Desde hace ya algún tiempo, la manera en que se organizan las personas, los procesos y las sociedades ha evolucionado desde un modo lineal y predecible a otro bastante más complejo y de incertidumbre creciente. El tránsito entre uno y otro, a los ojos de muchos, pareciera no haber sido gradual, sino más bien se interpreta como un brinco a una nueva dimensión en la cual emergen posibilidades que en el pasado resultaban improbables. En términos temporales, a ese cambio rápido usualmente se le define como ruptura histórica o salto cuántico, muy típico, por cierto, de las revoluciones.
A primera vista pudiésemos pensar que esta es una revolución esencialmente tecnológica, ya que es en ese terreno donde los cambios acelerados son más palpables, sin embargo, el brinco va mucho más allá y ocurre en otros órdenes de la realidad, incluyendo, por supuesto, la gestión y el análisis de riesgos.
Desde la perspectiva de los riesgos, una aproximación interesante para transitar de una visión estática de la realidad a otra más fluida comienza por entender la complejidad, pero para llegar allí necesitamos desaprender uno de los fundamentos filosóficos predominantes desde el siglo XVII, me refiero al reduccionismo.
René Descartes, uno de los primeros proponentes del reduccionismo planteaba su método científico de la forma siguiente: “dividir todas las dificultades bajo examen en tantas partes como sea posible, y tantas como sea requerido a fin de resolverlas de la mejor manera” y “conducir mis pensamientos en un orden dado, comenzando con lo más simple y fácil de entender, y gradualmente ascender en un paso a paso hacia el conocimiento de lo más complejo”.
Durante más de tres siglos el desarrollo de la ciencia avanzó en esa dirección, a Descartes le siguieron muchos otros, como Newton y no fue hasta el siglo XX que la visión reduccionista de la realidad comenzó a transformarse hacia un modelo de sistemas abiertos que operaban bajo otras reglas que no respondían al determinismo mecanicista de la física clásica, pues muchas preguntas aun seguían sin respuestas.
Cuando me refiero a la complejidad es conveniente puntualizar que mi foco es sobre los sistemas complejos. En este sentido, vale señalar que la idea fundamental detrás de un sistema es que la interacción coordinada de sus componentes produce un resultado que es diferente a la suma de las partes individuales. Un sistema es también la forma en la que sus partes, operando en conjunto, obtienen su mayor nivel funcional.
No todos los sistemas son complejos, algunos pueden ser complicados, pero una vez que entendemos como funcionan, se pueden decodificar y resolver, ya que sus características no varían en el tiempo. Un sistema complejo, por su parte, es algo distinto.
Un sistema es complejo cuando sus componentes se autoorganizan en grandes redes que no dependen de un control central y que operan bajo reglas sencillas. De ellas emergen conductas colectivas complejas, con capacidad de procesar información sofisticada y adaptarse a través del aprendizaje y la evolución.
Esta definición de los sistemas complejos se parece mucho a los entornos actuales, que desde la gestión de riesgos nos corresponde lidiar cotidianamente, de allí que considero muy importante aprender a distinguir entre lo que puede ser complejo y lo que no, y entonces aproximarnos a un análisis más acorde con la realidad.
A tales fines, he construido una tabla que no pretende ser un estándar, pero que ayuda a abordar de una manera más integral el análisis. Un detalle clave, que no es menor, y que necesitamos tener presente es que la complejidad no tiene una medida, o mejor dicho, no existe un acuerdo sobre cómo medirla, por tanto, resulta difícil construir una única escala de priorización de riesgos, ya que al provenir de entornos intrínsecamente complejos, los riesgos identificados también pueden serlo. Esto no significa que no podamos darle algún tipo de ordenamiento, sin embargo, tenemos que estar conscientes que, al hacerlo, ya estamos introduciendo un sesgo en el análisis.
| Entornos predecibles | Entornos complejos |
| Sus componentes cambian linealmente, resulta fácil imaginar el futuro. | Sus componentes cambian sin seguir un patrón identificable o aparente, muchas fuerzas actúan en simultaneo, el futuro no se ve con claridad. |
| Es sencillo ordenar y priorizar los problemas que observamos. Podemos identificar aquellos que más afectan al entorno. | Aunque podemos identificar los problemas, no es fácil priorizarlos en función de cuáles tienen mayor capacidad de afectarnos. |
| El análisis nos conduce con claridad a las causas raíz de los problemas identificados. | Los problemas identificados tienen múltiples causas raíz y tienden a entrelazarse unas a otras. |
| Se puede estimar la probabilidad de materialización del riesgo a partir de un análisis histórico de la realidad. | El análisis histórico de la realidad no permite llegar a conclusiones que nos den alguna certeza sobre la probabilidad de materialización de los riesgos. |
| Podemos determinar con certeza el impacto que un riesgo puede producir si se materializa. Podemos calcular los daños. | Podemos estimar el impacto, sin embargo, es difícil estimar una cadena de causalidad que conecte el riesgo con sus consecuencias. Es difícil cuantificar los daños. |
| Los stakeholders (actores) vinculados a los riesgos son fácilmente identificables, y se pueden ubicar en una escala que vaya desde aliados hasta amenazas. | Los stakeholders son difíciles de identificar y en ocasiones no es directa la conclusión sobre si son aliados o amenazas. |
Para complementar la tabla debo remarcar otros dos elementos; es muy posible que el análisis muestre componentes mixtos o intermedios entre lo predecible y lo complejo, lo que sin duda le agrega un nivel adicional de complejidad al trabajo. Por otro lado, un análisis en entornos predecibles es como una foto a partir de la cual se puede contar una historia, mientras que, en el caso de los entornos complejos, una foto nos deja con muchas ideas, pero también con muchas dudas, por lo que necesitamos ver la película para terminar de entender la realidad.
No quisiera concluir dejando a los lectores con la sensación de que en la complejidad estamos perdidos y podemos hacer muy poco para analizar riesgos. Mi planteamiento va en sentido opuesto, en la complejidad las posibilidades son múltiples, los planos para el análisis son extensos y las oportunidades para mitigar riesgos se pueden multiplicar de manera muy significativa. El llamado es a nosotros mismos, a romper con las visiones lineales que nos limitan y a abrir nuestras capacidades de salirnos del reduccionismo cartesiano y más bien comenzar a entrar en el universo multiplexado y diverso que tenemos por delante. El tiempo de los métodos tipo recetas o fórmulas han quedado atrás, ahora estamos en los espacios de las posibilidades infinitas.
