Jessica Cohen. Tarlogic.
Jessica Cohen Cyberintelligence and Global Risk Director Tarlogic

Inteligencia Un ‘upgrade’ a la altura de las circunstancias

Inteligencia.

Nuevas tecnologías, formas de comunicación, soportes, tipos de datos, canales, automatizaciones, lenguajes, vías de obtención… Los analistas de inteligencia se enfrentan a la necesidad de reciclarse de manera continua si pretenden desarrollar su trabajo de forma óptima. Un reto solo alcanzable si las organizaciones en las que trabajan son conscientes de esta necesidad y construyen entornos adecuados.

Fruto de mi experiencia formando analistas y liderando equipos de trabajo hace ya varios años, me propuse someter a juicio crítico la idoneidad de los perfiles existentes a la hora de desarrollar su carrera profesional en el ámbito que nos ocupa.

Para entender más de cerca de donde partió mi primera reflexión basta con retroceder a los años 90, momento en el que el ejército estadounidense instauró el programa Thinking Training Method and Think like a Commander (TLAC). Esta iniciativa nació con un objetivo claro: desarrollar la capacidad de sus integrantes para actuar en contextos de alta complejidad. Necesidad que surgió tras analizar las principales características que, por entonces, se creía que configurarían los escenarios futuros. Su análisis predijo un devenir configurado por ambientes VUCA (acrónimo de volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad).

Sin entrar en mayor detalle, pues el uso del término VUCA en la actualidad ya está muy extendido, en 2004 se publicaron los primeros resultados de la aplicación del programa TLAC. Las conclusiones finales fueron rotundas: «El éxito en las operaciones futuras dependerá de la capacidad de los líderes y soldados para pensar creativamente, decidir rápidamente, aprovechar la tecnología disponible, adaptarse fácilmente y actuar en equipo».

Este escenario, lejos de ser una opción, se ha convertido en una realidad palpable, acentuada por la cuarta revolución industrial, donde las nuevas tecnologías han configurado nuevas formas de trabajar y de relacionarnos.

Si extrapolamos este resultado a la actualidad y obramos en consecuencia, debemos comprender las limitaciones del presente y tratar de advertir los condicionantes del futuro (al menos del inmediato) para desarrollar de la manera más adecuada las tareas de formación y selección del personal analista. Pero este ejercicio no se puede dejar solo en manos de los centros de enseñanza. Todas las organizaciones que trabajamos con estos perfiles debemos tener el compromiso de erguirnos, para nuestros empleados, como centros de aprendizaje continuo.

El juego

Cuando nos referimos al juego, aludimos tanto a la necesidad de su existencia en los procesos de entrenamiento (juego serio) como al valor de su interiorización en términos de actitud, que llamaremos mentalidad de juego.

La formación basada en el juego va más allá de los contenidos teóricos. Facilita que los analistas pongan en práctica, tanto de forma individual como grupal, las habilidades que se requieren ante una determinada pregunta o problema sin estar expuestos al riesgo que implicaría hacerlo en una situación real. Se trata de forjar un proceso de aprendizaje basado en la “experiencia” que facilita la obtención inmediata de retroalimentación y que entrena la agilidad de respuesta al permitir exponer a los analistas a dilemas que cambian rápidamente.

La información disponible es tan amplia como potencialmente falsa. Además, proviene de formatos cada vez más diferentes, desconectados y poco accesibles

Este enfoque ya está teniendo un amplio desarrollo en su vertiente más cíber al utilizar simulaciones de ataques y juegos serios, entre otros, para mejorar la formación de los empleados.

Su práctica permite potenciar la generación de ideas, la improvisación y la creatividad. Pero también facilita la búsqueda de alternativas y la toma de decisiones, así como contribuye a una mejora de las habilidades sociales y a un mayor control de los sesgos. Competencias de máxima relevancia dentro de esta profesión.

