De Magritte, el COVID19 y el Método Científico

René Magritte “Esto no es una pipa”​ (Traducido del título original en francés: “Ceci n’est pas une pipe”​)

Bélgica es un país fascinante, que no solo es la cuna de unos chocolates deliciosos y de unas magníficas cervezas.

El centro neurálgico de Europa ha contado históricamente con unos artistas de la talla de los “primitivos flamencos” (ej: Jan van Eyck), flamantes representantes del “Art Nouveau” (ej: Victor Horta) o un buen elenco de “surrealistas”. Entre ellos destaca René Magritte, entre cuyas magníficas obras hay una serie llamada “La trahison des image” (la traición de las imágenes). En uno de los cuadros de esta serie, Magritte pinta una pipa y debajo de ella escribe “Ceci n’est pas une pipe” (esto no es una pipa). Lo que quiere representar el maestro es que un dibujo de un objeto no constituye el objeto en sí sino tan solo una representación o imagen de éste. Es decir, la representación de la realidad no es la realidad.

Los profesionales del Marketing estamos continuamente representando modelos (por eso mismo somos tantos los ingenieros que nos dedicamos a esta disciplina). La segmentación de un mercado es un ejemplo claro: no puedo crear acciones de marketing para todos y cada uno de mis clientes, por lo que me veo obligado a conceptualizar esa realidad y agrupar tipologías de clientes en arquetipos o “clientes tipo”. Pero en ningún caso deberé de olvidar que a pesar del cuidado que haya puesto en esa segmentación, esa “cliente de 35 años, urbanita y con estudios universitarios” no existe en la realidad sino que se trata de Julia, de Daniela o de Carmen (en otro post reflexionaré sobre por qué no creo en las segmentaciones demográficas, pero eso es otra historia).

En el desarrollo de negocio se utilizan multitud de modelos mentales que nos ayudan a realizar una interpretación simplificada de la realidad. No constituyen la realidad pero ayudan a explicarla. Las 5 fuerzas de Porter, el análisis DAFO, el PESTEL,  el Business Model Canvas,… son modelos que nos han ayudado a gestionar nuestros negocios durante décadas al permitirnos conceptualizarlos.

Todas esas conceptualizaciones nos fueron muy útiles en el pasado, pero mira por dónde llega el COVID19 y pone el tablero de juego patas arriba. TODO lo que dábamos por hecho es arrasado y los que nos dedicamos a preparar las organizaciones para lo que está por venir, nos sentimos por un momento sin referentes históricos sobre los que construir nuestro conocimiento sobre el futuro inmediato.

¿Qué hacemos entonces para generar conocimiento de forma acelerada?

Luc de Brabandere (ex Boston Consulting y profesor de la Ecole Centrale de Paris) nos recuerda en su magnífico programa en Coursera que básicamente existen dos formas de pensamiento y de generación de conocimiento: la inducción y la deducción. Ambas formas las usamos continuamente en el “Método Científico”.

  • Inducción (referir, de lo particular a lo general, de los hechos a las generalizaciones): Supone la observación de casos particulares del mundo real y a partir de ahí generar modelos que expliquen esa realidad. Se basa en conceptualizar, buscar analogías, sintetizar, aplicar un razonamiento heurístico y llegar a una teoría, a una hipótesis de trabajo, a un modelo mental, en un proceso que sigue habitualmente estos pasos:

Observación — Recogida de datos — Análisis de datos — Teoría

  • Deducción (inferir: de los general a lo particular, de las afirmaciones generales a las observaciones particulares): Consiste en a partir de una hipótesis o modelo previamente generado, ir al mundo real y tratar de probarlo. Se basa en la aplicación de la lógica y a partir de ahí la medición para contrastar la hipótesis, de forma que el proceso es típicamente:

Teoría — Hipótesis — Estudio — Medida — Contrastar lo observado

¿Y cuál de las dos aproximaciones es más potente y puede ayudarnos mejor a predecir el futuro en una eventualidad como la del COVID19?

Si Aristóteles formara parte del Comité de Expertos de Sánchez, se iría sin duda a la vía de la Deducción, elaborando una teoría y tratando de confirmarla mediante la inferencia. En cambio, si adoptara un enfoque de forense de CSI, estaría abrazando el pensamiento Inductivo, observando y tratando de referir una teoría. Yo creo que Fernando Simón es más CSI que aristotélico, y eso tiene algunas importantes desventajas al enfrentarnos a un fenómeno como éste sin realizar mediciones masivas en la población, ya que la muestra de datos es muy limitada.

Además, volviendo a Luc de Brabandere, él nos advierte de la dificultad de la inducción y de los sesgos en los que podemos caer mediante el siguiente ejemplo:

Si te pregunto “dime tipos de coches” (deducción), te será relativamente sencillo generar una lista como por ejemplo Mercedes, Audi, Seat,… La lista puede ser más o menos extensa pero la categorización está clara.

