No confíe en su instinto

Tomar decisiones empresariales de alto riesgo siempre ha sido difícil. Pero en las últimas décadas, a medida que las complejidades del comercio mundial se han profundizado, se ha hecho más difícil que nunca. Las opciones a las que se enfrentan los gerentes y los datos que requieren análisis se han multiplicado a pesar de que se ha reducido el tiempo para analizarlos.

Una herramienta de toma de decisiones, la intuición humana, parece ofrecer una alternativa fiable a la minuciosa recopilación y análisis de datos. Animados por la investigación científica sobre la intuición, los altos directivos se sienten cada vez más seguros de que, cuando se enfrentan a decisiones complicadas, pueden confiar en sus instintos. De hecho, una encuesta realizada en mayo de 2002 por la firma de búsqueda de ejecutivos Christian & Timbers revela que un 45% de los ejecutivos corporativos ahora se basan más en el instinto que en los hechos y las cifras a la hora de dirigir sus negocios. El consultor de toma de decisiones Gary Klein, en su libro La intuición en acción, expresa la sabiduría común cuando dice que la intuición está «en el centro del proceso de toma de decisiones» y que el análisis es, en el mejor de los casos, «una herramienta de apoyo para tomar decisiones intuitivas».

La confianza en la intuición es comprensible. La gente siempre ha intentado depositar su fe en las fuerzas místicas cuando se enfrenta a la confusión terrenal. Pero también es peligroso. La intuición tiene su lugar en la toma de decisiones (no debe ignorar sus instintos más de lo que debe ignorar su conciencia), pero cualquiera que piense que la intuición sustituye a la razón se deja llevar por una arriesgada ilusión. Alejada de un análisis riguroso, la intuición es una guía voluble y poco fiable; es tan probable que conduzca al desastre como al éxito. Y aunque algunos han argumentado que la intuición se hace más valiosa en entornos muy complejos y cambiantes, en realidad ocurre lo contrario. Cuantas más opciones tenga para evaluar, más datos tendrá que sopesar y cuanto más inéditos sean los desafíos a los que se enfrenta, menos deberá confiar en el instinto y más en la razón y el análisis.

Eso nos lleva de nuevo al acertijo esencial al que se enfrenta el agobiado ejecutivo actual: ¿Cómo analiza más en menos tiempo? La respuesta puede estar, ahora parece, en la tecnología. Las nuevas y potentes herramientas de apoyo a la toma de decisiones pueden ayudar a los ejecutivos a clasificar rápidamente un enorme número de alternativas y a elegir las mejores. Cuando se combinan con la experiencia, la perspicacia y las habilidades analíticas de un buen equipo de dirección, estas herramientas ofrecen a las empresas una forma de tomar decisiones sólidas y racionales de manera coherente, incluso ante una complejidad desconcertante, una capacidad que la intuición nunca igualará.

El atractivo de la intuición

Las historias son ciertamente seductoras. Fred Smith tiene una visión del negocio del transporte y, a pesar del escepticismo generalizado, crea Federal Express. Michael Eisner escucha una propuesta para un programa de juegos poco convencional y, sabiendo en el fondo de su corazón que va a ser un éxito de taquilla, compromete inmediatamente millones a desarrollar_¿Quién quiere ser millonario?_ George Soros siente en sus huesos un gran cambio en los mercados de divisas y, siguiendo ese presentimiento, comete una matanza de miles de millones de dólares. Robert Pittman tiene una visión del futuro de los medios en línea mientras se da una ducha y se apresura a llevar a America Online en una dirección completamente nueva.

La razón por la que esas historias (apócrifas o no) se han convertido en leyendas empresariales es porque queremos creer en el poder transformador de la intuición. Por un lado, es romántico. Hace que los negocios superen el monótono mundo de las hojas de cálculo y las cuentas de resultados y los convierte en una especie de arte. La oficina ejecutiva se convierte en un lugar de inspiración y visión, más que de planificación y cálculo de números. Por otro lado, simplifica. Dice que no debemos preocuparnos si no podemos descifrar los desafíos complejos de forma racional; nuestra mente subconsciente dará automáticamente la respuesta correcta. Solo tenemos que relajarnos, cerrar los ojos y dejar que la magia suceda.

