Una laguna que debe ser rellenada

De un tiempo a esta parte están proliferando diversos cursos o máster especializados en el campo de la inteligencia tanto estratégica (seguridad y defensa) como competitiva (empresas) o económica. De todos ellos, solo una minoría están dedicados verdaderamente al análisis de inteligencia, es decir, a formar analistas dotándolos de las herramientas básicas necesarias. Y dentro de esta minoría son contados los casos en los que se presta atención al análisis estadístico y la probabilidad. Y cuando se hace, se despacha en un par de sesiones. Creo que una de las razones de esto es que el análisis estadístico es visto cómo algo tedioso y complicado de entender. La otra puede ser la dificultad de encontrar profesores que verdaderamente sepan aplicar este campo de conocimiento al análisis de inteligencia.

Sea como fuere lo cierto es que es una laguna que debe ser resuelta por el bien de la disciplina de inteligencia en su conjunto. Otras universidades del extranjero ya incluyen hace tiempo en sus cursos sesiones dedicadas a la probabilidad (fundamental para un analista de inteligencia) y el análisis de datos. Desde mi humilde punto de vista es mucho más importante emplear el tiempo en esto que no en sesiones de criptografía (que seguramente el analista nunca vaya a utilizar) o en historia de los servicios de inteligencia (que es muy interesante pero nada práctica).

Uno de los errores que se comete con más frecuencia es querer introducir a los alumnos en la Minería de Datos sin que tengan nociones elementales de análisis exploratorio de datos. Es más, yo suprimiría directamente la Minería de Datos para centrarme en el análisis exploratorio de datos. Seguramente los alumnos saldrían más satisfechos por los conocimientos adquiridos que, además, son enormemente prácticos.

Si el análisis estadístico es importante para la inteligencia estratégica, pueden imaginarse en qué grado lo es para la inteligencia económica. No puedo imaginarme a alguien que se dedique a ese campo sin tener los conocimientos mínimos en esta materia. También me extraña sobremanera que el CNI no advierta a los directores de los cursos y máster que patrocina, de estas cosas que, por lo demás, son evidentes.

Para dejar constancia de mi crítica constructiva y de mi recomendación utilizo este blog del Buho que está más vigilante y atento en las noches, como no queriendo que la luz del día regrese de nuevo. Pero finalmente el sol volverá a salir y él volverá a su árbol a esperar a que de nuevo llegue la noche.

La carga teórica de la observación en inteligencia

Hay una enorme diferencia entre ver y mirar. Ver, es solo eso, ver. Sin más. Se pude ver y no sentir ni captar nada. En el mirar, en cambio, existe intención. Hemos decidido qué ver y nuestra intención es conocer. Necesitamos mirar para verificar, para curiosear, para descubrir.

Una de las primeras cosas que se aprenden en un servicio de inteligencia, tanto si eres un agente clandestino como si eres un analista, es a saber mirar. Una conversación cualquiera tiene contenido, argumentos que examinar en busca de falacias lógicas, pero también tiene una forma, en la medida en que nuestro cuerpo refleja nuestros estados de ánimo, nuestra tensión o tranquilidad, por poner solo algunos ejemplos. El lenguaje del cuerpo ha sido ampliamente estudiado. De igual forma un bar puede ser un sitio donde la gente se toma tranquilamente una copa, pero también un local donde existen entradas y salidas y un auténtico sitio de entrenamiento para interpretar los estados de ánimo e intenciones de la gente que allí se reúne. Son sólo dos de los ejemplos más conocidos.

Saber mirar es también sumamente importante para los analistas a la hora de discriminar la información útil de la que no lo es. La experiencia y el conocimiento en nuestra área de especialización hace que nos fijemos en aspectos que pueden pasar desapercibidos para otros y a saber interpretarlos. Pero también es una capacidad innata en todo buen analista. Para el analista ver sin mirar es pecado o debiera serlo. Es una pérdida de tiempo acompañada de una perdida de información que pudiera resultar útil. El analista es curioso por naturaleza, busca los giros en lo que mira, no se contenta con causas próximas de los fenómenos, sino que busca las causas remotas de lo que observa.

