Para mi esposa, Priscilla,

y mis padres, Mary Lou y Bob

PRÓLOGO

DE DON TAPSCOTT*

Han sido muchos los que han estudiado cómo pueden mejorar los colectivos, los ecosistemas y las redes empresariales. Por mi parte, estoy convencido de que nos encontramos tan sólo al principio del mayor cambio del siglo en cuanto a las estructuras arraigadas, la arquitectura y el modus operandi. Pero a menudo tengo la sensación de que se trata más de un arte que de una ciencia.

Y resulta que la naturaleza puede ayudarnos con la ciencia.

Cuando se trata de organizarnos en sociedad, con frecuencia recurrimos a las jerarquías tradicionales. Ese modelo ha funcionado correctamente como método para sistematizar el trabajo, establecer la autoridad, explotar recursos, asignar tareas, definir relaciones e intervenir en las organizaciones. Las jerarquías llevan con nosotros desde los albores de la historia humana, ya sea en forma de antiguos imperios esclavistas como los de Grecia, Roma, China y las Américas; de reinos feudales que posteriormente se extendieron en el mundo o de corporaciones propias del capitalismo industrial y las burocracias del comunismo soviético. Incluso los libros de gestión empresarial de nuestros días, que propugnan la capacidad de delegar, la importancia de los equipos y el trabajo en red, toman ese método de mando y control como premisa: toda persona que forme parte de una organización está subordinada a otra. Las jerarquías definen también las relaciones entre las empresas. Toda empresa ocupa un lugar determinado en una cadena de distribución: las empresas subordinadas dependen de la que está por encima, del mismo modo que ésta depende de las empresas o clientes a los que sirve. En el modelo económico tradicional, las abejas obreras deben ser supervisadas durante la producción de miel.

El concepto básico no cambiará, pero las jerarquías tradicionales tienen cada vez más limitaciones. Hace más de veinte años, Peter Drucker describió a los cargos directivos como «repetidores humanos de las débiles señales dispersas que pasan por información en la organización tradicional, previa a la era de la información».¹ La comunicación desde los niveles inferiores hasta los superiores a menudo es limitada, excepto cuando tiene lugar por medio de relaciones formales entre la mano de obra y los puestos directivos. Las jerarquías son típicamente burocráticas y a los empleados les falta motivación. Cada vez más, demuestran ser insuficientes como método de organización en el contexto de una economía caracterizada por los cambios rápidos y en la que el capital humano debe traducirse en innovación, creación de valor añadido y mejora de las relaciones con los clientes.

Y entre todo esto llega internet, un medio de comunicación que reduce drásticamente los costes de las operaciones y de la cooperación. Esto cambia dos aspectos fundamentales del protocolo empresarial. En primer lugar, aparecen alternativas para organizar el funcionamiento interno de las empresas y otras organizaciones. Como afirma Peter Miller, las empresas como Best Buy pueden aprovechar los conocimientos del colectivo con técnicas como los mercados de predicción para actuar de un modo más eficiente y, con ello, desafían algunos principios fundamentales del control jerárquico. Pueden surgir colaboraciones entre iguales de distintos silos de la organización. Podemos reconsiderar el poder, que ya no se conseguirá sobre la gente, sino mediante la gente. El trabajo puede organizarse sobre nuevos modelos de proyecto en los que el genio del capital humano puede liberarse de las antiguas restricciones de mando y control. Los empleados pueden forjar sus propias interconexiones de organización autónoma y formar equipos multifuncionales capaces de interactuar como una fuerza de trabajo global a tiempo real. Flexibilizar las jerarquías organizativas y delegar más poder en los empleados puede acelerar la innovación, reducir las estructuras de costes, conseguir una respuesta más ágil y de mayor calidad por parte del cliente, además de mayor autenticidad y respeto en el mercado.

En segundo lugar, los límites de las empresas pueden volverse más porosos, lo que permite potenciar la capacidad de innovación en la creación de bienes y servicios e incluso en la producción de valor añadido. En lugar de cadenas de distribución jerárquicas, las empresas pueden formar estructuras de red horizontales en las que los roles, las motivaciones y la conducta de los participantes sean distintos, de manera que los resultados conseguidos sean mucho mejores.

Lo que falta es una ciencia que explique todo este proceso, y ahí es donde entra en juego La manada inteligente. ¿Qué podríamos aprender de las «colaboraciones» dinámicas y complejas que existen en la naturaleza? ¿Qué puede enseñarnos la naturaleza para bajar de las nubes esa teoría de la complejidad?

En el pasado, como muchos otros, he comparado las organizaciones de trabajo en red con las bandadas de patos que vuelan en formación de V: actúan al unísono pero sin un control centralizado. Hace unos años, Thomas Stewart, quien había sido editor de la Harvard Business Review, explicó que el movimiento del grupo es el resultado agregado de las acciones de cada individuo, que actúa según su percepción local del mundo.² No es que haya un líder. El ave que va delante de la V tiene que esforzarse más para volar debido a la resistencia del viento. Pero, cuando se cansa, otro individuo la sustituye en la posición de liderazgo. Las aves se rigen por lo que podríamos llamar un liderazgo basado en la colaboración.

Con la publicación de La manada inteligente, las lecciones que podemos extraer de los rebaños, bancos y colonias animales se reúnen por primera vez en un texto accesible acerca de cómo hacer mejor las cosas. En cierto sentido, es un paso hacia la creación de una ciencia de la colaboración.

¿Y adónde nos lleva todo esto? ¿Es posible que, puesto que todo el mundo está conectado mediante la plataforma digital mundial, podamos empezar a compartir no sólo información, sino también nuestra capacidad de recordar, de procesar datos e incluso de pensar? ¿Se trata sólo de una analogía descabellada, o llegaremos a considerar el trabajo en red como las rutas neuronales que se extienden cada vez más para conectar el capital humano y transformar, una vez más, la calidad (de conexiones) en cantidad (en algo esencialmente nuevo)?

Este libro les gustará, y no sólo por las especulaciones sobre el futuro que contiene. Más bien porque se trata de una guía práctica sobre lo que puede enseñarnos la naturaleza para poder construir mejores organizaciones hoy en día, sobre cómo debe abordar su empresa la autoorganización, la diversidad, el conocimiento, la colaboración entre individuos y la imitación adaptativa para superar a sus competidores o para proporcionar más valor añadido a la sociedad. Y también sobre cómo puede evitarse el lado oscuro de la manada inteligente.

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INTRODUCCIÓN

ANTE LA DUDA, A VER QUÉ DICEN LOS EXPERTOS

No hace mucho, Southwest Airlines se debatía ante una decisión importante: ¿debía abandonar su política tradicional de asientos libres en los aviones de la compañía? De las líneas aéreas más importantes, Southwest era la única que dejaba elegir a los pasajeros dónde querían sentarse en el momento de embarcar. La aerolínea llevaba siguiendo ese procedimiento más de treinta y cuatro años y lo consideraba un rasgo diferencial. La actitud independiente de la compañía había contribuido a convertirla en una de las más importantes del mundo. No hay que olvidar que Southwest fue la primera línea aérea en fomentar que la tripulación contara chistes durante los vuelos.

Sin embargo, últimamente algunos clientes se habían quejado de las batallas campales que tenían lugar en el momento de subir a un avión de Southwest, especialmente quienes viajaban por negocios. Para conseguir un buen asiento, los pasajeros se veían obligados a llegar al aeropuerto varias horas antes del vuelo con el fin de asegurarse un lugar en la cabeza de la fila, o bien tenían que acordarse de imprimir un documento de embarque el día anterior desde el sistema de reservas en línea de la compañía. Había quien afirmaba que en el transcurso de ese proceso se sentía más como una cabeza de ganado que como un cliente, lo que constituía un problema en el marco de la competencia de aerolíneas. Así pues, Southwest puso el tema sobre la mesa: si los asientos asignados satisfacían más a la gente, estaban dispuestos a considerar el cambio.

La cuestión resultó ser más complicada de lo que parecía en un principio. Por una parte, nadie sabía el efecto que tendría la asignación de asientos sobre el tiempo que tardaba Southwest en embarcar a sus pasajeros. La aerolínea se enorgullecía de la rapidez con la que llevaba a cabo esas operaciones. Si la asignación de asientos agilizaba aún más ese proceso, el cambio tendría sentido. En cambio, si lo ralentizaba, no había motivos para cambiar. La velocidad del embarque dependería, en parte, del criterio que se utilizara. ¿Sería mejor empezar por la parte posterior del avión e ir llenándolo a partir de ahí? ¿O empezar por la parte delantera e invertir el sentido? ¿Tal vez embarcar primero a los pasajeros con asiento de ventanilla, luego los asientos intermedios y finalmente los de pasillo? ¿Y si fuera mejor alternar entre varias zonas? Cada estrategia ofrecía ventajas e inconvenientes; cada una de ellas exigía una cantidad de tiempo distinta. Teniendo en cuenta esas variables, ¿cómo se suponía que tenía que tomar una decisión la compañía aérea? Para un analista de Southwest llamado Doug Lawson, la respuesta era obvia: la mejor manera de determinar si la asignación de asientos sería el método más ágil pasaba por crear una simulación por ordenador de un grupo de pasajeros embarcando en un avión, de ese modo podrían ponerse a prueba todos los métodos, uno tras otro. Otras aerolíneas habían hecho más o menos lo mismo a lo largo de los años. Pero el plan de Lawson era un poco distinto: estaba basado en el comportamiento de las hormigas.

«Las hormigas eran muy adecuadas para ese estudio, porque se trataba de introducir a un grupo de individuos en un espacio reducido en un contexto de interacción mutua —afirma—. Cada individuo tiene que cumplir una tarea (en este caso, conseguir un asiento), mientras el resto intenta hacer exactamente lo mismo. En cierto modo, era un problema de biología típico.»

Igual que las de verdad, las hormigas digitales de Lawson seguían unas cuantas reglas simples que guiaban su comportamiento. «A cada hormiga se le permitía entrar por la puerta de embarque y acceder al avión —afirma—. En caso de estar simulando la libre ocupación de asientos, cada hormiga tenía su propia idea de lo que era un buen asiento basada en datos de pasajeros reales y lidiaba con la situación pensando: “Bueno, veo que ese asiento está libre, voy a intentar ocuparlo”.» Si el camino estaba despejado, la hormiga recorría el pasillo hasta la fila en cuestión y ocupaba el asiento. Si encontraba el camino bloqueado por otras hormigas, o bien optaba por esperar unos segundos, o bien les pedía que le permitieran el paso. (Lawson tuvo que añadir la regla de la espera tras unas cuantas simulaciones caóticas. «Teníamos a todas esas hormigas intentando abrirse paso atropelladamente por el avión, entre empujones —afirma—. Lo que hacían era crear un caos en el avión, por lo que tuvimos que bajarles los humos a algunas de ellas.»)

La simulación terminaba en cuanto todas las hormigas estaban sentadas y el tiempo transcurrido podía compararse con el de otros intentos. Puesto que Southwest sólo opera con el modelo Boeing 737, las condiciones físicas del problema eran siempre las mismas, lo que facilitaba mucho la calibración de las simulaciones de Lawson con datos de embarques reales. Además, Southwest organizó una jornada completa de experimentos con empleados de la compañía en un avión real para conseguir resultados fidedignos. La conclusión de Lawson a partir de todo esto, después de repetir las simulaciones con cada uno de los patrones posibles, fue que el sistema de asiento libre era relativamente rápido, pero que la asignación de asientos, en determinadas circunstancias, podía serlo incluso más.¹

Sin embargo, la diferencia era tan sólo de uno o dos minutos, por lo que no se consideró conveniente abandonar el método que durante tantos años había caracterizado a Southwest.

«Tenemos muchos clientes fieles a los que simplemente les gusta entrar en el avión y sentarse con quien más les apetece —afirma Lawson—. Lo ven como algo que define a nuestra marca y no querrían que la marca cambiara en absoluto.»

Así pues, en lugar de abandonar el asiento libre, lo que hizo la compañía aérea fue fijarse más en cómo los pasajeros formaban la fila ante la puerta de embarque. Si el verdadero problema era que a la gente no le gustaba competir por un lugar en la cola, en Southwest pensaron que podría ser una buena idea asignarles un lugar en el momento de facturar para que no tuvieran que preocuparse por ello más tarde. El embarque seguiría el mismo proceso de «el primero que llega es el primero en sentarse», pero se le asignaría un lugar en la cola de embarque tan pronto como facturaran, ya fuera de forma presencial o en línea. De ese modo, los pasajeros no tendrían que personarse varias horas antes para ocupar su lugar y, una vez en el avión, podrían decidir libremente dónde sentarse, «siempre y cuando no eligieran sentarse encima de otro pasajero», bromea Lawson. Southwest adoptó ese nuevo sistema a finales de 2007.

¿Por qué una simulación basada en el comportamiento de las hormigas fue una buena idea para Southwest? ¿Qué tienen en común las hormigas y las líneas aéreas? La respuesta tiene que ver con un sorprendente fenómeno al que llamo «manada inteligente». Una manada inteligente podría ser una colonia de hormigas en el desierto que, tras una evolución de millones de años, ha determinado el número exacto de obreras que debe asignar a varias tareas cada mañana, a pesar de vivir en un ecosistema absolutamente impredecible. Podría tratarse de un enjambre de abejas en el bosque que ha desarrollado un sistema infalible para elegir el árbol más adecuado para formar una nueva colmena, a pesar de las discrepancias de varios individuos al respecto. Podría ser un banco de peces, miles de peces en el mar Caribe que saben coordinar su conducta de forma tan precisa que son capaces de cambiar de dirección en un abrir y cerrar de ojos, como si se tratara de una sola criatura plateada. O también podría ser una gran manada de caribúes en el transcurso de una épica migración a las llanuras de la costa ártica, en la que cada animal tiene la seguridad de que llegará a las zonas de cría a pesar de que la mayoría no tiene ni idea de cómo llegar a su destino. Dicho de un modo simple, una manada inteligente es un grupo de individuos que interactúan entre sí y con su entorno de tal modo que consiguen, en tanto que grupo, afrontar la incertidumbre, la complejidad y el cambio.

Inspirado por esa manera tan práctica que tienen las colonias de hormigas de dividir un problema enorme en miles de problemas mucho menores, por ejemplo, Lawson se propuso acercarse un poco más a esa inteligencia de manada mediante unas hormigas virtuales a las que llamó «objetos cognitivos móviles». A pesar de que esos insectos digitales no eran más que simulaciones muy simplificadas, estaban diseñados para capturar la inteligencia práctica de las colonias de hormigas reales. «Aquí en Texas tenemos muchas especies de hormigas», afirma Lawson, que trabaja en la sede que Southwest tiene en Dallas. «Por ejemplo, las hormigas cortadoras de hojas que se encuentran en el centro del estado. Presentan la estructura social más impresionante que pueda imaginarse». Igual que sus parientes tropicales de Sudamérica, esta variedad de hormiga (Atta texana) se sirve de una cadena de producción para cultivar un hongo simbiótico que servirá de alimento para la colonia. En un extremo de la cadena de producción, las hábiles obreras cortan fragmentos de hojas de árboles o de arbustos y se las llevan al nido, tal como lo describen los biólogos Bert Hölldobler y E. O. Wilson en su libro The Superorganism. Dentro del nido, un segundo grupo de obreras, de un tamaño ligeramente menor que las primeras, corta los fragmentos y los lleva al grupo siguiente. El tercer grupo de obreras, aún más pequeñas, mastica los trozos hasta convertirlos en una pulpa que quedará almacenada en forma de bolitas. A continuación, un cuarto grupo de obreras, más pequeñas todavía, cultiva los hongos en un montón de esas bolitas de pulpa en el huerto subterráneo de la colonia. Finalmente, las obreras de menor tamaño se ocupan de los hongos y eliminan las esporas no deseadas. «Así es como funciona esa factoría», afirma Wilson.