Por último, nos hace sentir especiales. Cualquier idiota puede hacer las cuentas, pero el don de las agallas buenas está reservado para la verdadera élite empresarial. Hace dos años, en estas páginas, el CEO de Johnson & Johnson, Ralph Larsen, dio voz a una suposición común, aunque no comprobada: «Muy a menudo, las personas hacen un trabajo brillante en los niveles de dirección media, donde es muy cuantitativo en términos de la toma de decisiones. Pero luego llegan a la alta dirección, donde los problemas se hacen más complejos y ambiguos, y descubrimos que su juicio o intuición no son los que deberían ser». Qué mejor manera de justificar un estatus alto (y un salario enorme) que hacer valer el poder sobrehumano de un instinto excepcional.

Pero nuestro deseo de creer en la sabiduría de la intuición nos impide ver las realidades menos románticas de la toma de decisiones empresariales. Recordamos los ejemplos de presentimientos que dan sus frutos, pero cómodamente olvidamos todos los que salen mal. Fred Smith, de FedEx, también lanzó ZapMail, una red patentada para transmisiones de fax que fue bombardeada. Michael Eisner fue el responsable de la debacle del estreno de EuroDisney, sin mencionar los recientes pavos taquilleros Los Country Bears y El planeta del tesoro. George Soros perdió una fortuna especulando con valores rusos a finales de la década de 1990 y pronto perdió otra apostando por acciones tecnológicas en el año 2000. Y en cuanto a Pittman de AOL, su creencia instintiva de que el futuro de la empresa está en la publicidad y no en las suscripciones ahora parece ser menos una visión brillante que un error brillante, y una de las razones por las que ya no trabaja en AOL. El triste hecho que preferimos no admitirlo es el siguiente: por cada ejemplo de una gran decisión instintiva, hay un ejemplo igual y opuesto de una mala.

Nuestro instinto poco confiable

Las críticas a la intuición se complican por el hecho de que «intuición» es una palabra muy escurridiza. Su definición puede ampliarse para que signifique casi cualquier cosa, desde el instinto innato hasta el juicio profesional y el viejo sentido común. Pero la gente generalmente está de acuerdo en que la intuición se refiere al proceso cerebral de interpretar y sacar conclusiones sobre los fenómenos sin recurrir al pensamiento consciente. Y además, se suele suponer que este proceso se basa en el enorme depósito de recuerdos de la mente. Bruce Henderson, fundador del Boston Consulting Group, puede que lo haya expresado mejor cuando, en 1977, llamó a la intuición «la integración subconsciente de todas las experiencias, condicionamientos y conocimientos de una vida, incluidos los sesgos culturales y emocionales de esa vida».

No cabe duda de que la mente es un procesador de información maravilloso; estaríamos perdidos en el mundo sin su flujo oculto de cálculos. Pero también es cierto, como insinuó Henderson, que es un procesador imperfecto. Los estudiosos de la cognición humana han demostrado que nuestro pensamiento está sujeto a todo tipo de sesgos y defectos, la mayoría de los cuales operan a nivel subconsciente, es decir, a nivel de la intuición. Naturalmente, damos más peso a la información que confirma nuestras suposiciones y prejuicios, por ejemplo, al tiempo que descartamos la información que podría ponerlos en duda. También somos criaturas del status quo, sacamos conclusiones que justifican y perpetúan las condiciones actuales y nos repele cualquier cosa que pueda agitar las aguas. Y nos influye irracionalmente la primera información que recibimos sobre un tema en particular; se convierte, como dicen los investigadores de decisiones, en la «ancla» que determina y distorsiona la forma en que procesamos todos los datos posteriores.

