#cienciaGTD: Cómo interactuamos con el mundo real

En este post vamos a ver una prueba científica más que explica por qué planificar es perder el tiempo.

Uno de los grandes descubrimientos de la ciencia cognitiva más reciente es que la cognición es necesariamente contextual y corporal. Esto significa que la mente humana está, a través del cuerpo, en constante interacción con la situación en la que nos encontramos, es decir, nuestra mente está permanentemente interactuando con el entorno en dos direcciones. Por una parte, percibimos información a través de los «sensores» corporales: vista, oído, tacto… Por otra parte, nuestra mente genera instrucciones para producir acciones, las cuales son ejecutadas por nuestro cuerpo: manos, cuerdas vocales…

Al contrario de lo que planteaba la teoría simbólica, la complejidad del mundo real no se gestiona manipulando representaciones abstractas de la realidad sino manipulando el propio mundo, es decir, llevando a cabo acciones y monitorizando los resultados de las mismas. Los resultados nos llegan en forma de percepciones a través de nuestros sentidos y esta interacción con la realidad se controla por medio de la retroalimentación y el aprendizaje motor, que funciona del siguiente modo:

  • Las percepciones desencadenan acciones.
  • Las acciones producen cambios en la situación y el entorno.
  • Los cambios producidos son a su vez percibidos.
  • Estas percepciones desencadenan nuevas acciones para, en caso necesario, corregir o ampliar los efectos de las acciones anteriores.

Situaciones diferentes producen percepciones diferentes y, por consiguiente, desencadenan acciones diferentes. Tanto la cognición como la acción son por lo tanto contextuales, ya que vienen determinadas mucho más por la situación externa concreta que por el razonamiento o la planificación internas. La ventaja de esto es que se puede liberar a la memoria y al razonamiento de la mayor parte del trabajo ya que, en lugar de tener que concebir, predecir y recordar los resultados potenciales de una acción, la acción simplemente se ejecuta para que sus resultados reales queden reflejados en el entorno. Estamos hablando de aprendizaje basado en la experiencia.

Las acciones dejan su marca en el entorno. En la medida en que esta marca se haga sobre un medio estable, como por ejemplo la piedra, el papel o cualquier soporte digital, puede funcionar como un registro objetivo de lo que ha ocurrido, almacenando la información para que el cerebro pueda consultarla más adelante. De este modo, el cerebro puede «descargarse» de información y almacenarla en una memoria externa, la cual es más fiable y consume menos energía de la que consume su propia memoria de trabajo. Cuando esto ocurre, podemos decir que la mente «se extiende» por el entorno físico o que la cognición «se distribuye» entre el cerebro y una serie de materiales de apoyo.

Un ejemplo de lo anterior es tomar notas en una hoja de papel. Las marcas sobre el papel son el resultado de nuestra acción (escribir). Por otra parte, esas marcas permanecen almacenadas en un lugar razonablemente seguro mientras no estamos interactuando con el papel. Cuando volvamos a percibir esas marcas (leer), éstas desencadenarán pensamientos (recordar), que a su vez darán lugar a nuevas acciones como, por ejemplo, añadir (escribir) un nuevo elemento a la lista de elementos ya registrados.

Heylighen y Vidal utilizan el paradigma de la estigmergia para explicar la dinámica de esta actividad mediada por el entorno. Una acción es estigmérgica si la acción de un agente deja una marca (stigma en Griego) en el entorno y dicha marca estimula a un agente (el mismo u otro) a llevar a cabo otra acción (ergon en Griego) adicional. Esta segunda acción dejará a su vez otra marca que estimulará una nueva acción y así sucesivamente. De este modo, una acciones desencadenan otras acciones distintas a través de las marcas que dejan en el entorno.

