Pensar muy rápido, pensar muy despacio

Marcelo Rinesi, profe de Instituto Baikal.

La simplificación clave del Pensar rápido, pensar despacio de Daniel Kahneman (en sí una simplificación de largas investigaciones) es que tenemos dos sistemas relativamente separados que usamos para pensar:

• Sistema 1, responsable de nuestras respuestas rápidas, improvisadas, e instintivas, ya sean naturales o entrenadas, como pasar slides en una presentación.
• Sistema 2, a cargo de acciones más conscientes y deliberadas, y que requieren esfuerzo, como escribir un correo importante.

Esto funciona —somos rápidos cuando necesitamos serlo y flexibles cuando es posible—, aunque puede llevar a problemas cuando usamos el sistema equivocado y respondemos a un correo importante con lo primero que se nos ocurre.

Un problema un poco más serio es que el mundo tiene más de dos tamaños.

Problemas rápidos y lentos y más lentos y todavía más lentos

Muchos de los problemas más importantes son demasiado lentos y demasiado complejos incluso para el Sistema 2, desde la ejecución de un proyecto hasta el manejo de una crisis de salud pública. Incluso algo como una reunión de dos horas supera las capacidades de nuestro cerebro para el pensamiento abstracto sostenido; los ajedrecistas profesionales deben entrenarse específicamente para las exigencias físicas de un torneo. Afortunadamente, tenemos un gran conjunto de herramientas cognitivas para ayudarnos con esto, desde tabletas cuneiformes hasta software científico capaz de procesar petabytes de datos.

Pero la existencia no implica el uso generalizado, y lo usual en nuestras organizaciones y nuestras vidas siguen siendo los Sistemas 1 y 2. Incluso un gobierno o una empresa moderna se gestiona esencialmente mediante reuniones, correos electrónicos, y documentos (con suerte digitales). Pueden haber focos de sofisticados análisis de datos y estrategias coherentes y detalladas, pero, visto de cerca, es más que nada personas hablando entre sí, leyendo o escribiendo documentos y, esencialmente, conjeturando y decidiendo utilizando el Sistema 2 (en teoría, casi siempre) y el Sistema 1 (en la práctica, con bastante frecuencia).

• Cuando creamos un documento o una hoja de cálculo, el software tiene el control de las actividades que son casi instantáneas, como la corrección ortográfica o los cálculos matemáticos, pero el proceso general de diseño, análisis, composición, y edición sigue siendo determinado por nuestro entrenamiento, hábitos, y lo bien que dormimos la noche anterior.
• Hay décadas de investigación sobre la mayoría de las industrias y procesos, y una empresa puede haber invertido mucho en recopilar todos los datos posibles. Aún así, las decisiones a todos los niveles a menudo se toman en base a lo que puede caber en el cerebro de seis personas sentadas alrededor de una mesa o en una videollamada.
• Peor aún, una estrategia institucional puede haberse elaborado cuidadosamente mediante un análisis riguroso y sofisticado y sin embargo implementarse a través de correos electrónicos, memos, guías, presentaciones y otros documentos, en última instancia procesados, filtrados, e implementados a través del Sistema 2 de las personas, compitiendo con todos los conocimientos, instrucciones, problemas, hábitos, e instintos que ya tenían.

A veces somos poco inteligentes porque nuestros cerebros son muy inteligentes.

El pensamiento profundo es lento y metabólicamente caro, así que nuestros cerebros usualmente intentan usar la opción más simple y disfrutable que nos permita escaparnos de un problema. Con frecuencia es una combinación de los Sistemas 1 y 2 que podría llamarse «Sistema 1.5»: ese lugar cómodo donde estamos pensando sobre algo (o, más frecuentemente, hablando sobre eso con alguien) pero no con las reglas estrictas y la concentración que usaríamos si estuviésemos escribiendo un artículo técnico detallado para un audiencia escéptica. No es solo que lo primero es más fácil, también es (para la mayoría de las personas y la mayoría del tiempo) más disfrutable.

Aún cuando tomamos una decisión institucional consciente para intentar ser una organización más «data-driven» (para usar el término más usual hoy), generalmente esto no pasa de buenas intenciones, algunas herramientas y bases de datos, y más gráficos en los reportes. No porque la gente no sea inteligente, sino porque lo son: en cada reunión, correo, reporte, o decisión durante el día laboral, usar el Sistema 1.5 requiere mucha menos energía y tiempo que el proceso más complejo que teóricamente es requerido, y el resto de la organización lo va a aceptar tranquilamente. Sin la infraestructura adecuada es más rápido y más barato hacer las cosas de forma semi-intuitiva, ¿y quién puede quejarse de lo rápido y barato?