El más peligroso de estos defectos, en lo que respecta a la intuición, es nuestra profunda necesidad de ver los patrones. La bien documentada facilidad de la mente para reconocer patrones parece estar en el centro mismo de la intuición: es la forma en que el cerebro sintetiza la información del pasado y la utiliza para entender el presente y anticipar el futuro. Pero puede meternos en problemas. Los investigadores han demostrado que nuestro deseo inconsciente de identificar patrones es tan fuerte que los percibimos de forma rutinaria donde de hecho no existen. Cuando nos enfrentamos a un nuevo fenómeno, nuestro cerebro trata de clasificarlo en función de nuestras experiencias anteriores para adaptarlo a uno de los patrones almacenados en nuestra memoria. El problema es que, al hacerlo encajar, inevitablemente filtramos las mismas cosas que hacen que el nuevo fenómeno sea nuevo; nos apresuramos a reciclar las reacciones y soluciones del pasado.

Ese instinto, que parece integrado en nuestro pensamiento por la evolución, es extremadamente útil en situaciones de vida o muerte en las que las distinciones finas son irrelevantes. Si fuera cavernícola y hubiera visto animales extraños atacar a otros cavernícolas en el pasado, probablemente sería prudente que huyera de cualquier animal extraño con el que se encontrara, aunque nunca hubiera visto a la bestia antes. La ventaja de un análisis cuidadoso de la situación se vería superada con creces por el riesgo de inacción. Pero los gerentes no son cavernícolas. En situaciones empresariales complejas, las distinciones finas sí importan; a menudo, son precisamente las que separan el éxito del fracaso. Si intenta interpretar una amenaza competitiva o un trastorno del mercado simplemente ajustándola a un patrón antiguo, es probable que se pierda lo que la hace diferente y tome las medidas equivocadas. La intuición no es una forma de evaluar la complejidad sino de ignorarla. Eso es valioso si es bombero en un edificio en llamas o soldado en un campo de batalla. No tiene valor si es un ejecutivo que se enfrenta a una decisión apremiante de invertir millones en un nuevo producto para un mercado que cambia rápidamente.

Cuanto más compleja es la situación, más engañosa se vuelve la intuición. En un entorno verdaderamente caótico, en el que la causa y el efecto ya no tienen una relación lineal, lo último que querrá hacer es intentar aplicarle patrones. La esencia de un entorno así es la falta de un patrón discernible en su evolución. En su Trimestral de McKinsey artículo «Sobre el origen de las estrategias», el consultor Eric Beinhocker lo expresó así: «Las propiedades de los sistemas adaptativos complejos presentan desafíos particulares para el desarrollo de la estrategia empresarial, ya que las personas tienen una tendencia natural a buscar patrones. De hecho, el deseo humano por encontrar patrones es tan fuerte que a menudo se leen en datos perfectamente aleatorios. Además, a los seres humanos les gusta suponer que la causa precede directamente al efecto, lo que dificulta anticipar los efectos de segundo, tercer y cuarto orden de la dependencia del camino». Si toma una decisión intuitiva que sale bien en una situación así, es porque tiene suerte, no talento. Y tarde o temprano —probablemente antes— se le acabará la suerte. Pregúntele a su operador intradía normal.

La prisa instintiva por aplicar un patrón a un fenómeno también puede interrumpir o limitar la forma de pensar de una persona o un grupo con demasiada rapidez. Impaciente por la ambigüedad, la mente busca cerrar de forma natural (de hecho, esa parece ser una de las principales funciones de la intuición), pero un proceso de toma de decisiones inteligente a menudo requiere la exploración sostenida de muchas alternativas. Quiere mantener el proceso abierto el mayor tiempo posible antes de converger en una elección final. Eso es difícil de hacer cuando sus agallas —o las de su jefe— le dan la respuesta.

