Categoría: Gestión de conocimiento

¿Puede aprenderse algo de un accidente ocurrido hace treinta años? (Publicado en «Aviador» de COPAC)

NOTA PREVIA: Por motivos de espacio, el artículo publicado en la revista del COPAC tiene algún párrafo cortado. Ésta es la versión completa.

Sería deseable que no. De hecho, la seguridad aérea ha experimentado una mejora espectacular que puede comprobarse viendo el estudio anual de Boeing sobre siniestralidad. Ese estudio muestra que la curva de mejora empezó a aplanarse, precisamente, hacia la época en que ocurrió el accidente de Los Rodeos.

¿Tenemos algo que aprender? ¿Hay algo que no hayamos aprendido todavía de un hecho ocurrido hace tanto tiempo? Seguramente sí. Eso no significa que las cosas no hayan mejorado y que se haya caído en el inmovilismo; más bien muestra que algunas de las sendas elegidas para el desarrollo pueden haber sido erróneas o, siendo correctas, el movimiento puede haber sido insuficiente.

No vamos a repetir aquí la secuencia de los hechos por ser sobradamente conocidos. Un maldito e increíble cóctel de soberbia, malentendidos, miedo al jefe y, sobre todo, mala suerte fue el culpable de la aún hoy mayor tragedia en el transporte aéreo de pasajeros.

Los medios técnicos en 1977 no eran los actuales pero, aún así, el trabajo de reconstrucción realizado por la Comisión de Investigación fue, en una época en que España era considerada poco menos que una parte del Tercer Mundo, de una calidad excepcional.

No hace mucho, con ocasión de un programa televisivo, alguien me preguntaba si tenía acceso a la grabación original que muestra la secuencia de todas las conversaciones (Torre, PanAm y KLM) y me costó bastante esfuerzo convencerles de que esa grabación no había existido nunca porque se trataba de una reconstrucción que ponía en secuencia temporal tres fuentes distintas. Éste es precisamente uno de los puntos de la investigación que revelaba con toda claridad cómo se produjo el accidente.

Incluso, en ese mismo programa televisivo estuvo invitado un superviviente y sostenía que la versión oficial era falsa porque nunca escuchó al controlador decir al avión de KLM que esperase. El superviviente viajaba en la cabina del avión de PanAm y, durante casi treinta años, había creído que se había producido una ocultación cuando, sencillamente, lo que había ocurrido es que no pudo escuchar al controlador porque su avión estaba emitiendo al mismo tiempo. Esto es lo que provocó la recepción de un chirrido en la radio del avión de KLM en lugar de dos mensajes vitales que se pisaron: Uno, del controlador, diciendo que esperase y otro, del avión de PanAm, diciendo que todavía estaban en la pista.

¿Qué fue lo que ocurrió a partir de entonces? Van Zanten, el comandante holandés, se convirtió en el punto de fricción. Para unos, era el culpable claro de lo que había ocurrido; para otros –KLM- se trató de un malentendido que era imputable al mal inglés del controlador español.

A treinta años vista, parece que hay suficientes elementos para considerar que Van Zanten tuvo mucho que ver en el accidente pero sería simplista decir que todo fue culpa suya y no había ningún factor más implicado.

Hace ya varios años, cuando estaba investigando este accidente como pieza básica de una tesis, tuve ocasión de hablar con el Director de Seguridad en Vuelo de Iberia y le manifesté una duda: “¿No son muy débiles las recomendaciones en relación con la enormidad del accidente?” A esta pregunta, él me respondió con un símil muy sencillo: “Es como si un camionero se salta un semáforo y arrasa un autobús escolar y decidimos que la solución es cambiar todos los semáforos”.

Con la perspectiva del tiempo, creo que estábamos equivocados los dos. El accidente de Los Rodeos es un accidente sistémico, en el sentido de que las magnitudes de las causas y del efecto no guardan ninguna relación; por tanto, sería perfectamente legítimo hacer una recomendación que pareciera intrascendente pero que rompiera la cadena causal. Sin embargo, la comparación con un camionero implica que el piloto era el culpable y punto. Ésos eran nuestros respectivos errores.

Van Zanten mandaba mucho en KLM y eso suponía dos cosas: En primer lugar, como suele suceder con los management pilots volaba bastante menos que otros; en segundo lugar, un segundo piloto, especialmente si era nuevo en la flota y recién examinado por él, tendría mucho cuidado en cuestionar una decisión suya.

No todas las personas que están en una alta posición tienen, necesariamente, que ser soberbias pero todo indica que Van Zanten sí lo era:

El primer intento de despegue, evitado por el segundo piloto y en el que, lejos de reconocer el error, ordenó que se solicitase la autorización que él había olvidado dice algo al respecto. El segundo y definitivo intento, donde el copiloto no se atrevió a rectificar al jefe una segunda vez, también dice algo sobre qué ambiente podía darse en esa cabina. Por último, hay una oportunidad final perdida, cuando al escuchar una conversación entre el control y PanAm, parece claro que el avión de PanAm está en la pista. Van Zanten se negó tercamente a reconocer esa evidencia y eso también dice algo.

Podría tomarse también como evidencia el hecho de que el segundo piloto no era ningún novato sino que había acumulado casi tantas horas de vuelo como el propio Van Zanten y, a pesar de ello, se cuidó mucho de contradecirle en dos ocasiones fundamentales: Cuando inició el despegue sin autorización y cuando, más tarde, el controlador le pidió al avión de PanAm que notificase su salida de pista y éste le respondió que así lo haría. El mecánico preguntó si aún estaban en la pista y Van Zanten afirmó rotundamente que no, sin ser contradicho por su segundo piloto.

¿Era Van Zanten competente para ejercer como comandante en ese avión? Desde un punto de vista técnico, es muy probable que sí. El hecho de que trabajase con mucha frecuencia en simulador podía haberle familiarizado con los aspectos técnicos del vuelo en situaciones anormales más que a otros pilotos en activo. Incluso hay dos hechos, producidos durante el desarrollo de los acontecimientos en Los Rodeos, que parecen apuntar en ese sentido:

  • A pesar de la tensión que, durante el proceso de investigación, se captaba en la cabina de KLM, todos los procedimientos prevuelo fueron impecables.
  • Los Rodeos era un aeropuerto pequeño donde nunca antes habían visto un 747. Ni los controladores ni las instalaciones eran idóneos para este tipo de avión y, de hecho, el controlador pidió al avión de PanAm que hiciera un giro prácticamente imposible para un avión de ese tamaño ya que tenía que tomar una salida de pista en dirección contraria al sentido de la marcha, es decir, girando unos 150 grados. Probablemente, eso y la niebla fueron los dos factores que hicieron que el avión de PanAm se pasase de la intersección. Pues bien, Van Zanten llevó su 747 hasta la cabecera de pista y allí hizo un giro de 180 grados sobre la propia pista para colocarlo en posición de despegue.

Éstos son dos puntos, sin entrar en otros datos que pudieran recogerse sobre su actividad en simulador, que parecen indicar que sí había una competencia técnica notable. Sin embargo, un piloto no es un mero técnico y, si volvemos a hacer la misma pregunta, olvidando las variables técnicas probablemente tendríamos que llegar a una conclusión opuesta: Van Zanten no debería haber estado al mando de ese avión.

Admito que profetizar el pasado es muy fácil pero creo que hay argumentos sólidos para fundamentar esa afirmación. Hace algún tiempo, con ocasión de una charla de Daniel Mauriño (OACI) sobre seguridad y el uso del simulador, éste apuntaba a algo importante: Las decisiones que se toman en el simulador no son las mismas que se toman en un avión en vuelo; así, un desvío a un aeropuerto alternativo es, en simulador, un mero ejercicio donde se trata de mostrar cómo se respetan las normas.

En un vuelo real, por el contrario, el comandante es consciente de todos los problemas que puede causar con esa decisión tanto a los pasajeros que vuelan con él como a los que le están esperando en tierra y el “Baja un poco más, Manolo” es una tentación difícil de resistir. Se trata de un mero ejemplo pero muestra que la profesión de piloto exige, entre otras cosas, un manejo adecuado de la tensión y que ésta no siempre viene de las variables técnicas.

Van Zanten se encontró en una situación inesperada y para la que había perdido práctica: No sabía, ni tenía medios de calcular, si iba a sobrepasar los máximos de actividad de la tripulación, cosa que las normas holandesas penalizaban muy seriamente. En caso de no despegar, no sabía que hacer con el pasaje del avión en una isla con los hoteles atestados por la cantidad de vuelos desviados a Tenerife en ese día. Además, habría que contar con el impacto económico de una cancelación y con el hecho de que, con toda probabilidad, dada su elevada posición en KLM, Van Zanten podía estar en un escaparate permanente.

En esas condiciones, en el momento en que atisbó una posibilidad de despegar, quiso hacerlo a cualquier precio con las consecuencias conocidas. ¿Habría reaccionado igual otro piloto con más experiencia reciente de vuelo real? Es aventurado afirmar que no pero Van Zanten mostró que era capaz de realizar comprobaciones prevuelo a conciencia, que tenía un dominio técnico del aparato…y que se encontró en una situación de tensión que le sobrepasaba y falló en los aspectos más ajenos al simulador como, por ejemplo, pedir una autorización de despegue o gestionar la tensión derivada del hecho de llevar atrás pasajeros de verdad, de los que pagan y protestan.

En otros términos, Van Zanten tenía un modelo mental de instructor y no de piloto. Tal vez fuera, incluso, un excelente instructor pero poco aconsejable como piloto al mando. Esto puede sonar paradójico pero, unos años antes de la fecha del accidente,  un nadador llamado Mark Spitz había ganado siete medallas de oro en las Olimpiadas de Munich. Después de su éxito, se supo que su entrenador no sabía nadar y ello, al parecer, no afectó demasiado a la calidad de su trabajo como entrenador. No diferenciar entre la capacidad para enseñar a otros o para ejercer por uno mismo es un gravísimo error que, en otros ámbitos, no se produce. Como ejemplo, nadie pondría a un entrenador de fútbol a jugar como reserva si le falla uno de sus titulares

Parecería, por todo lo visto, que Van Zanten no debería haber estado al mando de ese avión y que era una persona difícil de contradecir, a pesar de su escasa experiencia reciente de vuelo real. ¿Por qué estaba allí?

Para responder a esa pregunta, necesariamente hay que acudir a factores organizativos. ¿Cuáles son los criterios de selección? ¿El que ha alcanzado una posición elevada tiene que ostentarla en cualquier situación, aunque sea ajena a su experiencia reciente? ¿Se está primando una supervisión mutua entre los dos pilotos o una obediencia ciega?

El accidente de Los Rodeos y el de Staines, ocurrido cinco años antes, habían dejado en evidencia que el autoritarismo en una cabina de vuelo o, si se prefiere, el gradiente de autoridad, por usar el eufemismo que se puso de moda, pueden tener muy malas consecuencias pero ¿se arregla eso con un curso que le cuente a la persona autoritaria cómo no serlo?

Para que se produzca un cambio, la primera condición es que la persona afectada desee ese cambio y, a menudo, para que eso ocurra debe haber consecuencias serias de no cambiar. Cuando se empezó a hablar de CRM, al parecer nadie cayó en la cuenta de que la persona autoritaria puede estar encantada de haberse conocido y no va a modificar su actitud. Eso sí, puede ir a un curso y comportarse angelicalmente delante del instructor pero, una vez en la cabina de vuelo, hará lo que le parezca conveniente.

