En julio de 1971, Santiago de Chile respiraba una mezcla de euforia política y frío invernal. El país vivía un experimento social sin precedentes: la llegada de Salvador Allende al poder había desatado la promesa de una revolución democrática. Tras la nacionalización de la gran minería y otras industrias, se devolvía a los ciudadanos la sensación de ser dueños de su propio destino. Pero bajo esa esperanza, latía un desafío complejo de proporciones monumentales.

La persona al frente de este reto era un joven de veintiocho años llamado Fernando Flores. Como Director Técnico de la CORFO, un organismo estatal mastodóntico encargado de coordinar a cientos de empresas nacionalizadas, Flores sabía que la burocracia tradicional fracasaría. Por ello, redactó una carta que cruzaría el Atlántico en busca de la visión revolucionaria del padre de la cibernética de gestión: Stafford Beer.

Stafford Beer

Semanas después, Stafford aterrizaba en el aeropuerto de Pudahuel. Con una barba densa y canosa y un porte de gurú mesiánico, Beer era un consultor de élite londinense que, en Chile, buscaba algo más que dinero: buscaba demostrar que la ciencia podía gestionar la libertad.

El Proyecto Cybersyn

Lo que Flores y Beer pusieron en marcha fue el Proyecto Cybersyn, una apuesta tecnológica que desafiaba la lógica de su tiempo. Mucho antes de que ARPANET fuera una realidad fuera de los laboratorios militares estadounidenses, ellos estaban instalando la primera red de datos civil del mundo.

¿El objetivo? Digitalizar la actividad económica de una nación con recursos limitados. Contando con una única computadora central (una IBM 360/50), el proyecto abordó su reto mediante una solución audaz: recuperaron 500 máquinas de teletipo, unos aparatos electromecánicos parecidos a máquinas de escribir, capaces de transmitir mensajes de texto de forma instantánea a través de la red telefónica, y las distribuyeron en fábricas y minas a lo largo de los miles de kilómetros de la geografía chilena.

La intención era recoger la información económica en tiempo real para dar respuestas eficientes. Las fábricas recibían autonomía para reaccionar a la demanda, y el gobierno solo intervenía ante anomalías graves detectadas por la red. Beer diseñó este sistema para evitar la parálisis burocrática; era una idea brillante porque proponía una alternativa a la rigidez: otorgar autonomía local para resolver problemas locales.

El corazón del sistema: La Opsroom

Toda esa información convergía en una sala central de control: la Opsroom. Ubicada en el centro de Santiago, su diseño rompía con la estética de oficina de los setenta. Era un espacio hexagonal con siete sillas de fibra de vidrio dispuestas en círculo para fomentar la toma de decisiones no jerárquica. En lugar de teclados, los brazos de las sillas contaban con botones de baquelita para proyectar gráficos y datos de producción en las paredes.

A pesar de su apariencia futurista, la Opsroom no era un centro de vigilancia, sino un simulador para la gestión de crisis. Su interfaz buscaba que el factor humano pudiera interactuar con la complejidad del sistema sin ahogarse en detalles técnicos innecesarios. Eran mentes brillantes diseñando sistemas para retos titánicos:

• El estado debía de gestionar la operativa diaria de industrias radicalmente distintas (minas de cobre, fábricas de conservas, plantas textiles).
• Los datos económicos llegaban a los ministerios con meses de retraso a través de informes escritos. Para cuando un ministro detectaba una caída en la producción de cemento, la obra ya se había detenido. Cybersyn debía reducir esa latencia de meses a horas, para que el sistema reaccionara en «tiempo real».
• El proyecto debía resolver la tensión entre el control central (necesario para la estrategia país) y la autonomía local (necesaria para que los trabajadores resolvieran sus problemas sin esperar una orden de Santiago).
• El boicot internacional, como los bloqueos de repuestos y créditos que paralizaban maquinaria de forma aleatoria.
• La hiperinflación que distorsionaba cualquier cálculo de costes en cuestión de días.
• Sabotajes y huelgas que cortaban el flujo de suministros y obligaba al sistema a recalcular rutas logísticas enteras.
• El peligro era morir por exceso de información. El sistema debía de filtrar toda esa información y distinguir entre una fluctuación normal y una anomalía crítica.
• Resolver todo lo anterior con una sola computadora (IBM 360/50) y una red de teletipos obsoletos.