La intuición presenta otro problema, aún más insidioso: enmascara mi pensamiento también. Nos gusta dar por sentado que nuestra intuición es exclusivamente nuestra, una síntesis de nuestras experiencias y puntos de vista particulares. Pero si bien eso pudo haber sido cierto hace un siglo, cuando las personas llevaban vidas muy diferentes según el lugar donde vivieran y lo que hicieran, ya no es así. En la aldea global actual, con sus comunicaciones instantáneas e incesantes, la existencia humana se ha homogeneizado: compartimos las mismas experiencias, las mismas opiniones e incluso los mismos pensamientos. Vivimos en una enorme cámara de eco y la voz de la intuición que escuchamos en nuestras cabezas es cada vez más la misma voz que se dirige a todos los demás. Si, al tomar decisiones empresariales, seguimos ciegamente su consejo, acabaremos imitando a nuestros competidores en lugar de crear estrategias que nos distingan y nos generen beneficios.

Expandir la mente

Entonces, si no podemos confiar en nuestra intuición, pero no tenemos el tiempo ni la capacidad mental para analizar detenidamente todas las facetas de una situación compleja, ¿cómo diablos podemos tomar decisiones inteligentes? La tecnología puede ser la clave. Ahora se están desarrollando sofisticados programas de ordenador que pueden complementar y reforzar las habilidades de toma de decisiones de las personas. Muchas de estas nuevas herramientas de apoyo a la toma de decisiones se encuentran aún en las primeras etapas de desarrollo y aún no se han aplicado a las decisiones empresariales estratégicas. Pero tienen un enorme potencial para ayudar a los ejecutivos a llevar a cabo los dos componentes clave de los ejercicios de toma de decisiones o resolución de problemas: buscando para obtener posibles soluciones y evaluando esas soluciones para elegir la mejor o las mejores. Cuanto más compleja y cambiante sea la situación, más difíciles serán tanto la búsqueda como la evaluación. Al ampliar las capacidades analíticas e intuitivas de la mente, los nuevos programas permiten explorar las opciones mucho más rápido, completo y riguroso. (Consulte la barra lateral «Buscar y evaluar» para obtener una visión general de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones tradicionales y emergentes).

Buscar y evaluar

Tomar una decisión o resolver un problema implica dos tareas. En primer lugar, tiene que buscar posibles soluciones (una tarea que incluye formular el problema y establecer un

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Ciencias de la decisión.

Las herramientas tradicionales de las ciencias de la decisión (la dinámica de los sistemas, los árboles de decisiones, las opciones reales, la gestión de carteras, etc.) constituyen una clase importante de técnicas racionales de toma de decisiones que pueden tener un valor incalculable cuando se enfrenta a muchas opciones. A menudo conducen a decisiones mucho más confiables que el instinto por sí solo. Pero tienen sus límites. Su funcionamiento suele ser tan misterioso para los ejecutivos que pueden parecer cajas negras. Y en situaciones muy complejas (cuando hay muchas dependencias entre las posibles soluciones o no hay una forma clara de medir el valor de las soluciones), las herramientas tradicionales se vuelven difíciles de manejar y tienden a ofrecer respuestas poco fiables.

Para utilizar los árboles de decisiones en la industria farmacéutica, por ejemplo, tiene que suponer que conoce el valor comercial de un medicamento diez años antes de que salga al mercado. Y los árboles de decisiones y otras herramientas de la ciencia de la toma de decisiones no pueden tener en cuenta adecuadamente los fenómenos emergentes o los eventos fortuitos, como el descubrimiento de que un fármaco desarrollado para una enfermedad puede usarse para tratar otra enfermedad muy diferente.

Modelado basado en agentes.