Esto, que parece de sentido común, fue ignorado en su momento y en buena parte lo sigue siendo ahora. La situación es semejante a la que comentaba Mauriño respecto de la práctica en simulador: Los criterios para la actuación en el curso o en la cabina son completamente distintos. No es cuestión de cursos sino de seleccionar a las personas adecuadas dejando fuera a aquéllas que no sean adecuadas. Sin embargo ¿es eso lo que priman las compañías? ¿buscan directivos a los que no les importe ser cuestionados y sean suficientemente humildes para admitir un error? No lanzaré ninguna hipótesis aquí; simplemente me limitaré a invitar a todo el que trabaje en el sector a mirar a su alrededor. Una vez hecho esto, que cada cual saque sus propias conclusiones.

Éste es uno de los asuntos que, desde luego, no es menor pero se habló también de la fraseología estándar y del escaso nivel de inglés del controlador español. En honor a la verdad, al escuchar la transcripción es cierto que se tiene la impresión de que el controlador está leyendo algo del estilo “may teilor is rich; may fader is poor”, cosa nada extraña en un aeropuerto que era secundario entonces. Sin embargo, eso no puede ocultar un hecho fundamental: El principal –y gravísimo- error relacionado con el idioma no fue del controlador español sino del segundo piloto holandés: Cuando, por segunda vez, Van Zanten decidió despegar sin autorización, el segundo piloto, después de la colación, introdujo la frase “We are now at take-off”. Tanto el controlador como, posteriormente, la Comisión de Investigación interpretaron la frase en el sentido de que el avión estaba preparado para el despegue. Sólo en el avión de PanAm se extrañaron de la frase y avisaron de que aún estaban en la pista, pisándose con el mensaje de la torre que indicaba al avión de KLM que esperase.

¿Cuántos accidentes se han producido por causa de malentendidos del idioma? Entre los más conocidos, se encuentra al caso de Avianca, estrellándose a pocos metros de la pista en JFK porque nadie entendió que se encontraban sin combustible y que la situación era de emergencia o la colisión en vuelo entre un avión ruso y uno árabe sobre cielo indio.

Se han necesitado muchos casos relacionados con el idioma para que la OACI haya puesto punto final y, al igual que se exige superar reconocimientos médicos, se exija unos niveles mínimos de inglés a partir de marzo de 2008. No es, con todo, la solución final. La extensión de sistemas datalink mucho más fiables y con mucho mayor ancho de banda que la comunicación por voz puede ser decisiva.

En suma, treinta años después todavía seguimos encontrando cosas que nos resultan familiares de ese fatídico 1977. Algunas están en curso de solución, como las relativas a malentendidos derivados del idioma, pero otras aún tienen un largo camino por recorrer. Se optó por la solución fácil y visible y eso raramente funciona, cosa que saben tanto el que vende como el que compra la solución facilona.

¿Podría volver a ocurrir otro accidente como el de Los Rodeos? Si vamos a su efecto final –una colisión en pista- tendríamos que decir que nunca han dejado de producirse; sin embargo, la colisión en pista es un resultante al que se puede llegar por multitud de caminos. ¿Las recomendaciones del accidente de Los Rodeos son suficientes para evitar que se pueda volver a dar un accidente similar? Probablemente no.

En una situación de tensión, incluso aunque se garantice un buen conocimiento del idioma, seguirán dándose errores como el We are now at take-off.  También seguirán existiendo pilotos autoritarios y la prohibición al control de usar la palabra “despegue” excepto para autorizarlo no impedirá que un piloto sometido a tensión la oiga, tanto si es dicha como si no.

Ésta es la parte negativa. La parte positiva es que un accidente como el de Los Rodeos implica una convergencia tan excepcional de factores menores y un grado tal de mala suerte que es casi imposible que vuelva a producirse de nuevo. Así sea.

   

¿Sabes qué es un «lamer»?

Yo me acabo de enterar y, además, lo he hecho por la vía más sorprendente:

En el E-Mule, ese programa que nadie utiliza pero todo el mundo conoce, hay un curioso personaje que garantiza programas hechos por grandes multinacionales como Microsoft. Así pueden encontrarse cosas del estilo de «Windows Vista Ultimate garantizado por Luismi».

La cosa tiene su chiste porque, como puede apreciarse, la garantía de Microsoft o de Bill Gates no son suficientes y necesitan el refuerzo de la garantía de «Luismi».

Pues bien, si a alguien se le ocurre buscar documentos en E-Mule poniendo «Luismi» aparecerán, además de muchos puestos por él mismo, otros con cabeceras como «cuidado con Luismi» o «así roba Luismi tus contraseñas». Es en uno de esos donde encontré que calificaban al famoso Luismi de «lamer» y, como la curiosidad me pudo, entré a la versión inglesa de Wikipedia con la esperanza de encontrar una definición como así fue.

Resulta que un «lamer» es alguien que no tiene mayor interés en entrar a fondo en las cosas sino que le interesa saber lo justito para poder operar o, dicho de otro modo, es justamente lo opuesto a un «hacker», palabra que no olvidemos no tenía originalmente su connotación negativa de pirata informático sino que era más bien una especie de investigador por libre en materia de software.

La definición tiene un punto de gran interés: En la mayor parte de los ámbitos de la vida, todos somos «lamers» y, en muchos casos, lo somos por obligación ya que la complejidad tecnológica y organizativa hace que, aunque queramos, no podamos ir más allá del mero conocimiento operativo.

Hace muchos años, con coches mucho más sencillos y serias restricciones presupuestarias, recuerdo haber hecho cosas con mi coche como cambiarle las pastillas de freno, los amortiguadores, hacer un reglaje de taqués, una puesta a punto del encendido y unas cuantas cosas más.

Hoy, si se me ocurriera abrir el capó, me encontraría con una especie de cajón de plástico con un único agujero en su parte superior para rellenar de aceite (ni siquiera existe varilla de aceite) y, por supuesto, cada vez que hay que hacer algo, tengo que pasar por un taller de la marca -tampoco vale cualquiera porque requieren utillaje específico-.

¿Qué ha pasado? En materia de mecánica, he dejado de ser un «hacker» para pasar a ser un «lamer». ¿En cuántos más terrenos nos está ocurriendo lo mismo debido a una complejidad creciente?

Cierto que, volviendo al ejemplo de los coches, éstos han ganado fiabilidad pero no lo es menos que, cuando el coche fallaba, no nos encontrábamos totalmente indefensos como sí lo estamos ahora. Antes de que existiera el móvil, en carretera podíamos vernos confiados a nuestros propios medios o al buen samaritano que pasase por allí. Ahora dependemos de «Movistar» si tenemos la suerte de que haya cobertura.

¿Hemos salido ganando con el cambio? El tiempo nos lo dirá.

Semiótica organizativa (publicado en Revista de Empresa)


José Sanchez-Alarcos Socio Director de Quasar Aviation y Profesor Asociado del Instituto de Empresa Business School

Elena Revilla Directora del programa DBA del Instituto de Empresa Business School


Para cualquier persona con formación en el ámbito literario o filosofico, la aparicion de la palabra «semiótica« en un diccionario empresarial puede resultar extraña. Sin embargo, y aunque no está entre los vocablos que forman parte de la jerga habitual del gestor, el término va adquiriendo importancia en este ámbito a medida que las organizaciones se hacen mas complejas.

Aunque la idea es antigua, si ahondamos en los precedentes, podriamos llegar incluso a los filósofos griegos-, se atribuye a Umberto Eco la salida del concepto de semiótica de los circulos académicos más cerrados. Probablemente, ello tuvo que ver con la sali­da del propio Eco de esos mismos circulos con su famosa novela El nombre de la rosa. Su éxito, sin duda, tiro del resto de su produccion editorial, incluido su Tratado de semiótica general, publicado originalmente en 1976 y reeditado en 1991.

Sea como sea, la feliz coincidencia de un autor que funciona en un doble registro ha permitido apor­tar a la ciencia de la direccion un concepto que puede tener una gran utilidad. Eco, recogiendo la definición de Saussure, define la semiótica como «la ciencia que estudia la vida de los signos en el marco de la vida social«, mientras que el diccionario de la RAE la defi­ne como «teoría general de los signos». Hacia 1995 se empezo a hablar de semiótica organi­zativa, es decir, de la aplicacion de los principios de la semiótica a las organizaciones. El motivo por el que un concepto cercano a la gramática o a la construccion del lenguaje puede interesar en un ámbito empresarial debe buscarse en el desarrollo de los sistemas de infor­macion2, ya que éstos han convertido a las organizaciones actuales en un conjunto ordenado de signos donde, en lugar de «tocar« una realidad, ésta es representada por símbolos que, a su vez, son representados por otros símbolos, y asi hasta un numero n de veces.

Como consecuencia de ello, las organizaciones han generado un lenguaje de signos electrónicos cada vez más alejados de una realidad tangible, ya que la movilidad del signo es mucho más elevada que la de la realidad que representa. Este es el fenómeno que ha suscitado el interés en la semiótica desde el ámbito de las organizaciones.

.Antecedentes

Cualquier análisis de una organización, sin necesi­dad de que sea muy exhaustivo, nos la revelará como un conjunto ordenado de signos incluso desde antes de la aparición de los sistemas de información. El proceso de formalización, vital para cualquier organización compleja, consiste precisamente en sustituir una reali­dad tangible por indicadores que la representen y que sean más faciles de manejar que la realidad misma. La constante busqueda de modelos que sirvan para comprender de una forma clara qué esta pasando de verdad en una organización indica hasta qué punto es importante utilizar sistemas de signos que reflejen fielmente la realidad.

Modelos como el balanced scorecard de Kaplan y Norton3 o el REDER de EFQM -o, incluso, modelos estratégicos clásicos como el de las cinco fuerzas de Porter u otros del mismo o distinto ámbito- responden a una necesidad común: no tene­mos una percepción directa de la realidad y necesita­mos crear sistemas de signos para que nos sirvan como mapa de ésta.

No hay percepción directa de la realidad y necesitamos sistemas de signos que nos sirvan
como mapa de ésta

El problema radica en que los mapas no son el territorio, y que pueden tener mayor o menor validez en función de su calidad e, incluso, de la existencia de cataclismos que puedan modificar el territorio. El mapa, entendiendo como tal el sistema de símbolos que utilizamos para tomar decisiones sobre la realidad que representa, tiene que hacer referenda a un significado o «realidad tangible«; Sin embargo, la complejidad cre­ciente de los sistemas de símbolos que conforman la organización ha llevado a que los usuarios, como parte de sus tareas, los manejen sin tener una idea clara de cuál es (o de qué tipo es) su correspondencia con la realidad a la que se supone que representan.

Los sistemas de información han introducido todavía mayor complejidad en estos sistemas de símbolos, dando lugar a representaciones de representa­ciones de representaciones… casi ad infinitum. Al hacerlo, han introducido también una fragilidad fun­damental en las organizaciones: la probabilidad de ruptura de la cadena signo-significado es mayor cuan­to más larga sea la cadena. Estamos tan acostumbrados a manejar una logica simbólica, que no percibimos la importancia de este hecho que nos rodea en todas las facetas de la vida. Por ejemplo, hace mucho tiempo, el dinero estaba construido con metales preciosos y no era una repre­sentación de algo que tuviera valor, sino que, en sí mismo, llevaba el valor, y no era otra cosa que un denominador común al que se podia reducir cual­quier cosa que pudiera ser comprada o vendida.

