evento. El pensador lineal no alcanza a ver las con-secuencias no intencionadas posibles de sus acciones, ni tampoco las limita-ciones lógicas y naturales que otros sistemas impondrán en las acciones li-neales implementadas.

La disciplina del pensamiento sistémico requiere diferenciar entre loseventos resultantes de la organización (empresa, familia, ciudad, etc.), los

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patrones de comportamiento de los actores del sistema (ausentismo, partici-pación, sentimientos, ventas, etc.), las estructuras elegidas y no elegidas delsistema (recursos, diseño del espacio físico, procesos, equipos de trabajo,cronogramas, 24 horas por día, etc.), y los modelos mentales que cohabitanen la organización.

En la siguiente gráfica se presenta el témpano de hielo que nos sirve co-mo analogía de un sistema donde los eventos son lo observable por encimadel agua, equivalente a la cuarta parte de la masa del témpano, y los patro-nes, las estructuras y los modelos mentales están por debajo de la superficiesoportando y creando lo que se observa de resultados y eventos.

Por eventos resultantes de la organización quiero decir cada foto de cadaresultado deseado o indeseado del sistema, como un momento de alegría, lapérdida o ganancia de una venta que se venía trabajando, el retiro o ingresode un estudiante, el bajo o alto resultado en un examen, o la calidad delsueño en una noche. Es decir, es la foto instantánea de algo de la organiza-ción y por organización me refiero a un departamento dentro de una empre-sa, una empresa, un conjunto de empresas en un sector, una ciudad, unsector geográfico, el sistema educativo de un país, un bloque de países, etc.Siempre es importante definir el límite del sistema porque todo podría llegara ser un sistema si sus componentes comparten un fin o propósito.

Por patrones de comportamiento de los actores del sistema me refiero a laforma como los comportamientos observables podrían demostrar o no unpatrón a través del tiempo (días, meses, años, décadas, etc.). Para esto es im-portante llevar un registro de datos sobre los indicadores relevantes a la ges-tión de la organización. Se puede registrar lo que la gente siente y piensa através del tiempo, las ausencias al trabajo diariamente, la cantidad de clientesmensualmente, las requisiciones diarias, el consumo mensual de energíaeléctrica, las ventas o los ingresos diariamente, la cantidad de estudiantes en-ganchados en cada clase, entre muchos otros datos que permitirían esclarecerlos patrones organizacionales.

Por estructura sistémica me refiero a los procesos, las reuniones, los equi-pos de trabajo, los cargos, la infraestructura física (iluminación, oxigenación,acústica, ergonomía, mobiliario, etc.), los horarios, el presupuesto financie-ro, la tecnología, las formas de comunicación y las estructuras limitantes noelegidas, como 24 horas por cada día, y las instrucciones genéticas y biologíadel ser humano, entre otras.



Por modelos mentales me refiero al conjunto de creencias y principios delas personas en la organización, el conocimiento y las comprensiones de laspersonas que forman el sistema, y las expectativas e imágenes deseadas deellas mismas. Estos modelos mentales afectan a las maneras como se percibeel estado de la organización, lo que se ve y se observa, y lo que las personasdel sistema desean realmente.

El nivel de apalancamiento en el logro de resultados y eventos diferentesaumenta a medida que profundizamos en el agua. Es decir, cambios en losmodelos mentales tienen mayor incidencia en los eventos y resultados, yaque generan cambios en las estructuras, y éstas a su vez generan cambios enlos patrones de comportamiento de la gente y de los resultados. De acuerdocon esto, el cambio sistémico implica cambiar algún patrón, alguna estruc-tura o algún modelo mental.

8. PENSAMIENTO LATERAL O CREATIVO

Si hiciésemos una encuesta a pie de calle preguntándole a la gente sobre elpensamiento creativo, la mayoría sabría a qué nos estaríamos refiriendo. Pe-ro si preguntásemos sobre sus mecanismos internos o sus técnicas, segura-mente la respuesta sería menos halagüeña. Una parte de la culpa de este he-cho la tiene, sin lugar a dudas, nuestro sistema educativo, que no prestademasiada atención a estos aspectos.

Uno de los mayores expertos mundiales en la materia es Edward De Bo-no. El doctor Edward De Bono es el creador del concepto de pensamientolateral, que hoy forma parte oficialmente de la lengua inglesa y ha sido in-cluido en el Oxford English Dictionary. El pensamiento lateral es una apro-ximación sistemática al pensamiento creativo por medio de técnicas formalesque pueden emplearse deliberadamente. Esas técnicas se basan en las raícesdel comportamiento del cerebro humano.