Imaginemos que un pintor, un botánico y un leñador observando un paisaje en el campo. Los tres observan o miran el mismo paisaje, pero los tres ven cosas diferentes. Probablemente el pintor se fijará en el espectro cromático, en los colores, el botánico prestará más atención a los diferentes tipos de plantas y flores y el leñador volcará su atención en la clase de árboles y en la madera que pueden dar. Es decir, nuestras observaciones están mediadas en gran parte por nuestros conocimientos. A esto el filósofo de la ciencia Karl Popper lo llamó la carga teórica de la observación. ´

El observador no es un papel en blanco en el que se refleje de una vez toda la realidad tal como es, con sus características observables, sus conceptos y sus singificados, no es un espejo, sino que cuando, por ejemplo, observamos un automóvil con personas abordo, necesariamente tenemos que poseer previamente el concepto de automóvil y el significado del mismo y toda una teoría acerca de qué es cómo funciona, de modo que entendamos, al verlo, que es un coche que se aleja y no otra cosa. Además, poseemos conocimiento teórico que privilegiamos y contradice lo que podríamos concluir basándonos solamente en lo observado: sabemos que el automóvil que vemos a lo lejos de cierto tamaño es en realidad más grande, sabemos que esa pequeña cabeza corresponde a una persona que lo conduce: en fin, mucha teoría previa.

El análisis no es solo descripción

El análisis es una fase crucial del tradicional Ciclo de Inteligencia. A grandes rasgos, el análisis es la fase en la que la información se transforma en conocimiento. La piedra angular del análisis no lo constituye el software, por muy avanzado que éste sea, sino el elemento o factor humano, esto es, el analista. Frecuentemente lo que diferencia a un buen analista de uno excelente es que el segundo realiza mejores análisis con la misma información disponible y valorada siguiendo el tradicional esquema de Sherman Kent, en términos de fiabilidad de la fuente, credibilidad de la información y pertinencia.

El análisis debe contener necesariamente una fase descriptiva del tema o asunto tratados, pero ésto no es lo que lo define. Analizar no es sólo unir las informaciones disponibles de una manera más o menos ordenada o resumida. Un informe que solo contenga elementos descriptivos de la información es un informe sin calidad, es sólo un simulacro, y es algo que los analistas metodológicos distinguen a la primera. El buen análisis requiere que el analista realice inferencias desde las premisas a las conclusiones. Un análisis sin inferencias no es verdaderamente un análisis. Pero realizar esas inferencias a partir de las premisas requiere no sólo una formación en los métodos de razonamiento lógicos, sino un amplio conocimiento de la materia tratada. 

Mucha gente piensa que uno puede analizar las cosas tan sólo con leer información sobre el tema en cuestión y esto es un craso error. Si el analista no tiene un conocimiento amplio del tema o la problemática tratada y no es capaz de realizar inferencias y establecer lineas argumentales sus análisis frecuentemente se quedarán en meros elementos descriptivos.

Otro de los errores muy comunes en inteligencia estimativa o prospectiva es empeñarse en pasar directamente de la descripción de variables a la predicción o estimación sin solución de continuidad.    Algo que, dicho sea de paso, es a veces favorecido por el empeño de los software de prospectiva de cuantificar la información cualitativa mediante el uso de matrices. Es un error que nunca cometería un estadístico, pues en estadística está claro que no puedes pasar de la descripción de los datos a la predicción sin antes aportar elementos explicativos. Esta es la razón por la que la modelización es la fase final de cualquier proyecto de minería de datos.

Por ejemplo, si observamos unas huellas en el suelo de pies humanos, podemos deducir lógicamente que fueron producidas por seres humanos (estamos realizando una inferencia, y por tanto, en la fase explicativa). Esta explicación conduce a la predicción de la presencia de seres humanos en ese lugar.