Con varios millones de obreras por nido, una colonia de hormigas cortadoras de hojas puede recolectar aproximadamente media tonelada de vegetación cada año, lo que nos puede dar una idea del increíble poder que adquieren las hormigas mediante la combinación y coordinación de sus esfuerzos. Esas capacidades, gestionadas mediante un sofisticado sistema de comunicación basado en sustancias químicas, hacen posible que el funcionamiento de las colonias de hormigas sea mucho más eficiente en tanto que grupo que a nivel individual. Precisamente, ése es el motivo por el que Wilson y Hölldobler describen esas colonias como superorganismos. Según ellos, «todavía tenemos mucho que aprender de esas sociedades modernas de insectos».²

A alguien esto podría sorprenderlo. ¿Cómo es posible que las hormigas, las abejas o las termitas sepan algo que nosotros ignoramos? ¿Cómo es posible que unas criaturas tan insignificantes sean capaces de solucionar problemas complicados de un modo más eficiente que una aerolínea como Southwest, que factura once mil millones de dólares al año? Si tan inteligentes son, ¿por qué no vuelan en Boeing 737? El hecho es que esas criaturas, como muchas otras, llevan millones de años lidiando con los problemas más complejos: ¿Habrá suficiente comida para la colonia esta semana? ¿Dónde la encontraremos? ¿Cuántas obreras deberán destinarse a la construcción de un nuevo nido? ¿Cómo afectarán las condiciones meteorológicas a la migración este año? La manera de responder a esos retos ha sido mediante la evolución de una forma especial de comportamiento colectivo flexible, adaptativo y fiable.

Traducidos en fórmulas matemáticas, los principios de una manada inteligente se han convertido en herramientas útiles para afrontar los problemas más espinosos con los que puede encontrarse el sector empresarial. La industria productiva los ha utilizado para optimizar la fabricación, por ejemplo; las empresas de telefonía, para agilizar las llamadas; los mecánicos e ingenieros aeronáuticos se han inspirado en ellos para identificar problemas en nuevos modelos de avión, y las agencias de inteligencia, para rastrear un mundo lleno de peligros.

¿Cómo funciona una manada inteligente? Lo descubriremos en los tres primeros capítulos, siguiendo el trabajo que llevan a cabo los biólogos en este ámbito para desentrañar los secretos de las conductas colectivas. Tal como han descubierto estos investigadores, los insectos sociales como las hormigas, las abejas y las termitas distribuyen la solución de problemas entre un gran número de individuos, cada uno de los cuales sigue instrucciones simples sin llegar a tener una visión global de la situación. Nadie está al mando. Nadie le está diciendo a nadie lo que debe hacer. En lugar de eso, los individuos que forman parte de esos grupos interactúan entre sí de un sinfín de maneras hasta que surge un patrón —un movimiento o un sentido— que permite que una colonia encuentre el montón de semillas más cercano o que un banco de arenques esquive a una foca hambrienta.

En el cuarto capítulo veremos el papel que tienen los individuos a la hora de mantener el rumbo del colectivo. En el caso de grupos de animales como los bancos de peces, las bandadas de pájaros o las manadas de caribúes, es decir, formados por individuos que no se relacionan entre sí, la clave de la supervivencia es una serie de habilidades que mantienen la conducta gregaria por interés propio. Como humanos, compartimos muchos problemas comunes con ese tipo de grupos, puesto que a menudo nos vemos afectados por los mismos impulsos: el de cooperar, sí, pero también el del propio provecho. Actuamos por el bien de la comunidad, pero también miramos por nosotros y nuestras familias.

No todos las manadas son inteligentes, por supuesto. La conducta gregaria también tiene su lado oscuro. En el quinto capítulo veremos lo que los científicos han descubierto acerca de las langostas, para explicar cómo es posible que grupos pacíficos de saltamontes de repente se conviertan en voraces plagas. Para aprender cómo los instintos humanos pueden descontrolarse, seguiremos también el trabajo de investigadores que han estudiado las catástrofes colectivas de consecuencias fatales que han tenido lugar entre los peregrinos musulmanes en Arabia Saudí, así como las precauciones que se han tomado para prevenir ese tipo de accidentes en lo sucesivo. ¿Cuál es la diferencia entre un rebaño inteligente y su pariente estúpido? ¿Por qué una multitud alegre de repente se convierte en una turba destructora? El motivo, en pocas palabras, es que la manada inteligente utiliza el poder colectivo para seleccionar la solución óptima entre un número de posibilidades ilimitado, mientras que la turba lo que hace es dirigir una energía caótica contra sí misma. Por eso resulta tan importante comprender cómo funciona una manada inteligente y cómo podemos aprovechar su poder.

A medida que la vida cotidiana se vuelve más y más complicada, nos enfrentamos cada vez con más frecuencia a los mismos problemas de incertidumbre, complejidad y cambio, nos ahogamos en el exceso de información, bombardeados por demasiadas respuestas instantáneas, y nos vemos obligados a afrontar demasiadas decisiones interconectadas. Seamos o no conscientes de ello, estamos inmersos en mundos de carácter colectivo que dificultan más que nunca el liderazgo firme de nuestras empresas, comunidades y familias. Tenemos que prepararnos para esos retos, porque ya los tenemos encima. Y la mejor manera de conseguirlo, como se podrá observar en las páginas siguientes, es haciendo caso de lo que dicen los expertos. No los que salen en la tele, sino los que viven en el césped, en los árboles, en los lagos y los bosques.

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HORMIGAS

¿QUIÉN MANDA AQUÍ?

No muy lejos de la ruta 533, al sudoeste de Nuevo México, una cerca de alambre de espino rodea veinticinco hectáreas de lo que antes fue un rancho de ganado a los pies de las montañas Chiricahua. Hace unos años, a petición de la bióloga Deborah Gordon, la Universidad de Standford adquirió la propiedad para evitar que los promotores inmobiliarios se quedaran con un pequeño centro de investigación que había establecido allí. Pero el lugar no llegó a parcelarse y no se materializaron los servicios comerciales que se esperaban. De hecho, en aquel pequeño fragmento del desierto de Sonora no ha sucedido nada que haya perturbado la tranquilidad de sus habitantes, entre los que se incluyen varios centenares de colonias de hormigas rojas (Pogonomyrmex barbatus). Desde hace más de dos décadas, Gordon ha documentado la vida en esas colonias en las que, día tras día, estación tras estación, las hormigas siguen con su actividad con una curiosa mezcla de eficiencia y caos disparatado.

La jornada empieza pronto en la colonia 550, un viejo nido de unas diez mil hormigas cerca del límite oriental de la zona. Desde el alba hasta media mañana, un grupo tras otro sale del hormiguero para llevar a cabo varias tareas. Las primeras en ponerse a trabajar son las exploradoras, que sacan la cabeza por el agujero justo antes de la salida del sol. Aparentemente sin prisas, se dedican a pulular por el montículo circular del hormiguero para inspeccionar la superficie de guijarros como lo haría el encargado de un campo de golf para comprobar el estado del green. Si ha ocurrido algo durante la noche, las exploradoras serán las primeras hormigas en saberlo. ¿La lluvia ha dejado algún montoncito de detritos en algún lugar cercano? ¿El viento ha redistribuido las semillas que las hormigas se dedican a recoger como alimento? ¿Qué están haciendo los vecinos esta mañana? Mientras se alejan paulatinamente de la entrada del nido, puede que las exploradoras se topen con patrullas de reconocimiento de colonias cercanas que estén haciendo exactamente lo mismo que ellas y, en ese caso, puede que las forrajeras de los dos hormigueros incluso entren en combate más tarde. «La semana pasada nos dimos cuenta de que, por algún motivo, unas cuantas forrajeras trasegaban las cabezas de otras hormigas», afirma Mike Greene, un biólogo de la Universidad de Colorado-Denver que llevaba a cabo una investigación en la zona. «Era evidente que había tenido lugar una guerra entre dos hormigueros.»¹

A las exploradoras no tardan en unírseles un grupo de obreras que trabajan en el mantenimiento del hormiguero transportando pequeños fragmentos de suciedad, cáscaras de semillas y otros desperdicios que sacan del subsuelo. A diferencia de las exploradoras, parecen dedicarse de forma muy específica a la tarea que las ocupa: buscar un lugar adecuado para depositar su cargamento. En cuanto lo encuentran, sueltan lo que transportan, se dan la vuelta y entran de nuevo en el nido.

A continuación llegan unas cuantas obreras que se encargan de colocar bien lo que las obreras de mantenimiento han dejado fuera. No es que lo hagan de un modo muy sensato. Según Greene, si observamos el comportamiento de estas hormigas, probablemente quedemos desconcertados al ver lo que hacen. «Las obreras me recuerdan a mi hija de quince meses. Recogen un objeto en el punto A y lo sueltan en el punto B. A continuación recogen otro objeto y se dirigen al punto C. Todo parece muy aleatorio.» Un vídeo acelerado de la actividad que tiene lugar durante la mañana, sin embargo, mostraría cómo un montón de escombros y desechos de hormigas crece continuamente por uno de los lados del montículo que permite entrar en el nido. «O sea que a la larga parece que sí que lo hacen de forma organizada», comenta.

Las últimas en aparecer son las forrajeras o recolectoras, que superan ampliamente en número al resto de las obreras. Salen en tropel por el orificio de entrada y se dirigen sin vacilar hacia la hierba alta que crece alrededor del montículo para desaparecer entre un mar de efedráceas, acacias y asteráceas. Siguiendo los caminos que trazan las hormigas por el sotobosque, las forrajeras pueden llegar a alejarse hasta casi veinte metros del hormiguero en busca de semillas. Puesto que esas semillas en la mayoría de los casos han sido transportadas por el viento desde otras partes del desierto en lugar de proceder de las plantas de la zona, tienden a encontrarse dispersas de forma impredecible. Es por eso que una forrajera puede tardar hasta veinte minutos en encontrar una. En cuanto eso sucede, la recoge y se la lleva directamente al hormiguero.

Hacia las nueve de la mañana, la entrada del hormiguero ha adoptado ya el aspecto de una concurrida boca de metro por la que no hacen más que entrar y salir hormigas. En una colonia como la 550, que tiene ya casi veinte años de edad, el hormiguero puede tener una profundidad de hasta dos metros. Bajo tierra, siguiendo una elaborada red de túneles y galerías, tal como describe Gordon en su libro Ants at Work, otros grupos de hormigas se dedican a guardar cuidadosamente las semillas en cámaras de almacenamiento según el tamaño y la forma. También retiran del hormiguero a las hormigas muertas, las patas de saltamontes y otros objetos indeseados y se ocupan de la prole, cuidan a la reina o simplemente esperan en la reserva.

De arriba abajo, la colonia 550 parece un verdadero modelo de eficiencia en el que cada grupo lleva a cabo la tarea que le corresponde en una secuencia ordenada. Esa impresión queda reforzada por el hábito de las hormigas de tocarse entre ellas con las antenas cuando se encuentran para comprobar que van todas a una. Desde las exploradoras hasta las forrajeras, pasando por los diferentes tipos de obreras, cada uno de los miembros de la colonia parece seguir un verdadero plan maestro, como si se tratara de los diminutos engranajes que hacen posible el funcionamiento de una máquina o los empleados de una próspera fábrica.

Pero eso no es lo que sucede, ni mucho menos.

Aunque aparentemente está gestionada de forma ejemplar, la colonia 550 no funciona como ninguna de las organizaciones con las que solemos encontrarnos. No tiene jefes, ni directores ni supervisores de ningún tipo. La reina, a pesar de su majestuoso título nobiliario, no ostenta ninguna autoridad. Se limita a poner huevos y no da órdenes. Cuando las exploradoras se adentran en la maleza, no lo hacen siguiendo las órdenes de un jefe de escuadrón. Cuando las obreras encargadas del mantenimiento del hormiguero reparan un túnel, no siguen ningún plano ni proyecto. Las hormigas jóvenes que se incorporan al trabajo no tienen que asistir a ninguna reunión de orientación laboral, ni memorizar las instrucciones de una misión, porque jamás llegarán a tener una visión global de lo que hacen. Ninguna de las hormigas alcanza a comprender el objetivo de su tarea, el motivo por el que tiene que terminarla o qué papel desempeña en el conjunto.

Y sin embargo la colonia funciona bien, sólo hace falta ver de qué manera tan rápida y eficiente reacciona ante los cambios de su entorno. Si las exploradoras descubren una mañana un delicioso montón de semillas, al cabo de pocos minutos saldrá un número mayor de hormigas a buscar más para llevárselas. ¿Que la tormenta de anoche dañó el hormiguero? Entonces aparecerán más obreras encargadas del mantenimiento del nido para repararlo, incluso si para eso es necesario que echen una mano las jóvenes hormigas nodrizas. Según el reto o la oportunidad a que se enfrenta, la colonia como conjunto calcula de forma rápida y precisa el número de obreras necesarias para desempeñar un trabajo y lo adapta en consecuencia.

Ese sistema flexible, fruto de ciento cuarenta millones de años de evolución, es uno de los motivos principales por los que en el mundo existen unas catorce mil especies distintas de hormigas en una increíble variedad de ecosistemas, desde las selvas tropicales hasta las aceras de las grandes ciudades. Su manera de proceder puede parecernos caótica, pero les permite llevar a cabo verdaderas proezas, como organizar recorridos, construir elaborados hormigueros y efectuar asaltos épicos sin que para ello sea necesario ningún tipo de liderazgo ni planificación, sin que ninguno de los individuos tenga la más mínima sensación de estar cumpliendo una misión.

¿Cómo lo hacen?

LAS HORMIGAS NO SON INTELIGENTES

Cada mañana de agosto, Deborah Gordon sale de la Southwestern Research Station, ubicada cerca de Portal, Arizona, y se dirige casi hasta la frontera con Nuevo México para observar las hormigas rojas. Cada tarde, cuando las hormigas ya se han retirado de la superficie para evitar el tórrido calor, también la bióloga regresa al centro, con una sensación renovada de asombro: no porque demuestren una habilidad especial en lo que hacen, sino por lo bobaliconas que parecen al actuar.

«Si te fijas en una hormiga mientras intenta hacer algo, lo que más impresiona es su ineptitud», afirma. «A menudo no afronta las tareas del modo que nosotros creeríamos óptimo, no recuerda las cosas durante mucho tiempo y no le importa la consecución del objetivo.» De hecho, sólo una de cada cinco hormigas acaba cumpliendo realmente la tarea que le corresponde. «Cuanto más observas a una hormiga, más ganas te entran de ayudarla.»

Sin embargo, Gordon no estudia las hormigas en tanto que individuos. Su investigación se centra en la conducta de las colonias de hormigas. Según ella, las colonias son capaces de solucionar problemas que superan ampliamente las capacidades de los individuos que las forman, como la búsqueda o la distribución de alimentos o la respuesta ante la competencia que suponen las colonias vecinas.