Existe la creencia tácita de que las nuevas ideas dependen de unacombinación fortuita de hechos y circunstancias y que tales confluenciasno pueden ser planificadas. A esto han contribuido las leyendas sobre losgrandes inventores y la forma de alcanzar sus descubrimientos. Un ejem-plo es la manzana de Newton y la Teoría de la Gravedad. Tal y como esexplicado comúnmente, hace pensar que el azar jugó un papel crucial en

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el descubrimiento, que fue algo completamente improvisado. Pero eneste descubrimiento, como en casi todos, la causalidad (los años de estu-dios y trabajos y el método de razonamiento de Newton como causa deldescubrimiento) desempeñó un papel mucho más importante que la ca-sualidad. En rigor científico es importante no confundir causalidad concasualidad.

En el nivel más simple, ser creativo significa confeccionar algo que antesno existía. En cierto sentido, crear un desorden es un ejemplo de creativi-dad. El desorden no existía antes en ese lugar, y se le ha dado origen, se le hahecho nacer. Un ejemplo es la tendencia del hiperrealismo metafísico tancultivada por nuestro genio de la pintura Salvador Dalí. Su manera de plas-mar objetos modificando sus características físicas es un ejemplo de cómo sepueden crear nuevas realidades. En el campo de la poesía, otro español, Fe-derico García Lorca, fue un maestro de la metáfora como generadora denuevas realidades más allá del plano físico.

De Bono hace una distinción fundamental entre sistemas pasivos y acti-vos. Entre otros ejemplos explicativos, utiliza el de una toalla sobre la que sevierten cucharadas de tinta y una fuente plana de gelatina sobre la que sevierten cucharadas de tinta caliente. La toalla representa los sistemas pasivos,porque las manchas de tinta quedan exactamente donde cayeron. Pero en lagelatina la tinta caliente se disuelve formando canales. La gelatina permiteque la tinta se organice a sí misma en canales o secuencias. Otro sencilloejemplo de cómo el ingreso de información establece estructuras que tienenque ser desmoronadas para ordenar las cosas de otro modo es el conocidojuego infantil de formar palabras con sílabas y consonantes tomadas al azar.Sin creatividad no podemos utilizar plenamente la información y la expe-riencia disponibles, encerradas dentro de viejas estructuras, viejas pautas,viejos conceptos y viejas percepciones.

Una de las técnicas más conocidas de De Bono es la de los «Seis sombre-ros para pensar», muy utilizada a la hora de formar a los ejecutivos de lasgrandes empresas. Básicamente se trata de intentar ver los problemas desdediferentes perspectivas asumiendo para ello diferentes roles.



9. CONCLUSIONES

Hoy en día ya nadie duda de la importancia del papel que juega la episte-mología en el análisis de inteligencia, bien sea ésta estratégica, económica ocompetitiva y, en general, a la hora de formar a aquellas personas que tienenla responsabilidad de tomar decisiones bien sea en el ámbito de la seguridadnacional o en el de los negocios.

En una época en que las empresas de muchos sectores ofrecen productossimilares y emplean tecnologías comparables, los procesos empresariales dealto rendimiento están entre los últimos aspectos de diferenciación que aúnquedan, y, sin lugar a dudas, la inteligencia competitiva es uno de ellos. Peroson los aspectos humanos los que verdaderamente son diferenciadores. Deesto se desprende que es vital formar a los futuros analistas de la forma másrigurosa y amplia posible para que puedan afrontar los retos futuros que lesplanteará un mercado global y altamente competitivo. Quizás por eso lasgrandes y prestigiosas escuelas de negocios norteamericanas han vuelto a si-tuar el estudio de los clásicos grecorromanos en sus programas. Del mismomodo, numerosas universidades de Latinoamérica, como la Universidad deBoyacá en Colombia (en el programa de la Carrera de Administración y Ne-gocios Internacionales imparte la asignatura de Epistemología de los Nego-cios Internacionales), la Universidad Católica de Chile o la UniversidadESAN de Perú (en su MBA a tiempo completo tiene una asignatura de pen-samiento crítico), han visto la importancia de incluir este tipo de enseñanzasen sus programas de máster y MBA.

La epistemología se torna imprescindible si queremos domar la enormecantidad de información de la que disponemos y convertirla en inteligencia útilpara apoyar la toma de decisiones en cualquier organización. Europa parte conuna enorme ventaja en este campo con respecto a otros países, porque hastabien entrado el siglo XX fue el marco donde se desarrolló mayoritariamente lainvestigación epistemológica de calidad, que ha contribuido a que alcancemoslas cotas de desarrollo tecnológico y bienestar que ahora disfrutamos. Redescu-brir nuestras fuentes intelectuales puede contribuir a mejorar la comprensiónde nosotros mismos y de las organizaciones en las que trabajamos.

En el ámbito de la comunidad de inteligencia española no debemos re-nunciar a esta ventaja cualitativa y competitiva. Renunciar a ella significaríano aprovechar el caudal de conocimiento heredado y olvidar las bases sobre

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las que se asienta el análisis en inteligencia, perdiendo así una oportunidadpara orientar y encuadrar una teoría de inteligencia sólida en España.

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El papel de la epistemología en el análisis de inteligencia

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