El sistema debía filtrar el ruido y distinguir entre una fluctuación normal y una anomalía crítica. Sin embargo, pese a sus esfuerzos, Flores y Beer no pudieron construir un sistema con la variedad suficiente para enfrentar la realidad de Chile. Tras el golpe de estado de 1973, los militares destruyeron Cybersyn al considerarlo una amenaza al orden tradicional. El proyecto colapsó por no poder cumplir con un principio del cual Beer era, paradójicamente, el mayor experto mundial: La Ley de Ashby.

Solo la variedad absorbe variedad

Ashbys Law

La “Ley de Ashby” o la “Ley de la Variedad Necesaria” es la regla de oro de la complejidad. W. Ross Ashby, pionero de la cibernética, planteó una verdad demoledora: «Solo la variedad puede absorber variedad«.

El Juego de la Variedad

Imagina un portero de fútbol. Si el delantero tiene 10 formas de chutar, pero el portero solo conoce 3 movimientos, el portero fallará. No importa su rapidez o su equipación; matemáticamente, le faltan grados de libertad para igualar la complejidad del ataque. En diseño estratégico, la «variedad» es el número de estados posibles de un sistema. Si intentas controlar un mercado de «variedad 100» con un plan rígido de «variedad 5», el sistema se romperá.

Cybersyn falló porque la Variedad del Entorno (huelgas, inflación del 600%, presiones diplomáticas) se volvió infinita, mientras que la Variedad del Sistema (500 teletipos y una computadora) era limitada. No podemos simplificar un problema complejo eliminando información; la solución debe ser capaz de manejar esa complejidad.

Ashby y el Diseño Estratégico

Si eres diseñador estratégico: ¡Enhorabuena! Tu profesión ocupa un lugar relevante en la toma de decisiones actuales. Pero este privilegio tiene una responsabilidad: Un nuevo mundo está emergiendo y nos expone a una variedad de problemas para la que quizás no estamos debidamente armados. El terreno de juego ha cambiado. El mundo se ha vuelto más impredecible y enredado que nunca. ‘Cuando ya teníamos todas las respuestas, nos cambiaron las preguntas‘.

Estamos viviendo un cambio de escala radical. Cuanto mayor es el problema, mayor es el ruido. Nos inunda una avalancha de datos donde lo relevante se mezcla con lo irrelevante. Además, el mundo transita del orden al desorden; la complejidad ya es la norma.

Tradicionalmente, nos sentíamos cómodos en la linealidad de causa y efecto, obsesionados con los PLANES.

Everyone has a plan until they get punched in the mouth – Mike Tyson

Pero los planes ya no funcionan. La estrategia actual enfrenta disrruptores como la Inteligencia Artificial, que disparan la variabilidad del entorno. Al igual que en Cybersyn, si intentamos procesar este caos con procesos o metodologías rígidos, el resultado es la parálisis. La incertidumbre no es un fallo; es la nueva norma que está triturando nuestras soluciones.

Un ejemplo

Creo que estos conceptos se entienden mejor con un ejemplo:

¿Cómo diseñar un sistema de telemedicina con IA que mejore diagnósticos, detecte enfermedades graves, optimice recursos y además sea rentable?

Es un problema complejo por su enorme variabilidad:

• Variedad humana
• Variedad tecnológica
• Riesgos de negocio

No estamos diseñando; estamos intentando equilibrar un ecosistema donde la incertidumbre es el ingrediente principal.

La Variedad Humana

Para empezar, tenemos que hablar de personas. Y no me refiero a ‘usuarios’ en una base de datos, sino a la gente real. Esta visualización representa la relación entre los determinantes sociales y conductuales de la salud y distintas enfermedades.

Overview of the relationship schema between SBDH and disease.

• Factores sociales: El nivel de ingresos o el código postal dictan el acceso real a la sanidad.
• Comportamientos: Esos factores moldean hábitos como la dieta o el ejercicio.
• Riesgos: Todo lo anterior converge en la probabilidad de desarrollar una enfermedad determinada.

Parece complicado y lo es.

La Variedad Tecnológica

El segundo pilar que debemos entender es la tecnología. Y de nuevo la trama se complica. En esta diapositiva podéis ver el arsenal de Inteligencia Artificial que podemos desplegar: algoritmos diseñados para identificar patrones ocultos y predecir resultados de salud. Tenemos redes neuronales analizando imágenes médicas, modelos predictivos para enfermedades crónicas y sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) leyendo historiales clínicos.

Overview of SBDH data source and AI methods.

La IA es un intento de aumentar nuestra Variedad del Sistema para que podamos procesar la inmensa Variedad del Entorno. Pero hay una trampa: si alimentamos a la IA con datos que solo muestran una parte de la realidad (sesgos, falta de contexto social), lo que estamos creando es un ‘pequeño Cybersyn’ digital. Un sistema que cree tener el control porque procesa muchos datos, pero que en realidad es ciego a la complejidad real de la vida de los pacientes.

