Cualquier analista de inteligencia estratégica está familiarizado con el Análisis de Hipótesis en Competencia. Como hemos explicado en otra entrada en este mismo blog, el Análisis de Hipótesis en Competencia (ACH en el argot de inteligencia), basado en el popular método bayesiano, ideado por el clérigo Thomas Bayes, consiste, básicamente, en metrizar información cualitativa. El programa asocia determinadas probabilidades a las evidencias que nosotros vamos introduciendo y valorando.
El analista trabaja con varias hipótesis y va dando un peso (Muy inconsistente, Inconsistente, Consistente o Muy Consistente) a cada nueva evidencia en función de cada una de las hipótesis en las que está trabajando. Normalmente el analista tiene una hipótesis que considera la acertada, otras que tienen menos probabilidad de ser ciertas que la primera y finalmente otras que está a punto de desechar por falsas. Como sabemos, la valoración de las fuentes es un paso previo, con lo que el analista ya sabe de antemano si la misma información ha sido confirmada por otras fuentes diferentes. De igual forma, la ponderación de las informaciones cambia con respecto a su antiguedad. Siempre tienen una ponderación mayor las últimas informaciones que se reciben.
Si las nuevas informaciones encajan bien con la hipótesis de cabecera del analista, todo va sobre ruedas, pero imaginen por un momento que esas informaciones no se ajustan para nada con la hipótesis principal y sí lo hacen con otra hipótesis que el analista estaba a punto de descartar. Evidentemente el analista tiene un problema y, añadimos, mucho trabajo por delante para volver a reconfigurar sus hipótesis de trabajo. Pero aún hay más. Siguiendo la ley de Murphy que dice que por sí mismas, las cosas tienden a ir de mal en peor, podemos encontrarnos con que ese es el momento elegido por el superior del analista para requerirle una nota informativa o un breve informe sobre la situación actual de las cosas. Así que ahora tenemos un analista debatiéndose entre reflejar en el informe la hipótesis inicial o la que ha cobrado fuerza con las nuevas evidencias.
No olvidemos que al analizar información nos enfrentamos con un tipo de complejidad dinámica, semejante, por ejemplo, a un juego de ajedrez, donde cada pieza puede ocupar lugares diferentes del tablero y, a su vez, condiciona las posiciones de las demás piezas. Esto unido al hecho de que cualquier informe, por bueno que sea, no deja de ser una foto fija en un determinado momento y en unas determinadas circunstancias pone al analista en una situación difícil. Si añadimos a esto la duda entre dos hipótesis contradictorias tenemos los elementos de un cóctel explosivo, de esos que tu cabeza recuerda a la mañana siguiente.
En mis clases, llegados a este punto, siempre aconsejo a los analistas que recen a Thomas Bayes para que esto no les suceda y, llegado el caso, reflejen en su informe las dos hipótesis, por absurdo que parezca, acompañadas de la explicación correspondiente y de las dificultades surgidas. Algo que deber quedar reflejado por escrito en el memo analítico que debe archivarse o guardarse en el ordenador posteriormente junto con el informe entregado.
Ninguna hipótesis debe rechazarse mientras haya evidencias que la sustenten. En otra entrada comentaré por qué motivo a veces los analistas rechazan hipótesis de trabajo siendo conscientes de que no deberían hacerlo. Pero eso será en otra entrada. De momento...eso...eso...eso es todo amigos.
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