Por último, cabe no dejar de lado los beneficios de su uso para el ingenio, la experiencia y la creatividad. Variables tan relevantes en análisis como en nuestra necesidad de interactuar con máquinas y de diferenciarnos de sus capacidades.

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Habilidad, conocimiento e inteligencia

En 1970, Alvin Toffler habló de estas variables para describir los síntomas del shock del futuro. Un contexto que, por pura definición, devendría perjudicial para aquellas personas y organizaciones rígidas e intolerantes al cambio. Este entorno está teniendo un gran impacto en un elemento esencial: el conocimiento.

El conocimiento ya no es el contenido, sino el contexto. La velocidad a la que se produce el cambio llega a generar mayores implicaciones que la dirección en la que se materializa. Los eventos suceden tan rápido que tenemos que poder hablar sobre el pasado y el futuro simultáneamente.

Como el propio Toffler afirmaba por 1979, la persona capaz no será aquella que disponga de un conocimiento inamovible, sino la que tenga las habilidades adecuadas para saber lo que necesita conocer en cada momento.

Años más tarde, en la conferencia «New frontiers of intelligence analysis: shared threats, diverse perspectives, new communities» (Roma, Italia, del 31 de marzo al 2 de abril de 2004), se evidenció que después de la caída del Telón de Acero los requisitos de inteligencia cambiaron por completo. No fue una transformación repentina, sino un desafío en términos de formación de los analistas, quienes se vieron obligados a prestar atención a otros entornos hasta entonces olvidados, con múltiples connotaciones culturales nuevas y diferencias lingüísticas.

Esta etapa de alta frustración dentro de la profesión no es diferente de la vivida en la actualidad. La información disponible es tan amplia como potencialmente falsa, y proviene de formatos cada vez más diferentes, desconectados e, incluso, poco accesibles. Además, las nuevas tecnologías requieren cada vez de más conocimientos técnicos, no solo para obtener la información adecuada, sino para procurar su correcto uso.

Nuevos paradigmas, como es el desarrollo de la Inteligencia Artificial, y con ella del aprendizaje automático, hacen prever que nuestra profesión en un futuro cercano se vea desbordada por una evolución tecnológica mayor a nuestra capacidad para implementarla y usarla de manera efectiva. Por ello, un reciclaje continuo de habilidades que tan pronto nacen como caen en desuso ha de ser liderado y favorecido desde las organizaciones.

El desafío es interiorizar que el valor del capital intelectual es tanto la suma del conocimiento actual como del potencial. Y en esta ecuación es fundamental entender a qué llamamos conocimiento y lo que creemos que será el conocimiento en el futuro.

Los analistas de inteligencia se enfrentan a la necesidad de reciclarse de manera continua si pretenden desarrollar su trabajo de forma óptima.

Como viene defendiendo Gerd Leonhard, conocido futurista, quizás tengamos que desaprender el hábito de actuar como máquinas y reaprender a actuar como seres humanos. Imaginar, escuchar, experimentar, equivocarse, crear y destruir creativamente, usar la intuición, aplicar la inteligencia emocional cultural y social y hacer conexiones inesperadas. El conocimiento se convertirá en un conjunto de habilidades, no en un conocimiento inamovible, y su uso de acuerdo con las oportunidades que brindan las nuevas tecnologías determinará el éxito. Como dijo Toffler, «al enseñar a los estudiantes cómo aprender, desaprender y volver a aprender, se puede incorporar una dimensión nueva y poderosa a la educación».

El objetivo será crear valor diferencial a través de una habilidad específica en un momento dado. Brindar nuevas visiones a diversas piezas de información. Proporcionar análisis oportunos y relevantes pese a lo complejo que el proceso se muestre. Diseñar nuevos procesos y tecnologías que permitan una adquisición ágil y un entorno máquina-analista seguro.

Aprender, no enseñar

Otro reto de las empresas se centra en favorecer la creación de entornos de aprendizaje, en tanto en cuanto el conocimiento se vuelve fugaz ante nuevas realidades, como hemos visto.