Ahora bien, si te pregunto “un coche es un tipo de qué” (inducción) algunas personas pueden decir “de transporte”, otras afirmarán “de herramienta de expresión de estatus social”, incluso podrían decir “de juguete en la infancia”. Como puedes ver, la categorización en un marco de referencia o modelo mental puede ser mucho más compleja y dependerá mucho más del observador.

El problema adicional de la inducción es que los modelos que genera pueden ser más o menos útiles, pero nunca podemos garantizar que sean 100% ciertos (“problema de la inducción”). Karl Popper y David Hume lo demostraban con el famoso “cisne negro”. En Europa se consideraba que todos los cisnes eran blancos. Sin embargo, en 1967 exploradores holandeses descubrieron en Australia cisnes negros. De pronto, la teoría de que todos los cisnes debían de ser blancos caía como un castillo de naipes ya que una única observación de un cisne negro desmontaba la categoría de “cisne” habitual hasta la fecha.

En el caso del COVID19 la cosa se complica:

  • Método inductivo: ante la falta de datos históricos sobre el comportamiento de este virus en base a los cuales elaborar una teoría y las limitadas capacidades para elaborar test que el sistema sanitario está demostrando y que serían necesarios para generar una riqueza de datos suficiente, resulta complejo poder elaborar un modelo.
  • Método deductivo: si asumimos que la nueva pandemia pueda comportarse de forma análoga a otras anteriores podemos generar modelos e ir contrastando su bondad a medida que tenemos nuevos datos. Sin embargo, el riesgo de que esta vez la enfermedad se comporte de una forma muy diferente y seamos conscientes del fallo de nuestro modelo demasiado tarde (ej: apuesta por la inmunidad del grupo de EEUU y de Reino Unido) es inasumible por una sociedad moderna.

Para organizaciones empresariales que deben de tomar decisiones actuales en base a perspectivas futuras el reto es parecido. Jugársela a una carta e ir viendo si fue la correcta sería muy eficiente para desplegar estrategias, pero puede convertirse en suicida. Ir observando la realidad e ir ajustando el modelo no será un proceso muy eficiente ni ágil, pero probablemente reduzca el riesgo global de la decisión.

Así como en los procesos de Innovación y el Diseño se aplica de forma consecutiva e iterativa el pensamiento convergente y el divergente, probablemente la estrategia más adecuada para las organizaciones en este caso sea ir abrazando la Inducción y la Deducción de forma acompasada.

Cierro este post de nuevo con Magritte, deseando que próximamente se abran las conexiones aéreas Madrid – Bruselas y así poder disfrutar de primera mano de sus pinturas en el magnífico Magritte Museum https://www.musee-magritte-museum.be/en . Además de disfrutar de sus pinturas, recordar que la representación de la realidad no constituye la misma, resulta muy instructivo.

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“Nota: esta constituye la primera de una serie de reflexiones personales que iré compartiendo en próximas semanas sobre el impacto del COVID19 en las organizaciones”

Una respuesta para “De Magritte, el COVID19 y el Método Científico”

  1. Como siempre, muy interesante la forma en la que unes la teoría, aplicación practica y reflexiones.
    No podemos negar que cada día mas, y sobre todo después de esta extraña situación, que vivimos en una entorno totalmente volátil e incierto (VUCCA, como dicen los anglosajones). Esto requiere que pensamos como queremos operar, y por ese motivo hay tres reglas que debemos cumplir, y 3 que debemos evitar.
    NO
    -La frase de Einstein ¨Locura es hacer lo mismo una y otra vez esperando obtener resultados diferentes¨, nos enseña que no podemos seguir operando como hasta ahora
    -Sostener cualquier cambio en tecnología solo. El cambio de tecnología, sin conocer que es lo que queremos solucionar, no solucionará gran cosa
    -Entender la importancia de la escucha, sobre todo al cliente (y al empleado). La cultura de la organización debe centrarse en como servir mejor a esa vision, no es operar segun nuestros procesos, porque siempre se ha hecho asi.
    SI
    -Alinear las prioridades y objetivos de la organización, para que trabajemos unidos. Como amante de la vela, podemos fijar un rumbo, pero al no controlar el viento, tendremos que trimar las velas adecuadamente. Es decir, saber donde queremos llegar, ajustando nuestras acciones para llegar alli
    -El cambio requiere que trabajemos todos juntos, con un objetivo común, donde cada proyecto sume una parte de esta solución. Es el momento de unir que es lo que queremos solucionar y como lo vamos a solucionar.
    -Ajustarse a las nuevas necesidades requiere escuchar, y actuar. Hay que tener un modelo operativo interactivo que permita enteder que se necesita, ajustas prioridades y actuar, siempre que este alineados con la vision. Esa forma de trabajar será la que nos permita operar en el presente, pensando en el futuro.

    Obviamente, la importancia de tomar decisiones basada en datos creo que está mas que demostrada, y debe integrarse en el ADN de la organizacion…

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