«Las hormigas no son inteligentes —aclara—. Pero los hormigueros sí.»

El objeto de estudio principal para Gordon es la asignación de tareas en las colonias de hormigas, es decir, la manera en la que un hormiguero decide qué tareas deben realizarse en un día cualquiera. Dadas las contrariedades a las que se enfrentan las hormigas rojas, desde la incerteza acerca de la existencia de alimentos hasta la competencia de colonias vecinas, una colonia debe calcular de forma colectiva cuántas obreras debe destinar a la recolección, cuántas a explorar, cuántas deben quedarse para encargarse de la prole, etcétera.²

«Uno de mis momentos favoritos de la película Hormigaz es la escena del “departamento de asignación de tareas”, que es como suelo llamarlo yo —comenta en relación con la película de animación producida por DreamWorks en 1998—. Las hormigas se presentan frente a unos burócratas (carpeta en mano y tras un mostrador) para que les pongan un sello y les asignen una tarea. Por supuesto, ésa es la forma en la que nosotros organizamos el trabajo: unos individuos se encargan de asignar tareas a otros. Por eso nos resulta fácil imaginar que ahí dentro también hay alguien con una carpeta que le va diciendo a cada hormiga lo que debe hacer.» Pero las hormigas no actúan de ese modo.

Para comprender cómo funciona realmente el proceso de asignación de tareas, hace unos años Gordon y su colega biólogo Mike Greene llevaron a cabo una serie de experimentos con hormigas forrajeras. Sabían que una colonia, si las circunstancias no eran propicias, suspendía algún día la recolección de alimentos. Podía ser que hiciera demasiado frío o viento para salir, o que hubiera un lagarto hambriento esperando cerca del montículo del hormiguero. Las exploradoras parecen tener la clave de esa decisión. Cuando vuelven de reconocer los alrededores a primera hora de la mañana, las reciben las forrajeras a la entrada del hormiguero. Las forrajeras tocan las antenas de las exploradoras y, si se encuentran con el número adecuado de exploradoras, será más probable que las forrajeras acaben saliendo. La conducta de las exploradoras, en otras palabras, informa acerca de las decisiones que deben tomar las forrajeras.

No obstante, esto no ocurre como sería de esperar. «Las exploradoras no pasan ningún tipo de información elaborada —afirma Gordon—. No vuelven y les dan instrucciones a las forrajeras, no les dicen que hagan esto y lo otro. El mensaje consiste meramente en el contacto. Y eso es lo que nos resulta más difícil de comprender, porque nosotros seguimos cayendo en la tentación de pensar que hacen las cosas igual que las haríamos nosotros.»

Para llegar al fondo de esta conducta orientada al colectivo, Gordon y Greene llevaron a cabo un experimento para el que utilizaron falsas exploradoras. Lo primero que hicieron fue capturar exploradoras reales que habían salido de varias colonias un día por la mañana. A continuación, después de esperar treinta minutos, dejaron minúsculas bolitas de cristal impregnadas con el olor de las exploradoras cerca de cada hormiguero. Las hormigas rojas, como la mayoría de las hormigas, están recubiertas por una capa de grasa que impide que se resequen. Esa grasa a base de hidrocarburos tiene un olor que no sólo es específico de la colonia, sino también del grupo de tareas asignadas a ese individuo. «Por lo que podría decirse que, entre las hormigas, la química cumple la función que para nosotros tiene el sentido de la visión», afirma Greene. Cuando las forrajeras que estaban dentro del hormiguero contaran las bolitas de cristal impregnadas de los hidrocarburos de las exploradoras, las tomarían por verdaderas hormigas exploradoras.

Lo que Gordon y Greene querían saber era si la frecuencia con la que las forrajeras encontraban a las exploradoras era un factor determinante. De ser así, eso podría representar un mecanismo importante en el proceso de toma de decisiones de la colonia. Para comprobarlo, variaron la velocidad con la que dejaban las bolitas en cada hormiguero. En una de las cuatro muestras dejaron una bolita cada tres minutos. En la segunda, cada cuarenta y cinco segundos. En la tercera, una bolita cada diez segundos. Y finalmente, en la cuarta, una bolita cada segundo. Los resultados fueron espectaculares.

En las dos primeras muestras, las frecuencias de aparición relativamente lentas provocaron que salieran unas cuantas forrajeras. Lo mismo ocurrió en el cuarto caso, con la frecuencia más alta. Sin embargo, en el tercer caso, las forrajeras encontraron las bolitas de cristal justo en la frecuencia adecuada, una cada diez segundos, y del hormiguero salió precipitadamente un número cuatro veces superior de forrajeras que en las demás muestras.

«La frecuencia tiene que ser de unos diez segundos porque ése debe de ser el tiempo máximo que son capaces de recordar las hormigas —afirma Gordon—. Si una hormiga tiene que esperar cuarenta y cinco segundos para encontrar a otra, cuando lo hace ya ha olvidado a la anterior. Será como si el primer encuentro no hubiera tenido lugar.» Las hormigas rojas, al parecer, tienen una capacidad de atención muy limitada. Si la frecuencia es demasiado rápida, en cambio, eso podría significar que algo ha obligado a las recolectoras a volver al hormiguero, como por ejemplo un depredador. La frecuencia tiene que ser la justa.

Así pues, la decisión de una forrajera no depende de las instrucciones que pueda recibir por parte de una exploradora o de la decisión que pueda tomar por sí misma acerca de lo que debe hacer. Depende, en cambio, de una simple regla de aplicación general: si las exploradoras vuelven al hormiguero en un número adecuado y con la frecuencia conveniente, la forrajera saldrá a buscar semillas. En caso contrario, se quedará dentro del hormiguero. «Nadie decide si es o no un buen día para salir a recolectar alimentos —afirma Gordon—. La decisión depende del colectivo, pero no de una hormiga en particular.»

En cuanto las primeras forrajeras salen del hormiguero, se dispara un segundo mecanismo que se encarga de regular el número total de forrajeras que tendrán que salir ese día. Los encuentros clave que se producen esta vez tienen lugar solamente entre forrajeras. Cuando las forrajeras que han tenido éxito en su tarea vuelven al hormiguero cargadas con semillas, se encuentran en la entrada del hormiguero a más forrajeras que permanecen esperando en la reserva. Ese contacto estimula a las hormigas inactivas para que salgan. Las forrajeras no suelen volver hasta que encuentran algo. Así pues, cuanto más rápido vuelven, más rápido salen otras hormigas, lo que permite que la colonia ajuste su mano de obra a las probabilidades de encontrar alimentos.

Esa simple regla, aplicada por una forrajera tras otra en el hacinado espacio que rodea la entrada del hormiguero, funciona como una sencilla calculadora para la colonia. La suma de todas las decisiones tomadas por todas las hormigas constituye para la colonia la respuesta a la pregunta «¿cuántas recolectoras necesitamos que salgan a buscar comida hoy?».

Las hormigas no son inteligentes. La colonia sí.

Por supuesto, esa fascinante conducta no es exclusiva de las hormigas. Muchos grupos de animales, desde las abejas hasta los arenques, abordan los complejos problemas que se les presentan sin seguir las directrices de un líder. Se trata de un fenómeno que los científicos llaman «autoorganización» y que constituye el primer principio de una manada inteligente.³ A pesar de que la naturaleza está llena de ejemplos de autoorganización, los científicos llevan tan sólo unas pocas décadas estudiándola profundamente. Los primeros que describieron el fenómeno fueron los químicos y los físicos: el término se refería a la aparición espontánea de patrones en sistemas físicos, como en las ondas que forman las dunas de arena, o en las espirales hipnóticas que se producen al combinar determinados reactivos químicos. Más adelante adoptaron el término también los biólogos, para explicar la intrincada estructura de las colmenas de avispas, el brillo sincronizado de algunas especies de luciérnagas y la manera en la que los enjambres de abejas, las bandadas de pájaros y los bancos de peces coordinan de forma instintiva sus acciones.

Lo que tienen en común todos esos fenómenos es que ninguno de ellos viene impuesto desde arriba siguiendo un plan maestro. Los patrones, formas y conductas que vemos en los sistemas mencionados no proceden de un proyecto o diseño preexistente, sino que surgen espontáneamente, desde la base, como resultado de las interacciones entre las distintas unidades que forman el conjunto. Decimos que una colonia está autoorganizada porque no se siguen las órdenes de nadie, nadie sabe lo que hay que hacer y nadie le dice a nadie lo que debe hacer. Cada hormiga afronta el día respondiendo a lo que le ocurre, a las demás hormigas con las que se topa y a los cambios del entorno: lo que los científicos llaman conocimiento «local». Lo que hace una hormiga afecta a otras. Lo que éstas hagan, a su vez, afectará a más hormigas y ese impacto acabará extendiéndose por toda la colonia. «Ninguna de las hormigas comprende las decisiones que toma —afirma Gordon—. Pero cada una de las decisiones que toma una hormiga está relacionada con la decisión de otra y cambia el comportamiento de toda la colonia.»

A pesar de que el origen de la autoorganización sigue siendo un misterio, los investigadores han identificado tres mecanismos básicos de funcionamiento: el control descentralizado, la solución de problemas distribuida y las interacciones múltiples. Tomados conjuntamente, esos mecanismos explican cómo los miembros de un grupo, sin recibir órdenes al respecto, son capaces de transformar simples reglas generales en patrones sensatos de conducta colectiva.

Para ver cómo funcionan esos mecanismos, podemos imaginar que vamos a pasar un día en la playa con los amigos o con la familia. Nada más llegar, no nos quedamos allí esperando a que alguien nos dé instrucciones. Dejando de lado ciertas restricciones impuestas por el colectivo (nada de nudismo, nada de animales, nada de alcohol, por ejemplo), haremos lo que nos parezca. Nadie nos dirá dónde debemos sentarnos, qué debemos hacer, si tenemos que meternos o no en el agua (a menos que el socorrista se ponga terco). Todos podemos hacer más o menos lo que nos plazca, lo que ilustra bastante bien el concepto de «control descentralizado».

Hace un día radiante y en la playa hay mucha gente, por supuesto, por lo que es probable que tardemos un poco en encontrar el sitio perfecto para instalarnos. No queremos elegir un lugar demasiado cercano a la orilla, no vaya a ser que una ola nos deje las tumbonas y las toallas empapadas. Tampoco queremos alejarnos mucho, para no dejar de sentir la brisa marina. Si tenemos previsto nadar, tal vez sería conveniente elegir una ubicación no muy alejada del socorrista, como ya les habrá pasado por la cabeza a todos los que tengan hijos (por algo siempre hay muchas sombrillas alrededor del puesto de vigilancia del socorrista). Al final, elegiremos un lugar en el que haya el suficiente espacio para extender nuestra toalla conservando la distancia adecuada en todas las direcciones respecto a nuestros vecinos, lo que constituye la regla básica no escrita en las playas. Si pudiéramos ver la playa desde lo alto, desde un helicóptero, veríamos un mosaico de toallas separadas uniformemente las unas de las otras. Eso refleja el éxito de la «solución de problemas distribuida» en colectividades.

Luego pasa algo curioso. Justo cuando nos estamos acomodando en la tumbona con la última novela de Stephen King en la mano, nos damos cuenta de que unas cuantas personas se han puesto de pie para mirar el agua. Al cabo de un momento, hay más gente mirando. Y poco después, aún más. Al final parece como si todo el mundo se hubiera puesto de pie para mirar hacia el agua, por lo que nosotros también acabamos por levantarnos. No tenemos ni idea del motivo, pero de pronto nos ponemos en guardia y no paramos de hacernos preguntas. ¿Qué ocurre? ¿Se está ahogando alguien? ¿Hay un tiburón? ¿Qué mira todo el mundo? Lo que ha empezado como un simple acto de curiosidad por parte de unos cuantos individuos —mirar hacia el agua— se extiende de una persona a otra por toda la playa y acaba desembocando en un estado de alerta colectivo. Ésa es la manera como se propagan las «interacciones múltiples». Y lo más impresionante es que, en caso de que hubiera habido un tiburón, la gente habría tardado el mismo tiempo en enterarse que si alguien hubiera usado un megáfono para gritarlo a los cuatro vientos.

«Si cada uno de nosotros responde a pequeños fragmentos de información y seguimos determinadas reglas, todo el colectivo se organizará de un modo u otro —afirma Mike Greene—, igual que cuando estamos observando una colonia y vemos como se modifica su conducta a pesar de que ninguna de las hormigas es consciente del cambio.»

Así pues, día tras día, para una colonia de hormigas como la 550, la autoorganización supone un modo fiable de gestionar un entorno impredecible. ¿No sería útil que nosotros pudiéramos hacer lo mismo?

EL PROBLEMA DEL VIAJANTE

Una tarde de verano en 1990, un estudiante de doctorado italiano llamado Marco Dorigo asistía a unos talleres en el Centro Alemán de Investigación Nacional de Ciencias Computacionales de Bonn. En esa época, Dorigo trabajaba en Milán en una tesis doctoral acerca de las maneras de resolver complicados problemas computacionales. El conferenciante al que había acudido a escuchar era Jean-Louis Deneubourg, un catedrático de la Universidad Libre de Bruselas que iba a hablar acerca de sus investigaciones con hormigas. «Ya me interesaban las formas en las que los sistemas naturales pueden servir de inspiración para las ciencias informáticas —afirma Dorigo—. Pero ésa fue la primera vez que escuché como alguien relacionaba el comportamiento de las hormigas con las ciencias informáticas.»

Durante la conferencia, Deneubourg describió una serie de experimentos que, junto con sus colaboradores, había llevado a cabo con hormigas negras comunes, también conocidas como hormigas argentinas (Iridomyrmex humilis). Como muchas otras especies de hormigas, la hormiga argentina deja un rastro de secreciones químicas cuando sale a recoger alimentos. Esas sustancias químicas, llamadas feromonas, proceden de unas glándulas que la hormiga tiene cerca del extremo del abdomen y que dejan poderosas señales útiles para indicar a las demás hormigas el camino a seguir. Las forrajeras suelen dejar esas señales al encontrar una fuente de alimentos importante. Cuando regresan al hormiguero, marcan el trayecto de vuelta, de manera que otras hormigas puedan recorrerlo para hallar la comida. Pero las hormigas argentinas son distintas, puesto que sueltan feromonas también durante la fase de exploración. Eso había atraído especialmente a Deneubourg, quien había sentido curiosidad acerca de cómo las forrajeras decidían por dónde había que ir a buscar la comida.⁴

En un experimento llevado a cabo en su laboratorio, Deneubourg y sus colaboradores colocaron un puente para conectar una cuba, en la que se encontraban las hormigas, con otra, en la que había comida. El puente tenía un diseño un poco especial. Más o menos a un cuarto del recorrido, se ramificaba en dos caminos distintos. Los dos permitían llegar hasta la comida, pero uno de ellos era el doble de largo que el otro. ¿Cómo resolverían ese problema las pequeñas exploradoras?

Como era de esperar, las hormigas no tardaron en determinar cuál era el mejor de los dos desvíos (al fin y al cabo es la misma especie la que demuestra tanta maña a la hora de encontrar la mermelada derramada en el suelo de la cocina). La mayor parte de las veces que se puso a prueba el experimento, tras un período inicial de merodeo, todas las hormigas terminaban por elegir el trayecto más corto.