La IA no elimina la complejidad; simplemente la traduce a un lenguaje que nuestras máquinas pueden leer. Pero el ruido sigue ahí.

Riesgos de negocio

Finalmente, llegamos a los desafíos de negocio. Si la variedad de los pacientes y de la IA no fuera suficiente, tenemos que gestionar este ecosistema de intereses:

• Objetivos en conflicto: Queremos mejorar la salud, pero también maximizar la rentabilidad y reducir costes operativos.
• Alineación de Stakeholders: Tenemos que poner de acuerdo a médicos, directivos, inversores y reguladores. Cada uno con su propia ‘variedad’ de prioridades.
• El Muro Ético y Regulatorio: No basta con que funcione; debe cumplir con leyes que van por detrás de la tecnología y con principios éticos que no son negociables.
• Adaptabilidad: Y por si fuera poco, el sistema debe ser capaz de mutar cuando la medicina avance o la sociedad cambie.

Si nuestras organizaciones no tienen en cuenta esta variabilidad, seguirán operando en estructuras rígidas, intentando controlar este caos con modelos operativos del siglo XX, estamos recreando el Proyecto Cybersyn una vez más: un centro de control elegante que no puede responder a lo que sucede en el mundo real.

La Ilusión del Diagrama de Venn

Frente a esta montaña de datos y restricciones, en los procesos clásicos de estrategia solemos refugiarnos en diagramas, como el Diagrama de Venn: Deseabilidad, Factibilidad y Viabilidad. Parece el plan perfecto, ¿verdad?

People, Business & Technology

Pero bajo el capó de ese diagrama… está el todo. Tenemos la costumbre de esconder la complejidad bajo representaciones impecables, pero la complejidad no desaparece; se queda acechando. Operar hoy con herramientas simplistas es como intentar pilotar una economía desde un sillón con botones de baquelita.

Variability – People, Business & Technology

El Ecosistema del Strategic Complex Design (SCD) para Problemas Complejos

Es hora de mirar de una manera diferente. La complejidad es el sistema. Nuestra responsabilidad es evolucionar de arquitectos de soluciones estáticas a diseñadores de intervenciones sistémicas. A través del Strategic Complex Design (SCD), estructuramos la práctica en cuatro áreas:

The Complexity Framework

Cynefin Framework

No todos los problemas son iguales. Si intentas aplicar una solución «simple» a un problema «complejo», el sistema colapsará por falta de variedad. Conocer e identificar diferentes tipos de problemas es crucial. Para categorizar estos desafíos, utilizamos el Cynefin Framework (creado por Dave Snowden en 1999), que nos permite fijar el mindset y el proceso correcto para cada tipo de reto.

The Problem Mindset

Cuestionar las señales y preguntar de forma repetida si son síntomas o son la ráiz es algo esencial. El compromiso es con el problema raíz. Para ello necesitamos el cuestionamiento sistémico de las señales hasta llegar a la causa raiz. Strategic Complex Design (SCD) se apoya en nuevos marcos metodológicos, como el propuesto por Bernard Garrette, Corey Phelps y Olivier Sibony, nos ayudan a ser más sistemáticos al enfrentar problemas complejos.

Systemic Thinking

En lugar de analizar elementos aislados, esta disciplina nos obliga a mirar las interconexiones y las relaciones de dependencia dentro del ecosistema. Mapear el sistema antes de intervenir es lo que nos permite anticipar efectos secundarios y encontrar los puntos de palanca (leverage points) donde un pequeño cambio puede generar un impacto positivo masivo. Sin pensamiento sistémico, solo estamos moviendo muebles en una habitación a oscuras.

Design for Complexity

En entornos de alta incertidumbre, aceptamos que no existe una solución única, perfecta o definitiva. En lugar de eso, diseñamos intervenciones estratégicas: acciones deliberadas dentro del sistema que nos permiten testar hipótesis y observar cómo reacciona el ecosistema. Nuestro objetivo no es alcanzar un resultado finalista y estático, sino generar un acercamiento continuo y óptimo hacia nuestros intereses.

Hoy tenemos tecnologías candidatas, como la IA, a hacernos soñar con un control total sobre la realidad en la que queremos operar, al igual que Stafford Beer soñó al proponer el Proyecto Cybersyn, pero si no sabemos diseñar para la variabilidad suficiente que muestra nuestro nuevo y complejo mundo, solo estaremos construyendo monumentos digitales a nuestra propia incapacidad de entender la complejidad.