Ética del riesgo y cuatro posiciones preliminares

El campo de la ética aplicada y, en concreto, de la ética de la tecnología, vive un momento de florecimiento, auge y casi diría popularidad. Y por ello surgen nuevas ideas, nuevos enfoques o nuevas áreas de trabajo.

Un área que he descubierto muy recientemente (no sé si es tan nueva o es sólo que yo la acabo de descubrir) es la llamada ética del riesgo ('risk ethics') y, quizá como otra forma de expresarlo, o como un subconjunto, la ética de la imposición de riesgo.  

Ética del riesgo

Descubro este nuevo campo de trabajo en materia ética en el libro 'The ethics of artificial intelligence' de  Sven Nyholm', quien aborda brevemente este tema en el último capítulo del libro. El autor nos presenta este subconjunto de la ética de la siguiente manera:

The ethics of risk is, so far, a fairly small subfield within ethics. But it is a field that is quickly growing as philosophical ethics concerns itself increasingly with emerging technologies, on the one hand, and the relation between current generations and future generations of people, on the other hand.

Lo vemos, pues, como un campo emergente de la ética, pequeño pero en rápido crecimiento y que debe dar respuesta de alguna manera a si es ético asumir ciertos riesgos o, quizá más importante, imponer a otros esos riesgos.

Según Nyholm, algunas de las preguntas a que la ética del riesgo debe responder serían:

• ¿Es admisible desde un punto de vista ético imponer riesgos a otras personas?
• Si no está claro que se pueda hacer ¿En qué consiste realmente ese problema ético?
• O también ¿Bajo qué circunstancias es éticamente aceptable imponer riesgos a otros?

Para que se entienda el contexto, y aunque el autor se centra sobre todo en el campo de la inteligencia artificial y sus riesgos, existen muchas otras tecnologías que tienen riesgos y que, sin embargo, hemos aceptado, la energía nuclear o los propios coches, por poner un ejemplo. Ambas aportan beneficios pero también comportan ciertos riesgos en forma fundamentalmente de accidentes, que, conscientemente o no, hemos aceptado como asumibles.

Riesgos

Antes de proseguir, un breve recordatorio o aclaración.

Un riego, se puede definir, de manera muy sencilla y compacta, como un problema potencial. Por potencial quiero decir que no es seguro que ocurra, que puede darse o no, y por problema indicamos que, caso de concretarse, su resultado es negativo o dañino.

Esta definición tan compacta, además, nos ilumina sobre lo que, en la pura gestión de riesgos propia de la dirección de proyectos, de la ciberseguridad o de tantos otros campos de gestión, se evalúa fundamentalmente en un riesgo, a saber:

• La probabilidad de que ocurra
• El impacto en caso de ocurrir 

Decisiones

Aunque la ética del riesgo podría aplicar a muchas cosas, parece encajar muy bien con la ética de la tecnología o, más allá, la ética de los negocios.

En efecto, en el ámbito de los negocios (aunque no exclusivamente) se deben adoptar decisiones, decisiones, que siguiendo la sencilla y lógica clasificación que el autor nos sugiere, serán de tres tipos:

• Decisiones con certidumbre
• Decisiones con riesgo
• Decisiones con total incertidumbre

Las dos últimas suponen la asunción de riesgos y, eventualmente, la imposición a terceros de algunos de esos riesgos.

Cuatro grandes posiciones preliminares ante el riesgo

En general, desde el punto de vista ético se considera como mínimo problemático (que no necesariamente inaceptable) el imponer riesgos a otras personas. El autor no profundiza mucho, y tampoco lo voy a hacer yo aquí, en el análisis ético, pero sí nos presenta cuatro grandes respuestas o cuatro grandes posiciones que se pueden dar, desde un punto de vista ético a esa imposición de riesgos. 

• Primera posición: Se considera ético imponer riesgos siempre que no suceda nada malo realmente. Esta es una posición no muy popular y bastante discutida. De hecho, personalmente la considero un poco absurda: es como decidir a posteriori si algo fue ético, en función de que el problema, el daño, se haya concretado. A lo mejor es útil desde un punto de vista legal, pero no lo veo como una guía ética para la toma de decisiones.


