Problemas Complejos: Desarrollar habilidades

Cómo desarrollar habilidades que nos ayuden a enfrentarnos a problemas complejos.

Índice

• Introducción

• Antes de empezar

  • Aclaraciones

  • Características de los Problemas Complejos

  • Características de las habilidades necesarias para enfrentarnos a los Problemas Complejos

• Desarrollando la habilidad

  • Método tradicional

  • Método alternativo

• Aplicándolo a otros problemas

• Resumen y conclusiones

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Introducción

En el artículo sobre la técnica y la habilidad explicaba cómo, para enfrentarnos a problemas complejos, las técnicas se quedan cortas y es necesario desarrollar habilidades.

En este artículo quiero profundizar en este concepto y empezar a hablar sobre cómo podemos desarrollar esas habilidades que nos permitan ser competentes ante problemas complejos. En posteriores artículos ahondaré en cómo los sistemas complejos aprenden y desarrollan habilidades, para entender cómo lo hacemos nosotros mismos y entender mejor la naturaleza cambiante de estos sistemas.

Pero, por ahora, voy a centrarme en qué tipo de habilidades necesitamos desarrollar y cómo podemos hacerlo.

Eso sí, antes de empezar con el cómo, quiero aclarar algunos conceptos e ideas, para que el resto tenga más sentido.

Antes de empezar

Para entender mejor lo siguiente que voy a explicar, creo que es conveniente tener un ejemplo claro y cercano que nos ayude a analizar lo que te voy a ir contando.

Piensa en organizar un evento, por ejemplo, un congreso.

Ejemplo: Organizar un congreso.

Es un problema complejo (si has organizado uno, no tendrás dudas al respecto), ya que cumple las características que comentaba en el artículo de los Problemas Complejos. Tienes que gestionar recursos, ponentes, invitados, asistentes, patrocinadores, proveedores, comunicación, transporte, alojamiento, publicidad y un largo etcétera. Teniendo en cuenta que cualquier cambio en cualquiera de los elementos implicados (incluido las fechas y localización del evento, así como sesiones, horarios, otros eventos similares, etc.) podrían afectar al resto.

Pero, aunque tengas la tentación de crear una receta a partir de tu experiencia, si sigues organizando eventos, te darás cuenta de que esas recetas pueden ayudar un poco, pero no «resuelven» el problema. Lo único que realmente ayuda es el tener más experiencia e ir desarrollando tu habilidad de organizar eventos.

Te pongo otros posibles ejemplos de problemas complejos cotidianos para que veas de qué estamos hablando. Todo lo que viene a continuación aplica a cualquiera de ellos:

• Enseñar matemáticas en una clase de secundaria. El alumnado es diverso: en género, nivel de conocimientos, aptitudes, actitudes, entorno familiar, etc.

• Gestionar un proyecto de software con un equipo distribuido en diferentes zonas horarias.

• Diseñar un programa de entrenamiento para una persona con un trabajo estresante, una antigua lesión de rodilla, hijos y algo de sobrepeso.

• Llevar un restaurante.

• Gestionar las finanzas personales.

Aclaraciones

Los Problemas Complejos no se pueden resolver completamente

Si un problema es realmente complejo, no tiene una solución. Tiene muchas posibles soluciones para el momento presente, pero ninguna es «la solución», y el problema evoluciona, con lo que nunca termina.

Incluso en nuestro ejemplo de organizar un evento, podemos acabar el congreso con cierto éxito, sin embargo, eso no significa que puedas reproducir lo que hiciste y tener el mismo éxito de nuevo. Y si te pones a analizar que cosas se pueden mejorar, estoy seguro de que estarías dándole vueltas y mejorando cosas hasta el día en que te mueras.

Piensa en cuantas aplicaciones de software conoces que no tengan actualizaciones y cambios continuos de versión. Si no lo tienes claro, te lo digo yo: 0.

Esto es así porque una aplicación es una solución estática a un problema (generalmente) del mundo real. Es decir, dinámico y cambiante.