El rastro de feromonas era la clave. A medida que más y más hormigas elegían el trayecto más corto, se acumulaba allí una cantidad mayor de feromonas y aumentaba con ello la probabilidad de que otras hormigas eligieran ese camino. Así es como funciona: digamos que dos hormigas cruzan el puente al mismo tiempo. La primera hormiga toma el camino corto y la segunda, el largo. Cuando la primera llega a la comida, la segunda todavía se encuentra a medio camino, en el puente. Cuando la primera llega otra vez al hormiguero, la segunda acaba de llegar a la comida. Para una tercera hormiga que esté esperando frente al desvío del puente, el rastro de feromonas que ha dejado la primera hormiga duplica en intensidad al que ha dejado la segunda (puesto que la primera ha recorrido ya el camino de ida y vuelta), y por consiguiente tenderá a elegir el camino más corto. Cuantas más veces se repita esta operación, más intenso se vuelve el rastro de feromonas y serán más las hormigas que escojan ese camino.

Dicho de otro modo, las colonias de hormigas han evolucionado de un modo ingenioso para determinar cuál es el camino más corto entre dos puntos. Y no es que cada hormiga lo haya conseguido por su cuenta. Ninguna de ellas intenta comparar la longitud de los dos caminos independientemente. En lugar de eso, la colonia determina cuál es la mejor solución para el grupo, individuo tras individuo, utilizando las feromonas para «amplificar» los casos de éxito en una impresionante demostración de autoorganización.

Para seguir profundizando en el estudio de esta idea, Deneubourg y sus colegas propusieron un modelo matemático relativamente simple para describir esta conducta. Si se sabe el número de hormigas que han tomado el camino corto en un momento dado, según Deneubourg, se puede calcular de un modo fidedigno la probabilidad de que la siguiente hormiga acabe eligiendo ese camino. Para demostrarlo, introdujo las ecuaciones de su equipo en una simulación por ordenador del experimento del puente doble y puso a prueba una muestra de mil hormigas. Los resultados fueron un claro reflejo de los de las hormigas reales. Cuando los dos caminos tenían la misma longitud, las probabilidades de que una hormiga eligiera un camino o el otro eran del cincuenta por ciento. Pero cuando uno de los dos caminos era el doble de largo que el otro las probabilidades de que eligieran el camino más corto ascendían de forma espectacular.

La clave para el sistema de la colonia, en resumen, reside en las reglas simples que cada hormiga aplica a la información local. Si se cambian estas reglas, se modifica también el patrón de comportamiento de toda la colonia.

Las repercusiones de este descubrimiento no cayeron en saco roto para Dorigo: si las colonias de hormigas reales podían encontrar el camino más corto entre dos puntos, ¿por qué los investigadores no podrían hacer lo mismo con «hormigas virtuales»? Dorigo sabía cómo diseñar «agentes» de software capaces de seguir simples reglas tal como lo hacen las hormigas de verdad. ¿Por qué esos agentes de software no podrían encontrar también el camino más corto? ¿Qué pasaría si el camino no transcurría entre un hormiguero y un montoncito de comida? ¿Y si se trataba de la ruta más corta que podía recorrer un mensaje por internet entre dos ordenadores? ¿O la ruta más corta para un paquete enviado desde una fábrica de California a un cliente de Florida? ¿O el proceso más breve entre varios pasos de un proceso industrial? Ése sí era el concepto de «camino más corto». ¿Qué ocurriría si se cambiaba el concepto de «más corto» por el de «más eficiente» o «menos costoso»? ¿Acaso no sería algo útil?

«Cuando volví a Milán para discutir esas ideas con el catedrático que estaba supervisando mi trabajo, Alberto Colorni, éste me pidió que diseñara un programa simple como demostración del principio, para probar que no se trataba de una idea descabellada», relata Dorigo. Por aquel entonces, Dorigo estaba trabajando en una clase de acertijos matemáticos conocidos como problemas de optimización combinatoria, que resultan relativamente fáciles de describir pero bastante más difíciles de solucionar. Uno de los ejemplos más conocidos es el problema del viajante, que parte de la siguiente situación: un viajante debe visitar a varios clientes de diferentes ciudades. ¿Cuál es el camino más corto que puede tomar para visitarlos una vez a cada uno antes de volver a casa?

Si el problema incluye tan sólo unas cuantas ciudades —Moscú, Hong Kong y París, por ejemplo—, puede obtenerse la respuesta escribiendo todas las opciones en un simple pedazo de papel. Partiendo del aeropuerto más cercano a su casa, en Cleveland, el viajante tiene tres opciones para elegir cuál será su primera parada: Moscú, Hong Kong o París. Pongamos que elige Hong Kong. A partir de allí tiene dos opciones: Moscú o París. Digamos que vuela hasta París. De ese modo solamente le queda Moscú por visitar antes de regresar a casa. Si se hiciera una lista de todas las secuencias posibles (como, por ejemplo, de París a Moscú y luego a Hong Kong, o de Moscú a Hong Kong y luego a París, etcétera), tendríamos un total de seis opciones a tener en cuenta. Sólo nos queda comparar el kilometraje de cada secuencia y obtendremos la mejor opción.

Pero ahí está lo difícil. Si añadimos una ciudad más al recorrido del viajero, el problema se vuelve considerablemente más complejo. El número de rutas a tener en cuenta se ha multiplicado por cuatro: veinticuatro en lugar de seis. Añadimos una quinta ciudad y ya tenemos ciento veinte rutas posibles. Si subimos a diez ciudades, estaríamos hablando ya de tres millones seiscientas mil rutas posibles. Dicho de otro modo, el número de soluciones aumenta de forma exponencial cada vez que añadimos una ciudad al problema. Cuando llegamos a las treinta ciudades, una vida no tiene los años suficientes para enumerar todas las rutas posibles.

Dorigo pensó que sería interesante probarlo con sus hormigas virtuales. En lugar de intentar identificar todas las posibles soluciones al problema del viajante, el sistema utilizaría atajos de prueba y error para encontrar unas cuantas buenas soluciones. En vez de funcionar de forma directa y lineal, era un método descentralizado y distribuido. En lugar de utilizar cálculos complicados, se basaba en reglas básicas muy simples. En vez de enfrentarse a la abrumadora naturaleza exponencial de las operaciones, se aprovechaba ese efecto de bola de nieve que convertía rápidamente las pequeñas divergencias en grandes ventajas. En otras palabras, era diferente porque aprovechaba la autoorganización de un modo inteligente.

Así pues, Dorigo y Vittorio Maniezzo, otro estudiante de doctorado, crearon una serie de hormigas virtuales capaces de cooperar entre ellas para encontrar el camino más corto para el viajante.⁵ Su arma secreta: las «feromonas virtuales» que las hormigas dejarían por el camino. Imaginemos un mapa en el que hay marcadas quince ciudades que el viajante debe visitar. Al principio del primer ciclo, las hormigas se dispusieron al azar en todas las ciudades. Luego cada hormiga utilizaba una fórmula basada en la probabilidad para decidir qué ciudad visitaría a continuación. Esa fórmula tenía en cuenta dos factores: cuál era la ciudad más próxima y cuál tenía el rastro de feromonas más intenso. Al principio no había rastros de feromonas, por lo que tendían a seleccionarse las ciudades más cercanas. En cuanto cada hormiga había completado el recorrido que la había llevado por las quince ciudades, regresaba siguiendo el mismo camino y volvía a expulsar feromonas virtuales durante el trayecto. Las rutas más cortas que descubrieron las hormigas tendían a recibir más feromonas, mientras que en las más largas esas feromonas se «evaporaban» más rápidamente. Eso permitía que las hormigas, como colectivo, fueran capaces de recordar las mejores rutas. De este modo, durante el segundo ciclo, las hormigas fueron de ciudad en ciudad una vez más, pero las decisiones se tomaron en función de los éxitos conseguidos en el primer ciclo, de manera que se dio preferencia a los trayectos con una mayor concentración de feromonas. Después de repetir la operación una y otra vez, las hormigas fueron reduciendo paulatinamente el tiempo de viaje hasta que los rastros de feromonas de los trayectos más cortos ya eran tan intensos que ninguna hormiga podía resistirse a elegirlos.

Los resultados fueron muy alentadores.

«Descubrimos que las hormigas eran capaces de encontrar soluciones casi óptimas para treinta, cincuenta e incluso cien ciudades», afirma Dorigo.

Y no es que las hormigas no cometieran errores de vez en cuando. Si mientras iba de una ciudad a otra una hormiga en concreto caía en un bucle, como una ramita que cae en el remolino de un río, podía ocurrir que la siguieran otras hormigas, lo que terminaba impidiendo solucionar el problema. Para evitarlo, Dorigo y Maniezzo ordenaron a las hormigas que olvidaran esos bucles cuando depositaran feromonas en trayectos completados. Otros problemas requirieron soluciones parecidas. Pero ninguno de los malos hábitos de las hormigas llegó a ser tan serio como para no poder solucionarse de un modo u otro, o como para no poder mejorar su eficacia mediante algoritmos más especializados.

«Lo más importante era que la optimización de la colonia de hormigas funcionaba gracias a la colaboración implícita de los diversos agentes —afirma Dorigo—. Por sí misma, cada hormiga artificial construía una solución que no solía ser muy buena. Pero juntas, mediante el intercambio de información (no hablando entre ellas, sino simplemente intercambiando información mediante las feromonas virtuales), las hormigas terminaron encontrando soluciones muy buenas.» De este modo, la cooperación pasaba a ser acumulativa. En lugar de representar simplemente la suma de los esfuerzos individuales de las hormigas, la búsqueda se volvía más inteligente a medida que avanzaba, potenciada por los mecanismos de autoorganización: el «control descentralizado», la «solución de problemas distribuida» y las «interacciones múltiples entre los agentes».⁶

No pasó mucho tiempo antes de que otros informáticos teóricos recurrieran también a la colonia de hormigas para resolver una gran variedad de problemas complejos. Unos cuantos investigadores incluso llevaron a cabo experimentos con situaciones de la vida real. En el laboratorio de Hewlett-Packard de Bristol, Inglaterra, por ejemplo, los científicos crearon un software para agilizar las llamadas telefónicas. Con la ayuda de una simulación de la red de British Telecom, liberaron en el sistema una serie de agentes parecidos a las hormigas para que dejaran señales similares a las feromonas en las estaciones de ruteado, que funcionan como intersecciones para los mensajes. Si una estación acumulaba demasiadas feromonas digitales, eso significaba que el tráfico estaba demasiado congestionado, por lo que los mensajes se desviaban por otra ruta. Puesto que las feromonas se evaporaban con el tiempo, el sistema también era capaz de adaptarse a patrones cambiantes de tráfico tan pronto como las estaciones congestionadas volvían a permitir un flujo fluido.⁷

¿Qué podía ofrecer un algoritmo basado en las hormigas que no brindaran otras técnicas? La respuesta la encontramos de nuevo en las forrajeras de la colonia 550. Si las condiciones en el desierto cambiaban mientras las hormigas estaban fuera del nido buscando comida —si algo impredecible interrumpía el transcurso normal de los acontecimientos, como un lagarto hambriento que decidiera pegarse un atracón de hormigas—, la colonia reaccionaba rápidamente al unísono: las forrajeras volvían a toda prisa hacia el nido con las manos vacías, mientras que las hormigas que seguían dentro no salían. No esperaban a que las noticias acerca de los problemas siguieran una cadena de comunicación hasta llegar a un jefe encargado de evaluar la situación y emitir órdenes que debieran volver a recorrer la cadena de trabajadores, como sucedería en una organización humana. La toma de decisiones de la colonia estaba descentralizada, distribuida entre cientos de forrajeras que respondían instantáneamente a la información local. Del mismo modo, las hormigas virtuales que corrían por la red telefónica respondían inmediatamente al tráfico congestionado. En ambos casos, un algoritmo basado en las hormigas ofrecía una respuesta flexible ante un entorno impredecible, y todo gracias a los principios de la autoorganización.

Una aplicación obvia de este método sería el desarrollo de un algoritmo o un conjunto de algoritmos que permitiera que una empresa respondiera a los cambios de su entorno con la misma rapidez y efectividad que las colonias de hormigas. Eso es precisamente lo que se ha propuesto conseguir una empresa de Texas.

EL CAMINO DE BALDOSAS AMARILLAS

Charles Harper contemplaba el paisaje llano del sur de Houston que veía a través de la ventana de su despacho. Como director de suministro nacional y de operaciones de gasoductos en American Air Liquide, filial de un importante grupo industrial con sede en París, era el responsable de supervisar a un equipo encargado del seguimiento de centenares de centros en los que se fabrican gases de uso médico e industrial. El trabajo que suponía era sobrecogedor en el mejor de los días. Las operaciones de la empresa eran tan complejas que nunca se encontraban con dos situaciones iguales.

Air Liquide vende diferentes tipos de gas a una gran variedad de clientes. Los hospitales compran oxígeno, igual que las fábricas de papel y de plástico. Los fabricantes de helados congelan sus productos con nitrógeno líquido, un gas utilizado también por los distribuidores de frutos rojos y los de marisco. Las empresas fabricantes de refrescos compran dióxido de carbono para añadir las burbujas a las bebidas. Tanto las refinerías de petróleo como las fábricas de acero necesitan también varios tipos de gas. Dicho todo esto, Air Liquide suministraba productos gaseosos a más de quince mil clientes en todo el territorio estadounidense gracias a una flota de setecientos camiones, trescientos trenes y una red de gasoductos de más de tres mil kilómetros.

Todas esas partes móviles, sin embargo, no eran más que el inicio del problema del negocio. La verdadera complejidad yacía en las variables con las que tenía que lidiar la empresa. El coste de la energía, por ejemplo, fluctuaba constantemente. En Texas, donde la industria de suministro eléctrico no está regulada desde el año 2002, el precio de la electricidad cambia cada quince minutos. «Para un cliente industrial, un megavatio puede costar dieciocho dólares a las tres de la madrugada y subir hasta los ciento tres dólares el mismo día por la tarde», explica Harper. Puesto que la energía suponía uno de los gastos principales para Air Liquide, hasta el punto de representar un setenta por ciento de los costes de producción, esos altibajos tenían un impacto enorme sobre el balance final.

Pero había otros factores que afectaban a los costes de producción. Cada uno de los centros dedicados a la producción de gases o líquidos tenía distintos niveles de eficiencia, perfiles de costes y capacidades de fabricación. Un gran número de ellos, por ejemplo, podían fabricar oxígeno líquido y nitrógeno líquido en proporciones variables. En el caso de los clientes que recibían el suministro por carretera, un centro podía bombear gases en camiones criogénicos, mientras que, cuando era posible suministrarlos a través de un gasoducto, los suministros se vaporizaban y se mandaban de ese modo.

La demanda de los clientes era otra variable más. A pesar de que algunos clientes, normalmente los más importantes, adquirían las mismas cantidades cada semana, los pedidos de otros eran impredecibles. Había empresas pequeñas cuyos pedidos de gas podían depender de la firma de un contrato importante, mientras que luego pasaban varios meses sin realizar ningún pedido. Entre un veinte y un treinta por ciento de los clientes de Air Liquide tenían por costumbre realizar pedidos especiales. «Si un gran centro médico nos llama y nos dice que necesita un suministro de oxígeno enseguida, debemos asegurarnos de que no se quedará sin existencias», afirma Harper. Pero ese tipo de pedidos creaban tensiones en la planificación.