• Segunda posición: Se pueden imponer riesgos a terceros si eso forma parte de un empeño que, en conjunto, puede beneficiar a la media de la sociedad. Es una visión, como reconocerá el lector avezado en ética, claramente utilitarista. Es discutida desde puntos de vista que apelan a la falta de equidad en la distribución de riesgos o a que no se tienen en cuenta los derechos de las personas.


• Tercera posición: se puede imponer riesgos a otras personas si éstas consienten en asumirlos. No puedo evitar que esto me recuerde al 'consentimiento informado' utilizado en atención sanitaria o, aunque no es exactamente lo mismo, al consentimiento al tratamiento de datos personales que exige el reglamento de protección de datos. Se piense lo que se piense de esta opción, hay que tener en cuenta que, con frecuencia, no es viable consultar a todas las personas afectadas por un riesgo


• Cuarta posición: un poco para salvar eta dificultad, la cuarta opción propuesta es considerar los riesgos que las personas tendrían buenos motivos para aceptar, en caso de que se las pudiera consultar. Tiene lógica, creo, pero es un poco especulativa.

Es evidente que hay mucho más que analizar y debatir todavía, pero lo dejaré aquí porque este era un post meramente introductorio y porque la fuente en que me baso tampoco se extiende mucho más.

Conclusiones

El riesgo es inherente a la actividad humana y, cuando adoptamos decisiones, es prudente tenerlo en cuenta. Esa prudencia no sólo afecta a consideraciones prácticas sino, también éticas, especialmente cuando nuestras decisiones imponen un riesgo a otras personas.

Por ello existe un campo emergente en la ética que trata, precisamente, con el riesgo e intenta dar respuesta ética a cuándo es lícito imponer riesgos a terceros.

¿Por qué fracasa una transformación digital? Dos riesgos que habitualmente no se mencionan

Mucho se ha escrito y hablado sobre transformación digital en los últimos años, y mucho se escribirá y hablará sobre transformación digital en los inmediatamente venideros.

Muchas explicaciones, no siempre afortunadas, sobre en qué consiste la transformación digital. 

Muchas ideas y recetas, no todas completas ni acertadas, sobre cómo llevarla a cabo.

Y también, si, alguna argumentación, tampoco necesariamente bien enfocada, sobre los riesgos existentes y sobre qué puede hacer que nuestra transformación digital descarrile y no llegue a buen puerto. 

Hablé largo y tendido sobre transformación digital en mi primer libro 'La carrera digital' y en él hui de proporcionar recetas simples y genéricas, porque como les suelo insistir a mis alumnos cuando les hablo de transformación digital, no creo en la existencia de LA transformación digital, en abstracto, sino en TU transformación digital, la propia de tu compañía. Una transformación digital que depende del sector en que operes, de tu estrategia, de la situación de partida y madurez en materia de sistemas y tecnologías en tu empresa, de la presencia o no de cultura digital y habilidades digitales básicas, de tu aversión al riesgo, de tu disponibilidad presupuestaria...

No, no creo, en las recetas simplistas y generales, aunque, evidentemente, existen patrones comunes y buenas y malas prácticas.

En mi visión de la transformación digital, juega un papel importante una disciplina a la que no se suele relacionar, incomprensiblemente, con la transformación: la dirección de proyectos. Y una parte relevante de la dirección es la gestión de riesgos. En gran medida, la gestión del riesgo de un programa de transformación digital se debería, en mi opinión, gestionar siguiendo las buenas prácticas de gestión de riesgos en proyectos y programas.

En resumen, no creo en las recetas simplistas y generales para la transformación digital y los riesgos que la aquejan se debe gestionar mediante las técnicas al respecto de la dirección de proyectos.

A pesar de todo lo anterior, en este post quisiera mencionar dos riesgos genéricos que comprometen el éxito de una transformación digital (y, en gran medida, cualquier transformación ambiciosa). Y lo hago porque, como parte de mis actividades docentes, he tenido la ocasión recientemente de observar algún planteamiento sobre riesgos en transformación digital, y me pareció que había cosas importantes que añadir o, al menos, resaltar.