Por ejemplo, al darte cuenta de que se ha agotado el papel de la impresora, haces un pedido de papel. Cuando llega el papel, recuerdas que tenías que imprimir un informe y lo imprimes. Mientras lo imprimes, recuerdas que quedaste en avisar a un colega cuando estuviera impreso porque necesitaba encuadernarlo para una reunión, así que le llamas…

La estigmergia es un concepto que se utilizó inicialmente para explicar la actividad de los insectos sociales, como por ejemplo las hormigas. Este tipo de actividad colaborativa, como por ejemplo la construcción de un nido, es aparentemente compleja, inteligente y orientada a resultados. Sin embargo, las hormigas a nivel individual son bastante tontas y carecen de nada que pueda parecerse a una memoria de trabajo o a la capacidad para planificar. A pesar de ello, y gracias al mecanismo de la estigmergia, su trabajo puede coordinarse de forma efectiva para lograr resultados.

El entorno no solo proporciona un medio pasivo que registra los efectos de las acciones sino que también interviene de forma activa en la actividad del agente, produciendo tanto «oportunidades» para llevar a cabo nuevas acciones como «perturbaciones», que dan lugar a que los resultados de las acciones se desvíen de lo esperado. En la cognición situada, las oportunidades para actuar que son resultado de la presencia de objetos o situaciones específicas se llaman «oportunidades ambientales».

Por ejemplo, tener conexión a Internet te da la oportunidad de enviar un email. Debido a que nuestro cerebro ha evolucionado para adaptarse rápidamente a la situación del entorno, nuestra percepción está particularmente orientada al reconocimiento tanto de «perturbaciones», que crean problemas que hay que solucionar, como de «oportunidades ambientales», que pueden ayudarnos a resolver los problemas y alcanzar nuestros objetivos.

La conclusión a la que nos llevan estos estudios es a que nuestras acciones rara vez son resultado de lo que hemos planificado sino que vienen principalemente determinadas por las «oportunidades ambientales» que nos ofrecen la situación y el entorno en el que nos encontramos. Dicho de otra forma, normalmente hacemos lo que tiene sentido hacer – en función de las circunstancias del entorno – en lugar de hacer lo que hemos planificado hacer.

En futuros posts seguiremos aprendiendo sobre lo que la ciencia cognitiva sabe y que nos explica por qué metodologías como GTD funcionan donde otros enfoques, como la gestión del tiempo, fracasan.

De la Dirección por Objetivos a los Resultados por Tendencias

El fracaso de la tradicional Dirección por Objetivos (DPO) en entornos VUCA es un secreto a voces sobre el que ya he escrito aquí, explicando por qué ha dejado de ser útil y ofreciendo también una posible alternativa. En esta ocasión, mi intención es profundizar sobre dicha alternativa, que es la Gestión de Tendencias (GPT), un modelo completamente distinto.

Si el principal problema de la dirección por objetivos es que dirige nuestra atención hacia un futuro hipotético, guiándola hacia la consecución de algo a menudo irreal, inalcanzable o ridículo, la principal ventaja de la gestión de tendencias es que nos centra en el presente, en lo real, en qué se lleva conseguido a día de hoy, gracias a qué y a pesar de qué.

Centrar la atención en hechos reales suele resultar por lo general mucho más efectivo que centrarla en hipótesis y deseos. Es más efectivo porque fijarnos en los resultados reales que han obtenido las personas, dejando al margen lo que nos gustaría o desearíamos o estimábamos que consiguieran, nos permite trabajar en el mundo real, más allá de la teoría.

Los resultados reales ofrecen también otra ventaja, que es la de poder ser analizados. El análisis de los resultados ayuda a entender qué es lo que ha hecho posible alcanzarlos, a pesar de qué obstáculos se han alcanzado o qué podría ayudarnos a mejorarlos. Dicho de otro modo, trabajar con resultados reales posibilita de manera también real tanto el aprendizaje como la innovación, dos de los elementos clave de la productividad del trabajador del conocimiento que citaba Drucker.

Una ventaja adicional de experimentar con realidades tangibles es que nos incita a probar cosas nuevas, conduciéndonos hacia un «círculo virtuoso», en el que, cada vez más, aprendemos de los resultados y ese mismo aprendizaje contribuye, cada vez más, a seguir mejorándolos. Por eso, uno de los grandes cambios de paradigma pendientes en el mundo de la efectividad personal y organizativa es quitar a los objetivos la relevancia injustificada que ahora tienen y devolverles la relevancia que realmente merecen, muy inferior a la que actualmente se les otorga.