La conversión del dinero en símbolo se produjo como consecuencia de una devaluación de la plata por la aparición de unos yacimientos, dando lugar, primero, a la aparición de la inflacion y, después, a la utilización del dinero como símbolo sin valor intrinseco. Así, la aparición del papel-moneda llevaría el proceso a sus últimas consecuencias al eliminar todo valor real del objeto intercambiado.

La posterior aparición de las tarjetas de crédito, las transacciones electronicas, etc. no sería sino el añadido de capas de abstracción super­puestas, las cuales, por tanto, nos alejarían cada vez más del valor representado. Dado que un fallo en la cadena signo-significado puede acarrear importantes consecuencias, es impor­tante definir las reglas de manejo de esta cadena. No resulta casual que, en relación con el ejemplo del dinero, una de las primeras cosas que se intentase en una situación de guerra fuera conseguir falsificaciones perfectas de la moneda del país enemigo. La falsifica­ción alteraba completamente la relación signo-signifi­cado, y ese hecho, en sí mismo, podía provocar la ruina.

No es casual tampoco, por idéntica razón, que el delito de falsificación de moneda haya sido en muchos paises penado con la muerte. El dinero es un ejemplo -bastante expresivo, por lo demás- de cómo sustituimos el valor de las cosas por algo que las representa y de cómo esas represen­taciones son cada vez más complejas. Esto, que con­lleva una importante ganancia en operatividad, con el tiempo y el aumento de la complejidad comenzaría también a representar un riesgo: la misma evolución que nos permite realizar transacciones electrónicas desde nuestra casa es la que permite fenómenos como el phishing, para intentar capturar claves bancarias. La victima actúa de la misma forma que lo ha hecho siempre; sin embargo, los signos que introduce adquieren un significado distinto que va en su propio perjuicio.

En todos los ámbitos de las organizaciones -no solo en las transacciones económicas- se producen fenómenos equiparables.A medida que los procesos de formalización van alejando a la organización del terre­no y la van llevando en dirección hacia mapas cada vez más complejos, especializados y elaborados, el riesgo se incrementa, ya que se toman decisiones en condicio­nes de incertidumbre fabricada. La tecnologia de la información ha introducido una inyección de potencia en el proceso de formalización, de modo que, mantenien­do el símil geográfico, podemos decir, de acuerdo con Gazendams, que nos provee ya no de mapas, sino de mundos virtuales en los que nos podemos mover y que, por añadidura, pueden transmitirse instantáneamente a través de las líneas de comunicación.

Las implicaciones que esta nueva situación conlleva para las organizaciones son muy amplias. Es precisamen­te en éstas donde se sitúa el foco de la semiótica orga­nizativa y, por tanto, también del siguiente apartado.

Los retos de la semiótica

La ganancia en eficiencia que han introducido lo que podriamos denominar «sistemas electrónicos de signos« es espectacular, pero, al mismo tiempo, han incrementado también espectacularmente algunos riesgos de los que ya teniamos noticia antes de su apa­rición’. Asi, el entorno de lo que, en su momento, se denominó «sociedad industrial avanzada« hizo paten­te la existencia de riesgos que fueron incrementados con el desarrollo de la llamada «sociedad de la infor­mación». Estos riesgos pueden clasificarse en dos tipos: operativos y de aprendizaje

Riesgos operativos Los riesgos operativos han sido tratados, entre otros, por Perrow’. En sus dos obras señalaba cómo el aumento de complejidad de los diseños organizativos e industriales podía dar lugar a fallos graves, derivados de la ruptura de la cadena signo-significado en distin­tas formas, desde el fallo físico hasta el fallo lógico pasando por el del operador. Podemos tomar un ejemplo del ámbito de la avia­ción. Desde hace ya mucho tiempo, existen dispositi­vos capaces de guiar a un avión por un mundo virtual electrónico compuesto de ayudas a la navegación. Su correspondencia con el mundo real permite que los aviones lleguen a su destino sin necesidad de recono­cer el terreno sobrevolado.A medida que ha ido avan­zando la tecnología, se han asumido mayores riesgos. Las fases del vuelo donde el piloto tiene que mante­ner contacto visual con el terreno han ido disminu­yendo, y, en algunos casos, se llega a hacer aterrizajes completos sin visibilidad o, en otros términos, sin salir en ningún momento del mundo virtual. No incidire­mos, por su obviedad, en el riesgo que supondría un error por el cual el avión estuviera en un lugar distin­to del que su piloto cree. De hecho, uno de los acci­dentes más frecuentes consiste en el CFIT (controlled flight into terrain) y presupone exactamente eso: care­cer de una información correcta sobre la situación del avion.

Los fallos en organizaciones
eficientes son también eficientes

En algunas organizaciones, el riesgo operativo por fallo en la representación está asumido, ya que tiene contrapartidas positivas: las organizaciones ganan efi­ciencia a través de la sustitución de cosas reales por sus indicadores y de la sustitución de éstos por otros capa­ces de transitar las vias de comunicación electrónica. Ante este proceso, Perrow9 dio una señal de alarma, ya que los fallos en organizaciones eficientes son tam­bién eficientes, es decir, los propios canales de la orga­nización son utilizados por los fallos para multiplicar su impacto. Este no es un fenómeno exclusivo de las actividades que implican un riesgo visible, sino que se extiende también a actividades estrictamente empre­sariales que no implican riesgo fisico.

La misma estructura que Barings Brothers puso a dis­posición de un empleado suyo, Nick Leeson, para permitirle hacer operaciones multimillonarias de modo instantáneo y conseguir así una importante rentabilidad, permitió también que éste hiciera opera­ciones por su cuenta con un volumen suficiente para arruinar al banco. Lo mismo cabe decir de situaciones como la de Enron o WorldComm.

Se supone que una firma externa tiene que ser capaz de navegar a través del complejo sistema de signos que determine el valor real de una empresa. Para ello, una empresa especiali­zada -la auditora- tiene que buscar la corresponden­cia entre el mundo virtual de signos y el mundo real, y certificar que, efectivamente, hay una correspon­dencia entre ambos. Si, por un caso de corrupción, la empresa especializada certifica falsamente que hay una correspondencia, las consecuencias de esa acción son muy elevadas.


Riesgos de aprendizaje

Si bien, probablemente, estos riesgos son menos visi­bles que los riesgos operativos, sus efectos son más peligrosos en el medio y largo plazo para la organización. En este momento, están dando claras señales de su existencia, pero aún no ha estallado un equivalen­te a Enron o WorldComm que lleve a buscar un re­medio rápido. El enunciado más claro del riesgo de aprendizaje lo estableció Rasmussen10 señalando que el operador ha de ser capaz de correr cognitivamente el programa que está ejecutando.

El encadenamiento de símbolos producido por un modelo de desarrollo organizativo que genera organizaciones cada vez más complejas conduce a que las personas, ésas que muchas empre­sas dicen que son su principal activo, pierdan el hilo que conecta el mundo virtual constituido por símbolos con el real. El enunciado de Rasmussen11, en términos semió­ticos, podría ser reformulado de esta forma: el opera­dor ha de conocer las vinculaciones entre signos y sig­nificados, de forma que, en caso de fallo del sistema de representación, tenga aún posibilidad de acción. Si esta condicion no se cumple, el operador queda con­finado a un sistema de representación, aprende a ope­rarlo en los términos del propio sistema y, en ningún caso, es capaz de trascenderlo.

El operador debe conocer la vinculación signo-significado para que, en caso de fallo, tenga aún posibilidad de acción

En muchos ámbitos, esta incapacidad para alcanzar un nivel de conocimiento más profundo por el ope­rador no se valora negativamente. Se parte de que el sistema de representación es un mapa simplificado de la realidad y que, por estar simplificado, resulta más fácil de manejar y requiere menos capacidad de ope­ración, es decir, menores conocimientos y destrezas. Ahí existiría una primera ganancia de tipo económi­co, ya que la misma actividad puede ser llevada a cabo por personas menos cualificadas. La segunda ganancia estriba en el supuesto de que un sistema de represen­tación simple produce menos errores de operador y que, probablemente, los eventuales fallos derivados de una representación incorrecta están compensados con la reducción de errores de operador conseguida.

Una actuacion guiada por los criterios anteriores incrementa el riesgo de aprendizaje, ya que invita a construir sistemas de representación cada vez más simplificados y, por tanto, más alejados de la realidad compleja a la que representan. Al hacerlo así, se esta­blece una barrera para el aprendizaje, ya que el salto del mundo virtual al mundo real se va dificultando al poner cada vez más distancia entre ambos.

Rasmussen12 estableció como se produce esa dis­tancia y las consecuencias que tiene mediante la esca­la SRK (skills, rules, knowledge) de posibles modos de actuación por parte de una persona. Los tres modos -habilidades, reglas y conocimiento- representan escalones que pueden ser recorridos en cualquiera de las dos direcciones. Sin embargo, el recorrido sólo es factible si se cumple una condición previa: transparen­cia del sistema de representación.

La mera aplicación de un conjunto de reglas y habilidades adquiridas conduce a un operador a pre­guntarse cuál es la causa de la existencia de las reglas. Si existe una base de conocimiento suficiente del mundo real, puede llegar por sus propios medios a esta­blecer los vínculos signo-significado que le permitirán conocer con profundidad el sistema de representación y, cuando sea necesario, trascenderlo y operar directa­mente sobre el mundo real o sobre representaciones de éste de más bajo nivel y, por tanto, más próximas.

Un conocimiento conceptual profundo puede ayudar también a recorrer la escala en sentido contra­rio. Hay diversos ejemplos; así, cuando Juan de la Cierva inventó el autogiro, fue capaz de partir de los principios generales aeronáuticos para alcanzar habili­dades operativas para su pilotaje. El proceso de maduración profesional de una per­sona nos muestra cómo es posible llegar a adquirir un conjunto de habilidades y conocimientos equipara­bles partiendo desde extremos opuestos de la escala. Así, hay organizaciones que buscan a personas con un buen conocimiento conceptual con la expectativa de que generen o se adapten a una operativa, mientras que otras optan por desarrollar a personas que, tal vez, tengan una educacion formal muy inferior, pero que, a través del ejercicio de un conjunto de habilidades, han llegado a adquirir un conocimiento de su mate­ria que va mucho más allá de la operativa y el segui­miento de reglas. Los peldaños de esta escala son aquellos puntos donde el símbolo y la cosa que este representa quedan vinculados. Sin embargo, para que la escala pueda ser recorrida, el peldaño ha de ser visible y el operador tiene que conocer estas correspondencias o poder lle­gar a conocerlas.

En una organización compleja, espe­cialmente cuando ésta tiene sistemas de información igualmente complejos, los vínculos no son visibles, por lo que no es factible recorrer la escala de apren­dizaje. Cada cual queda encerrado dentro de su siste­ma de representacion y no puede encontrar la puerta de salida hacia unas perspectivas más amplias. Esta situación dista mucho de ser nueva. Hace casi un siglo, cuando la Organizacion Científica del Trabajo estableció una estricta separacion entre plani­ficación y ejecución de las actividades, se producía una situacion similar. A este respecto, hay que señalar que la muy criticada Organizacion Científica del Trabajo consiguió que personas que, en su mayoría, no sabían leer ni escribir fueran capaces de fabricar todo un vehículo simplemente siguiendo procedi­mientos y aplicando habilidades básicas. Su casi nulo conocimiento básico les impedía progresar por la escala del aprendizaje, y se limitaban a ejecutar tareas cuyo sentido podían desconocer por completo.