Voy a comentar, en concreto, dos elementos de riesgo:

• El salto de la estrategia a la operativa
• La ejecución y la resiliencia

El salto de la estrategia a la operativa

Se suele decir, y se dice bien, que la transformación digital deriva de la estrategia, que debe estar alineada con la estrategia. Y es cierto. Muy cierto. Absolutamente cierto. 

La transformación digital debe apoyar de forma coherente una estrategia existente o, incluso, debe definir, al menos parcialmente, esa estrategia. En cualquier caso, debe haber un completo alineamiento entre nuestra estrategia empresarial y la transformación digital que acometemos.

Sin embargo, existen discursos, que me inquietan e incomodan por lo blandos y ambiguos, en que de tanto centrarse en la estrategia, de tantas grandes palabras y visiones como los pueblan, se olvidan de que la estrategia hay que implementarla. La transformación digital hay que hacerla, construirla, ejecutarla

En el modelo que propongo en 'La Carrera Digital' indico que, teniendo clara la estrategia, se deben identificar unas iniciativas. De esas iniciativas se seleccionan las más oportunas. Y las iniciativas se convierten en proyectos (es decir, actividades con alcance, entregables, plazos, responsables, costes...). Ese salto de las estrategias, que forzosamente son visiones de alto nivel, a proyectos que son empeños muy concretos y operativos, es fundamental para que la transformación digital no se quede en un discurso o un powerpoint.

Y se trata de un salto que algunas visiones en mi opinión demasiado 'blandas' de la transformación digital no favorecen. La transformación digital no son unas 'slides' o el discurso de un CEO. La transformación digital es acción. Es ejecución. Es sangre, sudor y lágrimas.

La ejecución y la resiliencia 

Sangre, sudor y lágrimas. Una forma artística aunque severa de decirlo. Pero es así. La ejecución es compleja. Y es dura. La implantación de tecnología es compleja, y es dura. Y la transformación digital, aunque les pese reconocerlo a aquellos que se empeñen en negar su base tecnológica, es esencialmente, implantación de tecnología.

Una implantación de tecnología que, como hemos dicho, deriva de la estrategia...pero implantación de tecnología, al fin y al cabo.

Una implantación de tecnología acompañada de acciones de gestión del cambio y, eventualmente, de la promoción de un cambio cultural... pero implantación de tecnología.

Y cualquier que haya tenido la experiencia de participar en proyectos de implantación de tecnología sabe que suelen ser complejos y duros. Sabe que aparecen imprevistos, cosas que, inexplicablemente, no funcionan como pensábamos. Que surgen errores y fallos que parecen indescifrables. Que pese a nuestros mejores intentos de estimación de plazos, los tiempos tienden inexorablemente a alargarse. Que hay agentes que se oponen de forma activa o pasiva al avance del proyecto y que ponen 'palos en las ruedas. Y que la presión de la dirección suele ser alta.

Si, la implantación de tecnología es bonita, pero dura. Y la transformación digital, pese a quien pese, es esencialmente implantación de tecnología. Y, por tanto, es bonita, pero dura.

Y por eso es tan importante la resiliencia. Una resiliencia que nos haga a un tiempo resistentes y flexibles, pero en cualquier caso capaces de mantener la visión, la tensión y la motivación, cuando las cosas se ponen difíciles, lo cual suele ocurrir con frecuencia.

Cuando se habla de la importancia de las personas, se suele poner más énfasis en los aspectos culturales y de gestión del cambio. Y, en efecto, son muy importantes.

Pero en mi visión, lo que más me importa de cara a una transformación digital (en realidad de cara a cualquier transformación o iniciativa ambiciosa) es el liderazgo, la capacidad de llevar a la práctica una visión. Y esa capacidad de llevarla a la práctica implica no sólo visión. Implica, aún más, capacidad operativa y resiliencia, mucha resiliencia.

En resumen

Estos dos riesgos se podrían resumir en uno solo: la falta de capacidad operativa. 

Sugiero que no nos dejemos arrastrar por discursos simplistas, que nos hablen de estrategia sin concretar o que, al poner el foco en lo cultural, se desentiendan de lo tecnológico y operativo.