Si combinamos esos tres factores —la fluctuación de los precios de la energía eléctrica que provoca cambios en los costes de producción, los diferentes métodos de suministro y la variabilidad de la demanda—, nos daremos cuenta de que nos encontramos frente a una situación difícil de gestionar. Tarde o temprano, algo impredecible, como un problema mecánico en un centro, puede poner a la empresa en un aprieto y dejarla sin el gas suficiente para servir a todos los clientes de un área geográfica. «Nos enfrentábamos continuamente a problemas de ese tipo —afirma Clarke Hayes, director de operaciones en tiempo real de Air Liquide—. Hasta que llegó un momento en el que nos dimos cuenta de que necesitábamos una herramienta que nos permitiera organizarnos mejor.»

La empresa ya tenía programas específicos destinados a la optimización de algunos aspectos concretos de las operaciones, pero no tenía ningún modo de coordinarlos todos de forma conjunta. A finales de 1999, un equipo de Bios Group, una consultoría de Santa Fe, Nuevo México, fundada por expertos en sistemas complejos, presentó a Air Liquide una propuesta poco ortodoxa. ¿Por qué no construir un modelo computacional basado en los principios de la autoorganización de una colonia de hormigas? Ese modelo, sugirieron, tendría en cuenta todas esas variables que tanto dificultaban la planificación y, de ese modo, contribuiría a encontrar soluciones para los retos que se presentaban a diario. Para empezar, sugirieron abordar el problema que tenía la empresa con el suministro por carretera: la cuestión era qué camión debía recoger el gas, en qué centro debía aprovisionarse y a qué cliente debía servirlo para que la operación fuera lo más rentable posible para la empresa. Si las hormigas habían evolucionado de un modo inteligente para transportar su comida de un lado a otro, pensaron, ¿por qué no aplicar ese conocimiento a los camiones de Air Liquide?

«Fue fantástico hablar con los científicos —afirma Harper—. Pero no teníamos claro que pudieran llegar a comprender lo que implica la industria de producción de gases. Por eso tomamos una pequeña zona de nuestra geografía y les pedimos que la digitalizaran, para que nos demostraran que comprendían la complejidad que implicaban los camiones, los conductores, los costes de las cocheras, los kilómetros por litro de combustible y todas las anomalías posibles. ¿Qué ocurre si el depósito de un cliente se encuentra en una pendiente? Si se aparca en una dirección equivocada, o si el camión no va completamente lleno, el líquido no llegará a la bomba y no se podrá llenar el depósito. Eso significa que esos clientes deben ser las primeras paradas de la ruta. Hay centenares de detalles de este tipo que pueden volverte loco. Y todos debían quedar contemplados en el modelo.»

Alberto Donati era uno de los científicos de Bios Group a los que se les asignó el proyecto piloto de Air Liquide. Puesto que tenía experiencia en algoritmos basados en hormigas, se le pidió que trabajara en el área de distribución del sistema de toma de decisiones. Su aproximación se inspiró en la que Marco Dorigo y Eric Bonabeau, otro informático teórico, habían desarrollado para resolver el problema del viajante y otras cuestiones complejas similares.

«El algoritmo basado en las hormigas fue una muy buena elección en ese caso, porque crea un procedimiento paso a paso para encontrar la mejor selección de rutas», afirma Donati. En cada paso, podía tenerse en cuenta incluso la situación más complicada. Cada una de las hormigas tenía una especie de lista de cosas por hacer que seguía vigente hasta que se completaba del todo. Digamos que la lista era de clientes de Air Liquide que esperaban entregas ese mismo día. «Imaginemos que la hormiga empieza en el almacén —dice Donati—. Lo primero que tiene que hacer es elegir un camión, es decir, consultar la disponibilidad de la flota, y, a continuación, elegir un conductor. ¿Y después? Tal vez pase a recoger la mercancía por el centro. Luego tiene en cuenta a todos los clientes posibles que necesitan ese tipo de gas y calcula el tiempo que tardará en llegar al emplazamiento de cada uno. Tal vez haya clientes con horarios de recepción de mercancías limitados u otros con una prioridad de entrega superior. A continuación la hormiga observa a cada cliente con lo que llamamos “función de avidez”.» En este caso, el término «avidez» hace referencia a una regla de toma de decisiones que proporciona los resultados óptimos en un breve espacio de tiempo. «Seleccionar al próximo cliente», por ejemplo, es una función de avidez típica. «Además, la hormiga tiene en cuenta el rastro de feromonas —dice Donati—. Otras hormigas puede que hayan elegido ya ese trayecto y hayan dejado un rastro de feromonas, de manera que la hormiga lo que hace es multiplicar el factor de avidez por el factor de feromonas para determinar así a qué cliente debe seleccionar en primer lugar.» (Esta decisión se ve modificada por un leve grado de aleatoriedad para permitir que de vez en cuando se vean opciones que de lo contrario serían difíciles de predecir.) «Cuando llega al emplazamiento del cliente, la hormiga suelta la cantidad de carga necesaria, mientras registra el tiempo que tarda en completar la tarea y el nivel de carga que quedará en el camión. Luego vuelve a la lista de clientes a los que todavía no ha visitado.» Y así sucesivamente, hasta que todos los clientes se han incluido en la ruta y todos han recibido su pedido.

En ese momento, la hormiga procesa la calidad de la solución y deja un rastro de feromonas de acuerdo con la calidad del servicio. Ese proceso lo repiten todas las hormigas, una tras otra, miles de veces. «Lo mejor es que, cuando estamos a punto de terminar, vemos que las hormigas han dejado una clara distribución de feromonas alrededor de nuestro sistema», dice Donati. Cada nueva solución se compara con la mejor solución hasta el momento. Si se demuestra todavía mejor, la óptima pasará a ser ésta. Se trata solamente de un equilibrio entre exploración y explotación, según él.

El proyecto piloto fue todo un éxito en Air Liquide y demostró a sus directivos que un modelo basado en las hormigas era lo suficientemente flexible para lidiar con las complejidades de su problema de elección de rutas. Pero lo que en realidad quería Air Liquide era optimizar la producción, puesto que los costes de la fabricación de gas eran diez veces mayores que los de suministro. Para eso recurrieron a Bios Group, que por entonces se había fusionado ya con una empresa llamada NuTech Solutions, para desarrollar una herramienta que optimizara la producción. Esa herramienta, terminada en el año 2004, es la que hoy en día utiliza Air Liquide para gestionar su actividad.

Los técnicos del centro de control ejecutan este optimizador a diario. Empiezan a las ocho de la noche, introduciendo en el modelo nuevos datos acerca de los horarios del centro, la disponibilidad de la flota de camiones y las necesidades de los clientes. Un sistema basado en la telemetría llamado SCADA (siglas en inglés de Control Supervisor y Adquisición de Datos) proporciona información en tiempo real acerca de la eficiencia de cada centro, los niveles de gas en los tanques de almacenamiento y el coste de la energía, entre otros factores. Un motor de pronósticos de la red neural realiza un cálculo estimado de los clientes que requerirán una entrega inmediata de material a partir de lecturas telemétricas y patrones de consumo previo de los clientes. Las previsiones meteorológicas se introducen cada hora, igual que las estimaciones del coste energético para la semana siguiente. Finalmente, se añade cualquier tipo de información variada que pueda llegar a tener un efecto sobre los plazos, como por ejemplo qué centros requerirán algún tipo de mantenimiento en un futuro próximo.

Al optimizador se le pide que tenga en cuenta cualquier permutación —millones de decisiones y resultados posibles— para poder planificar los siete días siguientes. Para conseguirlo, combina el algoritmo basado en las hormigas con otras técnicas de resolución de problemas y determina la cantidad de cada tipo de gas que debería fabricar cada centro. Para agilizar los tiempos de ejecución, los técnicos dividen el país en tres regiones: al oeste de las Rocosas, el golfo sur y los estados del este. A continuación ejecutan el modelo tres veces en cada región. Cuando el personal llega a los centros a las seis de la mañana, el optimizador ya tiene preparadas las soluciones para cada región.

Los empleados siguen tomando decisiones. Pero ahora por lo menos saben hacia dónde van. «Uno de los científicos se refirió al sistema como el camino de baldosas amarillas de El mago de Oz —afirma Harper—. Básicamente, en lugar de preocuparse por obtener una respuesta absoluta, dejamos que el optimizador nos indique el camino hacia una respuesta adecuada y, cuando hemos dado unos cuantos pasos, volvemos a ejecutar las soluciones y obtenemos la siguiente indicación. No nos preocupamos por el destino final, que sería Oz. Nos limitamos a seguir el camino de baldosas amarillas y vamos paso a paso.»

Gracias a este sistema basado en las hormigas, Air Liquide ha conseguido reducir drásticamente los costes, sobre todo porque fabrica la cantidad adecuada de cada tipo de gas en el centro más conveniente para cada caso. Los directivos se muestran reacios a revelar las cifras exactas, pero las estimaciones publicadas se sitúan en una reducción de alrededor de veinte millones de dólares anuales.

«Es mucho —afirma Harper—. Realmente es muchísimo.»

LECCIONES DE DAMAS

Durante la década de 1950, un ingeniero en electricidad de IBM llamado Arthur Samuel se propuso enseñar a una máquina a jugar a las damas. La máquina era un prototipo del primer ordenador digital electrónico de la compañía, al que llamaban Defense Calculator, y era tan grande que ocupaba una habitación entera. Comparado con la tecnología actual, se trataba de un dispositivo primitivo, pero podía ejecutar cien mil instrucciones por segundo, que era todo cuanto necesitaba Samuel.⁸

Eligió el juego de las damas porque era lo suficientemente simple como para que pudiera aprenderlo un niño, pero al mismo tiempo era lo bastante complicado como para suponer un reto para un jugador experimentado. Lo divertido de las damas, al fin y al cabo, es que es muy poco probable que dos partidas se desarrollen exactamente del mismo modo. Se empieza con doce piezas en cada lado y la partida tiene lugar sobre un tablero de treinta y dos recuadros (las damas se juegan sólo sobre los cuadros negros), por lo que el número de configuraciones posibles del tablero desde el inicio hasta el fin son prácticamente infinitas. Puedes jugar una y otra vez sin llegar a repetir jamás la misma secuencia de movimientos. Eso confiere a las damas lo que los expertos en complejidad llaman «novedad perpetua».

Para el ordenador con el que trabajaba Samuel, eso constituía un problema. Si cada movimiento teóricamente podía dar lugar a miles de millones de configuraciones posibles sobre el tablero, ¿cómo sería capaz el ordenador de elegir el mejor movimiento en cada caso? Compilar una lista exhaustiva de resultados de cada movimiento requeriría demasiado tiempo; era la misma dificultad con la que se había encontrado Marco Dorigo en el caso del problema del viajante. Así pues, lo que hizo Samuel fue darle unas cuantas instrucciones básicas. Una de ellas se llamaba «piezas de ventaja», y significaba que el ordenador tenía que contar el número de piezas que le quedaban en el tablero y compararlo con el de su adversario. ¿Que llevaba dos piezas de ventaja? ¿Tres piezas? Si un movimiento concreto tenía como resultado más piezas de ventaja, tendría prioridad sobre los demás. Otras características incluían la especificación de las áreas del tablero más favorables. Penetrar en el lado del adversario se consideraba una ventaja, por ejemplo, igual que dominar el centro del tablero. Y así sucesivamente.

Samuel también le enseñó al ordenador cómo debía aprender de los errores que cometía. Si un movimiento basado en ciertas características no conseguía producir un resultado favorable, el ordenador le daba menos valor a esa característica la próxima vez. Además, le enseñó a reconocer movimientos destinados a crear un «escenario», es decir, los que no consiguen resultados inmediatos pero posteriormente tienen una mayor recompensa, como por ejemplo sacrificar una pieza para poder hacer un triple salto en el siguiente turno. La máquina lo hizo después de que se aumentara el peso de las características que favorecían el movimiento que propiciaba ese escenario. Finalmente, Samuel hizo que el ordenador asumiera que su adversario sabía lo mismo que él, de manera que intentaría infligirle el mayor daño posible en todo momento. Eso obligaba al ordenador a tener en cuenta las consecuencias potencialmente negativas de los movimientos, además de las positivas. Si un adversario conseguía sorprenderlo de todos modos, ajustaría sus valoraciones para evitar ese error en lo sucesivo.

El proyecto de Samuel tuvo tanto éxito que el ordenador no tardó en ganar casi siempre cuando jugaba con él a las damas. A finales de la década de 1960, ya ganaba a los campeones de damas.

«En general, el rendimiento era espectacular —escribe John Holland, otro pionero de la inteligencia artificial, en su libro Emergence: From Chaos to Order—. Todavía no hemos empezado a aprovechar realmente las lecciones que Samuel nos dio hace casi medio siglo.»

Para Holland, quien compartía un laboratorio con Samuel en IBM, la verdadera genialidad del programa de damas era la manera como éste modificaba la importancia de las diferentes características para ponerse a la altura de la increíble complejidad del juego. En esos tiempos no resultaba práctico «solucionar» el juego de damas matemáticamente mediante el cálculo de la secuencia perfecta de movimientos, como podría hacerse en el caso de un juego más sencillo como el tres en raya. Por eso Samuel se había propuesto que su ordenador simplemente jugara cada vez mejor. «El objetivo del estudio de Samuel es la emergencia del buen juego», escribió Holland.

Con el término «emergencia», Holland se refería a algo muy concreto: al proceso mediante el cual el ordenador elaboraba una estrategia maestra con la suma de muchos movimientos individuales, o, para decirlo de un modo más general, al fenómeno de «obtener mucho de muy poco». A pesar de que lo que hacía el programa «podía reducirse completamente a reglas (instrucciones) que lo definían», afirma, las conductas generadas por el juego «no eran fáciles de prever simplemente inspeccionando esas reglas».

Por supuesto, ese fenómeno lo hemos visto ya en la colonia 550. A pesar de que las hormigas seguían, en tanto que individuos, reglas simples que tenían que ver con la recolección de alimentos, su patrón de conducta colectivo acababa constituyendo una estrategia sorprendentemente flexible para el conjunto de la colonia. Una colonia podía tender a ser más agresiva en su estilo de recolección de alimentos y enviar a muchas obreras forrajeras, mientras que otra colonia podía ser más conservadora y decidir que las mantendría seguras dentro del hormiguero. No es que cada colonia impusiera su estrategia sobre las forrajeras, sino que era la estrategia la que surgía de las interacciones que tenían lugar entre las recolectoras.

Lo mismo podría afirmarse respecto a muchos sistemas complejos, desde los enjambres de abejas y las bandadas de pájaros hasta los mercados de valores e internet. Cuando estamos frente a una multitud de individuos entre los que existe algún tipo de interacción, a menudo llega un momento en el que el orden se impone sobre el desorden y emerge algo nuevo: un patrón, una decisión, una estructura o un cambio de dirección. De hecho, en este capítulo hemos visto los tipos de estrategia que emergen de una conducta de autoorganización. Y lo que esas estrategias tienen en común es que representan una manera de afrontar lo impredecible.

