Donella Meadows: no se controla un sistema, se baila con él

Hay una escena que se repite en muchas empresas de producto. Alguien mira un panel lleno de métricas que no se mueven —o que se mueven en la dirección contraria a la deseada—, y la respuesta es siempre la misma: más instrumentos. Otro cuadro de mando, otro OKR, otra reorganización, otra métrica que por fin capturará lo que las anteriores no capturaban. Debajo de todo ello late una creencia rara vez enunciada: que un sistema suficientemente complejo puede gobernarse desde un panel, si damos con la palanca correcta y tiramos de ella con fuerza.

Hubo una mujer que dedicó buena parte de su vida a desmontar esa creencia, y a hacerlo sin renunciar a la esperanza de intervenir en el mundo. Donella Meadows era científica antes que nada —bióloga y biofísica de formación— y llegó a los sistemas por la puerta menos romántica: la de los modelos de ordenador que en los años setenta intentaban simular el comportamiento del planeta entero. De esa experiencia salió con una lección que pasaría el resto de su carrera puliendo: que los sistemas complejos no se dejan mandar, pero sí se dejan acompañar, y que la diferencia entre una cosa y otra es casi todo lo que importa.

Una científica contra la ilusión de control

Meadows (1941–2001) se hizo conocida muy pronto y por un libro incómodo. En 1972 fue la autora principal de The Limits to Growth, el informe encargado por el Club de Roma que usaba modelos de dinámica de sistemas para proyectar qué ocurriría si el crecimiento de la población, el consumo y la contaminación seguían sus tendencias en un planeta finito. El libro vendió millones de ejemplares y le valió tantos elogios como desprecios; durante décadas fue el saco de boxeo favorito de quienes confundían un modelo con una profecía. Pero el trabajo la marcó de una forma más honda que la polémica: le enseñó, desde dentro, hasta dónde llegan y dónde se rompen nuestras herramientas para predecir y controlar.

Venía de la tradición de la dinámica de sistemas que Jay Forrester había fundado en el MIT, pero acabó desconfiando del entusiasmo tecnológico de esa misma tradición. Su advertencia más citada va precisamente contra los suyos: quien se cría en el mundo industrial y se enamora del pensamiento sistémico corre el riesgo de cometer un error terrible, el de creer que ahí, en la interconexión y en la potencia del ordenador, está por fin la llave de la predicción y el control. No lo está. El resto de su obra es, en buena medida, el desarrollo paciente de esa negativa.

Murió en 2001, a los cincuenta y nueve años, dejando inacabado el manual con el que quería enseñar a pensar en sistemas a cualquiera. Sus alumnos y colegas lo terminaron y lo publicaron en 2008 como Thinking in Systems: A Primer. Es un libro breve y generoso, y sigue siendo la mejor puerta de entrada a una forma de mirar que no ha hecho más que ganar vigencia.

La estructura, no los culpables

La primera cosa que enseña Meadows es un cambio de pregunta. Ante un comportamiento que se repite y molesta —un indicador que no mejora, un equipo que tropieza siempre con lo mismo, una decisión que una y otra vez sale mal— la reacción instintiva es buscar un responsable. ¿Quién lo hizo? ¿A quién sustituimos? Meadows enseña a preguntar otra cosa: ¿qué estructura produce este comportamiento?

Su gramática básica son tres piezas. Las acumulaciones —los depósitos de algo que se llenan y se vacían: el dinero en caja, la confianza de los usuarios, la deuda técnica—. Los flujos que las alimentan y las drenan. Y, sobre todo, los bucles de realimentación: los circuitos por los que el estado de una acumulación influye en los flujos que la cambian. Un bucle de refuerzo amplifica; uno de equilibrio estabiliza. Casi todo el comportamiento que nos sorprende de un sistema —que se dispare, que se estanque, que oscile— sale de la forma en que esos bucles se combinan, no de la maldad ni de la torpeza de nadie en concreto.

El corolario es liberador y a la vez exigente. Liberador, porque quita el foco de la caza de culpables: cambiar quién ocupa una posición rara vez cambia el resultado si la estructura que genera el comportamiento sigue intacta. Exigente, porque obliga a mirar donde no se ve. En producto, una métrica que no deja de manipularse no es, casi nunca, un problema de personas deshonestas; es una estructura que premia manipularla. Un equipo que siempre se queda corto en descubrimiento no suele necesitar más presión, sino un bucle distinto: uno donde aprender pronto tenga consecuencias visibles. La pregunta «¿quién ha fallado?» produce reorganizaciones; la pregunta «¿qué bucle sostiene esto?» produce cambios que duran.