Insisto: la estrategia es esencial como punto de partida y las personas son cruciales, como impulsoras y sujetos afectados. Pero una transformación digital es, en esencia, implantación de tecnología. E implantar implica voluntad, resistencia y capacidad operativa.

Y si no la tienes, créeme, puedes llamarle como quieras a tu programa de cambio, pero no será una transformación digital. 

Y no implantarás nada relevante.

Y no triunfarás.

Riesgos en el negocio de la Inteligencia Artificial

Aunque nos interesa mucho la inteligencia artificial como pura tecnología, y aunque nos interesa mucho la inteligencia artificial desde el punto de vista de sus connotaciones éticas e incluso humanísticas, lo cierto es que la inteligencia artificial, por suerte, es también un negocio. Un negocio que, para algunos actores, es el objetivo mismo de su actividad empresarial y para otros, la mayoría, un elemento que les puede aportar eficiencia, calidad, diferenciación, etc

En al artículo anterior, vimos algunos elementos funcionales y éticos necesarios para la confianza en la inteligencia artificial. En este artículo, y siguiendo la misma fuente, a saber, el libro 'An introduction to ethics in robotics and AI' de Christoph Bartneck, Christoph Lütge , Alan Wagner y Sean Welsh, vamos a adoptar la perspectiva de negocio y revisar riesgos asociados a la inteligencia artificial.

Los autores distinguen dos grandes bloques de riesgos:

• Riesgos generales
• Riesgos éticos

Riesgos generales

Hablaríamos en primer lugar del riesgo funcional, es decir, del caso de que la solución inteligente, simplemente, no funcione. No es este un riesgo diferente al de cualquier otro negocio tecnológico, pero es evidente que existe y, quizá, apuntaríamos, dada la naturaleza menos determinista y predecible de los algoritmos de inteligencia artificial frente a otro tipo de soluciones técnicas, el riesgo pudiera ser, quizá, algo mayor en este caso.

El segundo tipo de riesgos de este bloque que identifican los autores son los riesgos sistémicos, es decir, se trata de riesgos que afectan a todo el sistema. Se mencionan, por ejemplo, crisis financieras como las generadas por las 'subprime'. Un negocio de inteligencia artificial se ve afectado como sujeto paciente, como cualquier otro, por este tipo de riesgos sistémicos pero, en el caso concreto del ámbito financiero, y a modo de ejemplo, hay que recordar que muchos de los movimientos en bolsa están gobernados por algoritmos y que ya se han producido 'sustos' generados por avalanchas de órdenes dadas por robots. Es decir, también hay el riesgo de que los negocios de inteligencia artificial no sólo sean pacientes de un riesgo sistémico sino que, por desgracia, pueden ser agentes, es decir, generadores de ese riesgo.

El siguiente tipo de riesgo serían los riesgos de fraude. Los autores apuntan al uso de software para generar fraudes como en el tristemente célebre caso de Volkswagen y sus emisiones contaminantes. No nos parece que tampoco en este caso sea un riesgo específico de la inteligencia artificial, pero como software que es, puede intervenir en algún caso.

Finalmente, se indican los riesgos de seguridad como los que se pueden producir en sofisticadas plantas industriales con un control complejo normalmente con una dosis alta de software, o los bastante manidos y probablemente injustamente magnificados accidentes de vehículos autónomos.

Riesgos éticos

En primer lugar tenemos en este apartado los riesgos reputacionales. Los autores señalan como ejemplo el caso de algoritmos sesgados y los prejuicios que pueden generar. También aportan el ejemplo de mal uso de los datos con el caso Cambridge Analytica aunque yo diría que en este caso, más que un riesgo reputacional es, directamente, un uso fraudulento con su efecto de deterioro, evidentemente, en la imagen de los protagonistas. Y creo que habría que ampliar aún más el alcance de este tipo de riesgos para incluir, por ejemplo, cómo los ya mencionados accidentes de los vehículos autónomos pueden suponer, por efecto propaganda, un riesgo y un freno al desarrollo de estas tecnologías y sobre todo a su adopción.