Siempre hace falta «arreglar» cosas y añadir nuevas características, para que la solución sea aceptable. Y esos nuevos cambios, generarán nuevos errores y nuevas ideas de características o necesidades. Por lo que nunca hay una versión definitiva.

Pero se pueden «manejar» para que se alineen con nuestros objetivos

Aunque no podamos «resolver» el problema de organizar el congreso, podemos determinar ciertas condiciones que pueden reducir los riesgos y saber de qué elementos o parámetros debemos estar pendientes para poder reaccionar de forma rápida y efectiva.

Como veremos más adelante, saber dónde mirar y reconocer patrones es parte de esa habilidad que nos permitirá reaccionar mejor ante los cambios e imprevistos.

Problema, no como algo malo, sino como algo que se debe resolver

A veces asociamos «problema» con algo malo. En este caso no es así. Cuando hablo aquí de «problemas» hablo de situaciones inciertas que necesitamos resolver.

Cuando desarrollamos una habilidad, el problema parece más sencillo, pero no deja de ser complejo.

Aunque lo he explicado alguna vez en artículos anteriores, la dificultad de un problema (o sistema) no tiene nada que ver con su complejidad. La complejidad surge de la interconexión de elementos diferentes, que son interdependientes, y cuyo comportamiento colectivo no se explica por las acciones individuales de dichos elementos.

Por eso, hay actividades cotidianas que nos parecerán sencillas y que jamás pensaríamos en ellas como complejas. Por ejemplo, caminar, respirar, conducir, hablar nuestro idioma materno, etc.

La complejidad de esas tareas es enorme, pero nos resultan sencillas porque hemos desarrollado la habilidad necesaria para enfrentarnos de forma efectiva (¡Nivel experto!) a ellas.

Eso es una prueba más de que lo que necesitamos para enfrentarnos a problemas complejos es desarrollar habilidades ;-)

Características de los Problemas Complejos

Aquí te dejo un recordatorio de algunas de las características que hacen complejo a un problema. Esto nos servirá para entender por qué tienen o no sentido ciertas estrategias.

• Dinámicos (cambiantes).

• Impredecibles.

  • No lineal.

  • No determinista.

  • Abierto (normalmente no hay un fin o solución concreta).

• Depende del camino (decisiones y hechos anteriores) y de las condiciones iniciales.

• Se adapta al contexto.

• Puede mostrar:

  • Patrones de comportamiento típicos (atractores).

  • Invariantes.

Dinámicos e impredecibles

Estos problemas son cambiantes, lo que los hace impredecibles. Una «solución» que sirve para el momento actual, puede no servir para el momento en el que vamos a aplicarla. Y este proceso es continuo, no se para. Algo que explicaba más en profundidad en el artículo del pensamiento lineal.

Hay problemas, como el del ejemplo de antes, en el que tenemos una fecha final. Podríamos decir que acaban, que son cerrados, lo solucionemos o no. Aunque también podríamos verlo como un problema abierto y continuo que acaba cuando acaba el sistema en el que se produce, no cuando lo resolvemos.

En el caso del congreso, cuando llega la fecha de finalización, en el caso de tu salud, cuando te mueres. En el caso de un mercado financiero, mientras este exista. Y así en todos.

Depende del camino y las condiciones iniciales

Trata de organizar exactamente el mismo congreso al año siguiente, en otra época del año, otra localización, o con cualquier otro cambio en las condiciones iniciales, y verás qué risa.

El hecho de que sea la 1.ª o la 5.ª edición del congreso va a cambiar mucho quién va, los patrocinadores que consigas, a qué ponentes atraigas, etc. Y no es lo mismo organizarlo en una ciudad con aeropuerto que en una mal comunicada, en medio de las vacaciones de verano que en otoño o primavera.

Y las decisiones que tomes cuando defines el evento determinará tu público, el ambiente y futuras decisiones que tengas que tomar. Esto es lo que se denomina la «dependencia del camino», en la que para una misma situación, las decisiones anteriores determinarán las posibilidades siguientes. Algo que es irreversible, no se puede volver atrás y cambiar ese camino.