En resumen, podemos afirmar que un buen analista debe tener un conocimiento exhaustivo de los métodos de razonamiento lógicos, pero también una formación en la temática tratada, a ser posible, prolongada en el tiempo. Como es sabido, toda ciencia se caracteriza por una metodología y por unas técnicas. La metodología utilizada en inteligencia estratégica es el ciclo de inteligencia y tiene unas técnicas propias que difieren, por ejemplo, de las utilizadas en inteligencia competitiva. Para saber escoger y sacar el máximo provecho de esas técnicas, el analista debe estar formado en los métodos de razonamiento básicos. Tratar de utilizar las técnicas sin estos conocimientos previos es, cuanto menos, arriesgado.

El oficio de analista II

Cuando la gente me pregunta cuáles son, en mi opinión, las cualidades y conocimientos que debe tener un buen analista de inteligencia, yo siempre respondo que debe dominar un verbo de cada una de las tres conjugaciones:

• Primera conjugación (Verbos terminados en -ar): Pensar

Puede parecer, a priori, algo obvio, pero no lo es tanto si tenemos en cuenta las lagunas de nuestro sistema educacional. Rara vez te encuentras en los programas formativos con una asignatura que te ayude a pensar. La especialización en el campo del análisis es muy amplia. Podemos encontrar desde analistas políticos, hasta analistas estadísticos, pasando por analistas criminalistas y un largo etc. Pero todos ellos, aparte de los conocimientos en su área o campo de especialización, comparten o debieran compartir una misma base, esto es, están habituados a razonar y conocen los métodos de razonamiento básicos o debieran conocerlos. Pero, ¿quién enseña hoy métodos de razonamiento?. Respuesta: unos pocos especialistas y en unos pocos lugares. En el sistema educacional de nuestro querido país campos como la lógica informal o la epistemología han desaparecido casi por completo de los programas de estudio y quedan únicamente para la carrera de filosofía en la universidad. Craso error. De esta forma, podemos encontrarnos con gente que en su vida ha oído hablar de qué es la abducción o que no entiende por qué el pensamiento lógico no sirve para todo. Las grandes y prestigiosas escuelas de negocios americanas se han dado cuenta de esto y han comenzado a introducir en sus programas el estudio de los clásicos y la epistemología en sus planes de estudios.

• Segunda conjugación (Verbos terminados en -er): Leer

Se entiende aquí por supuesto saber leer, pero también interpretar y analizar lo que se lee y saber leer entre líneas. Una de las cosas que diferencia a un buen analista de uno que es excelente es que éste último realiza mejores análisis con la misma información disponible. Un ejercicio muy habitual en la formación de analistas es suministrarles información para que realicen un determinado análisis. Dentro de toda esta información hay informaciones que son ciertas y pertinentes, otras que son falsas y que pueden conducir a error y otras que, aún siendo ciertas, no son pertinentes. El analista debe saber diferenciarlas y aprender a descartar la "paja".

• Tercera conjugación (Verbos terminados en -ir): Escribir

Decían los antiguos profesores que para saber escribir bien había que "estar muy leído". Hoy, a poco que escarbemos, podemos encontrarnos con universitarios con grandes faltas de ortografía. La causa es, sin lugar a dudas, la falta de hábito de lectura. Saber escribir implica saber resumir y sintetizar en pocas líneas lo que se quiere expresar, pero también saber utilizar giros retóricos cuando es necesario suavizar el contenido de lo que se dice mediante la forma. Implica también lograr expresar sólo lo que quieres que los demás entiendan y ni una coma más para no aportar información que pudiera comprometer a tus fuentes (cuando hablamos de inteligencia, claro).

Dominar cada uno de estos verbos no se consigue fácilmente y normalmente requiere años de formación, pero, sin lugar a dudas, es el factor diferenciador Ánimo, pues, y al toro. El camino puede ser duro, pero, a la larga, seguro que es gratificante.