El libro Turning Learning Right Side Up: Putting Education Back on Track (Ackoff y Greenberg, 2008) se centra precisamente en tratar de responder por qué seguimos intentando enseñar a las personas a ser máquinas y no a mejorar sus habilidades como seres humanos.

La memoria se confunde con el aprendizaje, y eso nos condiciona para que apenas recordemos en nuestra vida adulta lo que nos fue enseñado. Sin embargo, lo aprendido (hablar, caminar, vestirse) se mantendrá, en general, en nuestra impronta de manera perenne.

Es fundamental entender a qué llamamos conocimiento y lo que creemos que será el conocimiento en el futuro

Se trata de generar las mismas dinámicas que se dan cuando uno comienza un nuevo puesto de trabajo. El aprendizaje surge de la observación, la imitación, la necesidad y la explicación de ejemplos de referencia, pero no de la charla.

Aprender a través de la explicación es otro pilar de esta visión. Al «explicador» se le exige un esfuerzo extra que no se le exige al «profesor»: la necesidad de ponerse en la mente del otro para poder responder a su pregunta. Una práctica que, desarrollada, implica extender la «cultura ambiental»: no solo se enseña en base a lo conocido, sino que se explica en base a las dificultades que plantea un tercero. Aprendes a «aprender de los demás».

Desafíos similares ya fueron destacadas por Walsh (2007) cuando se refirió al interés de hacer uso de analistas experimentados como mentores para aquellos más novatos, compartiendo así experiencia, formación y habilidades. Pero también se puede hacer con aquellos que tienen conocimientos específicos que son relevantes para el equipo, independientemente de la edad que tengan y de su especialización.

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Centros de aprendizaje e inteligencia

Partiendo de la última reflexión aportada y teniendo en cuenta que las nuevas tecnologías difuminan en cierto modo los límites entre lo físico y lo digital, debemos abordar las necesidades de aprendizaje dentro de las organizaciones.

Al respecto, es interesante la visión de Peter Senge, quién describe las organizaciones de aprendizaje como: «… organizaciones donde las personas expanden continuamente su capacidad para crear los resultados que realmente desean, donde se nutren patrones de pensamiento nuevos y expansivos, donde la aspiración colectiva se libera y donde se está continuamente aprendiendo a ver el todo». Para que esto suceda, argumenta, las propias organizaciones deben «descubrir cómo aprovechar el compromiso y la capacidad de las personas para aprender a todos los niveles».

Senge señala, en este sentido, diferentes formas de aprendizaje. El «aprendizaje de supervivencia» o «aprendizaje adaptativo» es importante y necesario, pero no es suficiente; de ahí que las organizaciones necesiten desarrollar también un «aprendizaje generativo» que potencie las capacidades organizacionales. A este objetivo contribuyen las siguientes prácticas:

  • Potenciar el pensamiento sistémico: entendido como la capacidad para comprender y abordar el todo y examinar la interrelación entre las partes.
  • Empoderar a las personas: las organizaciones aprenden cuando lo hacen sus miembros.
  • Fomentar la puesta en discusión de los modelos mentales: aprender a desenterrar nuestras imágenes internas del mundo (sesgos, intuiciones, presunciones…), ser conscientes de su existencia y someterlas rigurosamente al escrutinio.
  • Construir una visión compartida: que fomente el compromiso en lugar del cumplimiento.
  • Facilitar el aprendizaje en equipo: alinear y desarrollar las capacidades de un equipo para crear los resultados que sus miembros y la organización realmente desean.

Este aprendizaje debe estar guiado por la visión compartida sobre su misión y valores, así como ser favorecido por todos los estamentos participantes: organizaciones, responsables, gestores, recursos humanos y los propios analistas. Finalmente, solo en estos últimos recaerá la responsabilidad de desarrollar un correcto equilibrio entre arte y ciencia.