Un siglo más tarde encontramos una situacion similar, si bien el trabajador actual tiene un nivel de instrucción muy superior. La opacidad de los sistemas de representación y de sus vínculos con el mundo real hace igualmente dificil recorrer la escala del aprendi­zaje produciendo unos efectos semejantes a los que ya entonces se conocieron: 1. Las organizaciones se comportan correctamente siempre que los sistemas de representacion funcio­nen correctamente, es decir, que no se presenten contingencias no previstas por el diseño del sistema. 2. Se abre una profunda brecha entre dos tipos de tra­bajadores, los que tienen acceso a los vínculos entre símbolo y significado y pueden aprender, y los que no tienen acceso a esos vínculos y se ven confina­dos a trabajar en un entorno operativo que no pue­den trascender. Esta situación podría ser válida en un entorno estable donde se presentan pocas contingencias nue­vas y donde las que aparecen tienen poca o ninguna relevancia.

No obstante, cuando el entorno no es esta­ble y se precisa reinventar cada cierto tiempo la organización, se están asumiendo graves riesgos:

1. La organización depende de suministradores de sis­temas de representacion que no revelan las interio­ridades de éstos y que, por añadidura, los venden a multiples clientes limitando la capacidad de dife­renciación entre éstos.

2. La complejidad de los sistemas es tal que las orga­nizaciones quedan sujetas no solo a eventos externos, sino también a otros autogenerados por intera­cciones no previstas entre distintas partes del sistema. Luhmann13 identificó a este tipo de situa­ciones con el término «hipercomplejidad«. En ellas, cada parte de un sistema intenta optimizar los resul­tados desde su propia perspectiva y sin comprender el resto.

El futuro

El aumento de la densidad tecnológica contribu­ye a un aumento del grado de complejidad de las organizaciones y a una separación progresiva entre su funcionamiento real y aquello que las personas que la hacen funcionar son capaces de entender. Existe en muchos casos un divorcio entre el diseño de un siste­ma de información, con su correspondiente dotación de significado, y la utilización de ese mismo sistema mediante la manipulación de signos cuyo significado es, a menudo, oscuro para la persona que los está ma­nipulando. La preocupación por la semiótica organizativa está llevando al intento de redefinir los criterios de diseño de los sistemas de información que permiten la ges­tión de una organización.

El crecimiento de la com­plejidad y del potencial tecnológico es una invitación a su utilización sin más limite que aquello que la propia tecnología sea capaz de proveer. Sin embargo, cuando dejan de ser visibles las uniones entre mundo virtual y mundo real, la eficiencia alcanzada no solo tiene como precio un riesgo operativo más o menos asumido por la organización. La pérdida de capacidad de aprendizaje en las organizaciones es un precio muy caro para organizaciones en las que su capacidad de aprendizaje constituye un recurso estratégico.


La semiótica organizativa intenta redefinir los criterios de diseño de los sistemas de información

La principal aportacion de la semiótica es, en este contexto, su proposito de gestionar los riesgos produ­cidos por un modelo de evolución organizativa que ha deslumbrado a muchos impidiéndoles ver sus zonas de sombra. El hábito de trabajar con signos sin conocer los significados a que se refieren está tan inte­grado en la conducta organizativa, que el término «transparencia« en manos de los profesionales de la tecnología de la información significa exactamente lo contrario de lo que diría cualquier diccionario. De hecho, podría traducirse por «no importa cómo fun­ciona; encárgate solo de la entrada y la salida de datos«. Es en este modelo de actuación donde reside el riesgo de aprendizaje.

Como ejemplo cabe citar cómo en un video pro­mocional de Airbus, fabricante que ha introducido gran cantidad de tecnología de información en sus productos, puede observarse esta visión de la «transpa­rencia« mediante un ejemplo gráfico: el actor muestra a la cámara una calculadora y nos indica que, aunque no sabemos cómo trabaja internamente, la usamos, y esa misma lógica es aplicable a un avión.

La imagen es brillante pero falsa. Sí sabemos cómo funciona una calculadora porque el fabricante ha procurado que lo haga de una forma muy semejan­te a la del operador. Así se facilita la adaptación, aún a costa de perder prestaciones. De hecho, existe un fabricante que ha utilizado un modelo de funciona­miento alternativo y más eficiente, Hewlett-Packard, que demostraba que sus calculadoras basadas en la notación polaca inversa necesitaban menos pulsaciones de teclas que una calculadora tradicional para la misma operación.

A pesar de ello, el fabricante se vio obliga­do a introducir en el mercado productos conforme a la operativa más habitual, ya que el coste de aprendi­zaje de la notación polaca inversa hacía que muchos neófitos rechazasen su producto, a pesar de sus superiores prestaciones. Puede decirse que la inclusion de la tecla «=» en lugar de «Enter« consigue un producto menos optimizado, pero cuya lógica de funcionamiento es más facil de entender, aspecto vital tanto para el apren­dizaje como para atender a posibles contingencias.

Conclusiones

Este es el ámbito de la semiótica organizativa. Co­mo puede concluirse, la principal contribución que debe esperarse es el establecimiento de reglas de vin­culación entre símbolos y significados, así como reglas acerca de la visibilidad de los vínculos como forma de permitir el aprendizaje y la actuación en contingen­cias no previstas.

Keynes decia que, sin saberlo, las decisiones de los políticos son a menudo herederas de las teorías de un economista muerto hace varias décadas. En el ámbito de la organización empresarial puede producirse un fenómeno parecido: la estricta separación entre ope­rativa y diseño o, desde otro punto de vista, entre signo y significado, puede considerarse legítima here­dera de la Organización Cientifica del Trabajo, inclu­so cuando muchos de los artifices de tal separación desconozcan tal identidad.

La semiótica organizativa no es, en este sentido, revolucionaria. Sus propósitos son modestos, si como tales puede entenderse el intento de evitar que las organizaciones sean dirigidas por una mezcla, en pro­porciones diversas según cada caso, de rentabilidad a corto plazo e ignorancia. n n

Fichas biográficas

José Sanchez-Alarcos Ballesteros es Doctor en Sociología por la Universidad Pontificia de Salamanca, MBA por el Instituto de Empresa Business School y Licenciado en Psicologia por la Universidad Autonoma de Madrid. Es Profesor del Area de Recursos Humanos del Instituto de Empresa Business School y Socio-Director de Quasar Aviation. Anteriormente ha desarrollado su carrera profesional en Arthur Andersen, Siemens-Nixdorf, Doctus Consulting Europe, Grupo Editorial Santillana e Intersearch España.  jmsanchez-alarcos@profesor.ie.edu

Elena Revilla Gutiérrez es Doctora en Ciencias Economicas y Empresariales por la Universidad de Valladolid, Master en Gestion de la Ciencia y la Tecnologia por la Universidad Carlos III de Madrid. Es Directora del programa DBA del Instituto de Empresa Business School y Profesora de Dirección de Operaciones y Tecnologia del Instituto de Empresa Business School y Profesora Titular en la Universidad de Valladolid.

Ha participado en numerosos proyectos nacionales e internacionales de investigacion y publicado numerosos articulos de investigacion en revistas cientificas entre las que destacan, Journal of the Operation Research Society, Management Learning, Journal of High Technology Management Research e International Journal of Technology Management.
Elena.Revilla@ie.edu

Aprendizaje organizativo en entornos complejos: Lecciones extraídas de la seguridad aérea (Publicado en Harvard-Deusto Business Review)

Aprendizaje organizativo en entornos complejos: Lecciones extraídas de la seguridad aéreaAprendizaje organizativo en entornos complejos: Lecciones extraídas de la seguridad aéreaJosé Sánchez-Alarcos– Elena Revilla

Introducción

En una situación de competitividad extrema en la mayor parte de los mercados, la necesidad de mejorar constantemente -y, por tanto, de aprender- no es un mero complemento sino que se convierte en una de las bases de la supervivencia para cualquier organización. Sin embargo, la capacidad de las organizaciones para aprender no es homogénea. Mientras unas organizaciones parecen especialmente dotadas para generar nuevas soluciones y adaptarse mejor a su entorno, otras han ido languideciendo.Esta diferencia de comportamiento ha sido objeto de diversos análisis encaminados a buscar y reproducir la receta del éxito. En esta línea, este artículo representa un análisis de una actividad que, con toda justicia puede considerarse excelente y es la seguridad en vuelo en aviación comercial. Intuitivamente es fácil comprender que el movimiento de aviones implica la existencia de riesgos físicos de una elevada magnitud y, a pesar de ese riesgo intrínseco, la baja siniestralidad ostentada por el transporte aéreo ha convertido a éste en algo rutinario donde la noción misma de  riesgo no suele estar entre las consideraciones del pasajero medio.  Esta discrepancia entre el riesgo intrínseco de volar y la escasa siniestralidad en aviación comercial no se ha producido siempre sino que la siniestralidad ha disminuido a lo largo del tiempo y ello autorizaría a afirmar que ha existido un proceso de aprendizaje organizativo en lo que a seguridad se refiere.Estos hechos representan una invitación al análisis de los elementos en que se ha basado ese aprendizaje y a la búsqueda de enseñanzas susceptibles de extrapolarse al ámbito de la gestión empresarial. No obstante, este estudio también conducirá a plantear una pregunta más que, en los análisis encaminados a buscar modelos de excelencia no parece haberse tenido en cuenta.  Se han estudiado organizaciones que mejoraban y han buscado un motor de aprendizaje que -se supone- permanece constante en el tiempo y es el que lleva a la organización a la excelencia. Sin embargo, la crisis que afectó a la mayoría de las empresas consideradas en su momento excelentes por Peters y Waterman en su best-seller “En busca de la excelencia” invita a preguntarse si realmente funciona así el proceso de aprendizaje.

La evolución seguida por la seguridad aérea

Como se ha señalado en la introducción, la seguridad aérea ha mostrado una excepcional capacidad de mejora. Éste es un hecho que fácilmente se pone de manifiesto con una mera revisión literaria, con autores como Saint-Exupery y, por supuesto, con una revisión de la historia de la aviación. Ambas muestran el espectacular avance que se ha producido a lo largo del pasado siglo XX que, además, puede corroborarse con los datos estadísticos aportados por Boeing en el gráfico sobre la evolución de la siniestralidad entre los años 1959 y 2005:

http://www.boeing.com/news/techissues/pdf/statsum.pdf

La evolución de la siniestralidad mostrada por el gráfico prueba, en primer lugar, la mejora que se ha producido en el ámbito de la seguridad y, por tanto, la existencia de una capacidad específica encaminada a lograr dicha mejora. Por otra parte,  también puede observarse que desde la mitad de la década de los 70 la curva de mejora se ha aplanado extraordinariamente y que, por tanto, el nivel de mejora ha disminuido con relación a etapas anteriores.