Consideremos la vida en una colonia de hormigas, en la que la supervivencia significa competir no sólo contra el resto de las colonias, sino también contra un entorno que cambia constantemente. ¿Habrá hoy suficiente comida? ¿Dónde la encontraremos? ¿Cómo afectarán al hormiguero las condiciones meteorológicas? La colonia afronta esos desafíos con una conducta de autoorganización y lo que emerge es un patrón de actividad que distribuye los recursos de la colonia para satisfacer sus requisitos más inmediatos.

Air Liquide, por su parte, tiene su propia lista de incógnitas. ¿Qué clientes necesitarán recibir mercancías hoy mismo? ¿Qué tipos de gas necesitarán? ¿Qué instalaciones podrían fabricar esos gases a menor coste? ¿Cuál sería el precio de la electricidad en esas instalaciones? ¿Cómo podría la empresa suministrar esos gases de un modo más económico? Emulando el enfoque de solución de problemas de una colonia de hormigas, la herramienta de optimización de la empresa proporcionaba una planificación día a día para afrontar una sucesión interminable de variables.

Como muchas empresas actuales, Air Liquide buscaba un modo de afrontar la novedad constante que representaba su entorno. La empresa no esperaba la garantía de ganar cualquier competición en la que participara, sino tan sólo la oportunidad de ir jugando mientras se adaptaba a los últimos cambios. Dicho de otro modo, lo que necesitaba era una estrategia para conseguir un cierto control sobre lo incontrolable, es decir, lo mismo que parecía prometer el ordenador que había concebido Samuel para jugar a las damas.

Eso era bastante distinto, en cierto modo, de lo que intentaban hacer las colonias de hormigas de Deborah Gordon. En lugar de intentar burlar el entorno del desierto, lo que las hormigas hacían era ajustarse a la complejidad de ese medio. Si la colonia 550 tuviera que jugar a las damas, cada pieza del tablero se movería de forma autónoma actuando en función de la información local, sin esperar órdenes de nadie. La partida se convertiría en un remolino de movimientos a medida que las piezas fueran avanzando, saltando las unas sobre las otras, convirtiéndose en reinas o en prisioneras según patrones de interacción difíciles de percibir a primera vista. Pero, si las damas fueran tan importantes para las hormigas como lo es recolectar alimentos, no cabe ninguna duda de que la colonia sería un adversario caracterizado por la flexibilidad y la resiliencia.

Esa tensión entre la minimización de la incerteza, por un lado, y la experimentación para seguir el ritmo de los cambios, por el otro, es algo que veremos una y otra vez en este libro. Y lo que más sorprende acerca de la conducta que han desarrollado las abejas, las aves y los peces, entre otras especies, es la habilidad con la que los grupos de animales han conseguido esas dos cosas: gestionar la complejidad y participar en ella al mismo tiempo.

«Si yo fuera el encargado de diseñar el software para una compañía como Air Liquide, probablemente sentiría una gran presión para hacer un buen trabajo —afirma Gordon—. Pero eso no es lo que hacen las hormigas.» Su sistema es demasiado flexible e indisciplinado. La información que reciben es demasiado puntual y sus respuestas son muy imprevisibles. «Lo que más me maravilla es cómo es posible que un sistema tan caótico como el de las hormigas pueda funcionar tan bien a pesar de todo.»

Gordon sugiere que tal vez pueda aprenderse una lección más profunda. «En lugar de intentar seguir refinando un sistema para que trabaje cada vez mejor, quizá lo que deberíamos buscar es una manera rigurosa de decir “de acuerdo, eso ya es suficiente”.» Tal vez una manera inteligente de afrontar lo impredecible, tanto si estamos dirigiendo un negocio como si jugamos una partida de damas, consista en buscar un equilibrio entre los objetivos estratégicos y la experimentación aleatoria. Las colonias de hormigas, al fin y al cabo, se las arreglan para crecer en la frontera que separa la eficiencia del caos más absoluto, según Gordon. «La cuestión es cómo hallar esa frontera. Porque, si la encontráramos también nosotros, podríamos ahorrarnos muchos problemas.»

2

ABEJAS

LA TOMA DE DECISIONES INTELIGENTE

Las condiciones de vida en la isla de Appledore son duras para las abejas. Situada en el Atlántico, cerca de la costa del sur de Maine, esa isla de unos setecientos metros de longitud, rocosa y azotada por el viento, apenas cuenta con árboles, tan necesarios para que las abejas construyan sus colmenas. De hecho, la isla podría describirse como una especie de Alcatraz para abejas, lo que la convierte en el lugar ideal para observar su comportamiento en condiciones controladas.

Hace unos cuantos veranos, Thomas Seeley, de la Universidad de Cornell, y Kirk Visscher, de la Universidad de California en Riverside, subieron al ferry con media docena de colonias de abejas y se dirigieron a Appledore, donde se encuentra el Shoals Marine Laboratory, el laboratorio marino de cardúmenes, del que se encargaba Cornell. Durante casi una década, Seeley y Visscher estudiaron un ejemplo fascinante de lo que ellos llaman «democracia animal». Querían saber cómo varios miles de abejas consiguen dejar a un lado sus diferencias para tomar una decisión en grupo.

El objetivo de su investigación era descubrir cómo hacen las abejas para «buscar casa». Hacia el final de la primavera o principios del verano, cuando la colmena empieza a quedarse pequeña para el enjambre, éste suele dividirse. La reina y más o menos la mitad de las abejas abandonan la colmena para crear una nueva colonia, mientras que en la vieja se queda la hija de la reina. Las quince mil abejas que suele tener normalmente una colonia se agrupan en la rama de un árbol mientras varios centenares de exploradoras buscan una nueva finca por los alrededores. Aunque la presencia de la reina es importante para las abejas del enjambre, en realidad no participa en la elección del nuevo nido. Esa tarea está reservada a las exploradoras y éstas la llevan a cabo sin recibir órdenes de ningún líder.

Cuando una exploradora vuela por el campo, está buscando el lugar adecuado para vivir. Debe ser un lugar elevado del suelo, con un pequeño orificio de entrada orientado al sur y el suficiente espacio interior para permitir el crecimiento de la colonia. Si encuentra un lugar como ése, por ejemplo, un tronco de árbol hueco, vuelve al lugar donde está el enjambre para informar a sus congéneres acerca de su descubrimiento mediante la ejecución de una especie de danza. Los movimientos son parecidos a los que hacen las recolectoras cuando encuentran un campo repleto de flores y en conjunto encierran un código que informa a las demás abejas de cómo localizar el lugar en cuestión. Algunas de las exploradoras que asisten a la danza acuden a examinar el sitio y, si también les parece adecuado, vuelven al enjambre y se unen a la danza de la primera para demostrar que están de acuerdo con la elección.

Ésa no es una cuestión trivial para las abejas. El enjambre aferrado a la rama del árbol está expuesto a las condiciones meteorológicas, a los depredadores y a otros peligros. Pero, una vez que se seleccione un nuevo hogar, no volverá a moverse hasta la primavera siguiente, por lo que es importante acertar a la primera. Si el grupo toma una decisión equivocada, la colonia entera puede morir.

Una a una, las exploradoras que han estado reconociendo los alrededores vuelven al grupo con noticias acerca de diferentes ubicaciones. Pronto será un verdadero torrente de abejas el que se desplazará de un lado a otro para ponderar una docena de localizaciones potenciales para el nuevo nido a medida que vayan añadiéndose más y más exploradoras al proceso de selección. Al final, después de que un número suficiente de exploradoras hayan inspeccionado una cantidad suficiente de lugares, queda claro que el tráfico en una de las ubicaciones es mucho mayor que en las otras y se llega a una decisión. Las abejas del grupo principal calentarán las alas y saldrán volando en enjambre hasta el lugar elegido, que casi siempre acaba siendo el mejor de los posibles.

En otras palabras, ante una situación de vida o muerte, un enjambre de abejas afronta un complejo proceso de toma de decisiones que implica múltiples interacciones simultáneas entre centenares de individuos sin seguir ningún tipo de liderazgo. Si fuera un grupo de personas sometidas a una situación estresante el que tuviera que enfrentarse a un reto tan caótico e impredecible, sin duda el desenlace acabaría siendo un desastre. Sin embargo, las abejas casi siempre aciertan en la decisión.

¿Cómo lo hacen?

LA PRUEBA DE LAS CINCO CAJAS

Un día de primavera de 1949, un joven zoólogo llamado Martin Lindauer estaba observando un enjambre de abejas cerca del Instituto Zoológico de Múnich, Alemania, cuando vio algo que le llamó la atención.¹ Se dio cuenta de que algunas de las abejas realizaban una especie de danza. Por lo general, eso significa que son recolectoras, que han encontrado un parterre florido por los alrededores y les estan contando a las demás abejas cómo llegar hasta él. Pero en aquella ocasión las abejas que ejecutaban la danza no llevaban polen ni néctar, por lo que Lindauer pensó que no eran recolectoras. ¿Qué estaban haciendo?

El mentor de Lindauer en la Universidad de Múnich, el zoólogo de renombre internacional Karl von Frisch, había descubierto recientemente que aquella danza, que él describía como «meneo», en realidad era una sofisticada forma de comunicación (se le concedió un premio Nobel por esa investigación en el año 1973). Von Frisch descubrió que, cuando una abeja recolectora danzaba, no se limitaba a avisar de que había encontrado alimentos, sino que además daba indicaciones precisas para encontrarlo. Para llevar a cabo esa danza, una abeja recorría una cierta distancia sobre la cresta del panal haciendo vibrar su abdomen en una especie de «meneo». A continuación, volvía al punto inicial describiendo una trayectoria en forma de ocho y repetía la danza una y otra vez, como si se dedicara a recrear el vuelo que la había llevado hasta las flores. La duración de la danza indicaba la distancia a la que se encontraba la comida, mientras que el ángulo de sus pasos (respecto a la vertical) correspondía a la dirección (respecto al sol). Si una abeja bailaba en una dirección a treinta grados hacia la derecha respecto a la vertical, por ejemplo —imaginemos el número 1 en un reloj—, significaba que las abejas encontrarían las flores volando treinta grados a la derecha del sol. Era un sistema ingenioso, pero nunca se había relacionado anteriormente con la búsqueda de un nuevo hogar por parte de las abejas.

Tras estudiar minuciosamente varios enjambres de abejas, en ocasiones corriendo tras ellas por la campiña bávara, Lindauer determinó que las abejas que bailaban sobre la cresta del panal eran exploradoras que habían estado buscando una ubicación para el nido. Algunas todavía llevaban impregnado el polvo rojizo de los ladrillos de un edificio en el que habían estado explorando algún orificio, o llegaban manchadas del hollín de una chimenea. Del mismo modo que las recolectoras utilizaban aquella especie de danza para compartir la información acerca de fuentes de comida, las exploradoras la utilizaban para informar acerca de una posible ubicación para el futuro nido. Al principio, muchas de las exploradoras bailaban en diferentes direcciones, aparentemente para exponer distintas opciones. Pero, con el paso de las horas, se mencionaban cada vez menos lugares, hasta que, al fin, todas las bailarinas apuntaban en la misma dirección. Poco después, el enjambre abandonaba su campamento provisional y volaba hacia su nuevo hogar, que Lindauer era capaz de localizar leyendo el código de sus danzas.

Las abejas habían llegado a un consenso, teorizó, porque las exploradoras más animadas habían persuadido al resto para que optaran por su propuesta. Lo conseguían haciendo que las rivales visitaran su lugar preferido, con el objetivo de que constataran las cualidades superiores de la ubicación en cuestión y cambiaran de opinión. Una a una, iban cediendo, pensaba Lindauer, y el desacuerdo desaparecía.

A ese respecto, al menos, Lindauer se equivocaba. La cuestión no era tan simple. Los investigadores han constatado desde entonces que tan sólo un pequeño porcentaje de exploradoras llegan a visitar más de un lugar. La decisión del grupo no depende del cambio de opinión de cada exploradora, sino de un proceso que combina el criterio de cientos de exploradoras, un misterio que tardó cincuenta años en desvelarse.

Ahí fue donde entraron en acción Tom Seeley y Kirk Visscher.² A finales de la década de 1990, recogieron el testigo de Lindauer y utilizaron cámaras de vídeo para grabar el comportamiento del enjambre hasta el último detalle. También aportaron algunas ideas acerca de la deliberación de las abejas. Dado el gran número de individuos que participan en la búsqueda de un nuevo nido, los investigadores dudaban de que la decisión se tomara con base en un consenso. Les pareció que era algo demasiado complicado, como cuando un grupo de amigos muy numeroso tiene que ponerse de acuerdo acerca de la película que verán en el cine. Se dieron cuenta de que el proceso se basaba más bien en una especie de competición. En lugar de tratar de resolver sus diferencias, las exploradoras que bailaban sobre la colmena más bien parecían estar presionando activamente a sus competidoras. No era una cuestión de llegar a un acuerdo, sino más bien una lucha por conseguir adeptos en la que quien ganaba se llevaba todo el pastel.

En ese sentido, el sistema de las abejas se parecía más al mercado de valores, en el que el valor de unos títulos crece o disminuye en función de la opinión del colectivo. Las exploradoras que observan la danza de otra exploradora, como pasa entre hermanos, podían convencerse de que valía la pena explorar por sí mismas la ubicación que se les mostraba y podían pujar por ella bailando del mismo modo. Si no les gustaba, no tenían por qué hacerlo. Cuantas más abejas se unieran a la danza, mayor sería la posibilidad de que ese lugar acabara siendo el elegido.

Pero ¿cómo funcionaba exactamente ese proceso? ¿Cuáles eran los mecanismos que permitían que las abejas eligieran con tanta precisión?³

Para descubrirlo, Seeley y Visscher llevaron a cabo una serie de experimentos con las abejas de la isla de Appledore. Después de preparar un enjambre para que fuera en busca de un nuevo nido, colocaron cinco cajas de contrachapado de las que se usan para la cría de abejas a la misma distancia: cuatro de ellas suponían elecciones mediocres para un nuevo nido, mientras que la quinta era un lugar excelente. La ventaja de la quinta caja respecto a las demás era que ofrecía a las abejas una cantidad ideal de espacio habitable: casi treinta y ocho litros de capacidad frente a los poco más de catorce de las demás cajas, un volumen insuficiente para almacenar la miel, criar a la prole y cubrir el resto de las necesidades de una colonia en expansión. Para realizar el seguimiento de las abejas durante el proceso de toma de aquella decisión, Seeley y Visscher etiquetaron a los cuatro mil individuos de cada enjambre con diminutos discos numerados dispuestos en el tórax y gotas de pintura en el abdomen, un proceso tedioso que implicó un sinfín de tandas de veinte abejas a la vez, para conseguir que su comportamiento fuera dócil y permitiera su manipulación. Pero al final valió la pena, porque, cuando volvieron a revisar los vídeos, fueron capaces de distinguir qué abejas habían visitado las diferentes cajas y cuáles habían optado por una u otra caja con sus danzas. Gracias a eso se dieron cuenta de cómo tomaban la decisión.