Con la infraestructura adecuada, es más fácil y más barato hacerlo de la forma anti-intuitiva, y esta infraestructura es mucho más barata de implementar de lo que la mayoría de la gente piensa, pero las organizaciones (y más aún sus culturas) están bien adaptadas a las tecnologías de información de sus pares, y les cuesta adaptarse a las nuevas. Uno puede escribir y compartir docenas de reportes en su intranet usando una laptop de última generación antes de preguntarse por qué está filtrando información a la que cualquiera que necesite podría acceder en tiempo real a través de exactamente el mismo formato que Felipe II usaba para comunicarse con sus virreyes en Nueva España en el siglo XVI.

Esto no quiere decir que no podemos pensar bien. De hecho, lo hacemos seguido. En cualquier organización contemporánea, e incluso en nuestras actividades individuales, hay aspectos que son órdenes de magnitud más poderosos, cognitivamente hablando, que en el pasado.

La pregunta es: ¿cómo lo hacemos cuando lo estamos haciendo bien?

Cómo pensamos cuando pensamos mejor de lo que podemos pensar

No existe un Método Oficial para Pensar Más Allá de los Sistemas 1 y 2, pero hay algunos patrones que suelen ser visibles cuando una persona u organización lo está haciendo.

Uno es quitar opciones. No en el sentido de establecer reglas estrictas y guías sobre cómo uno quiere que su organización (o uno mismo) piense, sino en el sentido más básico de organizar herramientas para que cualquier acción posible en las escalas de tiempo de los Sistemas 1 y 2 sean efectivas. Dos de los ejemplos más claros están entre las herramientas más brillantes para expandir el cerebro humano: las matemáticas y el formulario burocrático. Ambos son máquinas conceptuales que ponen límites muy precisos a lo que se puede hacer momento a momento, pero en compensación hacen posible demostrar teoremas o recolectar información de forma extremadamente organizada y usable (a nadie le gustan los formularios, pero no se puede administrar un estado remotamente viable sin ellos, al menos no antes de las computadoras, y aún ahora los formularios son una de las interfaces clave entre organizaciones y personas).

Reducir la flexibilidad solo porque sí es un sinsentido, aunque no infrecuente. Tiene que hacerse de forma que enlace las escalas de tiempo de los Sistemas 1 y 2 con herramientas efectivas a escalas de tiempo más largas, como el proyecto de largo plazo, el plan de investigación, o incluso una decisión compleja específica. Tenemos herramientas poderosas y conocidas para lidiar con problemas a ese nivel de complejidad. Fallan no tanto por sus limitaciones, sino porque las acciones que tomamos en el corto plazo no son compatibles con las mismas: el algoritmo más sofisticado de análisis de datos tiene poco valor si la decisión final se toma en una charla mirando una presentación.

Cuando logramos hacer que nuestros Sistemas 1 y 2 trabajen de forma consistente con los sistemas más grandes (imaginen engranajes de diferentes tamaños en una sola máquina), esencialmente saturamos el tiempo: siendo humanos, solo podemos pensar y actuar en nuestro propio y limitado rango de escalas de tiempo, pero el resultado emergente de nuestras acciones es un sistema más grande que puede lidiar con problemas arbitrariamente complejos.

Nada de esto es nuevo. Ya mencioné las tabletas cuneiformes, y el concepto de enlazar los Sistemas 1 y 2 con procesos más complejos es muy similar a la forma en la que los psicólogos conceptualizan qué quiere decir ser experto en algo, pero sugiere una forma de incorporar algunas mejoras relativamente simples a cómo piensa un individuo o una organización sobre un tema dado, tomando ventaja no del poder de las computadoras, sino de la flexibilidad del software.

Las únicas cosas que se hacen consistentemente son lo que está en la cultura de una organización (la real, la inconsciente) y lo que hace por default el software que usan, y hablando de manera realista, solo se puede cambiar esto último, así que conviene enfocarse en eso.

Esto quiere decir

• Si hacer o pensar sobre algo en particular es muy importante, deberíamos tener software específico para hacerlo.
• El software debería implementar la mejor forma conocida de hacerlo, y ofrecer la menor flexibilidad posible.
• Deberíamos aprender constantemente sobre el tema (trabajos de investigación, consejos de expertos, experimentos propios), pero nada contará hasta que no cambiemos el software.