MÉTODOS DE RAZONAMIENTO

De mi breve paso por la Facultad de Biología recuerdo que uno de los axiomas que se esforzaba por inculcarnos el profesor de citología, siguiendo a la Dra. Lynn Margulis y al paleontólogo Theilard de Chardin, era que una de las notas definitorias de la vida es su “complejidad siempre creciente”. Lo mismo sucede con la realidad y con los fenómenos, hasta tal punto que las conexiones nerviosas de la realidad aparecen, no pocas veces, como caóticas ante nuestros ojos. En un mundo así, Kurt Gödel nos enseña en su “Teorema de la incompletitud”, algo que los jueces suelen vivir muy de cerca, que las ideas de verdad y demostrabilidad son lógicamente dist

“Las teorías son redes que lanzamos para apresar aquello que llamamos el mundo: para racionalizarlo, explicarlo y dominarlo. Y tratamos de que la malla sea cada vez más fina” Popper, Karl R., “La lógica de la investigación científica”, Ed. Tecnos,  p. 39.

intas. En este sentido, Popper considera que la ciencia nunca alcanza la verdad, sino que se aproxima a ella proponiendo sistemas hipotéticos, teorías, que son falsables. Y Duhem va más allá, aún, cuando afirma que se puede mantener la verdad de cualquier enunciado, suceda lo que suceda, si realizamos ajustes lo bastante drásticos en otras partes del sistema.

El método científico es una especie de brújula en la que no se produce automáticamente el saber, pero que evita perdernos en el caos aparente de los fenómenos, aunque solo sea porque nos indica cómo no plantear los problemas y cómo no sucumbir en el embrujo de nuestros prejuicios predilectos.  Algo importante, esto último, cuando nos referimos al trabajo de cualquier analista.

La palabra método procede de la unión de dos palabras griegas, metha (más allá) y “odos” (caminos). El método es, pues, el camino a seguir para llegar más allá. El diccionario de la Lengua Española define método, en su cuarta acepción, como el procedimiento que se sigue en las ciencias para hallar la verdad y enseñarla.

Como es sabido, el método científico se basa en la lógica. Esta ciencia formal busca traducir en lenguaje simbólico el modo en que las personas razonan. Una de las operaciones del razonamiento es inferir ciertas consecuencias a partir de ciertos hechos. Estos hechos se traducen en enunciados verbales, llamados premisas. Las formas típicas de razonamientos que estudia la lógica son la deducción, la inducción y la abducción o analogía. Pero al lado del pensamiento lógico coexisten otros tipos de pensamiento que han logrado conducir a nuestra civilización hasta las cotas de desarrollo y avance tecnológico y cultural de las que ahora disfrutamos. El pensamiento analógico ha aportado su particular contribución a muchos de los grandes descubrimientos científicos. De la misma manera, el pensamiento sistémico nos ha ayudado a comprender realidades multirrelacionales complejas. No hay que olvidar, tampoco, el importante papel de la creatividad como elemento dinamizador y germinador de todos estos métodos de razonamiento. El pensamiento lateral intenta profundizar en los aspectos que nos ayudan a pensar de una manera creativa.

Todas estas maneras y formas de pensar se conjugan en el quehacer cotidiano de cualquier analista de inteligencia ayudándole a sacar el máximo rendimiento del conocimiento y la experiencia atesorados en su área de trabajo.

EL PAPEL DE LA EPISTEMOLOGÍA EN EL ANÁLISIS DE INTELIGENCIA

Hablar de inteligencia significa, inevitablemente, hablar de un campo multidisciplinar en el que convergen multitud de áreas del conocimiento humano: informática, idiomas, estadística, polemología, psicología, etc. Todas esas disciplinas se ven involucradas en el paso crucial de la información al conocimiento. Sin embargo, el núcleo duro lo constituyen aquellas disciplinas que se tornan fundamentales para cualquier analista y en cualquier campo o área de especialización. Entre ellas destaca la Epistemología o Teoría del Conocimiento. A pesar de su importancia, sus aportaciones a la inteligencia estratégica han pasado más o menos desapercibidas en los clásicos como Sherman Kent (considerado el padre del análisis en inteligencia estratégica) o el general Washington Platt y en los manuales militares al uso (DO2-010, OR5-009, OR5-010). No ha sido sino en los últimos diez años cuando los especialistas en análisis de inteligencia han comenzado a poner de relieve la importancia creciente de esta disciplina y su papel esencial en la formación de los analistas.

