Pensamiento
sistémico y complejidad
La ilusión del
control: por qué gestionar la incertidumbre es distinto a eliminarla
En muchas reuniones de directorio he
visto la misma escena. Se presenta una matriz de riesgos impecable, con
probabilidades asignadas, impactos cuantificados, colores que van del verde al
rojo, y responsables designados para cada casilla. La sala se relaja. El
riesgo, parece, está bajo control.
Lo que rara vez se discute en esa
misma sala es que buena parte de esa matriz descansa sobre un supuesto que la
incertidumbre real no cumple, que el futuro se comporta como el pasado, y que
es posible asignarle una probabilidad razonable a eventos que todavía no han
ocurrido.
Frank Knight hizo, hace un siglo, una
distinción que sigue siendo más relevante de lo que la mayoría de las
herramientas de gestión de riesgo reconoce. El riesgo es incertidumbre medible,
se puede calcular una probabilidad con algún grado de confianza, como en un
juego de dados. La incertidumbre genuina, en cambio, no es medible, no porque
falte información, sino porque el conjunto de eventos posibles ni siquiera está
completamente definido de antemano.
La mayoría de las matrices de riesgo
corporativas tratan toda la incertidumbre como si fuera riesgo medible. Eso
funciona razonablemente bien para eventos recurrentes y bien documentados, una
falla de equipo, un retraso de proveedor habitual. Funciona muy mal para los
eventos que realmente importan, porque esos casi nunca son los que ya habíamos
anticipado con una probabilidad calculada.
Nassim Taleb popularizó el concepto
de cisne negro para describir precisamente estos eventos, altamente improbables
según el modelo, de impacto enorme, y que en retrospectiva parecen obvios. Lo
que Taleb señala con más fuerza no es que estos eventos existan, eso ya se
sabía. Es que la obsesión por medir y controlar la incertidumbre medible nos
deja sistemáticamente ciegos frente a la incertidumbre genuina, porque toda la
energía organizacional se concentra en perfeccionar el modelo equivocado.
He acompañado procesos de gestión de
riesgo donde el equipo dedicaba semanas a refinar la probabilidad de eventos ya
conocidos, con metodologías cada vez más sofisticadas, mientras el riesgo que
finalmente materializó a la organización ni siquiera aparecía en la matriz,
porque nadie lo había imaginado como posible. La sofisticación del modelo no
reduce la exposición a lo que el modelo no contempla. A veces la aumenta,
porque genera una falsa sensación de cobertura completa.
Esto no significa que gestionar
riesgo medible carezca de valor. Significa que confundir esa gestión con el
control de la incertidumbre real es un error categorial que puede resultar muy
costoso. Gestionar la incertidumbre genuina no se parece a calcular una
probabilidad. Se parece más a construir capacidad de respuesta, redundancia,
flexibilidad, capacidad de detectar señales débiles y actuar antes de tener
certeza completa.
Una organización con la que trabajé
decidió, después de un evento disruptivo que ninguna matriz había anticipado,
dejar de preguntarse exclusivamente qué tan probable es esto, y empezar a
preguntarse también, si esto ocurriera mañana sin ningún aviso previo, qué tan
rápido podríamos detectarlo y qué tan flexible es nuestra capacidad de
respuesta. Esa segunda pregunta no elimina la incertidumbre. La gestiona de una
forma que la primera pregunta, por sí sola, nunca podría.
¿Tu organización invierte más energía en
perfeccionar la probabilidad de los riesgos que ya conoce, o en desarrollar su
capacidad de responder rápido a lo que todavía no puede nombrar? Y si tuvieras
que apostar, el evento que realmente puede dañar a tu organización el próximo
año, ¿está en tu matriz de riesgos, o fuera de ella?