Isaac Newton, tras perder sus ahorros en la burbuja de los mares del Sur de 1720, lamentó el hecho de que «pueda calcular los movimientos de los cuerpos celestes, pero no la locura de las personas». Hoy en día, muchos directivos se encuentran en el mismo dilema que Newton hace casi 300 años. Tienen que tomar decisiones sobre sistemas complejos con muchos elementos interrelacionados, pero impredecibles. Los mercados globales, las grandes organizaciones, las cadenas de suministro, las redes tecnológicas pueden parecer impenetrables para las formas de análisis tradicionales.

Sin embargo, los modelos basados en agentes pueden arrojar luz sobre el funcionamiento y la evolución de estos sistemas. En una simulación basada en agentes, un ordenador crea miles, incluso millones, de actores individuales; cada uno de estos agentes virtuales toma decisiones y proporciona un modelo preciso de la dinámica de un sistema complejo. El modelado basado en agentes le permite, literalmente, hacer lo que Newton no pudo: predecir la locura de las multitudes. (Para obtener más información sobre el modelado basado en agentes, consulte mi artículo de HBR «Predecir lo impredecible», de marzo de 2002.)

El mejor sistema jamás diseñado para tomar decisiones entre un conjunto casi infinito de alternativas es la propia evolución.

Southwest Airlines utiliza un modelo basado en agentes para renovar sus normas de manipulación de carga y, en el proceso, ahorra 2 millones de dólares anuales en mano de obra. Eli Lilly utiliza uno para modelar el desarrollo de fármacos en las fases iniciales, lo que lleva a la creación de formas organizativas que prometen aumentar la productividad y aumentar la velocidad. Pacific Gas and Electric utiliza un modelo basado en agentes para gestionar mejor el flujo de electrones a través de su enorme red eléctrica, ahorrando dinero y evitando interrupciones en el servicio.

En los próximos años, los modelos basados en agentes se utilizarán sin duda para generar escenarios para la evolución de los mercados y la competencia, cuya dinámica depende de las decisiones que tomen muchos actores. Estos escenarios pueden convertirse en la base para evaluar una multitud de opciones estratégicas y tácticas, y se pueden utilizar para poner a prueba las decisiones intuitivas de los ejecutivos.

Evolución artificial.

El mejor sistema jamás diseñado para tomar decisiones entre un conjunto casi infinito de alternativas es la propia evolución. El proceso básico de la evolución (tomar las mejores opciones disponibles y, luego, combinarlas y mutarlas para crear otras aún mejores) se incorpora ahora a un tipo de software de análisis conocido como evolución artificial o computación evolutiva. Esta tecnología utiliza la potencia computacional de los ordenadores tanto para buscar un gran número de soluciones como para evaluarlas.

Para ver cómo funciona, imagine que dirige una fábrica y tiene que determinar el programa de producción que maximizará la producción de la planta en un período determinado. Empieza por generar aleatoriamente algunos horarios alternativos (su calidad no hace ninguna diferencia en este momento) e introducirlos en un software de evolución artificial. El software evalúa el rendimiento de cada programa a la hora de maximizar la producción, selecciona los pocos que mejor funcionan y los empareja aleatoriamente para «aparearse». El amplio conjunto de programas alternativos resultante combina las características de la generación anterior e introduce algunas características aleatorias como mutaciones. Busca, en otras palabras, un amplio conjunto nuevo de posibles soluciones. El software evalúa las soluciones y las que mejor funcionan a la hora de maximizar la producción se seleccionan para otra ronda de acoplamiento. A medida que pasan más y más generaciones, y los ordenadores pueden realizar el proceso en minutos, los horarios resultantes son cada vez mejores. John Deere ya utiliza este tipo de sistema para ayudar a optimizar sus operaciones de fabricación, y la productora mexicana de cemento Cemex utiliza un sistema similar para enrutar sus camiones.

Evolución interactiva.