Vivimos inmersos en lo que se ha venido a llamar  “la era de la información” y “la sociedad del riesgo”, cuyo sistema nervioso lo constituyen fundamentalmente la información y las comunicaciones. Nunca, a lo largo de la historia, la información ha sido tan accesible a los hombres. Además cada vez van tomando mayor peso específico las fuentes abiertas de información. Hay redes internacionales de datos, millones de sitios y páginas  web abiertas al análisis, pero el tiempo disponible para procesarlos es siempre superado por el vórtice de nuevos datos que aparecen. Tal es así que podemos hablar de una verdadera “infoxicación”, es decir, una intoxicación de información.

 Sin embargo esta realidad contrasta con el hecho de que esa información requiere una formación previa para poder seleccionarla, procesarla y utilizarla para los fines que se persigan. La información es acéfala, no piensa por nosotros. Los datos en bruto, sin el debido procesamiento, no nos conducen a conclusiones útiles. Por tanto, se hace necesario implementar los mecanismos adecuados para manejar y dar forma a la información. En este escenario irrumpe la disciplina de la epistemología como una herramienta para “amueblar nuestra cabeza” y enseñarnos a pensar. Al mismo tiempo, recurrir a esta disciplina significa retomar y revalorizar el pensamiento clásico que está en el sustrato mismo de nuestra civilización occidental y que nos ha guiado hasta los grados de desarrollo y tecnología que ahora disfrutamos.

Etimológicamente la palabra epistemología deriva de la unión de dos palabras griegas: “episteme”, que significa conocimiento y “logia”, que hace referencia a un saber o tratado. En Grecia el tipo de conocimiento que se denominaba “episteme” se oponía al conocimiento que se calificaba de “doxa”. La “doxa” es el conocimiento vulgar u ordinario del hombre, no sometido a rigurosa reflexión crítica; la “episteme” es el conocimiento reflexivo elaborado con rigor. Podemos definir epistemología como la ciencia que trata de conocer la naturaleza del conocimiento humano, en sus principios reales y en su funcionamiento real, los tipos o clases de conocimiento y los caminos o métodos que pueden conducir a su realización correcta en cada caso.

Conviene recordar aquí que la moderna epistemología, en tanto que disciplina filosófica autónoma, tiene su origen a principios siglo XX de la mano del famoso Círculo de Viena, que se organizó en torno a la Cátedra de Filosofía de las Ciencias Inductivas que ocupó Moritz Schlick en Viena en 1922. Dicho circulo reunió en su seno a pensadores del mundo de las letras y de las ciencias con el objetivo de crear un método de pensamiento de carácter universal que pudiera servir de herramienta a todas y cada una de las ciencias, aplicando luego los resultados también de forma universal mediante un lenguaje y una semiótica consensuados, de tal forma que todas las ciencias se beneficiasen de los avances que se diesen en una parcela determinada del conocimiento. No pudieron lograr su objetivo en parte por los recelos y la desconfianza de la comunidad científica y en parte por el estallido de la II Guerra Mundial.