Esto puede sentirse como un patrón muy restrictivo, y en algunas formas lo es. Es improbable que un software especializado tenga todas las features de las herramientas que hoy usamos. Pero poder y features no son lo mismo. Si solo vamos a usar unos pocos programas, queremos que sean lo más flexibles que sea posible, pero si vamos a usar programas específicos para áreas específicas, la habilidad de hacer cosas que no son exactamente lo que debe hacerse en ese momento de la mejor forma posible no es una ventaja, es una limitación. El software que usamos para descubrir cómo se hace algo no debería ser el software que usamos para hacerlo. Un buen laboratorio es una mala fábrica, y viceversa.

Un ejemplo personal trivial: Un consejo de productividad bastante común es tener siempre de manera clara y explícita una única siguiente tarea a realizar. En la mayoría de las herramientas de productividad es obvio cuál es esa siguiente tarea, pero en mi última reescritura de mi herramienta personal, hice que el programa solo pueda mostrar esa siguiente tarea. El punto no es que esto sea difícil o espectacularmente útil, o que esto no se pueda hacer con otras herramientas, sino que muchas veces lo que puede ser un hábito mental difícil de adquirir se puede «aprender» rápidamente con una modificación simple a un programa.

Un ejemplo más importante

Las reuniones, en general, no funcionan. Una forma de entender por qué es observar que cada reunión es en realidad tres reuniones diferentes que ocurren al mismo tiempo (de hecho más, pero estoy ignorando los problemas psicológicos y sociales):

• ¿Cómo funciona este aspecto del mundo?
• ¿Qué sabemos, por observación e inferencia, sobre este caso específico?
• Dado lo que se sabe en general, lo que sabemos y no sabemos sobre este caso, y nuestras preferencias y prioridades, ¿qué hacemos?

Estas son preguntas importantes y difíciles, y las respuestas son siempre tentativas. Probar cosas nuevas a menudo cambia, y de hecho debería cambiar, la forma en que pensamos que funciona el mundo. Pero responder estas preguntas requiere diferentes procesos en diferentes escalas de tiempo y complejidad:

• ¿Cómo funciona este aspecto del mundo?: A esto lo llamamos «ciencia» o al menos «investigación académica», y se necesitan décadas para construirlo y mucho tiempo para siquiera empezar a manejarlo.
• ¿Qué sabemos, por observación e inferencia, sobre este caso específico? Esto es «big data» y «ciencia de datos», y es continuo si sus sistemas están configurados correctamente, pero puede llevar semanas o ser imposible si no lo están.
• Dado lo que se sabe en general, lo que sabemos y no sabemos sobre este caso, y nuestras preferencias y prioridades, ¿qué hacemos? Esto es «toma de decisiones». Puede ser sólido y organizado si completó los pases anteriores, pero puede ser un tiro a ciegas si no.

La mayoría de las reuniones saltan continuamente entre estas tres actividades, agregando continuamente a una vagamente definida «pila de información» en la mesa diferentes fragmentos de información, inferencias, preferencias, y teorías sobre el mundo, algunas de ellas en forma de textos o gráficos, pero aun así siendo procesadas en el Sistema 2 de las personas en la reunión, y en el ir y venir de su charla. Quizás con la ayuda de algunos post-its en una pizarra…

Aplicando nuestro framework, sería más efectivo hacer estas cosas diferentes de diferentes maneras y en diferentes momentos, enlazando todo a través de software. Específicamente:

• Definir los objetivos y prioridades (si no los conocemos, tenemos otro tipo de problema) y una estrategia para abordarlos, o al menos una forma de evaluar las opciones basada en datos históricos, el conocimiento de expertos, y simulaciones, lo suficientemente explícita como para que poder escribirla como un programa. Escribir ese programa.
• El programa debe tener acceso en tiempo real a todos los datos que necesitamos. Si parte de estos no están en nuestras bases de datos (por ejemplo, es un juicio de valor de un experto), la base de datos debe pedirle al experto esta información cada vez que sea apropiado.

Con suerte, ahora el software toma la decisión todo el tiempo, y nuestra próxima reunión es para que los responsables de la toma de decisiones vean la explicación del software y revalúen lo que pensaban que sabían y querían e iterar el proceso, o poner en la decisión el «sello de aprobación» legal y social.

Esto parece restrictivo, inflexible, y muy incómodo. Y es incómodo. Pero al estructurar nuestro proceso para eliminar explícitamente los Sistemas 1 y 2 como cuellos de botella para la información y la cognición, podemos obtener decisiones basadas en datos de una manera mucho más fácil de comprender, auditar, y mejorar continuamente que cualquier proceso tradicional.