A continuación se abordan los riesgos legales. En este campo pensaríamos en los efectos legales derivados, por ejemplo, de un accidente o de una violación de la política de uso de datos. Sin embargo, los autores se centran más bien en la posibilidad de caer en prácticas anticompetitivas. Aunque creo que en el ámbito de la inteligencia artificial se puede dar ese caso dado el peso de actores como Google, IBM o Microsoft, lo cierto es que los ejemplos que aportan los autores provienen no del campo de la inteligencia artificial sino del software en general: la multas de la Unión Europea a Microsoft y a Google con su android, por prácticas anticompetitivas.

En tercer lugar, tendríamos los riesgos medioambientales. No parece que la inteligencia artificial sea un área muy específicamente afectada por este tipo de riesgos pero podrían darse en caso de un fallo si, por ejemplo, un sistema inteligente controlase instalaciones industriales que usasen gases o líquidos peligrosos o bien, por ejemplo, instalaciones nucleares. Por vía indirecta, la inteligencia artificial podría, en el fondo como cualquier otro software, contribuir negativamente al medio ambiente por materiales, consumo energético, emisiones etc propias de los centros de proceso de datos donde se ejecutan. No parece, no obstante, que este tipo de riesgos sean especialmente relevantes para el campo de la inteligencia artificial.

Finalmente, se mencionan los riesgos sociales. donde se aportarían ejemplos como el efecto en la motivación y moral de profesionales ante la automatización, un eventual aumento del aislamiento social o problemas derivados de usos considerados como inaceptables de la inteligencia artificial cuando, por ejemplo, se entiende que afectan a la privacidad.  

Gestión de los riesgos

A la hora de gestionar estos riesgos los autores apuntan a tres líneas de actuación. aunque en muchos momentos lo hacen más desde el punto de vista más de la sociedad que de una compañía concreta.

En primer lugar apuntan a cambios regulatorios para incrementar la seguridad. Desde el punto de vista de las compañías lo que se apunta es a la implantación de mejores prácticas como forma de minimizar riesgos.

En segundo lugar apuntan a que no sólo hace falta regulación en las industrias tecnológicas punteras en inteligencia artificial, sino también en sectores más tradicionales. Así, por ejemplo, para el caso del vehículo autónomo pudieran ser necesarias nuevas regulaciones en el sector seguros.

 Finalmente, y ahí si se centran más en las empresas, se apunta a la implantación de normas y procedimientos basados en consideraciones éticas y más allá del mínimo legal.

Conclusión

Aunque los propios autores reconocen que hay más riesgos que no se han tratado (riesgos comerciales, riesgos monetarios, etc), lo anterior es una buena estructuración de riesgos, bien es cierto que no siempre muy específicos de la inteligencia artificial. Y aportar estructura y cercanía a la realidad empresarial siempre es bueno y, más aún, si pretendemos pasar de consideraciones éticas más o menos genéricas o teóricas, a acciones concretas en empresas concretas o sectores concretos.

Tres riesgos para la innovación de una cultura con aversión al fracaso

Hace unos días hablábamos del denominado fracaso inteligente, cómo gestionar de un forma provechosa un fracaso en un proyecto de innovación.

Y decíamos que aunque el fracaso por sí mismo es negativo, es también inevitable y lo que sí podemos hacer es sacarle provecho mediante el aprendizaje y el 'fracaso temprano' aquel que consume una pequeña cantidad de recursos.

Pero para esta gestión inteligente del fracaso se necesita una cultura organizativa que no rehuya el riesgo y sobre todo que no castigue el fracaso, siempre que éste no se deba a una mala gestión.

De una forma casi especular a las características del fracaso inteligente, David L. Rogers, en su libro 'The digital transformation playbook' analiza los riesgos que para la innovación supone una cultura organizacional con aversión al fracaso e identifica, estas tres problemáticas:

• Esfuerzos de innovación incrementales: Aunque enunciado así puede no parecer un problema sí que lo es. Subyacente o consecuencia de la aversión al fracaso está la aversión al riesgo porque, evidentemente, cuantos más riesgos se asumen más fácil es fracasar. Pues bien, una cultura organizacional aversa al riesgo elegirá iniciativas de innovación conservadoras, seguras, que producen pequeños cambios incrementales pero, en cambio, evitará lo desconocido, los cambios profundos, lo radical y, por tanto jamás será capaz de una disrupción o un salto cualitativo.