Los objetivos son útiles en la medida que se utilizan de forma correcta, es decir, como hipótesis o referencias de carácter orientativo, y se convierten en un problema en la medida que se utilizan mal. Cuando un objetivo deja de ser una herramienta para convertirse en un fin, significa que se está utilizando mal.

Mucho más que los objetivos, lo importante para lograr resultados en los entornos VUCA son las tendencias. Porque, en realidad, la formula para conseguir resultados es muy sencilla: hacer sistemáticamente bien las cosas correctas o, lo que es lo mismo, mantener con firmeza la tendencia correcta. Dejar de prestar una atención inmerecida a los objetivos, y dedicársela en su lugar a las tendencias fruto de nuestras acciones, tiene un impacto directo en la consecución de resultados, porque los resultados de mañana, del mes que viene o del año próximo, serán los que tienen que ser solo en la medida en que hoy estemos haciendo bien lo que tenemos que hacer.

Si, por ejemplo, mi volumen de reclamaciones crece constamente o mi cuota de mercado cada vez es menor, tengo al menos dos opciones. Una, la opción tradicional, es ponerme el objetivo de reducir en X% mi volumen de reclamaciones o de aumentar en Y% mi cuota de mercado y, a partir de ahí, trazar los respectivos «planes de acción», que servirán para frustrarnos o congratularnos, pero difícilmente para mejorar los resultados. Esto se debe a que, en ambos casos, serán objetivos carentes de rigor y, con casi toda seguridad, o inalcanzables o menores de lo que se podría conseguir.

Otra opción, la opción innovadora, es analizar las tendencias actuales y actuar sobre ellas. ¿Cuándo empezó a aumentar mi volumen de reclamaciones o a disminuir mi cuota de mercado? ¿A qué pudo deberse? ¿Qué cambios podría tener sentido probar? A partir de ahí, podré introducir cambios y ver cómo evoluciona la tendencia. Si la tendencia sigue por mal camino, aprenderé y probaré caminos distintos. Si la tendencia empieza a mejorar, aprenderé y seguiré avanzando por los caminos que parecen conducir al resultado.

Cuando el foco deja de estar en los objetivos y pasa a estar en las tendencias, dejamos de preocuparnos por lo que queremos que pase y pasamos a centrarnos en lo que podemos hacer para que las cosas pasen. Lo que ocurre es que es mucho menos fácil, cómodo y rápido trabajar con tendencias que con objetivos. Menos cómodo y además exige mucho más esfuerzo. Porque – seamos sinceros – cambiar una tendencia es un proceso que lleva tiempo y trabajo, además de que puede suponer muchos intentos fallidos. Sin embargo, establecer objetivos se arregla con unas cuantas reuniones en las que básicamente solo hay que hablar.

El camino hacia la mejora de la efectividad personal y organizativa está claro, porque el cortoplacismo y la excelencia rara vez van de la mano. Hay que sustituir la «presión» de los objetivos por el «compromiso» con los resultados y desplazar la atención de nuestros deseos a nuestras acciones. Esto es así porque, en general, los resultados son el fruto de una serie de acciones que se han ido completando en la dirección adecuada. El aprendizaje que se deriva de lo anterior es a la vez sencillo y potente: cuando la tendencia es la que tiene que ser, los resultados suelen ser también los que tienen que ser. Coincidan o no con los objetivos.

#cienciaGTD: Teoría simbólica y trabajo del conocimiento

Cuando alguien te diga, «descuida, yo me acuerdo», desconfía. La ciencia ha demostrado que el cerebro humano es bastante desastroso recordando información de uso cotidiano. Veamos por qué.

El trabajo del conocimiento conlleva, como parte esencial del mismo, diversos tipos de procesamiento humano de la información. Algunos ejemplos de estos tipos de procesamiento serían reunir información, interpretarla, clasificarla, resolver problemas o tomar decisiones. Estos procesos mentales son bien conocidos a día de hoy, ya que llevan siendo estudiados por la ciencia cognitiva desde 1950. Uno de los primeros modelos empleados para explicar estos procesos fue la teoría simbólica.