Depende del contexto

Como comentaba antes, no es lo mismo organizar el congreso en invierno que en verano, en una ciudad de playa y con aeropuerto que en un pueblo del interior con mala comunicación. El mismo problema es diferente dependiendo del contexto en el que se desarrolle.

Pero el contexto tiene también que ver con los agentes que interactúan y los cambios que se desarrollen durante el evento. Por ejemplo, no es lo mismo un congreso organizado por una comunidad de voluntarios que uno enfocado a empresas. Las dinámicas serán diferentes.

Y durante el congreso habrá interacciones que irán definiendo la dinámica y tónica del evento. Si hay conflictos, problemas con la comida o los servicios básicos, asistentes que no cumplen las normas de conducta, etc., eso cambiará las dinámicas del evento, lo que convertirá el problema en otro muy diferente.

Podemos detectar patrones de comportamiento

Lo que hace impredecible a los sistemas complejos es lo que ocurre dentro de ellos, pero muchas veces no podemos «ver» sus entrañas. Y aunque fuéramos capaces, no es posible deducir muchos de los comportamientos no lineales y emergentes a partir de ellos.

Pero todo sistema manifiesta comportamientos. Es lo que vemos que hace el sistema.

Cuando trabajamos suficiente en un tipo de problemas, o con un tipo de sistema complejo, empezamos a ver esos patrones de comportamiento, y esto es algo muy útil.

Por otro lado, los problemas complejos son dinámicos e impredecibles, pero eso no quita que suelan tender a comportarse de determinadas maneras. Estos comportamientos hacia los que tienden los sistemas complejos es lo que llamamos «atractores», de lo que ya he hablado en artículos anteriores.

Los patrones de comportamiento de los asistentes (apuntarse el último día, o el primero si hay pocas plazas; horas a las que suele asistir más gente a las ponencias, etc.) es algo que podemos tener en cuenta para nuestra toma de decisiones. No es garantía de que se dé, pero mientras más experiencia tenemos en el problema, mejor habilidad tendremos para detectar patrones útiles.

Invariantes

Mencioné esto de pasada en el artículo anterior, el resumen de la masterclass sobre aprendizaje y complejidad. Aunque no lo llegué a explicar.

Las invariantes son características de un sistema (o problema) que siempre se dan. Suelen ser leyes o relaciones que no cambian. Por ejemplo, la aceleración de un objeto que cae en la Tierra, independientemente de su masa, será la misma: 9,8 m/s. Por mucho que el cambio del estado del agua (líquido, sólido y gaseoso) sea una propiedad no lineal, e independientemente de la cantidad de agua, cuando llegue a los 0 °C se congelará y a los 100 °C hervirá.

También existen invariantes más generales, como que si estás en la Tierra te afecta la gravedad, pero en una nave espacial no. O que si un objeto es menos denso que el agua, flotará.

Este tipo de propiedades invariables (invariantes) son útiles porque pueden llegar a observarse, o deducirse, y te dan parámetros predecibles dentro de un sistema impredecible.

Aunque es más fácil ver este tipo de invariantes en la física, también podemos verlas en otros contextos. Por ejemplo, para la organización del congreso podríamos ver las siguientes invariantes:

• Programa: Debe haber un programa y el número de ponentes debe ser suficiente para cubrir el número de sesiones.

• Roles: Será necesario definir varios roles para desempeñar diferentes tareas: organización, ponentes, asistentes, ayudantes, etc.

• Presupuesto: Debe existir un presupuesto y debe cubrir gastos como alojamiento, lugar del evento, material fungible, publicidad, transporte, etc.

• Financiación: Habrá gastos y será necesario cubrirlos de alguna manera: patrocinios, dinero propio, donaciones, entradas, etc.

• Imprevistos: Habrá imprevistos (cambios, cancelaciones, accidentes, etc.) y habrá que hacer ajustes durante el evento mismo.