Los puntos de palanca, y por qué empujamos al revés

De esa mirada estructural nace su idea más influyente. Meadows la formuló en un ensayo memorable, Leverage Points: Places to Intervene in a System. Un punto de palanca es un lugar dentro de un sistema complejo —una empresa, una economía, un cuerpo vivo, una ciudad, un ecosistema— donde un pequeño desplazamiento en una cosa puede producir grandes cambios en todo. Toda intervención busca uno de esos puntos. El problema es que casi siempre elegimos mal.

Porque Meadows hizo algo más que nombrar los puntos de palanca: los ordenó de menor a mayor fuerza, en una jerarquía de doce peldaños que va desde lo más manoseado hasta lo más ignorado. Abajo, donde se concentran casi todas nuestras energías, están los números: los parámetros, las constantes, los ajustes finos. Subir un presupuesto, bajar un precio, cambiar el objetivo trimestral. Son los puntos más visibles y los más débiles; mover un número rara vez cambia el carácter de un sistema. Más arriba están la estructura de los flujos y las acumulaciones, la fuerza de los bucles de realimentación, los flujos de información: quién sabe qué, y cuándo. Y arriba del todo, donde casi nunca miramos, están las reglas del sistema —los incentivos, los castigos, las restricciones—, los objetivos que persigue y, por encima de todo, el paradigma: el conjunto de supuestos compartidos desde los que el sistema se piensa a sí mismo.

La lección práctica es incómoda. Dedicamos casi toda nuestra atención a los peldaños de abajo —los números, los cuadros de mando— porque son los que se dejan tocar, y descuidamos los de arriba —las reglas, los objetivos, el paradigma— que son los que de verdad determinan el comportamiento. Y hay una razón para que sea así, una razón que Meadows enunció con una crudeza que no se olvida:

«Cuanto más alto es el punto de palanca, más se resistirá el sistema a que lo cambies; por eso las sociedades tienen que borrar a los seres verdaderamente iluminados.»

— Leverage Points: Places to Intervene in a System (1999)

Los puntos que más importan son precisamente los que el sistema defiende con más fuerza, porque tocarlos amenaza a quienes prosperan con el orden vigente. Cambiar un número es fácil y por eso es débil; cambiar el objetivo que una organización optimiza —o el paradigma desde el que decide qué es siquiera un problema— es difícil justamente porque cambiaría muchas cosas a la vez.

Y aún hay un giro más, quizá el más útil de todos. Meadows observó, recogiendo una intuición de Forrester, que la gente suele acertar al localizar el punto de palanca y equivocarse por completo en la dirección: encuentra la palanca correcta y tira de ella hacia el lado que agrava el problema. Se subvenciona aquello que causa el daño; se añade más control a un sistema que sufre, precisamente, de exceso de control. Cualquiera que haya visto a una organización responder a un problema de coordinación con otra capa de supervisión reconocerá el gesto. La palanca estaba bien identificada. Lo que estaba mal era el sentido en que se empujaba.

No se puede optimizar una parte

Hay una tentación permanente en cualquier organización: mejorar la parte que uno tiene delante. El equipo optimiza su métrica, el departamento defiende su presupuesto, cada función afina su tramo del proceso. Meadows insistía en que optimizar agresivamente una parte casi siempre degrada el conjunto, porque las partes de un sistema no son independientes: están unidas por flujos y bucles que devuelven, tarde o temprano, la factura de la optimización local.

A esa dificultad se suma otra, más traicionera todavía: las demoras. Entre una intervención y su efecto suele haber un retardo, y ese retardo nos empuja a corregir de más. Vemos que el indicador no reacciona, insistimos, redoblamos la dosis, y cuando por fin el efecto llega —sumado al de todas las correcciones que apilamos mientras esperábamos— el sistema se pasa de frenada y oscila. Es el mismo patrón por el que una ducha con el agua caliente mal calibrada nos hace saltar entre el hielo y el hervor. En producto digital, donde cada cambio puede desencadenar ramificaciones imprevistas en todo el sistema, sobrerreaccionar a la caída de una métrica es una de las formas más comunes y más caras de este error.

De aquí sale una de las razones por las que Meadows resuena tanto con quien dirige producto: ese material, el software, se comporta como un sistema de sistemas, con acumulaciones, flujos y bucles propios, y castiga con especial dureza la ilusión de que el conjunto puede gobernarse mejorando una parte cada vez.

Los paradigmas, y aprender a bailar

Si el punto de palanca más alto es el paradigma —los supuestos desde los que un sistema se entiende a sí mismo—, entonces la intervención más potente que existe es también la más silenciosa: cambiar la manera en que un colectivo mira. Meadows lo sabía por experiencia propia; The Limits to Growth fue, más que un pronóstico, un intento de mover el paradigma sobre el crecimiento en un planeta finito. Y sabía también que ese peldaño es el que más se resiste, porque un paradigma no se argumenta, se habita.