• Pérdida de aprendizaje: Si se castiga el riesgo, no hay ningún incentivo para hacer públicos los fracasos. Los equipos evitarán siempre que puedan, desvelar esos fracasos. Ni siquiera se contarán pequeños tropiezos de proyectos que finalmente han sido exitosos. Al no existir trasparencia ni feedback, no se aprende de los errores, no se pone la base para evitarlos en el futuro. En suma, no hay aprendizaje organizativo y el fracaso será mayor porque, no sólo no hemos conseguido los objetivos del proyecto sino que, además, no hemos aprendido nada por el camino.


• Mal empleo del dinero: De la misma forma, un equipo que esté llevando a cabo un proyecto que no va bien, evitará el reconocerlo, se esforzará casi indefinidamente por sacar adelante un proyecto incluso si éste no tiene ya ninguna posibilidad de éxito. Todo por no reconocer el fracaso. Esto consume muchos recursos y mucho presupuesto para proyectos sin esperanza para acabar, finalmente, tirándolos a la basura cuando el proyecto, finalmente, fracase.

Como se ve, estos tres riesgos son casi la lectura inversa a lo que supone un fracaso inteligente. También aquí se hace mención al aprendizaje (en este caso a su ausencia) y al empleo de recursos (en este caso, un empleo excesivo) pero se añade además en este caso el factor relativo al alcance de la innovación que, en el caso de culturas con aversión al fracaso es siempre pequeño y sin una verdadera capacidad transformadora y estratégica.

En definitiva, y dado que el fracaso es inevitable, precisamos una cultura que nos permita aprender del fracaso, fracasar pronto y fracasar por algo que valga la pena haber intentado.

Tres metáforas del running para la gestión empresarial

Me encuentro leyendo 'Shoe Dog', el libro donde Phil Knight, fundador y CEO de Nike, cuenta su historia y la de su empresa.

No por casualidad, Phil es un 'runner', un aficionado de los de verdad a correr. Y probablemente, tampoco sea casual, aunque tampoco declaradamente intencionado, que algunas de las frases que dice sobre el 'running' puedan actuar como metáforas sobre la mejor forma de comportarnos en la empresa y el mundo profesional.

Entresaco tres.

Metáfora 1: iniciativa, liderazgo

Every runner knows this. You run and run, mile after mile, and you never quite know why. You tell yourself that you're running toward some goal, chasing some rush, but really you run because the alternative, stopping, scares you to death.

¿Qué nos motiva de verdad? ¿Qué nos impulsa a mejorar? ¿Y a liderar? Podemos buscar muchas explicaciones y justificaciones externas, pero como se suele decir, la motivación verdadera viene de dentro, nace de nuestro interior... y muchas veces no sabemos muy bien por qué. Quizá, como al corredor le asusta parar, a todos nosotros nos asuste dejar de ser quienes somos, dejar movernos por nuestros principios o aspiraciones. 

Metáfora 2: innovación, asunción de riesgos

Every runner understands this. Front runners always work the hardest, and risk the most.

Así es. Si para el corredor ir por delante del grupo le supone enfrentarse al viento en contra y no poder ver con claridad los ataques de sus oponentes, en el mundo empresarial ir por delante, ser innovador, supone un esfuerzo adicional, el desarrollo del nuevo concepto, la creación de un mercado, y, por tanto, la asunción de un riesgo. ¿Compensa?

Metáfora 3: indicadores y KPIs

Running track gives you a fierce respect for the numbers, because you are what the numbers say you are, nothing more, nothing less.

El runner está pendiente de las distancias, de su ritmo por kilómetro, sus pulsaciones, sus marcas... y éstas se comparan con las de sus rivales. Un mundo mensurable y objetivo. Aparentemente desapasionado. Igualmente, las empresas viven pendientes de objetivos, de indicadores, de KPIs... Aparentemente objetivo y desapasionado.

¿Seguro?