Para un lector experto en el ámbito de la calidad, esta curva no le diría nada nuevo y podría explicarla recurriendo al coste creciente de las mejoras marginales. Una vez alcanzada una elevada perfección en un sistema, la introducción de una pequeña mejora es cada vez más costosa. Por ello,  asumiendo que es prácticamente imposible lograr la perfección absoluta, el gestor se limita a aceptar un porcentaje insignificante de operaciones fallidas.No obstante, esta sencilla explicación queda rápidamente descartada en cuanto se profundiza un poco más en el análisis. Aunque la afirmación de que el avión es el medio de transporte más seguro que existe forma ya parte de los lugares comunes en cualquier conversación, el aumento previsto de tráfico aéreo ha llevado a Boeing a pronosticar un grave accidente semanal en 2015 manteniendo los actuales niveles de seguridad. La inaceptabilidad de este escenario conduce a una elevada presión hacia la mejora en seguridad cuantificada en la necesidad de mejorar los niveles actuales en un factor de cinco (Informe de la Comisión de la Casa Blanca, 1997). Además de los elementos de presión, es importante también tener en cuenta la existencia de oportunidades de aprendizaje excepcionales. Una primera oportunidad proviene del ámbito de la aviación militar donde, casi por definición, las exigencias operativas son mayores. A título de ilustración, la capacidad de volar a velocidad supersónica –llevada en fechas recientes hasta los 8.000 kms./h.- , el control de los aviones mediante sistemas de información, el uso de sistemas de navegación como el GPS y otros provienen directamente de la tecnología militar.  Parece, por tanto, que las presiones y las oportunidades que han espoleado la mejora en seguridad aérea siguen vigentes pero no se mejora en el mismo grado que se hacía antes.  Para explicar esta paradoja, este articulo se dedicará a estudiar los limites del sistema de aprendizaje actual utilizado en seguridad aérea, cómo superarlos y, qué lecciones podemos extraer de su existencia y si éstas son aplicables a la gestión de organizaciones empresariales complejas.

Modelo de aprendizaje utilizado en seguridad aérea.

El modelo de aprendizaje vigente en seguridad aérea podría definirse como event-driven (guiado por el evento). La presión que produce cualquier accidente grave sobre el sector da a los accidentes y las consecuencias obtenidas de éstos un papel central en el aprendizaje. Un accidente inexplicado es una fuente de inquietud que debe eliminarse lo antes posible y, por ello, la búsqueda de explicaciones para los accidentes y las acciones llevadas a cabo para evitar que volvieran a suceder han representado una pieza fundamental para lograr la mejora.  Sin embargo, aparece un problema obvio para conseguir este objetivo: El potencial de destrucción de un gran accidente de aviación lleva consigo que tanto los materiales como las personas directamente implicadas y que podrían aportar información hayan desaparecido a causa del propio accidente. Esto implica la necesidad de instalar a bordo de los aviones dispositivos diseñados específicamente para registrar información -y mantenerla a salvo incluso en la eventualidad de desastres con grave nivel de destrucción- y de canales organizativos que permitan que esa información llegue hasta los lugares en que ésta sea necesaria.De esta forma, se ha alcanzado en seguridad aérea un grado de trazabilidad muy superior al existente en muchas otras actividades puesto que virtualmente todos los acontecimientos van quedando registrados. Adicionalmente, se ha realizado un importante esfuerzo para disminuir la ocultación de información mediante garantías de anonimato y de ausencia de sanciones en casos de comisión de errores denunciados por la propia persona que los ha cometido y que pudieran haber causado algún accidente. Con ello se pretende prevenir situaciones de riesgo potencial.

Una vez que la recogida y difusión de la información con propuestas de actuación ha quedado garantizada, todavía quedaría por determinar cómo esa información es integrada en la operativa de forma que sea utilizable y, por tanto, pueda contribuir a aumentar la seguridad. Una base de datos, por amplia, accesible y bien estructurada que sea, no proporciona las claves de actuación necesarias si de sus contenidos no se derivan unas consecuencias operativas claras.

La transformación operativa

Una forma de transformar la información en operativa es su conversión en normas y la vigilancia sobre su cumplimiento. La existencia de normativa suele implicar también la existencia de un dispositivo sancionador que, aunque ha sido y es utilizado, ha sido limitado en su aplicación cuando se ha entendido que la evitación de sanciones podía  dar lugar a ocultación y a consecuencias negativas para la seguridad.

La normativa, aunque no evita por completo la existencia de errores, contribuye a su disminución transformando en rutinas prefijadas actividades que inducen a  error, bien por su complejidad o bien por exigir una respuesta demasiado rápida para permitir una deliberación detallada sobre el curso de acción a seguir.

Una parada de motor, por ejemplo, da lugar a una secuencia predefinida de operaciones que es objeto de entrenamiento para evitar que sea preciso reflexionar acerca de la solución. Sin embargo, incluso actuando de esa forma, siguen dándose casos –uno muy reciente en España- en que la tensión generada por un incendio de motor lleva al piloto a equivocarse y aplicar los extintores sobre el motor que funcionaba correctamente.

Esta limitación  de la normativa en su capacidad para evitar errores ha dado lugar, cuando la tecnología lo ha permitido, a una utilización creciente de la ingeniería como forma de impedir físicamente que se produzca la oportunidad para el error. En un primer momento, la mejora de la tecnología mecánica contribuyó a reducir el número de situaciones graves que podían desembocar en un accidente. Retomando el ejemplo anterior, un aumento en la fiabilidad de los motores que reduzca la posibilidad de que se paren puede ser una solución más deseable que un procedimiento encaminado a reducir la posibilidad de un accidente grave una vez que la parada de motor se ha producido.

Dentro de la tecnología, merece un capítulo especial la tecnología de la información; ésta  implica un salto cualitativo sobre la tecnología mecánica ya que se introduce una dimensión nueva: El avance de la tecnología mecánica ha ido introduciendo mejoras en fiabilidad y prestaciones mientras que la tecnología de la información ha “congelado” situaciones posibles y sus respuestas. El avance en la tecnología de la información, por tanto, no se mide ya en términos de fiabilidad y prestaciones sino en la cantidad de situaciones y respuestas que puede almacenar un sistema de información.

Un sistema con elevada carga tecnológica, por tanto, puede  integrar en su diseño buena parte de la normativa necesaria además de soluciones específicas a problemas conocidos. Al hacerlo así, la persona que lo opera va siendo progresivamente marginada ya que su contribución va perdiendo importancia dentro del sistema global. Esto que, desde el punto de vista de la persona que ejerce como operador, puede ser grave ya que devalúa su contribución suele ser bien acogido desde el punto de vista del diseñador del sistema y convertirse en una estrategia válida para evitar la comisión de errores.

Por ello, cuando las situaciones no previstas son escasas –y en un sistema evolucionado han de serlo por definición- la posibilidad de cometer errores es un precio que se comienza a considerar muy alto. La alternativa que provee la tecnología implica  perder parcialmente las capacidades específicamente humanas y, a cambio, enfatizar el seguimiento de la norma o la utilización de tecnología que lleve ya dicha norma incluida en su diseño. De este modo, a partir de cierto momento del desarrollo, las personas importantes para el avance del sistema no se encuentran operándolo sino en los gabinetes de diseño del fabricante. En resumen, la tecnología y, más específicamente, los sistemas de información han ido capturando una cuota creciente de la confianza de los gestores a expensas de sus operadores humanos. Al hacerlo así, y puesto que cada tipo de recurso tiene capacidades que le son propias, la capacidad global de mejora queda limitada por las capacidades del recurso que predomine, en este caso el tecnológico.

Los límites del modelo de aprendizaje

Paradójicamente, la revolución de los sistemas de información que comenzaron a invadir las cabinas de vuelo en la década de los 80 ha coincidido en el tiempo con el momento en que los índices de seguridad han disminuido su ritmo de mejora. El nivel de seguridad aérea actual se parece mucho al existente a principios de la década de los 80. Si, como parece, la seguridad aérea no ha evolucionado al ritmo de los recursos en que se apoya -tecnología y normativa fundamentalmente- puede pensarse que el modelo de aprendizaje utilizado lleva consigo efectos secundarios que introducen una limitación a su capacidad de mejora. Los límites de este modelo de aprendizaje es lo que pasamos a analizar a continuación.La evolución de la seguridad ha conducido a que los accidentes de causa única y sencilla virtualmente hayan desaparecido. Cada accidente muestra una compleja trama de interacciones entre factores donde un problema, incluso grave, no habría tenido mayor trascendencia si no hubieran concurrido otros factores que, aún siendo menores, pueden provocar un efecto multiplicativo. La mejora de la seguridad ha llevado a que cualquier avión de pasajeros pueda sobreponerse a un fallo grave incluso aunque éste ocurra en un momento crítico. Sin embargo, lo que podríamos denominar interacciones creativas entre fallos son más difíciles de prevenir, incluso en situaciones donde el factor iniciador tenga poca trascendencia. La interacción, además, puede producirse entre sistemas no funcionalmente relacionados debido a la mera proximidad física; así, un sistema de presurización y un sistema hidráulico tienen escasa relación pero un fallo grave en el primero puede provocar una explosión que inutilice el segundo (Boeing 747 de JAL el 12-8-1985). En suma, el evento simple está previsto incluso en los casos en que este evento simple revista gravedad. Esta previsión se ha realizado integrando en el sistema un número creciente de situaciones que podríamos definir como If…Then, es decir, si ocurre esto, entonces realizar la acción predeterminada. Estas soluciones If…Then pueden adquirir la forma de norma para ser ejecutada por una persona o pueden ser materializadas bajo la forma de tecnología. Como los hechos han mostrado, ésta es una solución válida para un evento simple; sin embargo, los sucesivos If…Then pueden interactuar y provocar eventos autogenerados con independencia de la realidad exterior.Es materialmente imposible introducir en el sistema todas las combinaciones posibles de If…and…or…and…Then y, cuando lo intentamos, estamos también aumentando las posibilidades de interacción entre las distintas condiciones que introducimos en el sistema. Esta vía de desarrollo, por ello, conduce hasta el estadio que Luhmann[1]  denomina hipercomplejidad y que se define como la situación en que el sistema deja de comportarse como un todo integrado y los distintos subsistemas –las soluciones If…Then- tratan de  optimizar los resultados desde sus perspectivas individuales. La complejidad introducida a través de la acumulación de soluciones específicas puede llegar a ejercer, a través de las interacciones creativas que genera, de elemento multiplicador de fallos intrascendentes y convertirse en la causa real de algunos grandes accidentes. Así, es en estos grandes accidentes donde queda en evidencia la existencia de interacciones cuya posibilidad no había sido imaginada hasta ese momento. Como ejemplo, en los aviones DC-10 la pérdida total de sistemas hidráulicos estaba cuantificada en menos de una posibilidad en mil millones. Esta posibilidad se calculó atendiendo a que el avión llevaba tres sistemas hidráulicos independientes. El caso United-232 en 1989 tuvo la oportunidad de demostrar la falsedad de este cálculo; la explosión del motor de cola del avión afectó a una zona por donde pasaban conductos de los tres sistemas hidráulicos inutilizándolos todos y provocando un accidente.

Pérdida de significado.