Un momento…

Pero al estructurar nuestro proceso para eliminar explícitamente los Sistemas 1 y 2 como cuellos de botella para la información y la cognición, podemos obtener decisiones basadas en datos de una manera mucho más fácil de comprender, auditar, y mejorar continuamente que cualquier proceso tradicional.

Entonces, ¿por qué mantener a los humanos en el proceso?

La respuesta correcta es que ser posible, no hay que hacerlo. A cierto nivel alguien monitorea el proceso o, más probablemente, monitorea a los monitores que monitorean a los monitores del proceso. Pero el estadío final obvio de saltearse las limitaciones de los Sistemas 1 y 2 es simplemente saltearse a los humanos. El framework en este artículo es un bosquejo de cómo hacerlo gradualmente. Empezando, de ser posible, con uno mismo.

Más allá de más allá de Kahneman

Hasta ahora hemos hablado de la implementación de conocimientos, no de la creación de nuevas ideas. Gran parte de la investigación científica y tecnológica es, por supuesto, la aplicación de procesos existentes, por lo que también pueden acelerarse y mejorarse de esta forma, pero hay dos líneas de desarrollo que podrían tener en el futuro cercano implicaciones estructurales en cómo pensamos.

Para comprender la primera, recordemos que en muchas de las aplicaciones más interesantes de Inteligencia Artificial, desde la traducción a la química, el primer paso es construir un «espacio latente» abstracto, una especie de lenguaje puramente derivado de los datos, eliminando las redundancias y los detalles arbitrarios de la formas que usamos normalmente para hablar de cualquier cosa, desde un evento doméstico hasta una estructura molecular. Similar al rol de las matemáticas en la física, el sistema opera primero en ese espacio latente para generar, clasificar o predecir, y solo más tarde traduce las cosas a un lenguaje humano, una canción, o una pintura.

Esto es más que un truco técnico: una parte importante de la investigación científica, y de hecho del pensamiento creativo en sí, es descubrir nuevos lenguajes útiles para describir lo que sabemos, porque los nuevos lenguajes pueden hacer simples cosas que eran imposibles (como pasar del idioma romano a números arábigos). Ha sido durante mucho tiempo uno de los pilares de la física, y es un paso común en el análisis de datos, pero también estamos aprendiendo cómo generar automáticamente representaciones simbólicas de los datos, no solo generando gráficos, sino también ecuaciones, e incluso teorías —y un mundo en el que esto es una parte tan natural y automatizada de cómo trabajamos y pensamos como usar una hoja de cálculo para hacer cuentas es un mundo en el que comprender cosas se ha vuelto un orden de magnitud más rápida—.

El otro avance significativo, aunque todavía en sus primeras etapas, es la aplicación de los mismos métodos utilizados para construir inteligencias artificiales que juegan al go o al ajedrez a la generación y prueba de teoremas matemáticos. Más allá de algunos ejemplos famosos, las herramientas de prueba automatizadas son todavía poco utilizadas en matemáticas, pero las analogías estructurales entre las áreas en las que las inteligencias artificiales están superando la capacidad humana y las necesarias para las matemáticas sugieren que es cuestión de tiempo antes del desarrollo de herramientas de investigación matemáticas sin precedentes.

Automatizar la creación de teorías y hacer que los matemáticos teóricos sean mucho más productivos no parece de gran interés, hasta que uno se da cuenta de que esos son algunos de los aspectos de la investigación científica que todavía no fueron acelerados por la computación. «Desbloquearlos» eventualmente acelerará, si no todo, sin duda los límites de cómo pensamos en ciencia e ingeniería (e incluso en áreas como estrategia y administración) con todas las implicaciones económicas, sociales y filosóficas de esto.

Terminando con más preguntas

¿Cuál es la mejor forma de hacer progresar a una organización ya existente en esta dirección? ¿Podemos capacitar a las personas para hagan esto como hábito? ¿Qué pasa si se educa así a alguien desde la infancia? ¿Cómo cambia esto como pensamos la educación? ¿El management? ¿La naturaleza del trabajo?

Estas no son preguntas retóricas. Incluso si la mayor parte de nuestro pensamiento permanece en el Sistema 1 y 2, la vanguardia ya se está alejando en nuevas direcciones, y cómo suceda eso, y quién elija o pueda seguirla, será uno de los factores clave en la estructura económica, política y social de los próximos años.

Marcelo Rinesi.