En el ejemplo de la programación de la planta, las alternativas podrían evaluarse con una medida objetiva: la producción de la fábrica. Sin embargo, a medida que las decisiones se hacen más estratégicas, los criterios del éxito se vuelven más complejos y subjetivos. No puede simplemente correr los números; tiene que incorporar la experiencia, el juicio y, sí, la intuición de los profesionales experimentados. Tiene que llevar a las personas a la fase de evaluación del proceso de toma de decisiones. Eso se puede lograr con la evolución interactiva, una variación de la evolución artificial. La diferencia básica es que una persona o un grupo de personas, más que un ordenador, juzga cada generación de alternativas.

Uno de los principales fabricantes de automóviles utiliza la evolución interactiva para ayudar en el diseño de coches nuevos. Ese proceso es muy complejo, ya que los diseñadores de coches tienen que cumplir cientos de restricciones técnicas, como la longitud de la distancia entre ejes, el ángulo del parabrisas y el tamaño del compartimento del motor, a la vez que son creativos tanto en la ingeniería como en la estética. Cuando los diseñadores tienen que hacer esto sin la ayuda de la tecnología, lleva mucho tiempo. Tienen que poner a prueba todas las decisiones con todo tipo de variables y, como resultado, solo pueden considerar un conjunto pequeño de opciones. Pero el software de evolución interactiva puede lanzar iteraciones de nuevos diseños muy rápidamente. Los diseñadores examinan cada conjunto de alternativas y, utilizando juicios estéticos subjetivos además de las medidas objetivas del ordenador, eligen las mejores para la siguiente ronda de apareamiento.

Otras empresas, como Procter & Gamble y Pepsi-Cola North America, utilizan la evolución interactiva para crear nuevos diseños de productos y empaques, pero utilizan a los clientes, no a los empleados, para elegir las mejores opciones de cada generación. Es fácil imaginarse un proceso similar para las decisiones estratégicas de alto nivel que aproveche los conocimientos de un equipo ejecutivo para refinar continuamente los planes.

Búsqueda abierta.

La evolución artificial e interactiva son procesos de optimización. Los diseños alternativos se generan variando un conjunto pequeño de parámetros y esos diseños se evalúan en función de un conjunto de criterios: objetivos, subjetivos o ambos. Pero a veces no sabe qué parámetros utilizar para generar alternativas, o el número de parámetros es tan grande que es imposible muestrear de forma fiable todo el conjunto de posibles soluciones. En esos casos, se puede aplicar otra nueva técnica computacional, la búsqueda abierta o el diseño evolutivo, para clasificar y generar opciones. Como su nombre indica, la búsqueda abierta se centra en la búsqueda inicial de opciones y no en su evaluación posterior. Tiene un enorme potencial para ayudar a los directivos a tomar decisiones en situaciones muy complejas, ya que ofrece una forma de generar opciones que serían invisibles incluso para las mentes más capacitadas.

El profesor de Stanford John Koza ha desarrollado un tipo de búsqueda abierta, llamada programación genética, para utilizarla en la creación de circuitos electrónicos. El número de circuitos posibles es enorme y es imposible caracterizarlos todos con unos pocos parámetros. El uso de un número reducido de parámetros (que es todo lo que la mente puede gestionar) restringe la búsqueda a un subconjunto pequeño y predefinido de circuitos, lo que impide que surjan soluciones verdaderamente creativas. La programación genética, por el contrario, «desintegra» los circuitos en sus componentes básicos (diodos, amplificadores, resistencias, etc.) y, a continuación, utiliza un ordenador para generar circuitos alternativos mediante la combinación y la recombinación de los componentes.

El proceso ha generado diseños radicalmente nuevos, unos que nunca se habrían descubierto simplemente juzgando los circuitos completos según los criterios de rendimiento tradicionales. Koza y sus colegas de Programación Genética en Los Altos (California) han utilizado recientemente la técnica para crear circuitos que replican la funcionalidad de otros circuitos sin infringir las patentes existentes, un avance que podría, para bien o para mal, revolucionar la industria de los microchips.