La clave resultó ser la manera brillante en que las abejas sacaban partido de su «diversidad de conocimiento», el segundo principio más importante de una manada inteligente. Del mismo modo que las colonias de hormigas de Deborah Gordon utilizaban la autoorganización para adaptarse a los cambios de su entorno, las abejas recurrían a la diversidad de conocimiento para tomar las decisiones correctas. Por diversidad de conocimiento, en este caso, debemos entender un amplio muestreo de las opciones disponibles para el enjambre. Cuantas más opciones, mejor. Si mandaban a cientos de exploradoras al mismo tiempo, cada enjambre recogía una información considerable acerca de los alrededores y las cajas para los panales y además lo hacía de forma distribuida y descentralizada. Ninguna de las abejas intentó visitar las cinco cajas para determinar cuál era la mejor, ni mostraron sus hallazgos ante un comité ejecutivo para que éste tomara la decisión final como harían los trabajadores de una empresa. En lugar de eso, cada exploradora, centenares de ellas, proporcionaba una información única acerca de las diversas ubicaciones a todo el grupo, en lo que Seeley y Visscher describieron como una «cordial competición de ideas». Igualmente importante era el hecho de que cada exploradora evaluara las ubicaciones para el nido personalmente. Si una exploradora quedaba impresionada por la danza de otra congénere, podía darse el caso de que volara hasta el lugar en cuestión para comprobar sus virtudes y llevar a cabo su propia inspección, algo que podía tardar hasta una hora. Lo que nunca haría sería seguir ciegamente la opinión de otra exploradora y danzar a favor de una ubicación sin haberla visto antes. Eso habría abierto la puerta a que información no comprobada pudiera extenderse como un rumor. Dicho de otro modo, utilizando la analogía del mercado de valores, una abeja no invertiría en una empresa sólo porque sus acciones estuvieran en alza. Primero se aseguraría de sus fundamentos.

Entretanto, mientras continuaba la búsqueda de las abejas exploradoras, el enjambre se afanaba en clasificar las diferentes opciones con base en el número de abejas que visitaban cada ubicación. Cuantas más visitas, más «votos» para la ubicación. A pesar de que la mejor caja no fue la primera en ser descubierta por las exploradoras, no tardó en atraer la atención de numerosas abejas. Las exploradoras que volvían de esa caja no tuvieron problemas para convencer a las demás para que acudieran a verla, en gran parte porque danzaban enérgicamente, llegando incluso a realizar cien ciclos de aquella danza cada una frente a la docena de veces que bailaron las que informaban acerca de los demás lugares. Una danza tan larga podía durar cinco minutos frente a los treinta segundos de una danza más breve, por lo que era mucho más probable que la vieran las exploradoras que caminaban por la cresta del panal. Y a medida que aumentaba el número de abejas que invitaban a visitar la mejor caja, el apoyo al respecto se disparaba, mientras que los lugares mediocres iban quedando en segundo plano.

«Ese cuidadoso ajuste de la fuerza de la danza por parte de las exploradoras creó una reacción muy positiva —explicó Seeley—, lo que provocó que el apoyo a la mejor caja subiera exponencialmente.» Ése era un mecanismo crucial, porque significaba que incluso las pequeñas diferencias en la calidad de los nidos eran exageradas —las «señales» a ese respecto eran exageradas—, lo que aumentó la probabilidad de que creciera el apoyo al mejor lugar.

A medida que eran más y más las abejas que optaban por la mejor caja, disminuía progresivamente el número de exploradoras que abogaban por el resto. El motivo era que las exploradoras que volvían de las cajas por segunda o tercera vez danzaban cada vez menos ciclos, ya hubieran visitado la caja buena o una de las mediocres. Las exploradoras que habían visitado los peores lugares fueron las primeras en dejar de danzar. Seeley y Visscher describieron este mecanismo como la «tasa de decaimiento» de la danza. Eso significaba que el apoyo a cajas menos atractivas menguaría automáticamente —incluso si el número de abejas que danzaban por la mejor caja seguía creciendo— durante un proceso de toma de decisión que duró entre dos y cinco horas en el caso de las pruebas. En términos técnicos, eso representaba una reacción de equilibrio o negativa que evitaba que el enjambre tomara una decisión precipitada que pudiera conllevar un error. Ésos eran los factores que gobernaban la maquinaria de resolución de problemas de las abejas: el reclutamiento exponencial era el acelerador, mientras que la tasa de decaimiento eran los frenos.

Mientras tanto, sucedía algo crítico en las cajas. Tan pronto como el número de abejas visibles cerca de la entrada de la mejor caja fue de unos quince ejemplares, Seeley y Visscher observaron otro comportamiento por parte de las exploradoras. Las que volvían de la caja se abrían paso entre las abejas del grupo principal mientras emitían una señal especial llamada «el trinar de las obreras».

«Suena como ¡nnniiip, nnniiip!; como un coche de carreras subiendo el motor de revoluciones —describe Seeley—. Indica que se ha tomado una decisión y que ha llegado la hora de que el resto del enjambre caliente los músculos de las alas y se prepare para alzar el vuelo.» En otras palabras, las exploradoras de la mejor caja estaban anunciando que se había llegado a un consenso. Un número suficiente de abejas había «votado» a favor de la caja más atractiva reuniéndose en ella al mismo tiempo. Se había elegido un nuevo hogar.

Resultó que el número quince era el umbral para el consenso. A pesar de que ese número parezca arbitrario a primera vista, tiene que ser ese y no otro. Igual que la tasa de decaimiento de la danza, el umbral constituye un mecanismo muy preciso de emergencia. Para reunir tantas abejas en la entrada al mismo tiempo es necesario que ciento cincuenta exploradoras cubran el trayecto de ida y vuelta entre la caja y el enjambre principal, lo que significa que la mayoría de las abejas que toman parte en el proceso de selección se han inclinado a favor de la ubicación.

Una vez alcanzado el consenso, el paso final era que las exploradoras guiaran al resto del grupo hasta el lugar elegido. La mayor parte del enjambre, entre un noventa y cinco y un noventa y siete por ciento, había permanecido descansando durante el proceso de decisión, conservando su energía para el trabajo que le esperaba a continuación. En ese momento, mientras se mezclaban con la multitud, las exploradoras se detenían de vez en cuando para presionar su tórax contra las otras abejas y así hacer vibrar los músculos de las alas, como si les estuvieran diciendo «vamos, a calentar, a calentar, preparaos para volar». Con una última señal, un zumbido, las exploradoras avasallaron a las obreras adormiladas y las instaron a que hicieran zumbar las alas de un modo espectacular para iniciar el despegue. En ese momento, todo el enjambre salió volando hacia su nuevo hogar, que, como era de esperar, resultó ser la mejor caja.

En resumen, el enjambre eligió correctamente porque sacó el máximo provecho de su diversidad de conocimientos. Teniendo en cuenta la información concreta que había recogido cada una de los centenares de abejas exploradoras, el enjambre maximizaba las posibilidades de encontrar la mejor solución. Al situar el umbral lo suficientemente elevado como para encontrar una buena decisión, minimizaba las posibilidades de cometer un error grave. Y las dos cosas se llevaban a cabo en el momento oportuno a pesar de la presión a la que estaba sometido el enjambre, lo que garantizaba la precisión.

De hecho, el enjambre trabaja de un modo tan eficiente que podríamos sentir la tentación de imaginar que su mecanismo es tan complicado como un reloj suizo, con centenares de piezas minúsculas, todas ellas cumpliendo con su función con la máxima suavidad. Sin embargo, la realidad es mucho más interesante. Observar un enjambre en pleno proceso de deliberación es como ser testigo de una escena caótica, no muy distinta a la que podríamos presenciar en un parqué bursátil, con docenas de corredores de bolsa gritando instrucciones al mismo tiempo. Abejas que entran y salen, exploradoras danzando frenéticamente, obreras que forman remolinos en tropel. Esa forma de tomar decisiones parece caótica, una imagen muy típica de las abejas. La selección natural ha desarrollado un sistema que no sólo se ajusta a la perfección a las extraordinarias habilidades comunicativas y de cooperación de estos insectos, sino que además compensa la tendencia que tienen a ser impredecibles. Pero la sabiduría de la colmena surge precisamente de ese desorden controlado.

Hay que buscar una diversidad de conocimientos. Alentar la competencia cordial de ideas. Utilizar un mecanismo efectivo para descartar opciones. Ésas son las lecciones que podemos extraer de los enjambres de abejas. Resulta que también son las mismas reglas que permiten que ciertos grupos de gente tomen decisiones inteligentes en grupo —desde los equipos antiterroristas hasta los ingenieros de la industria aeronáutica— mediante un sorprendente fenómeno que se ha dado a conocer como la «sabiduría de los grupos».

LA SABIDURÍA DE LOS GRUPOS

A principios de 2005, Jeff Severts, un vicepresidente de Best Buy, decidió probar algo diferente. Poco antes, Severts había asistido a una conferencia de James Surowiecki, que en su superventas Cien mejor que uno afirma que, bajo las circunstancias adecuadas, grupos de individuos no expertos pueden demostrar ser especialmente perspicaces. En determinados casos, según Surowiecki, pueden llegar a ser incluso más inteligentes que los individuos mejor dotados intelectualmente de su categoría. Severts se preguntaba si sería posible aprovechar ese tipo de inteligencia en Best Buy. Como experimento, a finales de enero de 2005, envió correos electrónicos a varios centenares de empleados de la compañía solicitando predicciones acerca de las ventas de tarjetas de regalo durante el mes de febrero. Obtuvo ciento noventa y dos respuestas. A principios de marzo, comparó la media de esas estimaciones con las ventas reales del mes en cuestión. La estimación colectiva resultó ser cierta en un 99,5 por ciento, casi un cinco por ciento por encima de la cifra conseguida por el equipo responsable de las previsiones de ventas.⁴

«Me sorprendió lo increíblemente precisas que fueron las previsiones del grupo», afirmó Severts.

En su libro acerca de las masas inteligentes, Surowiecki cita ejemplos parecidos de gente normal capaz de tomar decisiones extraordinarias. Tomemos como ejemplo el concurso ¿Quién quiere ser millonario? Cuando los concursantes no saben qué responder, se les ofrece la oportunidad de llamar por teléfono a un amigo experto en el tema para pedirle consejo o de sondear al público del estudio, cuyos votos quedan recogidos en un promedio calculado por ordenador. «Todo cuanto sabemos acerca de la inteligencia sugiere que el individuo más inteligente sería de mayor ayuda —escribe Surowiecki—. Y, efectivamente, los “expertos” lo hacían bien y ofrecían la respuesta correcta —bajo presión— casi un sesenta y cinco por ciento de las veces. Pero ese resultado era una nimiedad comparado con el que obtenía el público. Esas personas elegidas al azar, que no tenían nada mejor que hacer durante la tarde de un día laborable que sentarse en un estudio de televisión, acertaban la respuesta correcta un noventa y uno por ciento de las veces.»⁵

Surowiecki no tiene reparos en admitir que esos ejemplos aislados no constituyen una prueba científica, pero cree que plantean una pregunta interesante: si centenares de abejas pueden tomar decisiones fiables juntas, ¿por qué tendría que sorprendernos tanto que grupos de personas puedan hacer lo mismo? «La mayoría de nosotros, en tanto que votantes, inversores, consumidores o directivos, creemos que el conocimiento valioso está concentrado en manos (o más bien en las cabezas) de unos pocos. Asumimos que la clave para resolver problemas o tomar decisiones correctas consiste en encontrar a la persona adecuada, a la que tenga la respuesta», escribe Surowiecki. Pero a menudo se trata de un error. «Deberíamos dejar de buscar y preguntar, en cambio, a la masa (que, por supuesto, incluye a los genios igual que al resto de las personas). Hay muchas probabilidades de que la masa conozca la respuesta.»

Severts quedó tan impresionado por sus primeros intentos de aprovechar la sabiduría colectiva de Best Buy que, junto a su equipo, empezó a experimentar con algo llamado «mercados de predicción», que constituye un sofisticado método de recopilar previsiones acerca del rendimiento de una empresa a partir de sus empleados. En un mercado de predicción, un empleado utiliza dinero ficticio para apostar por la resolución de una cuestión como «¿abriremos a tiempo nuestra primera filial en China?». Una apuesta correcta recibía cien dólares, mientras que una respuesta incorrecta no recibía nada. Si el precio actual de una acción en el mercado por un «sí abriremos a tiempo la filial» es, por ejemplo, de ochenta dólares, eso significa que todo el grupo cree que hay un ochenta por ciento de posibilidades de que así ocurra. Si un empleado es más optimista al respecto y cree que hay un noventa y cinco por ciento de posibilidades, puede que apueste ante la oportunidad de ganar quince dólares por acción. En el caso de la nueva filial, que tenía previsto inaugurarse en Shanghái en diciembre de 2006, el mercado de predicciones cayó en picado desde los ochenta dólares por acción hasta los cincuenta dólares unas semanas antes de la fecha de apertura, a pesar de que las previsiones oficiales de la compañía en ese momento seguían siendo positivas. Al final, la filial terminó abriendo un mes más tarde de lo previsto.

«Esa caída fue una primera señal de alarma —afirma Severts—. Alguna información nueva se había introducido en el mercado y había provocado que cambiaran radicalmente las expectativas de los operadores.» Lo que Severts jamás llegó a descubrir fue cuál había sido esa información. Aunque tampoco le importó demasiado. El mercado de predicción había demostrado tener la capacidad de superar las numerosas barreras de comunicación propias de una gran empresa. Si alguien estaba dispuesto a escuchar, las alarmas sonaban alto y claro.

Tal como sugiere esta historia, las compañías podrían tener muchas y muy buenas razones para prestar atención a los mercados de predicción, puesto que son un buen método de recopilar la información que puede estar esparcida a lo largo y ancho de una corporación. Por un motivo: porque es probable que proporcionen un punto de vista imparcial. Dado que las apuestas se realizan de forma anónima, los mercados pueden reflejar las verdaderas opiniones de los empleados en lugar de lo que sus jefes quieren oírles decir. Y por otra razón: porque tienden a ser relativamente precisos, dado que los incentivos que reciben los participantes si sus previsiones son correctas —desde camisetas hasta dinero en efectivo— los animan a acertar y a explotar todos los recursos que pueda tener cada individuo.

Más allá de esos factores, la manera tan simple en que los mercados de predicción influyen en los simples cálculos de la «diversidad de conocimiento» es lo que, aplicado con un mínimo rigor, puede convertir un grupo de individuos comunes y corrientes en un genio insólito. «Si pedimos a un grupo lo suficientemente grande de gente diversa e independiente que haga una predicción o que calcule una probabilidad y luego sacamos la media de esa estimación, los errores que pueda cometer cada individuo para dar con una respuesta acaban cancelándose mutuamente —explica Surowiecki—. Podría decirse que, cuando alguien intenta adivinar algo, encontramos dos componentes: información y error. Sustraemos el error y nos quedamos con la información.»

Las abejas que buscan un nuevo hogar demuestran ese cálculo de un modo muy claro. Cuando varias exploradoras vuelven al enjambre después de inspeccionar el mismo árbol hueco, por ejemplo, con frecuencia asignan una puntuación distinta al lugar en cuestión, como lo harían los jueces de una competición de patinaje artístico en unos Juegos Olímpicos. Una abeja puede demostrar mucho entusiasmo por una ubicación de alta calidad y efectuar una danza de cincuenta ciclos por ella. Otra puede que sólo baile treinta ciclos por la misma, mientras que una tercera podría bailar no más de diez ciclos a pesar de aprobar también el lugar.