El aumento de complejidad tiene un efecto secundario de la mayor importancia para la evolución del sistema: A medida que el sistema se hace más complejo, se hace más difícil de entender y, por tanto, más opaco para su operador humano. Un ejemplo servirá para ilustrar esta idea: La aparición de sistemas de información ha dado lugar a un nuevo tipo de fallo potencial y es aquél que se produce sin la existencia de fallo físico, es decir, el fallo de software. El fallo de software tiene una característica propia que lo hace distinto del mero fallo mecánico y consiste en que la mera redundancia no basta para prevenirlo. Así, cuando hablamos de fallos mecánicos, la redundancia suele ser suficiente y, como ejemplo, es difícil que falle más de un motor al mismo tiempo en un avión; cuando así ocurre, puede producirse por situaciones muy claramente identificadas: Combustible insuficiente o contaminado y contaminación exterior como cenizas volcánicas o residuos de grandes incendios. Un fallo de software es distinto; varios sistemas trabajando en paralelo fallarán al mismo tiempo si se ven sometidos a una situación susceptible de provocar un fallo lógico[2]. El constructor es consciente de este problema y ha dotado al avión de sistemas de información redundantes pero añadiendo una condición específica: Los distintos sistemas tienen que tener una entrada y salida de datos idéntica pero su funcionamiento interno ha de ser distinto, de forma que un fallo de software no pueda afectar a todos los sistemas a la vez ya que éstos son distintos.La capacidad de previsión del fabricante es digna de elogio pero ello no debe llevarnos a ignorar efectos secundarios producidos como consecuencia de esta forma de actuar: Si un operador trabaja con varios sistemas complejos que son distintos internamente pero iguales en su operativa, cabe esperar que el operador humano no conozca la lógica de funcionamiento de ninguno de ellos. En su lugar, recibe un modelo operativo válido para cualquiera de ellos; sin embargo, si se produce un fallo, la falta de conocimiento de la lógica interna implica no disponer de claves para identificar el origen del fallo y tratar de solucionarlo. La redundancia en sistemas de información se consigue, por tanto, a expensas de introducir opacidad y, con ello, se dificulta la actuación ante situaciones no previstas en el diseño inicial. El problema generado por esta situación lo expresa adecuadamente un viejo chiste de pilotos según el cual la frase más oída en un avión moderno es “Y ahora ¿qué hace éste?” refiriéndose al propio avión.Sobre el papel, esto no debería ocurrir y una división ideal de funciones consistiría en utilizar la capacidad de la tecnología para atender las situaciones previstas y mantener a las personas para atender las situaciones no previstas. Sin embargo, la capacidad de respuesta de las personas ante situaciones no previstas solamente aparece cuando la persona conoce el diseño lógico del sistema que opera y éste no le ha sido ocultado presentando metáforas en lugar de explicaciones del funcionamiento real. La utilización de metáforas simplificadoras facilita la operativa en condiciones normales sin necesidad de incurrir en elevados costes de formación pero, al mismo tiempo, incapacita cuando la metáfora no basta para explicar una situación anormalA este respecto, James Reason[3] hace una interesante clasificación sobre los posibles tipos de capacidad que una persona puede exhibir sintetizando éstas en las siglas SRK. En estas siglas, la S corresponde a Skills, la R corresponde a Rules y la K corresponde a Knowledge, es decir, habilidades, reglas y conocimiento. El nivel K, siendo el más elevado,  origina más fallos que una actividad mecanizada y, por ello, la sustitución de la confianza en las personas por una supremacía instrumental sobre éstas parece una solución adecuada para la disminución de estos fallos. La adopción de esta solución implica que la mayor parte de las personas son desplazadas desde el nivel K hacia los niveles S y R y que el conocimiento clave ha quedado desplazado hacia otros recursos que, sobre el papel,  permiten mantener la supremacía instrumental por parte de aquellos que dirigen el sistema o diseñan sus soluciones tecnológicas. Sin embargo, como ya se indicó, la acumulación de mejoras parciales aumenta la complejidad global y acaban por no ser útiles para el sistema en su conjunto. Cuando se aprovecha al máximo las capacidades de la tecnología y normativa, el sistema global mejora su capacidad frente a todo aquello que entra dentro del ámbito de lo conocido mediante la preparación de respuestas prefabricadas. Sin embargo, en ese proceso se va perdiendo capacidad para afrontar situaciones desconocidas ya que éstas requieren un nivel de conocimiento -nivel K de Reason- que implica la familiarización con la lógica del sistema, no sólo con su operativa, y que habitualmente, no posee la persona que trabaja en un entorno que ha alcanzado el nivel de hipercomplejidad . Si no se considera valiosa la comprensión del funcionamiento de un sistema, la conducta esperable por parte de su diseñador consiste en intentar recoger mayor número de situaciones posibles, reduciendo así el número de situaciones no planificadas en lugar de tratar de hacer sus diseños comprensibles. Al actuar así, le ha arrebatado al recurso alternativo –el operador humano- la posibilidad de actuar bajo el nivel K de Reason, es decir, conservando el conocimiento causal. El no considerar esta situación aceptable  establece como criterio básico en las organizaciones que el operador ha de ser capaz de ejecutar cognitivamente el programa que está utilizando. Ésta condición deja de ser cumplida a medida que aumenta la complejidad organizativa, y el sistema comienza a operar con total ceguera del significado de las situaciones  que maneja. Un ejemplo puede mostrar la trascendencia que puede alcanzar una situación de perdida de significado: Un piloto automático puede ser un actor extremadamente diestro en el manejo de un avión y sin embargo es totalmente ciego al significado ya que no sabe que va volando y ni siquiera sabe qué es volar. La consecuencia es que su comportamiento en situaciones normales es mucho más favorable tanto por exactitud como por ausencia de fatiga que el del piloto humano. Esa ventaja se transforma en inconveniente ante un evento no previsto que requiera una solución nueva. De hecho, ya se ha producido la situación en que, tras un fallo de presurización, el piloto automático ha mantenido al avión en vuelo estable a una altitud donde sus ocupantes no podían sobrevivir sin oxígeno con las consecuencias imaginables. En suma, la pérdida de significado para la persona  puede degradar su actuación, especialmente en situaciones no previstas y, si no se quiere que el sistema global pierda una parte de su capacidad actual, las capacidades que esta persona utilizaba deben estar en otro recurso. En otros términos, la introducción de tecnología y el aprovechamiento de sus capacidades no representan una ganancia neta si, al mismo tiempo, se están perdiendo definitivamente capacidades que antes aportaban las personas. Este resultado que, sin duda, permite explicar la disminución del ritmo de mejora en seguridad aérea, se convierte  en principal la objeción al desarrollo de los sistemas de aprendizaje organizativos con base en la tecnología. No obstante, el lector no debe olvidar que, este desarrollo se ha producido como una forma de evitar errores producidos por personas.

Del ensayo y error a la evitación.

El operador humano es falible y, a medida que la tecnología ha ido evolucionando, la  tentación de pasar parte de sus capacidades a una tecnología con un grado de sofisticación creciente se ha hecho más difícil de resistir. Desde el punto de vista del gestor de una organización, si puede impedirse físicamente la ejecución de una acción inadecuada y puede materializarse el conocimiento necesario bajo la forma de procedimientos, mecanismos o sistemas de información, la confianza en las personas habrá dejado de ser un mal necesario ya que, en su lugar, podrá mantenerse el control sobre la situación.Por añadidura, la evolución tecnológica, además de permitir almacenar respuestas prefabricadas a situaciones ya ocurridas, también permite incluir en su diseño respuestas a situaciones que, sin haber ocurrido nunca, hayan sido evaluadas como factibles por parte de los diseñadores del sistema. En este caso, no se trataría solamente de aprender de los eventos para que no vuelvan a ocurrir sino de evitar la ocurrencia de eventos que el diseñador del sistema piense que podrían ocurrir.Es difícilmente criticable este tipo de actuación cuando los eventos pueden tener  consecuencias graves. Por ello, en los sistemas se integran respuestas a situaciones que no han ocurrido nunca pero que, en la imaginación de sus diseñadores, podrían llegar a ocurrir. En este sentido, ha sido muy divulgado el hecho de que, después de los atentados del 11 de septiembre de 2001, fueron llamados algunos guionistas de Hollywood para que pusieran su imaginación a trabajar en la búsqueda de posibles objetivos terroristas para, a continuación, proteger dichos objetivos. Este cambio de énfasis desde aprender de lo ocurrido hacia la anticipación del evento representa un paso más hacia la supremacía instrumental que no es, en absoluto, gratuito. La supremacía instrumental se logra mediante sistemas que van introduciendo una mayor complejidad en la organización y, por ello, la empiezan a hacer sensible a nuevos eventos. Cada nuevo arreglo, por otra parte, aumenta la complejidad y el riesgo de aparición de nuevos eventos al mismo tiempo que desaparecen otros ya conocidos.Desde el punto de vista más habitual de los tecnólogos,  el sistema habrá mejorado sólo si los errores humanos evitados son más que los errores tecnológicos introducidos por aumento de complejidad.  Sin embargo, en esta transacción se pierde fácilmente de vista qué ocurre con los errores derivados del aumento de complejidad. Como ejemplo, una mejora que permita aumentar de un 90 a un 95% el número de situaciones atendidas es, en principio, positiva; sin embargo, hay que valorar también si al mismo tiempo está introduciéndose una total impotencia para gestionar el 5% de las situaciones restantes.En resumen, los procedimientos y la tecnología restringen la capacidad de acción para evitar la repetición de accidentes ya ocurridos . Sin embargo, a medida que esa restricción crece, va dejando fuera del ámbito de lo factible acciones que podrían ser necesarias para solucionar un problema desconocido.

La dimensión económica y la paradoja de la automatización.

Una dimensión de la automatización que no puede ignorarse es la económica ya que justifica la operación con sistemas ciegos al significado. La ceguera al valor del significado puede implicar consecuencias negativas pero trae como contrapartida una mayor eficiencia en el tratamiento de situaciones previstas; en consecuencia, el coste de las operaciones disminuye. El desarrollo basado en la tecnología y la marginación del operador humano ha dado lugar en aviación a la emergencia de un fenómeno conocido con el nombre de paradoja de la automatización. En estadios menos desarrollados, este fenómeno puede encontrarse ya en grandes organizaciones empresariales: La automatización contribuye a mejorar la eficiencia operativa ya que permite que operadores con menores destrezas puedan gestionar situaciones que, en etapas anteriores, requerían unas destrezas más elevadas. Sin embargo, el sistema -en nuestro caso, un avión- automatizado es internamente más complejo y, por tanto, más difícil de comprender que uno no automatizado aunque su manejo en condiciones normales pueda ser notablemente más sencillo. Al mismo tiempo, cuando las condiciones dejan de ser normales, sería preciso un profundo conocimiento de la lógica interna del sistema ya que, de otro modo, éste puede  comportarse anormalmente sin que, por añadidura, su operador tenga ninguna clave acerca de los parámetros a que obedece dicho comportamiento anormal. Adicionalmente, es necesario señalar el hecho de que el sistema no tiene una captación directa de la realidad sino un modelo de ésta que le permite operar en ella con un nivel de competencia suficiente en condiciones normales. La consecuencia es que un comportamiento anormal de un sistema no se guía por las mismas reglas que un comportamiento anormal de una persona sino por las particularidades del modelo de la realidad con que opera. Un ejemplo de situación absurda generada por un modelo de realidad incorrecto se produjo en un aterrizaje donde el sistema de información del avión interpretó la situación como entrada en pérdida[4] y trató de recuperar la situación bajando el morro y estrellándolo contra el suelo…desobedeciendo la orden que el piloto estaba dando a través de los mandos. El desconocimiento de estos entresijos del sistema puede dejar a la persona que lo utiliza sin ninguna opción de anticipar su actuación, incluso si físicamente le es posible hacerlo.Hillis[5] utilizaba precisamente la idea de un sistema de información pilotando un avión para señalar que, en los nuevos modelos de inteligencia artificial distribuida, el programador literalmente no sabe cómo opera el sistema que ha iniciado pero que, después de todo, tampoco sabemos cómo funciona una persona y, por tanto, éste no debería ser un elemento de diferenciación. Aunque eso es cierto, respecto de las personas asumimos por defecto dos posiciones que pueden sernos suficientes:1.        A efectos operativos las personas tienen una captación directa de la realidad.2.        Además de esa captación de la realidad, asumimos que la persona que se encuentra a cargo de un avión tiene el deseo de continuar haciéndolo por mucho tiempo y que no ha seleccionado ese día y ese vuelo precisos para suicidarse acompañado de los pasajeros.Estas dos posiciones asumidas por defecto nos dan ciertas garantías de que la actuación de la persona va a ser correcta si, además, asumimos que tiene la competencia necesaria. En ningún caso podrían asumirse estas mismas posiciones respecto de un sistema de información cuyo funcionamiento interno ignoramos. En suma, la automatización representa un ámbito de estudio complejo y la paradoja de la automatización citada podría establecerse en los siguientes términos: Si el operador recibe sólo la formación necesaria para gestionar las situaciones consideradas como normales, se obtiene un conjunto de ventajas económicas ya enunciadas pero, al mismo tiempo, la capacidad de dicho operador para atender a una situación anormal quedaría reducida.Paralelamente, si se opta por dotar al operador de una formación más amplia y que abarque el conocimiento de la lógica interna del sistema, se perdería buena parte de las ventajas económicas que justifican la automatización. A cambio, se dispondría de capacidad para atender situaciones anormales pero esa capacidad, costosamente adquirida, podría ser utilizada pocas o ninguna vez a lo largo de la vida profesional del operador y sólo es la magnitud potencial de un evento lo que justificaría dotar al operador de una formación que se desea no tenga que utilizar nunca. Puede objetarse que estos problemas son exclusivos de la seguridad aérea  y, por extensión, de algunas otras actividades que impliquen como elemento diferenciador propio la existencia de riesgo y que esto limitaría las conclusiones a los ámbitos que compartiesen dicho elemento. Sin embargo, hay que señalar que el concepto de riesgo es mucho más amplio que el riesgo puramente físico ya que, precisamente gracias a la evolución de las organizaciones hacia una mayor complejidad, pueden producirse fallos que adquieran carácter multiplicativo y puedan afectar gravemente a organizaciones completamente ajenas al riesgo físico.