Características de las habilidades necesarias para enfrentarnos a los Problemas Complejos

A estas alturas, creo que está claro que debemos desarrollar habilidades si queremos ser competentes enfrentándonos a problemas complejos. Ahora queda ver qué características tendrían dichas habilidades.

Aquí te presento algunas:

• Flexible.

• Adaptable.

  • Aprende.

  • Evoluciona (cambia con el tiempo).

• Equilibrio entre:

  • Exploración.

  • Explotación.

• Sensible al entorno y los cambios.

Flexible y adaptable

Ya que el problema al que nos enfrentaremos es dinámico y cambiante, nuestra habilidad también deberá serlo. Debe ser flexible, para que podamos ser funcionales en diferentes contextos y situaciones.

Además, deberá aprender y adaptarse. De ahí que hable de «desarrollar» y no de «adquirir» habilidades, como se solía hacer.

Adquirir se refiere a algo estático, que una vez tienes puedes aplicar en cualquier contexto. Pero ya sabemos que esto no es posible y que necesitamos algo que evolucione y se adapte. Por eso hablamos de desarrollar, que indica esa capacidad cambiante y evolutiva.

Si tenemos una habilidad que no ha cambiado con el tiempo, no será una buena habilidad. Ni muy útil.

Además, las habilidades dependen del contexto. Si «adquirimos» una habilidad en un contexto, será ahí dónde mejor funcionará, pero si el contexto cambia… bueno, ya no funcionará tan bien.

Por eso no queremos «adquirirla», sino dejar que se vaya desarrollando a medida que nos enfrentamos a nuevos contextos.

Equilibrio entre exploración y explotación

Algo clave para enfrentarse a problemas complejos, así como para que una habilidad evolucione, es mantener un continuo equilibrio entre estas dos estrategias:

• Exploración.

• Explotación.

Esto es algo de lo que he hablado en varios artículos, pero se refiere a que, frente a un problema, podemos hacer dos cosas:

• Explorar las posibles soluciones.

• Usar las soluciones conocidas y que sabemos que funcionan.

Si solo exploramos, nunca aprovecharemos las buenas soluciones que encontremos y seremos poco eficientes. Pero si solo usamos las soluciones conocidas, nunca encontraremos soluciones mejores, más creativas o que se adapten mejor al contexto actual.

Lo ideal es alternar con frecuencia entre ambas estrategias, aunque dependiendo del momento puede ser mejor usar una que otra. Por ejemplo, cuando estemos aprendiendo nos interesa explorar mucho, mientras que cuando necesitemos ser productivos, es mejor explotar soluciones que sabemos que pueden funcionar.

Un caso práctico sería el contratar el catering para las comidas de los asistentes. Al principio tendrás que explorar mucho para encontrar el mejor o que más se ajuste a las necesidades de los asistentes. Pero una vez tengas una selección, podrás ir directamente a los que mejor te encajen la siguiente vez. Aunque, de vez en cuando, tendrás que explorar el mercado de nuevo, por si hay alguno mejor o por si las necesidades de tus asistentes cambian.

Sensible al entorno y a los cambios

Por último, nuestra habilidad debe ser sensible al entorno y los cambios. Y esta es quizás la característica más importante, ya que si no somos capaces de percibir de forma eficaz nuestro entorno y los cambios en el mismo, no podremos adaptarnos al contexto, o saber qué cambiar para ser más flexibles. Ni tendremos nada que aprender.

Como comentaba en el artículo del juego, la conjunción de la percepción y la acción es lo que determina la interacción entre los agentes en los sistemas complejos. Si queremos ser agentes efectivos, debemos calibrar bien nuestra percepción y las respuestas a esta.

Y no olvidemos que si estamos tratando de «resolver» un problema complejo, o bien somos parte del sistema, o lo seremos cuando interactuemos con él para aplicar nuestra solución. Así que, como cualquier agente del mismo, deberemos calibrar nuestras interacciones (percepción, más acción).

Desarrollando la habilidad

Sin meterme en muchos detalles, creo que es importante que tengamos en cuenta que en los sistemas complejos, el aprendizaje es funcional. Es decir, aprende aquello que le servirá para algo en el futuro. Mientras más claro esté que sirve (porque es una situación que se da con mucha frecuencia o porque es vital para la supervivencia del sistema), más profundo y duradero será ese aprendizaje.