En 1949, fecha de la publicación de la famosa obra de Sherman Kent “Strategic Intelligence”, la epistemología era ya una disciplina conocida y estudiada en los círculos académicos. Sin embargo ni Sherman Kent primero, ni el general Washington Platt después, lograron aplicar los avances y los contenidos de esta disciplina en el estudio del ciclo de inteligencia. En la actualidad, muchos servicios de inteligencia y empresas privadas han descubierto la importancia de esta disciplina a la hora de analizar situaciones, minimizar el porcentaje de incertidumbre y fundamentar la toma de decisiones. Como afirman dos expertos en la gestión de conocimiento en los servicios de inteligencia: “La dinámica y los resultados de los servicios de inteligencia para la seguridad y la defensa mejorarán con la incorporación de los avances epistémicos, metodológicos y tecnológicos que se producen dentro del ámbito de la gestión del conocimiento, y que están sentando en los últimos años las bases para la formación y el desarrollo de una nueva y autónoma disciplina científica del mismo nombre” 

El papel que juega la epistemología dentro del trabajo cotidiano de un servicio de inteligencia está estrechamente relacionado con la formación de los futuros analistas y también de aquellos agentes especialmente involucrados en el servicio clandestino. Muy a menudo, tanto unos como otros, deben adquirir un hábito de pensamiento riguroso que les ayude a tomar decisiones incluso con una gran carga de incertidumbre. Los primeros deben lidiar, frecuentemente, con un tiempo reducido para sus análisis y una incertidumbre muy elevada. Los segundos, más a pie de campo, deben ser capaces de aprender a buscar y discriminar la información útil de aquella que no lo es y luchar contra los mecanismos de decepción y engaño. Toda esta formación queda circunscrita a la Escuela de Formación interna de cada servicio de inteligencia y bajo la supervisión del responsable del Directorio de Inteligencia. Pero los epistemólogos también realizan una labor de investigación que abarca dos funciones: por un lado crean nuevas técnicas o modelos de razonamiento o estudian las ya existentes para desarrollarlas y mejorarlas buscando entender el sustrato lógico sobre el que se fundamentan las diferentes técnicas de análisis,  por otro buscan y estudian los fallos en la gestión del conocimiento e intenta solucionarlos o realizar una labor preventiva con los fallos potenciales. Herbert señala la importancia de contar con epistemólogos en estas organizaciones:

“The Intelligence Community should recruit epistemological talent and cultivate epistemological Skull across its organizations” 

Tradicionalmente el análisis se divide en dos tipos: el análisis cualitativo y el análisis cuantitativo. En el primero, los métodos de razonamiento que nos enseña la Epistemología o Teoría del Conocimiento nos ayudan a escoger las técnicas de análisis adecuadas para cada caso, establecer relaciones y llegar a conclusiones lógicas. En el segundo, donde interviene la moderna minería de datos, nos ayuda a la hora de seleccionar y modificar las variables para evitar correlaciones espurias y redundancias  y poder realizar modelos más fiables. De hecho, la preparación de las variables y los datos suele abarcar el 80% de cualquier trabajo de minería de datos y es una parte esencial si queremos obtener buenos modelos bien sean explicativos o descriptivos. Los expertos en minería de datos aseguran que el 60% de los errores se producen por no saber escoger las variables útiles y desechar las que no lo son. Y esto sólo se remedia si el analista es capaz de razonar adecuadamente para sacar el máximo provecho de los poderosos programas de Data Minig como pueden ser el SAS o SPSS.

BOCHENSKI

Casi por casualidad me he encontrado con libro de I.M. Bochenski titulado "Los métodos actuales de pensamiento". A pesar de que es un libro cuya septima edición se publicó en 1971, el capítulo V dedicado a Métodos Reductivos me parece particularmente interesante. Creo que ya está descatalogado. Una pena. Espero que su sitio en el estante de la librería no haya sido ocupado por una de esas novelas mal escritas que tanto abundan. Es un verdadero atentado intelectual.

Sobre Bochenski (1902-1995) poco hay que decir que no se sepa ya. Este polaco fue un religioso dominico que dedicó toda su vida a la lógica. Fue discípulo de Lukasiewicz, un matemático polaco que trabajó en lógica polivalente. Bochenski destacó en sus aportaciones sobre la analogía y en sus investigaciones históricas sobre la lógica en la antiguedad. Fundó el "Ost Europa Institut" en Friburgo, dedicado al estudio y análisis de la filosofía soviética.