La empresa de alto riesgo: Extrapolación del modelo de aprendizaje de la seguridad aérea.

El concepto de organización de alto riesgo es, por lo expuesto en el apartado anterior, más amplio desde el punto de vista sociológico que el concepto de riesgo físico y algunos acontecimientos recientes, especialmente en el ámbito financiero (Baring Brothers, Enron, WorldComm, Andersen, etc.), justifican que este concepto pueda legítimamente aplicarse a muchas organizaciones grandes y complejas con independencia de cuál sea la actividad a que éstas se dediquen.Todavía no ha transcurrido demasiado tiempo desde que el llamado “efecto 2000” representó una amenaza virtualmente para todas las organizaciones y lo mismo puede decirse de todas las facetas de la e-delincuencia. Sin embargo, la informatización no es el único origen de riesgo y son numerosos los casos donde una acción inadecuada ha puesto en serio riesgo la existencia de las empresas (Exxon, Union Carbide y otras) donde esa acción se llevó a cabo.En rigor, puede legítimamente considerarse de alto riesgo a cualquier organización donde un acontecimiento local, dado un conjunto de circunstancias amplificadoras, pueda llegar a afectar significativamente al conjunto de la organización o, en otros términos, donde exista riesgo sistémico.A este respecto, es oportuna también la distinción entre organizaciones rígida y flexiblemente acopladas. Las organizaciones flexiblemente acopladas tienen menos posibilidades de que un evento se extienda como un reguero de pólvora y produzca efectos por toda la organización de forma incontrolada. Por el contrario, las organizaciones rígidamente acopladas ganan en eficiencia pero ésta, como ya se señaló, crea también los canales para una propagación rápida de las consecuencias de un fallo y, por tanto, estas organizaciones están sujetas a riesgo sistémico. De acuerdo con esta idea de organización de alto riesgo, podemos fácilmente concluir que el modelo de aprendizaje organizativo que se ha expuesto, incluidos sus problemas, se encuentra muy extendido y no representa, por ello, un elemento de diferenciación entre el modelo de aprendizaje propio de la seguridad aérea y el que puede encontrarse en otras organizaciones grandes y complejas. Si cabe una diferencia, ésta podría estar relacionada con el hecho de  que en el ámbito de la seguridad aérea las consecuencias potenciales de un fallo obligan a que el nivel de competencia exigido a los distintos actores sea superior al que se podría exigir a otra organización donde las consecuencias de un fallo sean menos graves o más fácilmente reversibles. En otras palabras, en seguridad aérea existe un mayor grado de presión hacia la mejora; como consecuencia, su evolución ha sido más rápida de la que puede observarse en otros ámbitos.Los efectos de ambos factores, modelo evolutivo similar y mayor grado de presión, conforman un escenario especialmente interesante: Si la  evolución en seguridad aérea es equiparable a la de otras organizaciones complejas pero, debido a una mayor presión hacia la mejora, se encuentra en un estadio más avanzado, la ralentización del ritmo de mejora puede representar un indicador válido de alarma para organizaciones que estén siguiendo una evolución similar, aunque no tengan ninguna relación con la aviación.Los problemas que hoy tiene la seguridad aérea para mejorar, especialmente la dificultad creciente para atender a situaciones no previstas, están ya apareciendo en grandes empresas que han seguido idénticas pautas de evolución. En consecuencia, la búsqueda de una vía de desarrollo alternativa podría ser utilizada con ventaja tanto con el objetivo de mejorar la seguridad aérea como con el de mejorar la operativa empresarial.

Discusión e implicaciones para la dirección de la empresa

La evolución seguida por la seguridad aérea, extrapolable a toda organización de alto riesgo,  puede resumirse de la siguiente forma: 1.        Una evolución basada en tecnología y normativa tiene unos límites impuestos por el aumento de complejidad que dichas tecnología y normativa introducen.2.        El aumento de complejidad de las organizaciones lleva a sus personas a una comprensión decreciente del significado de sus propias acciones y limita o anula a estas personas como recurso alternativo ante un comportamiento no previsto de un sistema que operan pero no entienden en profundidad.3.        Las organizaciones han aumentado su destreza para todo aquello que previamente sabían hacer y, al mismo tiempo, han limitado la capacidad de las personas como recursos alternativos para atender a las situaciones no previstas.4.        Por encima de un determinado nivel de complejidad, que podría definirse como el umbral de la hipercomplejidad, todo lo anterior da lugar a una disminución del ritmo de aprendizaje.Parece claro entonces que, si la organización precisa niveles de mejora más elevados de los que su actual sistema de aprendizaje es capaz de proporcionar, es necesario introducir cambios en ese sistema y que estos cambios no pueden consistir en “más de lo mismo”. Puede sernos útil una bonita metáfora del campo de la minería: Los ingenieros de minas explican por qué no puede llegarse a los pozos más profundos en un único ascensor: La explicación es que, a partir de determinado momento, el peso del cable es suficiente para romper el cable y ese problema no se puede solucionar aumentando el grosor del cable y, por tanto, su peso. Sin embargo, el efecto negativo, que es muy visible e inmediato en el campo de la minería, es menos visible en el campo organizativo y, por ello, se insiste en arreglar   problemas producidos por la complejidad introducida por la tecnología mediante  más tecnología. Un corolario práctico es la conclusión de que el techo a la utilización tecnológica no debe estar en la  propia capacidad tecnológica sino en la capacidad de comprensión por sus operadores de la lógica interna de los sistemas que operan.  Esto no significa convertir a los operadores en ingenieros informáticos sino diseñar sistemas transparentes[6] al usuario y que, por serlo, permitan a dicho usuario diagnosticar un fallo y evitar eventos generados por la propia complejidad. Éste es un ámbito donde los expertos en tecnología tienen mucho por hacer aunque, hoy por hoy, las actuaciones de los diseñadores de sistemas parecen ir en sentido contrario del propuesto.A modo de ejemplo, merece la pena señalar como la implantación en una empresa de un sistema de información complejo suele implicar la existencia de un socio externo que guarda para sí información clave sobre la estructura y el funcionamiento interno de dicho sistema y, por extensión, del funcionamiento de la organización en que se implanta. En estas situaciones, una mayoría de las personas queda reducida al papel de operador, papel del que no podrá salir mediante la experiencia adquirida ya que la opacidad del sistema mismo impide acceder a un grado superior de conocimiento.Como resultado, la distribución del conocimiento queda completamente alterada respecto de la situación anterior y, al mismo tiempo que la organización adquiere una elevada dependencia de su proveedor tecnológico, puede adquirir, junto con las capacidades propias del sistema implantado, incapacidades sobrevenidas para atender a lo no previsto. Este cambio en el depositario de la confianza de la organización  (persona versus tecnología) implica un cambio radical en el modelo de aprendizaje de la organización. Cuando se decide controlar a las personas que realizan la actividad de la organización en lugar de buscar personas confiables o convertirlas en confiables a través de un proceso de socialización, los límites al desarrollo de la organización están impuestos por la capacidad de control que tengan los instrumentos utilizados con ese objeto. Si el control es considerado como un objetivo en lugar de un medio, cuando la capacidad de control desaparezca, desaparecerá también la posibilidad de mejorar y evolucionar.Durante años se ha producido el espejismo de que la capacidad de control ejercida por latecnología no tenía límite, espejismo que sigue gozando de buena salud en multitud de actividades. No obstante, algunos ámbitos avanzados –como el de la seguridad aérea- están mostrado que el desarrollo centrado en tecnología y normativa sí puede tener un límite y que éste viene impuesto por la complejidad que introducen en el sistema.Es cierto que, si bien la tecnología es una herramienta muy poderosa, imprescindible incluso, pero convertirla en algo parecido a una ideología también representa graves riesgos y parece aconsejable ser más crítico en cuanto a su utilización e imponer algunas limitaciones a su actuación, especialmente en lo que a su opacidad se refiere.Suele haber un acuerdo generalizado en que el aprendizaje se produce a través de las personas aunque el conocimiento resultante pueda ser materializado en distintos tipos de sistemas;  sin embargo, la opacidad de los sistemas de información ha producido un efecto que invalida la capacidad de producción de nuevo aprendizaje: En un entorno muy tecnificado, la experiencia puede ser insuficiente para garantizar que se genera el aprendizaje; los sistemas representan “cajas negras” para sus usuarios y su actuación normal puede no dar claves suficientes de su funcionamiento para avanzar en el aprendizaje.Esto tiene una implicación muy clara: Si las personas tienen que generar aprendizaje y, en un entorno de sistemas complejos, no pueden superar un nivel meramente operativo a través de la experiencia, sólo quedan dos soluciones posibles para conseguir que ese papel generador siga siendo desempeñado:1.        La existencia de una instrucción formal que se aleje de la hiperespecialización y que ayude a las personas a situarse en un entorno donde no sólo sepan cómo hacer las cosas (niveles S y R de Reason) sino también por qué se hacen así (nivel K ).2.        Recuperar una situación que permita aprender de la experiencia y ello significaría exigir transparencia a la tecnología en favor de la capacidad de generación de nuevo aprendizaje.Evidentemente, las opciones anteriores no son excluyentes entre sí y pueden señalar un futuro necesario una vez que desaparezca el deslumbramiento tecnológico.  

[1] Luhmann, N.(1996): Confianza. Anthropos,
Barcelona. 

[2] Sirvan como ejemplo los virus informáticos.

[3] Reason, J.(1997): Managing the Risks of Organizational Accidents.
Ashgate, Vermont.

[4] La entrada en pérdida es una situación donde el avión pierde su capacidad para volar y se comporta como un objeto cualquiera sometido a la gravedad y a la inercia. Puesto que es una situación grave, se trata de evitar su ocurrencia; sin embargo, en casos como el expuesto, es más grave la actuación del sistema que una entrada en pérdida a centímetros del suelo donde, en el peor de los casos, se habría producido un aterrizaje algo duro.