Pero su conclusión no fue la del ingeniero que, encontrada la palanca suprema, se dispone a accionarla. Fue justo la contraria, y en ella está lo más maduro de su pensamiento. Por encima incluso de cambiar el paradigma, decía, está la capacidad de no aferrarse a ninguno: de mantener la mente lo bastante suelta como para reconocer que todo paradigma, también el propio, es una forma parcial de mirar. Esa humildad no la llevó al quietismo, sino a una imagen que resume su obra mejor que cualquier diagrama:

«No podemos controlar los sistemas ni descifrarlos. ¡Pero podemos bailar con ellos!»

— Dancing With Systems (2001)

Bailar con un sistema significa intervenir sin la fantasía de mandarlo. Observar antes de actuar. Escuchar cómo responde y dejar que su respuesta corrija la siguiente intervención. Empezar con cambios pequeños y reversibles en lugar de grandes planes irreversibles. Prestar atención a lo que el sistema hace, no solo a lo que quisiéramos que hiciera. Es, curiosamente, una descripción bastante fiel de lo que hacen los buenos equipos de producto cuando funcionan de verdad: no ejecutan un plan cerrado, iteran; no controlan el resultado, lo tantean.

Dónde se queda corta

Sería infiel a Meadows convertirla en oráculo, entre otras cosas porque ella habría desconfiado del gesto. Su pensamiento tiene tensiones reales, y conviene nombrarlas.

La más seria es que su marco es magnífico para el diagnóstico y bastante más flojo para la acción. Saber que cierta estructura produce cierto comportamiento no te dice qué punto de palanca es accesible, a qué coste, ni en qué plazo. Y hay una ironía en el corazón de su jerarquía: los puntos de mayor palanca —cambiar reglas, objetivos, paradigmas— son precisamente los que exigen un poder político y organizativo que su análisis deja casi siempre fuera del cuadro. La teoría señala dónde habría que empujar y, en el mismo movimiento, muestra que empujar ahí es lo más difícil del mundo. Al práctico le queda el diagnóstico y buena parte del problema intacto.

Hay además un punto ciego en su forma de mirar. Meadows tiende a tratar los sistemas como objetos que hay que comprender más que como terrenos en disputa. Pero dentro de casi todos los sistemas que importan hay actores con intereses, y esos actores se resisten activamente a un análisis estructural cuando el análisis los señala. No es solo que el sistema «se resista» por su inercia; es que a algunos les conviene que no se entienda. El vocabulario de las acumulaciones y los bucles, tan limpio, puede volverse curiosamente inocente frente a esa parte sucia y humana de las organizaciones. No todo lo que un sistema esconde lo esconde por complejidad. A veces lo esconde porque a alguien le renta.

Nada de esto invalida su aportación; la sitúa. Meadows describe como pocos por qué los problemas persistentes viven en la estructura y no en las personas, y por qué nuestras intervenciones fallan tan a menudo. Lo que no resuelve del todo es cómo reunir el poder para intervenir donde de verdad importa. Esa sigue siendo, un cuarto de siglo después de su muerte, una tensión abierta.

Volver a mirar el panel

Con todo, es difícil pensar en una voz más pertinente para este momento. Hemos construido, con una fidelidad que a ella le habría fascinado y espantado a partes iguales, el mundo saturado de información e instrumentos que sus modelos anticipaban. Y la inteligencia artificial no está suspendiendo la lección de Meadows: la está poniendo a prueba a mayor escala. Multiplica los cuadros de mando, abarata hasta el absurdo la producción de métricas y resúmenes, y con ello refuerza justamente el gesto del que ella desconfiaba: la creencia de que un sistema complejo se gobierna añadiendo instrumentos de control. Más paneles es, en su jerarquía, tocar los números. Es la palanca más débil que existe, disfrazada de progreso.

Su obra tampoco es ajena a la forma en que se organizan las empresas que fabrican producto digital. Cambiar los rituales, las herramientas o el organigrama son movimientos de parámetro: visibles, cómodos, de poco recorrido. Cambiar los incentivos que rigen a un equipo —las reglas— es de otra categoría, y por eso perdura cuando cualquier ceremonia se evapora. Distinguir una cosa de la otra es la diferencia entre la reforma que cala y la que decora.

Quizá por eso conviene volver a la escena del principio, a esa persona ante un panel que no se mueve. La respuesta que Meadows le ofrecería no es un panel mejor. Es una relación distinta con el sistema que hay detrás del panel: menos empeño en mandarlo, más atención a cómo responde; menos fe en la palanca única, más disposición a tantear y corregir. No controlar, bailar. Y bailar, recordaba ella, empieza por lo más difícil para quien está entrenado en controlar: escuchar la música antes de decidir el paso.