Y ese aprendizaje partirá de una autoorganización del sistema en torno a una situación. Si el sistema se puede beneficiar de crear adaptaciones para reproducir alguna parte de esa autoorganización en el futuro, para enfrentarse a situaciones similares, así lo hará.

Eso generará cambios estructurales en el sistema y adaptaciones que le permitirán responder mejor en el futuro, incluso ante situaciones nuevas.

Si la situación o problema es nueva para el sistema, usará la exploración y explotación para ir buscando y mejorando las soluciones que sirvan. Pero las primeras veces cometerá muchos errores. Esos errores se usarán para afinar la exploración de soluciones.

Sin información sobre si se hace bien o mal, la exploración no tiene ningún sentido.

De aquí podemos sacar varias ideas:

• El aprendizaje tiene como objetivo enfrentarse mejor a una situación que puede darse en el futuro.

• El aprendizaje viene de la autoorganización del sistema ante la tarea e información del entorno.

  • No se puede dirigir desde fuera.

  • No es predecible ni lineal.

• Para que exista autoorganización el sistema debe exponerse a la situación. De lo contrario, no tendrá el estímulo que lleve a esa autoorganización.

• Siempre se parte de soluciones con errores que se van refinando.

• El error no solo es esperado, sino una parte fundamental del proceso de exploración.

Teniendo en mente estas ideas y el hecho de que nosotros somos un sistema complejo, veamos dos formas de afrontar este desarrollo de habilidades.

Método tradicional

Aunque existen muchas formas de enseñar y aprender, aquí recojo algunas de las ideas más típicas en la forma en que se suele proponerse la «adquisición» de habilidades:

• Aprender conocimientos teóricos sobre el problema y el sistema en el que ocurre.

• Aprender las técnicas o soluciones más efectivas para ese tipo de problemas.

  • Repetir esas soluciones hasta que se aprendan.

  • Evitar errores.

  • Memorizar los pasos.

  • Descomponer las soluciones grandes, o complejas, en partes y practicar cada una por separado.

El problema:

• El enfoque presupone que existen técnicas y soluciones a problemas complejos.

  • Se presupone que existe un procedimiento con pasos, que es independiente del contexto.

• Te limitarán (y condicionarán) las soluciones que conozcas.

• No aprender a solucionar problemas, sino a aplicar (y ajustar) soluciones.

• Te centras más en la solución que aplicas, que en la información que te proporciona el problema y el contexto.

• La información de los errores es fundamental para aprender, pero aquí se busca evitar, o minimizar, los errores.

Método alternativo:

Existen alternativas basadas en un pensamiento más sistémico, teniendo en cuenta todo lo que hemos ido viendo en el artículo.

• Exponerse al problema para entender qué se quiere resolver.

• Repetir resolver el problema, no la solución.

• Los errores son esperados. Normales y necesarios para el aprendizaje.

• Escalar el problema en lugar de descomponerlo.

  • Representativo del problema original.

  • Que tenga múltiples fuentes de información en el entorno.

  • Que requiera toma de decisiones.

• Variabilidad en la práctica:

  • Mismo problema con variables diferentes.

    • Mismo congreso cambiando localización, número de asistentes, de ponentes, duración, etc.

  • Problemas similares, pero diferentes.

    • Congresos diferentes. Diferentes temáticas, públicos, etc.

• No es necesario memorizar pasos o información.

• Pero conocer sobre el sistema puede ayudar a saber dónde mirar y darle más contexto al problema.

• Experimentar el problema desde diferentes perspectivas: organización, asistente, ponente, voluntariado, etc.

Repetir el problema puede ser difícil en muchos casos. Lo que podemos hacer en esos casos es usar versiones reducidas del problema, juegos o simulaciones.

Esto nos permitirá exponernos de forma segura al problema y ganar mucha experiencia. La experiencia no será 100% real y no habrá una transferencia total de la habilidad, pero mientras más representativo sea el juego o la simulación, mayor transferencia.