Hay pasión en el running y pasión en la empresa. Nos lo dicen la metáfora 1 y la 2. Los indicadores son una medida, importante, sí, pero ¿cómo medir la pasión? ¿cómo la iniciativa y el esfuerzo que impulsa a ser mejores, más competitivos, más innovadores?

*****

Tal vez sólo sean metáforas. Tal vez sean forzadas. Tal vez la pasión de Phil Knight por el 'running' y por su empresa, Nike, le traicionen de manera inconsciente.

O tal vez no.

Por si acaso, corramos...

#macrotweet: el riesgo y la innovación

You won't discover and invent anything unless you get used to taking riks and trying new things on a regular basis.

Dave Gray, Sunni Brown y James Macanufo

'Gamestorming'

Riesgo versus Miedo

En su libro 'Freakonomics', Steven D. Levitt y Stephen J. Dubner nos hacen algunos apuntes interesantes acerca del riesgo y su traducción en miedo.

Gran parte de la argumentación se basa en las aportaciones de Peter Sandman. Sandman nos habla de tres factores que considero relevantes, el control, la familiaridad y el terror, mientras que Steven D. Levitt y Stephen J. Dubner apuntan un tercero de su propia cosecha pero que encaja perfectamente con los otros tres: el tiempo.

factor control
Lo que más me llamó la atención fue esta afirmación de Peter Sandman:

"Los peligros que controlamos son mucho más tolerables que los que están fuera de nuestro control."

En el libro 'Freakonomics' se cita, a modo de ejemplo, cómo nos da más miedo volar en avión que viajar en coche o el posible envenenamiento de la carne que compramos, que las infecciones procedentes de la suciedad de nuestra propia cocina. En ambos casos se demuestra que no es racional tener más miedo a lo primero que a lo segundo... pero eso no cambia el hecho de que tememos más al avión y a envenenamientos externos.

Cuando se analiza, este aserto parece coincidir con nuestra experiencia personal. Sí parece cierto que cuando sentimos que controlamos la situación y podemos hacer algo para reconducirla o para evitar efectos negativos, tenemos menos miedo. No sé explicar sus raíces psicológicas, pero me parece real y, en cierto sentido, un sentido que tampoco sabría explicar muy bien, lógico.

factor familiaridad
En un sentido parecido, y según las mismas fuentes, nos producen más miedo aquellos peligros con los que estamos menos familiarizados. Así, y siguiendo las menciones del libro, nos produce más miedo que un niño maneje un arma de fuego que el que juege en una piscina...aunque las estadísticas demuestran que mueren muchos más niños en piscinas que por armas de fuego.

factor tiempo
En su aportación propia Levitt y Dubner indican que nos producen más miedo los riesgos percibidos como inminentes que los percibidos como lejanos.

"El miedo crece con mayor fuerza en tiempo presente. Por eso los expertos cuentan con él; en un mundo que se muestra cada vez más impaciente con los procesos a largo plazo, el miedo constituye un poderoso juego a corto plazo."

factor terror
Finalmente, Sandman identifica el factor terror que indica que un peligro que se considera espantoso (con criterio o no) produce más miedo. Por ello, produce más miedo un ataque terrorista que una enfermedad del corazón. En este caso, además, se uniría el factor tiempo: el ataque se produce ahora mientras que la enfermedad tiene consecuencias a medio o largo plazo.

La ecuación de Sandman
Para Sandman, al final, todo se reduce a una ecuación:

riesgo = peligro + escándalo

De esta ecuación, que creo que merecería más profundización o explicación, lo que sí me parece relevante es que, según entiendo de las explicaciones siguientes, sobre lo que con frecuencia podemos actuar es sobre el sumando del escándalo que, según entiendo, tiene que ver más con la percepción del peligro que con el peligro real (que se recogería en el primer sumando).

De alguna manera, esto se encuentra alineado con la velada acusación que sobre los expertos, como manipuladores del miedo, vierten Levitt y Dubner.

Entiendo que los peligros existen y que su traducción a miedo se ve afectada por el control, la familiaridad, el tiempo y el terror. En nuestras manos estás, pues, hasta cierto punto, y siendo conscientes de estos factores, gestionar lo mejor posible el miedo y que este no sea nunca paralizante o completamente irracional.