Por qué resulta difícil acertar en las predicciones hoy en día
El marco Cynefin desarrollado por David Snowdenn nos permite vislumbrar porqué es tan difícil acertar con nuestras predicciones hoy en día. El modelo no es una clásica matriz de categorización tan utilizadas en consultoría que permite situar observaciones o datos según su clasificación en dos categorías establecidas previamente. El marco Cynefin da sentido a las observaciones a posteriori, una vez que se han producido.
El marco divide a los sistemas en tres categorías: ordenados, complejos y caóticos, y a su vez, los ordenados en complicados y simples. En los sistemas ordenados simples, la relación entre causa y efecto existe, se puede predecir y es repetitiva. En este tipo de sistemas se pueden aplicar las mejores prácticas, puesto que es posible predecir el resultado en una situación determinada. En los sistemas complicados existe una relación entre causa y efecto pero no es evidente, se requiere el análisis de expertos y puede haber más de una solución en una situación determinada, por lo que habrá buenas prácticas, todas válidas, en lugar de una “mejor” práctica. En los sistemas complejos, no existe una relación estable entre causa y efecto, sino que las múltiples relaciones existentes entre los agentes del sistema modifican su respuesta ante los estímulos externos, por lo que hay que experimentar previamente a la acción en cada situación la mejor solución que necesariamente será contingente y heurística. En los sistema caóticos no existe relación entre causa y efecto, por lo que hay que actuar en primer lugar y después adaptar la acción en función de la respuesta encontrada. Por último, existen situaciones de desorden en los que es imposible realizar ninguna predicción.
El riesgo de los sistemas simples es que se caiga en la autocomplacencia de pensar que un sistema es simple cuando no lo es, que un éxito pasado predice éxitos futuros, y esta autocomplacencia puede llevar al caos cuando sobreviene una crisis en la que se aplican las fórmulas conocidas y sin embargo no funcionan.
Es por ello que debemos tender a situarnos en los dominios complicados y complejos, porque la mayoría de los sistemas responden a estas características, y además, el desarrollo económico, tecnológico y social hacen que todos los sistemas (empresariales, económicos, sociales) cada vez se estén volviendo más complejos. Las herramientas de gestión económica y de análisis que se empezaron a desarrollar a partir de los años 60 suelen asumir que nos encontramos en sistemas simples y que son de aplicación los modelos econométricos como si fueran leyes inmutables, válidos en cualquier situación. Sabemos que la correlación no implica causalidad, y esta es la asunción en la que se basan los modelos y también muchos algoritmos matemáticos para realizar predicciones.
Por lo tanto, el primer paso que deberíamos dar es distinguir a qué tipo de sistema nos enfrentamos para después aplicar el método adecuado de análisis y toma de decisiones, y no caer en el “precipicio” de la simplificación y la autocomplacencia.