También es más fácil conseguir tener más experiencia en ciertas áreas del problema que difícilmente seremos capaces de experimentar en el problema real. Por ejemplo, aunque organicemos muchos eventos, es muy probable que pocas veces tengamos que resolver una emergencia médica tras un accidente, o que no experimentemos mucho el control de asistentes.

Diseñando juegos, o simulaciones, podemos hacer énfasis en las áreas en las que menos experiencia tenemos y añadir eventos aleatorios que nunca nos hemos encontrado antes.

Aquí te dejo algunas formas de simplificar el problema para crear estos problemas en los que practicar:

• Agrupar elementos: Por ejemplo, que una persona represente a un equipo o que un equipo se encargue de varias funciones.

• Eliminar elementos: Sin llegar a reducir demasiado la complejidad y representatividad, eliminar algún elemento que no sea relevante para la parte del problema que se quiere explorar.

• Fijar variables: Similar al caso anterior, pero en lugar de eliminar el elemento, se dejaría fijo. En nuestro ejemplo podría ser el presupuesto, número de ponentes, asistentes, etc.

• Trabajar en subproblemas: Si una parte del problema es un problema complejo en sí mismo y no tenemos las habilidades necesarias para enfrentarnos a él, podemos trabajar en él como haríamos con el proyecto principal. Pero siempre teniendo en cuenta lo que comentaba de la representatividad: debe haber múltiples fuentes de información, toma de decisiones y dependencia del contexto.

Resumen y conclusiones

Como vimos en el artículo anterior, para resolver problemas complejos no nos sirven recetas, técnicas o «buenas prácticas». No existen soluciones únicas y reproducibles.

De hecho, los problemas realmente complejos, no se pueden resolver completamente.

Para manejar efectivamente estos problemas, necesitamos desarrollar habilidades que se adapten al contexto y que evolucionen constantemente.

De esto podemos deducir que una característica fundamental de esta habilidad deberá ser la capacidad de percibir y entender ese contexto, así como aprender la mejor manera de responder a ello.

A medida que mejoremos nuestra habilidad, nuestra percepción también cambiará. Esa es la razón por la que un problema parece sencillo a un experto, mientras que a un novato le parecerá indescifrable.

Calibrar nuestra percepción implica enfrentar el problema repetidamente en diversos contextos. Aunque hay formas de acelerar este proceso, nada sustituye tratar de percibir y entender el problema en su contexto.

Existen problemas muy grandes, complejos o difíciles de replicar. O que no podemos tratar de resolverlos una y otra vez en la vida real. En esos casos, es útil crear versiones reducidas, juegos o simulaciones. Esto nos permite practicar aspectos específicos del problema de manera más frecuente.

Pero es importante que estas versiones reducidas del problema, sean representativas. Es decir, que se mantenga la conexión con el problema original, que requieran percepción del entorno y toma de decisiones.

Si el juego, o simulación, es tan simple, que es determinista, entonces hemos simplificado demasiado. Debe haber incertidumbre, complejidad y múltiples posibles decisiones correctas para que sea útil.

En este artículo me he centrado en profundizar en por qué debemos desarrollar habilidades para enfrentarnos a problemas complejos, qué tipo de habilidades y algunas pistas de cómo hacerlo de forma más eficiente.

Pero aquí no me he metido demasiado en el cómo, desde el punto de vista de cómo aprendemos o de cómo aprenden los sistemas complejos. Eso es lo que quiero hacer en los siguientes artículos.

Me gustaría analizar un poco cómo los sistemas complejos aprenden, para luego ver cómo nosotros (como sistemas complejos que somos) aprendemos.

Por ahora, espero que hayas podido sacar algo útil del artículo y que hagas un esfuerzo en tratar de adaptar el ejemplo que he puesto del congreso a algún problema (o mejor aún, a varios problemas) que te sea conocido, para ver cómo encajaría todo lo que he contado.

¡Hasta el próximo artículo!