También a diferencia de un arquetipo, el modelo del déficit es demasiado complejo para simular la economía por intuición. Para comprender la dinámica de la economía, habría que simular el sistema utilizando un ordenador para efectuar los cálculos.
El ejemplo del déficit federal muestra que la complejidad de los mapas de sistemas no lineales pronto pueden ofuscar nuestra capacidad para comprender la dinámica que generan. Como ha dicho Herbert Simon, ganador del premio Nobel de economía en 1978, "la capacidad de la mente humana para formular y resolver problemas complejos es muy pequeña en comparación con la magnitud del problema cuya solución se requiere para generar una conducta objetivamente racional en el mundo real, o aun para una aproximación razonable a dicha racionalidad objetiva".
El "principio de la racionalidad limitada de Simon” nos propone un dilema. Los únicos mapas de sistemas que podemos interpretar correctamente son triviales e incompletos comparados con la complejidad de los sistemas que procuramos entender. Otra posibilidad consiste en crear mapas más complejos y realistas de nuestros sistemas, pero nuestra intuición resulta entonces insuficiente para orientarnos en su dinámica o ayudarnos a comprender cómo modificarlo. Una solución es el uso de simulaciones informáticas. Los modelos informáticos calculan con precisión las consecuencias de los supuestos que operan en nuestros mapas de sistemas, por complejos que sean.
Además, la simulación forma parte esencial de la capacitación en pensamiento sistémico por otra razón importante. Cuando se crea un mapa de un sistema, ya sea mediante arquetipos, diagramas de ciclo causal o stock-and-flow, no hemos hecho nada más que proponer hipótesis. Estas hipótesis requieren verificación. Pero en muchos de los sistemas que nos interesan, no podemos llevar a cabo los experimentos que arrojarían luz sobre nuestras teorías. No podemos realizar nuestras actividades con una estrategia, luego regresar en el tiempo y probar otra. La simulación es la única manera práctica de verificar las teorías que proponemos en nuestros mapas de sistemas. Y en consecuencia es el único modo práctico de interiorizarse de la relación que existe entre la estructura de nuestros sistemas y, la dinámica que generan.
¿Esto significa que quien desee pensar sistémicamente debe especializarse en modelación informática? La respuesta es no, mientras comprendamos las limitaciones que ello supone. Por ejemplo, algunos creen que si se pudiera enseñar pensamiento sistémico a los niños desde temprana edad, crecerían con una comprensión más profunda del funcionamiento de los sistemas, lo cual los capacitaría para identificar "mentalmente" medidas para modificarlos. Es verdad que el estudio del pensamiento sistémico puede afinar nuestra intuición sobre la dinámica de los sistemas complejos, así como el estudio de la física puede desarrollar nuestra intuición acerca del mundo natural. Pero si los niños iniciaran sus estudios de física en el parvulario, es ridículo sugerir que podrían aprender a realizar mentalmente los cálculos necesarios para predecir qué sucedería si chocaran dos galaxias o qué ocurrirá en el próximo temporal.
Muchos sistemas humanos, incluidas las empresas, la economía y el sistema político, son igualmente complejos. Aunque los niños aprendieran a pensar sistémicamente -lo cual me parece de importancia vital-, aún sería necesario desarrollar modelos formales, resueltos por simulación, para comprender estos sistemas complejos.
Más aún, el pensamiento sistémico sin simulación informática puede atentar contra el desarrollo de la intuición humana. Sin modelación, podemos creer que estamos aprendiendo a pensar holísticamente, cuando en realidad sólo aprendemos a sacar conclusiones apresuradas. Un modelo informático afinado nos capacita para cerrar el circuito de realimentación por el cual aprendemos, al mostrarnos las implicaciones de nuestras premisas.
Espero haber ayudado en algo. Hasta la próxima oportunidad!
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