Complejo vs. Complicado
La velocidad a la que se mueve la tecnología y cada vez la mayor sofisticación de la misma nos lleva a utilizar indistintamente los dos términos anteriores: complejo y complicado. Hasta hace un par de días que escuchaba a Juan José Goñi en una clase de innovación, yo tampoco conocía la profunda diferencia entre ellos y ha sido revelador comprenderla, sobre todo para entender mejor el trabajo que hacemos desde Ingartek.
Un sistema, un software, una máquina, puede ser complicada de entender, de despiezar, de programar, pero su característica fundamental es que ante un estímulo de entrada sabemos cuál va a ser su respuesta. En cambio, lo complejo se da cuando ante un estímulo de entrada la salida puede ser distinta. Vaya trabalenguas… ¿Pero, y qué sistema se comporta de esta forma? Pues sí, tú y yo, las personas. Somos impredecibles, lo que hoy nos gusta mañana nos deja de gustar (como dice el anuncio), lo que para mi es una solución obvia para ti puede que no lo sea, y puede que dependiendo de otras variables, tome hoy una decisión y mañana la contraria.
En Ingartek nos dedicamos, entre otras cosas, a generar modelos complicados para predecir sistemas complejos. Sabemos de la dificultad de predecir la movilidad y sería osado por nuestra parte decir que lo hemos conseguido. Pero poco a poco vamos dando pasos apoyándonos en las herramientas que nos da la tecnología y la digitalización.
Hace unos poco años, no más de 10, estos sistemas complicados estaban construidos en base a una cadena de hipótesis. Las encuestas, salir a la calle a recoger muestras, eran las herramientas que teníamos a nuestro alcance y con ello dibujábamos en un lienzo los trazos de cómo se comportaba la movilidad. El dibujo podría parecerse más o menos a la realidad, pero en aquel entonces era lo que estaba a nuestro alcance. Unos pocos años más tarde, pasamos de dibujar a poder sacar fotografías, un sistema más complicado, sí. Dimos un pasito más para acercarnos a entender mejor la movilidad. Las bases de datos, los dispositivos embarcados, etc. nos dan una mejor resolución de cómo se comportó la movilidad en un instante determinado. Pero era eso, una foto de un día, y a partir de ahí a encadenar suposiciones una detrás de otra para explicar sistemas complejos.
La tecnología de las cámaras de fotos en nuestra vida quedó superada hace tiempo. También es cierto que la escala de tiempo ha dejado de ser lineal (¡ay! como me lea un físico…), viajamos a una velocidad y a una intensidad que lo de 3 años atrás nos parece que fue hace una eternidad. Ahora tenemos la posibilidad de sacar cuantas fotos queramos de la movilidad, y ya se sabe que cuando esto sucede pasamos de forma natural al video. Otro pasito más para acercarnos a entender este sistema complejo de personas moviéndose de aquí para allá. El margen de error se reduce.
En 10 años hemos pasado estar dibujando la movilidad a poder grabarla en video. Hemos avanzado muchísimo en entender estos sistemas complejos y creo que cada vez nuestros sistemas complicados explican mejor a nuestros viejos problemas. Disponer de datos de telefonía, tarjetas sin contacto, ubicaciones de los vehículos en tiempo real, etc. nos dan las herramientas para reducir el margen de error con el que describimos la movilidad. ¿Seguirá habiendo errores? ¡Obvio! Somos personas y basta con mirarnos un poco para ver que ante el mismo estímulo de entrada respondemos de forma distinta segúnsi llueve o no. Pero avancemos en esa dirección.