El conocimiento es una representación interna del entorno exterior. Por su parte, la tarea principal del conocimiento es resolver problemas, es decir, responder a preguntas acerca del entorno y diseñar planes orientados a conseguir resultados en dicho entorno. La forma en que esto ocurre es manipulando los elementos que representan el entorno – los símbolos – según una serie de reglas, las cuales permiten encontrar la combinación que mejor resuelve el problema. A este modelo de funcionamiento de la mente se le llama «paradigma simbólico» y, para este modelo, el razonamiento y la planificación son la esencia del conocimiento.

El paradigma simbólico se implementó en Inteligencia Artificial (IA), con la intención de simular procesos cognitivos humanos en máquinas. Sin embargo, la aplicación de este modelo produjo resultados muy inferiores a los esperados, sobre todo en lo referente a reproducir comportamientos humanos. Este fracaso se debió en gran parte a que, al contrario de la lógica de razonamiento de los programas de IA, las reacciones de las personas suelen estar basadas en la intuición, la cual tiene sus raíces en las experiencias subjetivas asociadas a cada situación.

Gracias a la intuición, las personas son mucho más flexibles a la hora de gestionar circunstancias complejas e imprevistas.

El enfoque simbólico del conocimiento – basado en teorías abstractas de lógica y computación – ha recibido duras críticas durante las últimas dos décadas y a día de hoy ha sido reemplazado por nuevas teorías cognitivas, inspiradas en el funcionamiento holístico de la mente humana, el cual integra los aspectos biológicos, neurológicos, psicológicos y sociales de la mente.

Una de las principales críticas a las teorías simbólicas es que, si se intenta representar con símbolos todos los aspectos relevantes del mundo real, la representación resulta demasiado compleja como para poder ser explorada por un ordenador y, con mayor motivo, por el cerebro humano. De hecho, a día de hoy sabemos que, con mínimas variaciones, el cerebro es incapaz de mantener simultáneamente más de siete elementos en su memoria operativa.

Sin embargo, una descripción suficientemente detallada de cualquier situación del mundo real va a incluir cientos de símbolos – palabras, conceptos y características – combinados de millones de formas distintas, haciendo virtualmente imposible manipularlos todos a fin de explorar sistemáticamente todas sus combinaciones potencialmente relevantes.

En lugar de este trabajo titánico, lo que el cerebro hace en realidad es «apoyarse» en la memoria a largo plazo – la cual es capaz de almacenar millones de hechos – para reconocer rápidamente patrones en la información entrante. En el momento en que alguno de esos patrones es reconocido, funciona como un estímulo que desencadena las respuestas o acciones apropiadas. A diferencia de un programa de ordenador, la estructura de red neuronal del cerebro es muy buena identificando patrones y asociando los patrones identificados con las acciones adecuadas, lo que le «ahorra» tener que analizar millones de combinaciones irrelevantes. Esta estructura de red neuronal también es muy buena almacenando patrones y sus asociaciones en la memoria a largo plazo.

Por el contrario, esta estructura de red neuronal del cerebro es muy mala a la hora de mantener varios patrones activos de forma simultánea y es aún peor si intenta mantenerlos a la vez que razona. Esto es debido a que los patrones de activación neuronal interfieren unos con otros y a que la activación decae rápidamente por efecto de la dispersión y la fatiga neuronal.

Por último, mientras que la memoria a largo plazo es muy efectiva en el reconocimiento de patrones, es bastante mala a la hora de recordarlos, es decir, a la memoria le cuesta «revivir» patrones de memoria sin que se reproduzcan las circunstancias en las que los identificó. Dicho de otro modo, la memoria a largo plazo es buena identificando patrones en el momento que aparecen pero es mala acordándose de ellos más tarde. Un buen ejemplo de esto es cuando te encuentras con alguien que sabes que conoces pero no recuerdas cómo se llama. En este sentido, la memoria humana es mucho menos fiable que la memoria de un ordenador a la hora de recuperar un hecho fuera del contexto en que se produjo dicho hecho.

La conclusión a la que nos llevan estos estudios sobre el conocimiento simbólico es que la mente es enormemente ineficaz como gestor de recordatorios que tengan que ver con los aspectos operativos de nuestra vida. En sucesivos posts iremos descubriendo otros modelos y teorías que irán ofreciendo nuevas alternativas.

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