[5] Hillis, W.D. (1998): The Pattern on the Stone. Basic Books.
New York. 

[6] Resulta paradójico que en la jerga informática el concepto de “transparencia al usuario” se utilice exactamente en el sentido opuesto del que cabría suponer. Por “transparencia al usuario” suele entenderse que un sistema lleva un programa complejo en su interior pero el usuario no va a apreciar este hecho en su funcionamiento o, en la jerga usual, dicho programa es “transparente”.

La escuela chilena: ¿Quién siguió la obra de Humberto Maturana, Francisco Varela, Fernando Flores, Terry Winograd, Stafford Beer y otros?

Uno de los problemas que encuentra todo aquél que se sumerja en la gestión del conocimiento es la escasa frecuencia con que aparecen autores básicos. En su lugar, se hace referencia a los best-sellers empresariales y se hacen extraños maridajes con otras tendencias, siempre buscando la última moda.

Resulta curioso como se copian los ejemplos unos a otros y cosas como la máquina de hacer pan o el Nissan Primera, como paradigma de éxito en el mercado europeo (éxito cuestionable, por cierto) gracias a la aplicación de la gestión del conocimiento, muestran cómo hacer las cosas.

Cuando se intenta averiguar seriamente qué ocurre y por qué es tan difícil que el conocimiento llegue allí donde tiene que estar, hay lecturas mucho más relevantes de lo que pueda serlo el último de Tom Peters o de Daniel Goleman o cualquier otro millonario agraciado en un sorteo de la industria editorial.

Quizás uno de los primeros descubrimientos es Edgar Morin, su idea de la complejidad y su preocupación por unos sistemas educativos que no dotan del aparato conceptual necesario para avanzar en el conocimiento. Edgar Morin, sin embargo, acaba siendo repetitivo pero es una escala necesaria para llegar a otro gran autor que el concepto de complejidad no lo ha dejado en una especie de limbo de las ideas sino que ha tratado de operativizarlo: Niklas Luhmann.

Niklas Luhmann tiene unas ideas mucho más articuladas y, por ello, mucho más fáciles de extrapolar y, a su vez, pasa a servir de escala para llegar a dos auténticos monstruos chilenos mucho menos conocidos de lo que deberían serlo: Humberto Maturana y Francisco Varela. Éstos a su vez habían trabajado con Stafford Beer, quien fue el primer autor que hizo un paralelismo serio sobre el comportamiento de los organismos y el comportamiento de las organizaciones y, por ello, muy conocido también en el ámbito de los Recursos Humanos.

El tandem formado en Chile por estos tres monstruos tuvo la suficiente capacidad de atraccion para ser capaz de robarle a Marvin Minsky a uno de sus investigadores preferidos, Terry Winograd, quien abandonó el estrecho modelo de inteligencia artificial que se estaba utilizando entonces para unirse a esta escuela de la mano de Fernando Flores.

Francisco Varela, desgraciadamente, falleció hace pocos años; en este momento, desconozco la suerte de Humberto Maturana pero creo que continúa su trabajo docente en la Universidad de Chile y debe tener una edad bastante avanzada.

Fernando Flores parece haberse dedicado más a temas de consultoría. Todos ellos han formado un grupo de científicos básicos cuya obra debería verse mucho más reflejada de lo que lo está en muchas áreas, por ejemplo, el desarrollo tecnológico pero también y muy especialmente en gestión de conocimiento.

¿Qué ha pasado con ellos? ¿Nadie ha seguido su obra? Si es así ¿por qué? Si han tenido seguidores ¿dónde están y por qué se sabe tan poco de ellos?

Si alguien tiene respuesta a esta pregunta, me encantaría que la dejase como comentario a este post. Mi propio libro sobre aplicación de modelos de aprendizaje organizativo a la seguridad aérea:

https://www.ashgate.com/shopping/title.asp?isbn=0%207546%204912%201

son muchas las ideas que les debe a este grupo de investigadores.

Gestión de conocimiento: Regreso a los clásicos

Aunque la fiebre de la gestión del conocimiento parece que ha pasado un poco, cosa que casi todos agradeceremos por la cantidad de basura que aparece alrededor de cualquier nueva moda, hay algo que no ha cambiado: Continúan apareciendo libros, conferencias y papers de calidad muy diversa y donde se valora algo que podríamos denominar papanatismo investigador: Toda referencia superior a 3 años de antigüedad se supone desfasada.

De esta forma, vemos que los autores más prolíficos, no necesariamente los mejores, aparecen repetidos una y otra vez y los mismos argumentos aparecen repetidos y dándoles todas las vueltas imaginables. Al mismo tiempo, es frecuente que investigadores en este terreno interesados en hacer bien su trabajo hayan entrado en esta dinámica del papanatismo  e ignoren completamente la existencia de algunos autores clásicos de gran relevancia para el tema.

Podemos decir que el que esté libre de pecado tire la primera piedra y me incluyo: Hace ya tiempo, cuando llegué a convencerme de que la idea de capital intelectual entendida como forma de cuantificar activos no tangibles no llegaba a ninguna parte, escribí un argumento que creo que sigue siendo válido: Los «activos no tangibles» se basan en buena parte en información y la información tiene una cualidad única: Al mismo tiempo que la damos la retenemos; es decir, no responde al principio contable de la partida doble y esto hace prácticamente imposible su tratamiento mediante modelos contables. Hasta aquí, nada nuevo aunque para algunos todavía parezca serlo; lo que me resultó nuevo es que ese argumento había sido utilizado mucho antes por Niklas Luhmann sin que, en el momento de escribirlo, tuviera la menor noticia acerca de ello.

A partir de ahí, inicié un viaje que continúa y que recomiendo a todo aquél que se quiera introducir por estos vericuetos de a gestión del conocimiento sin limitarse a repetir pasivamente a otros que a su vez repiten a terceros: La búsqueda de un soporte conceptual más allá de la última moda, de la última conferencia, del último software o del último paper y eso significa recuperar los clásicos.

El citado Luhmann me llevaría a Maturana; Maturana y Varela me llevarían a Stafford Beer, Fernando Flores y Terry Winograd. Algún amigo piadoso y más avanzado en este terreno me llevaría a Edgar Morin, a Jurgen Habermas y a Ulrich Beck y, por mi cuenta, acabaría también aterrizando en Bertrand Russell, Daniel Dennet, W. Daniel Hillis, John Searle, Douglas Hofstadter y algunos otros. Estoy seguro de que muchos profesionales e incluso investigadores serios en gestión de conocimiento no conocen a la mayoría de ellos. Para ellos, un solo comentario que puede servir de pista: Si tuviera que cambiar a cualquiera de ellos por un autor respetado en la disciplina de gestión del conocimiento como es Nonaka, la decisión estaría clara: No lo haría.

On Intelligence (Jeff Hawkins)

Probablamente el mejor libro sobre la inteligencia humana escrito por un tecnólogo. Hawkins es el padre de algunos modelos de gran éxito de Palm y tiene experiencia como diseñador de microprocesadores en Intel.

Ese tipo de experiencia le ha llevado, al contrario que a muchos de los autores de la llamada inteligencia artificial, a interesarse en el funcionamiento del cerebro humano y en qué lecciones podemos extraer de ahí con vistas a la construcción de una máquina que pudiera tener actuaciones semejantes.

Son muchos los puntos atractivos del libro: Empieza por hacer una historia de la inteligencia artificial, redes neuronales, conceptos de procesamiento paralelo y otros señalando qué han logrado y dónde fallan.

A partir de ahí entra en el funcionamiento del cerebro con un planteamiento sumamente original y que tiene poco que ver con los brochazos de trazo grueso de muchos defensores de la inteligencia artificial al estilo de Brooks o con los igualmente gruesos de algunos psicólogos cognitivos al estilo de Pinker.

Comienza por definir inteligencia como «capacidad para recordar y anticipar pautas en el mundo, incluyendo lenguaje, matemáticas, propiedades físicas de los objetos y situaciones sociales».

Incluso toma la controversia Turing-Searle donde el primero sostenía que una máquina era inteligente si era capaz de engañar consistentemente a una persona -definición de inteligencia derivada de la conducta externa y a juicio de un observador también externo- y el segundo hacía su célebre experimento donde un intercambio de tarjetas entre un chinoparlante y otra persona que, sin conocer el chino, dispusiera de un conjunto de códigos que le permitieran entregar a su interlocutor chinoparlante la tarjeta correcta daba lugar a una situación absurda: Dos personas conversaban en chino pero sólo uno de ellos dominaba el idioma y esto era así incluso en el caso de que el chinoparlante pensase que su interlocutor también conocía el chino -contradiciendo la idea de Turing-. Hawkins aporta una óptica distinta:

«Si la habitación china de Searle hubiera contenido un sistema de memoria capaz de hacer predicciones acerca de qué caracteres chinos aparecerían a continuación y qué era lo siguiente que ocurría en la historia, podríamos decir con confianza que la habitación comprendía el chino y la historia. Ahora podemos ver que Alan Turing estaba equivocado. La prueba de inteligencia no es la conducta sino la capacidad de anticipación».

Alguien podría preguntarse: ¿De qué nos sirve todo esto a los que nos dedicamos a cosas prácticas? La respuesta es simple: Hace tiempo que venimos asistiendo a la sustitución de personas por máquinas en muchos ámbitos; en algunas ocasiones, esa sustitución tiene sentido y es la actuación correcta; en otras ocasiones, no. Diferenciar unas de otras se convierte en una tarea crucial y requiere diferenciar claramente cuáles son las capacidades inimitables de personas y de máquinas. El libro de Hawkins puede ser una muy valiosa ayuda en esa tarea.

Entradas sobre Knowledge Management en Live Spaces

http://factorhumano.spaces.live.com/?_c11_BlogPart_blogpart=blogview&_c=BlogPart&partqs=cat%3dGesti%25c3%25b3n%2bde%2bconocimiento%2b%252f%2bKnowledge%2bManagement

Los sistemas de información en la seguridad aérea

http://www.copac.es/webcopac/nueva/Boletin/PDF22/37entrevista.pdf

El mejor resumen sobre el tema es un principio incumplido de Rasmussen: «El operador ha de ser capaz de correr cognitivamente el programa que está ejecutando». Mientras ese principio no se recupere, será difícil lograr una mejora importante en la seguridad.

Dentro de poco saldrá al mercado un libro de Ashgate cuya cubierta tentativa se adjunta, dedicado en forma monográfica a este asunto. El subtítulo Consequences of a technology-led model explica el problema mejor que el título Air Safety improvement through Organizational Learning.

Para bien y para mal, soy su autor y espero que este blog pueda servir como foro de debate sobre sus contenidos. El número 127 de septiembre de 2004 de la Harvard-Deusto Business Review contiene un artículo titulado «Aprendizaje organizativo en entornos complejos: Lecciones aprendidas de la seguridad aérea» donde están presentes, en forma resumida, los mismos planteamientos que en el libro aunque, lógicamente, éste tiene menos limitaciones de espacio y permite desarrollar a fondo los argumentos.

Portada de libro

Lo que el 11-S nos enseñó sobre desarrollo tecnológico

http://www.sepla.es/news/mach82/pasados/123/18%20Once%20S.pdf

Publicado en la revista del Sepla. Análisis del proceso de automatización y sus consecuencias inesperadas.