Mi empresa, Icosystem, ha empezado a ayudar a una importante empresa petroquímica a utilizar la búsqueda abierta para evaluar las estrategias de precios de uno de sus productos más importantes. El precio del producto debe tener en cuenta muchos factores. Estos incluyen los precios ascendentes de las materias primas, los precios descendentes de los productos terminados, la demanda en las distintas etapas de la cadena de valor, las fluctuaciones cambiarias y los precios de la competencia, todos los cuales pueden cambiar rápida e impredeciblemente. Al igual que en el ejemplo del circuito electrónico, el diseño abierto comienza con la desagregación de un grupo inicial de estrategias de precios (que la empresa recopila de varios expertos en precios) en sus componentes. En este caso concreto, las piezas adoptan la forma de normas de precios, de la siguiente manera: «Si el volumen es > 100, el precio = x, por ejemplo; o «Si el invierno es frío, el precio baja».

A esta sopa primordial se añaden reglas aleatorias —algunas de las cuales contradicen directamente las normas de los expertos— para añadir una mayor diversidad genética a la mezcla. Un ordenador crea combinaciones aleatorias de las reglas para producir un nuevo conjunto de estrategias de prueba. De esta manera, el ordenador puede explorar rápidamente millones de combinaciones y producir estrategias innovadoras que van mucho más allá de lo que pueda haber salido de la mente consciente o subconsciente incluso de los vendedores más expertos. Y, de nuevo, es fácil entender cómo la búsqueda abierta podría aplicarse a desafíos estratégicos complejos que tienen muchas soluciones posibles. Al igual que con la evolución interactiva, las personas pueden ayudar a evaluar las opciones generadas por la búsqueda abierta. La técnica ofrece una forma racional para que los directivos aborden los problemas empresariales más difíciles: aquellos que tienen opciones ilimitadas sin criterios de éxito bien definidos.

Más allá de la intuición

Estas nuevas herramientas de apoyo a la toma de decisiones no eliminan la intuición humana, sino que aprovechan su poder y, al mismo tiempo, subsanan sus defectos más perniciosos. Los instintos de los ejecutivos inteligentes y otros profesionales se incorporan al proceso; se utilizan para generar opciones iniciales o para ayudar a evaluar las generadas por ordenador. Pero estos instintos están sujetos a los rigores del análisis y, al mismo tiempo, se liberan de las limitaciones del cerebro a la hora de imaginar posibles soluciones. Los ordenadores imponen la disciplina del hemisferio izquierdo a los presentimientos del hemisferio derecho, de una manera que va mucho más allá de la capacidad computacional de la mente humana. Por lo tanto, se permite que la intuición sirva de base para la toma de decisiones sin cortocircuitarla ni restringirla de otro modo.

Pero hay más que eso. En última instancia, es posible que los ordenadores no solo amplifiquen las capacidades analíticas de la mente, sino que también amplíen su potencial creativo. Y pueden permitirnos superar la barrera de la interpretación: nuestra exigencia de que nuestras creaciones nos sean inteligibles.

Piénselo. Cuando creamos diseños, ya sea para productos o estrategias, nos limita nuestra capacidad de entender esos diseños; su funcionamiento debe ser transparente para nosotros. Pero si observamos la naturaleza, rápidamente descubrimos que algunas de sus mejores creaciones son opacas, están más allá de nuestra comprensión. Eso es cierto para la propia mente humana, quizás la mejor creación de todas. No sabemos cómo funciona; solo sabemos que funciona extraordinariamente bien. Técnicas como la evolución artificial y el diseño abierto también pueden generar diseños que no podemos explicar, pero que producen resultados que superan incluso los límites de nuestra imaginación. Podría decirse que ofrecen el verdadero cumplimiento de la promesa de la intuición humana.

Para leer más

«Cuándo confiar en sus instintos» de Alden M. Hayashi (HBR, febrero de 2001, Reprint R0102C) ofrece una visión lúcida del pensamiento actual sobre el funcionamiento de la

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