Enseñanza de la inteligencia: errores relacionados con ACH

Versión para impresiónVersión para impresión

En los programas académicos modernos enfocados hacia el aprendizaje del análisis de inteligencia las llamadas “Técnicas Analíticas Estructuradas” (SAT)[1] ocupan un lugar central. Y dentro de ellas, la reina es, sin duda, la conocida como “Análisis de Hipótesis en Competencia” (Analysis of Competing Hypotheses), o ACH[2].

A pesar del amplio consenso académico sobre la utilidad de esta técnica, la mayor parte de los profesionales del análisis que se han referido a ella en público coinciden en que su interés es más didáctico que real y que en la práctica se emplea muy poco[3]. Y, aunque un reciente estudio sugiere que en el INR (el servicio de inteligencia del Departamento de Estado norteamericano) en torno a la mitad de los analistas hacen algún uso de técnicas estructuradas, no está claro si los que respondieron a los cuestionarios tenían en mente ACH u bien otras técnicas no específicas que podían haber empezado a utilizar ya en la universidad (brainstorming, por ejemplo)[4].

ACH tiene sus entusiastas y sus detractores y no es difícil encontrar en la literatura especializada críticas de esta técnica o comentarios sobre sus limitaciones. Es, quizá, el precio de la fama. ACH nos fascinó en su momento al mostrarnos que el uso de metodologías propias de las ciencias sociales podía ayudarnos a mejorar la calidad de nuestro análisis. Y nos decepciona en ocasiones cuando, quizá, esperamos de ella lo que no puede darnos. Tres ejemplos:

1. Como bastantes autores han observado, una de las funciones más importantes de la inteligencia es reducir la incertidumbre intrínseca de cualquier proceso de toma de decisiones[5]. Si ello es así, entonces ACH decepcionará a los que lo utilicen y a sus clientes, porque, muy a menudo, el efecto de su uso no es reducir la incertidumbre, sino aumentarla. Algo que no es necesariamente malo. Un dirigente político se sentirá inclinado a actuar si advierte las oportunidades que sus acciones crean y está convencido de que puede controlar los riesgos asociados a ellas. Un aumento de la incertidumbre dificultará el aprovechamiento de las oportunidades, pero también ayudará a evitar graves errores. Utilizando un ejemplo muy conocido, parece que el Presidente norteamericano Bush actuó en 2003 de forma imprudente por no comprender en toda su complejidad la dificultad de la situación y, en particular, la incertidumbre asociada al proceso de reconstrucción de Iraq después del conflicto. 

2. Un segundo problema tiene que ver con una imperfecta comprensión de la manera en que funciona ACH, algo que hace que le pidamos lo que no puede darnos. Como sabemos, ACH está diseñada para rechazar hipótesis, para probar que una hipótesis en particular no puede ser cierta por resultar incompatible con parte de la evidencia disponible. En la práctica, sin embargo, es frecuente utilizar ACH para calcular “cuál de las hipótesis es la más probable”[6]. Esta tendencia resulta especialmente notoria entre los usuarios de la versión informática desarrollada por PARC (Palo Alto Research Center)[7].

3. El tercer problema, también frecuente entre los usuarios del software de PARC, consiste en utilizar los resultados de la matriz ACH para alimentar un proceso de generación de escenarios. Cada uno de los drivers que con frecuencia se utilizan para diseñar escenarios es reinterpretado como “hipótesis” y confrontado con la evidencia disponible. Los resultados numéricos que la matriz nos ofrece son utilizados para asignar probabilidades a las diversos valores que cada driver puede adoptar.

El problema es que los datos que alimentan ACH corresponden a una evidencia pasada y ofrecen información sobre una realidad así mismo pretérita. Para dar el salto del pasado al futuro (es decir, a los escenarios) necesitamos un paso intermedio, un algoritmo que nos transforme una situación previa (que, con ayuda de ACH quizá conozcamos mejor) en una situación futura. En la mayor parte de los casos, este paso intermedio está lejos de ser trivial. Si, a pesar de todo, el sistema parece que en algunos casos funciona es, simplemente, porque podemos estar suponiendo que el futuro no será otra cosa que una proyección continuista del pasado. Y, como saben la mayor parte de los analistas, el business as usual es siempre uno de los escenarios más probables.

José-Miguel Palacios es Coronel de Infantería y Doctor en Ciencias Políticas


[1] Una descripción general de las SAT más usuales puede encontrarse en el A Tradecraft Primer, un folleto publicado por el gobierno de los Estados Unidos en 2009 (https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/csi-pub..., leído el 28.05.2017).Para una explicación más amplia y detallada puede consultarse Richards J. Heuer Jr y Randoph H. Pherson (2011). Structured Analytic Techniques for Intelligence Analysis. Washington DC: CQ Press. Pp. 288-290.

[2] Richards J. Heuer (1999). Psychology of Intelligence Analysis. Washington DC: Center for the Study of Intelligence (CIA).

[3]  Ver, por ejemplo, Mihaela Matei (Febrero de 2015). Structured analycal techniques in internaonal intelligence vs  national intelligence: strengths and weaknesses. Ponencia presentada en la conferencia anual de la International Studies Association (Intelligence Studies Section), Nueva Orleans (EEUU); 18-21 de febrero de 2015.

[4]  Stephen Coulthard (2016). Why do analysts use structured analytic techniques? An in-depth study of an American intelligence agency. Intelligence and national security, 31:7, pp. 933-948. http://dx.doi.org/10.1080/02684527.2016.1140327 (leído: 05.05.2017).

[5]  "The mission of intelligence analysis is to evaluate, integrate, and interpret information in order to provide warning, reduce uncertainty, and identify opportunities.”  Thomas Fingar (2011). Reducing Uncertainty: Intelligence Analysis and National Security. Stanford University Press , p. 5.

[6]  Así, por ejemplo, el metodólogo australiano Tim van Gelder explicaba en 2007 que ACH “is a procedure for determining which of a range of hypotheses is most likely to be true, given the available evidence”. Tim van Gelder (31 Diciembre 2007). “Hypothesis testing – What’s Wrong with ACH?”. https://timvangelder.com/2007/12/31/hypothesis-testing-whats-wrong-with-ach/ (leído: 15.11.2014).

[7]  Puede descargarse en http://www2.parc.com/istl/projects/ach/ach.html (leído: 29.05.2017).