Las exploradoras que vuelven de una ubicación menos atractiva, mientras tanto, como por ejemplo un agujero en un muro de piedra, podrían dar sus puntuaciones ante el enjambre al mismo tiempo y mostrar el mismo nivel de variación. Digamos que esas tres abejas danzan durante cuarenta y cinco, veinticinco y cinco ciclos respectivamente para esa ubicación de calidad media. «Podríamos pensar que esto parece un verdadero caos. ¿Por qué lo hacen de ese modo?» comenta Tom Seeley. «Si confiáramos en la información que nos pudiera dar una sola abeja sobre cada ubicación, tendríamos un verdadero problema, porque una de las abejas que visitaron la mejor ubicación solamente danzó diez ciclos, mientras que una de las abejas que visitó la peor danzó cuarenta y cinco ciclos.» Eso podría inducirnos a una interpretación errónea.

Afortunadamente para las abejas, ese proceso de toma de decisiones, como el de los Juegos Olímpicos, no depende de la opinión de ningún individuo concreto. Del mismo modo que se saca la media de las puntuaciones del comité internacional de jueces después de una prueba de patinaje, las abejas combinan sus valoraciones para competir por el favor de las demás. «A nivel individual, parece un proceso muy bullicioso. Pero si dices: “Bueno, ¿cuál es la fuerza total de todas las abejas que vienen de la ubicación buena?”, entonces el problema desaparece», explicó Seeley. Se suman las tres puntuaciones del árbol hueco —cincuenta, treinta y diez— y se obtiene un total de noventa ciclos de danza. Se suman las puntuaciones del agujero en el muro —cuarenta y cinco, veinticinco y cinco— y se obtienen setenta y cinco ciclos. La diferencia entre las dos ubicaciones es de quince ciclos, o un veinte por ciento, lo que es más que suficiente para que el enjambre pueda elegir sabiamente.

«La analogía es verdaderamente potente —afirma Surowiecki—. Las abejas predicen cuál será la mejor ubicación para el nido y los humanos podrían hacer lo mismo incluso ante decisiones excepcionalmente complejas.»

La clave de esos cálculos, como ya hemos visto anteriormente, es la diversidad del conocimiento que los individuos ponen sobre la mesa, ya sean abejas exploradoras, astronautas o miembros de un consejo de administración. Cuanta más diversidad, mejor; lo que significa que cuantas más estrategias tengamos para abordar los problemas, mejor; cuantas más fuentes de información tengamos sobre la probabilidad de que algo suceda, mejor. De hecho, Scott Page, un economista de la Universidad de Míchigan, ha demostrado que, cuando se trata de grupos encargados de solucionar problemas o de realizar predicciones, la diferencia tiene tanta importancia como la inteligencia.⁶

«La capacidad y la diversidad tienen el mismo peso en la ecuación —afirma en su libro The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools and Societies—. Este resultado no es una afirmación política, sino matemática, como el teorema de Pitágoras.»

Cuando habla de diversidad, Page se refiere a las numerosas diferencias que presentamos cada uno de nosotros cuando nos relacionamos con el mundo, cómo interpretamos las situaciones y qué herramientas utilizamos para solucionar problemas. Algunas de esas diferencias proceden de nuestra educación y experiencia. Otras proceden de nuestra identidad personal, como nuestro género, edad, herencia cultural o etnia. Pero principalmente le interesa nuestra diversidad cognitiva: las diferencias entre las herramientas para solucionar problemas que tenemos en la cabeza. Cuando un grupo está lidiando con un problema difícil, resulta útil que cada miembro aporte una mezcla distinta de herramientas. Es por ese motivo que, cada vez más, los científicos colaboran formando equipos interdisciplinarios y las empresas buscan empleados inteligentes que no procedan de la misma universidad. «Cuando las personas ven un problema del mismo modo, lo más probable es que se queden atascadas en las mismas soluciones», escribe Page. Pero cuando varias personas con varias maneras distintas de abordar los problemas colaboran, a menudo consiguen rendir más que los grupos formados por los individuos más capaces. Resumiendo, la diversidad puede más que la capacidad.

Los beneficios de la diversidad son especialmente evidentes en tareas que requieren combinar información, como por ejemplo encontrar la única respuesta correcta a una pregunta. Para demostrar cómo funciona esto, Page nos transporta de nuevo al concurso ¿Quién quiere ser millonario? Imaginemos, escribe, que un concursante no sabe qué responder a una pregunta acerca de los Monkees, la banda pop concebida para la televisión que en 1967 consiguió tanto éxito que llegó a vender más discos incluso que los Beatles y Elvis juntos. La pregunta: «¿Cuál de las personas de esta lista no fue un miembro de los Monkees?».

a) Peter Tork

b) Davy Jones

c) Roger Noll

d) Michael Nesmith

Digamos que esa tarde hay cien personas en el público del estudio, propone Page, y siete de ellos son antiguos fans de los Monkees que saben perfectamente que Roger Noll no fue miembro de la banda (de hecho, es un economista de Standford). Cuando se les pide que voten, esas personas responden que es la (c). Otras diez personas reconocen dos de los nombres de la lista como miembros de los Monkees, por lo que pueden elegir entre Noll y otro nombre. Asumiendo que elijan aleatoriamente entre los dos, eso significa que (c) probablemente obtendrá cinco votos más por parte de ese grupo. Respecto al resto del público, quince de ellos sólo reconocen uno de los nombres, lo que significa cinco votos más para la opción (c) utilizando la misma lógica. Las últimas sesenta y ocho personas no tienen ni idea, por lo que sus votos quedan distribuidos uniformemente por las cuatro opciones, lo que significa diecisiete votos más para la opción (c). Si los sumamos todos, obtendremos treinta y cuatro votos para Roger Noll. Si los otros nombres consiguen unos veintidós votos cada uno, tal como sugieren las leyes de la estadística, entonces podemos concluir que Noll es el ganador, a pesar de que la mayor parte del público haya respondido al azar. Si el concursante responde siguiendo el consejo del público, conseguirá acercarse un poco más al preciado premio final.

El principio que se demuestra en este ejemplo, explica Page, lo describió Aristóteles ya en el siglo IV a. C., cuando se dio cuenta de que un grupo de gente a menudo demuestra ser capaz de resolver un acertijo si cada uno de los integrantes conoce al menos parte de la solución. «Porque cada individuo de una multitud tiene una parte de excelencia y de sabiduría práctica; si logramos unirlas como si formáramos con ellas una sola persona con muchos pies, manos y sentidos, también tendrá ese carácter múltiple en cuanto a carácter y pensamiento», escribe Aristóteles en su Política. El efecto puede parecer mágico, comenta Page, pero «eso no tiene ningún misterio. Los errores se cancelan los unos a los otros, mientras que las respuestas correctas, como la nata en la leche, afloran a la superficie».

Eso no significa, advierte, que la diversidad sea una varita mágica con la que se pueda hacer desaparecer fácilmente cualquier problema. Es importante tener en cuenta cómo es el tipo de tarea a la que nos enfrentamos. «Si un ser querido necesita someterse a una operación a corazón abierto, no querremos que sean un montón de carniceros, panaderos y fabricantes de candeleros los que le abran la caja torácica. Sólo estaríamos dispuestos a que lo hiciera un cirujano vascular cualificado y con experiencia, y tendríamos motivos para ello», escribe Page. Tampoco es de esperar que un comité de personas que se odian profundamente entre ellas sea capaz de dar con soluciones productivas. Hay ciertos límites para la magia de ese funcionamiento.

Hay que utilizar el sentido común cuando se valora el impacto de la diversidad. Para tareas simples, no es realmente necesaria (no es necesario trabajar en grupo para saber que dos más dos son cuatro). Para tareas verdaderamente difíciles, el grupo debe ser razonablemente inteligente (nadie puede esperar que un grupo de monos aporreando máquinas de escribir sean capaces de obtener las obras completas de Shakespeare). Además, el grupo debe ser diverso (de lo contrario no tendremos ninguna ventaja en absoluto sobre el que más sepa acerca del tema en cuestión). Y el grupo debe ser lo suficientemente grande y bien seleccionado (para asegurarnos de que posea una amplia mezcla de habilidades). Si se satisfacen todos esos criterios, según Page, tendremos mucho a nuestro favor.

Surowiecki puso un énfasis especial en un aspecto: si queremos que un grupo tome buenas decisiones, debemos asegurarnos de que sus miembros no interactúen en exceso. De lo contrario, podrían influirse mutuamente de un modo contraproducente, mediante la imitación o la intimidación, especialmente mediante la intimidación. «En cualquier organización, como un equipo o una empresa, la gente tiende a prestar mucha atención a los jefes o a los que tienen un estatus superior», afirma Surowiecki. «Desde mi punto de vista, eso puede ser muy perjudicial, porque una de las grandes ventajas de la sabiduría de los grupos, o como quiera llamársele, es que reconoce que las personas pueden aportar cosas interesantes sin que necesariamente formen parte de la cúpula. Puede que no sean personas en las que uno pensaría automáticamente. Y eso queda al margen cuando la gente se limita a imitar en exceso a los que están en lo más alto.

Diversidad. Independencia. Combinación de perspectivas. Esos principios deberían sonarnos. Son lecciones que hemos aprendido de las abejas: buscar una diversidad de conocimiento, alentar una competencia cordial de ideas, utilizar un mecanismo efectivo para descartar opciones. La inteligencia de las abejas también puede aplicarse a la inteligencia de grupos de personas.

Después de todo, no es fácil tomar decisiones de un modo tan eficiente como lo hacen las abejas. Con millones de años de evolución tras ellas, han llegado a un elegante sistema que encaja con sus necesidades y capacidades a la perfección. Si pudiéramos hacer lo mismo, aprovechar la diversidad para superar nuestras malas costumbres, tal vez la gente no diría que seguimos pensando con cerebros de trogloditas.

CEREBROS DE TROGLODITAS

Imaginemos la siguiente situación. Las agencias de inteligencia tienen pruebas de que al menos tres individuos están a punto de llevar a cabo un atentado terrorista en Boston. No se sabe qué tipo de ataque será, pero podría estar relacionado con una conferencia religiosa que se celebrará en la ciudad. Los posibles objetivos incluyen la iglesia episcopal de St. Paul, el Harvard’s Center for World Religion, el rascacielos One Financial Plaza y el Banco de la Reserva Federal. Las cámaras de seguridad de todos esos edificios han registrado imágenes borrosas de diez individuos distintos actuando de un modo sospechoso durante la semana anterior, a pesar de que ninguno de ellos ha podido ser identificado como terrorista. El correo electrónico interceptado entre los sospechosos parece incluir simples palabras en código, como «cangrejos» para explosivos y «polvo» para maniobra de distracción. Se acaba el tiempo para desarticular la operación.

Ésa fue la situación ficticia presentada a cincuenta y un equipos de estudiantes universitarios durante un experimento organizado recientemente por la CIA en Harvard. Cada equipo de cuatro personas simulaba un operativo antiterrorista. Su misión: barajar las pruebas para identificar a los terroristas, descubrir lo que planeaban hacer y determinar cuál de los edificios tenían en el punto de mira. Les dieron una hora para completar la tarea.⁷

Los organizadores del experimento fueron Richard Hackman y Anita Woolley, psicólogos sociales, en colaboración con Margaret Gerbasi y Stephen Kosslyn. Unas semanas antes, habían sometido a los estudiantes a una batería de test para descubrir a quién se le daba bien recordar palabras codificadas (memoria verbal) y quién era bueno a la hora de identificar rostros entre un gran número de fotografías (capacidad de reconocimiento facial), habilidades que implican diferentes funciones cerebrales. Utilizaron los resultados de esos test para formar equipos de estudiantes, de manera que en algunos equipos hubiera dos expertos (estudiantes que habían obtenido resultados excepcionalmente altos tanto en las pruebas verbales como en las visuales) y dos generalistas (estudiantes que habían obtenido resultados medios en ambas pruebas), mientras que otros equipos estarían formados sólo por generalistas. Ese hecho era importante, porque lo que querían descubrir era si la diversidad cognitiva del equipo realmente afectaba al rendimiento tanto como las habilidades que presentaran sus miembros.

Los investigadores tenían otro objetivo. Querían ver si el rendimiento de un grupo podía mejorar si sus integrantes dedicaban un tiempo a ordenar explícitamente cuáles eran las habilidades de cada uno y a asignar a cada persona una tarea adecuada —como, por ejemplo, descodificar correos electrónicos o estudiar fotografías—, y posteriormente hablaban de la información que hubieran obtenido. En otras palabras, ¿eso les permitiría sacar provecho no sólo de su diversidad de conocimientos, sino también de su diversidad de habilidades? Para descubrirlo, revelaron a los equipos cuáles habían sido las puntuaciones de cada miembro en los test, pero sólo instruyeron a la mitad de los equipos acerca de cómo asignar tareas. A los de la otra mitad, los dejaron para que se las arreglaran solos.

Los investigadores habían contratado a un escritor de novelas de misterio para que urdiera un escenario terrorista. El resultado fue una trama según la cual un grupo antisemita ficticio planeaba rociar con un virus mortal los sótanos del Banco de la Reserva Federal donde Israel almacena su oro, para que fueran incapaces de acceder a él durante meses, lo que se suponía que tenía que llevar a ese Estado a la quiebra. «Quisimos que sonara un poco ridículo para no asustar a nadie», afirma Woolley.

¿Qué equipo fue el mejor a la hora de resolver el enigma? De un modo nada sorprendente, los equipos que tuvieron más éxito —los que identificaron correctamente el objetivo y a los terroristas, y descubrieron los detalles de la trama— fueron los que incluían expertos que aplicaron sus habilidades adecuadamente y colaboraron activamente con los demás. Lo que nadie esperaba, sin embargo, fue que los equipos con expertos que no se aplicaron a coordinar su trabajo obtuvieran resultados tan bajos. De hecho, lo hicieron incluso peor que los equipos en los que no había ningún experto.

«Grabamos a todos los equipos y los observamos muchas veces —afirma Woolley—. Al parecer, lo que ocurrió fue que, cuando dos de las personas eran expertas y las otras dos no, tenía lugar algo relacionado con el estatus. Los dos no expertos respetaban el criterio de los que lo eran, cuando en realidad era necesaria la información que pudieran aportar los cuatro para resolver el problema adecuadamente.»

¿Por qué fueron inquietantes esos resultados? Porque ésa es la manera como funcionan muchos equipos de análisis en la vida real, según Woolley, tanto si están compuestos por agentes de inteligencia encargados de interpretar datos, por personal sanitario que emite diagnósticos o por equipos financieros que valoran una inversión. A menudo se reúnen personas inteligentes con habilidades especiales para tomar decisiones importantes, pero con demasiada frecuencia se les permite decidir acerca de cómo aplicar esas habilidades dentro del grupo. Puesto que son buenos en lo suyo, muchos creen que no necesitan colaboración. No se ven como parte de un grupo. El resultado es que el grupo a menudo fracasa en el intento de sacar el máximo provecho a sus talentos colectivos y acaba tomando una decisión poco adecuada.

«Hemos investigado mucho en este sentido dentro de la comunidad de inteligencia y puedo afirmar que no hay ninguna agencia, ni el Departamento de Defensa, ni la CIA, ni el FBI, ni la Policía Estatal, ni la Guardia Costera ni la Administración de Cumplimiento de Leyes sobre las Drogas, que disponga de todo lo necesario para descubrir lo que está ocurriendo», dijo Hackman durante un taller de inteligencia colectiva en el MIT, el Massachusetts Institute of Technology. «Eso significa que la mayor parte del trabajo antiterrorista lo llevan a cabo equipos de varias organizaciones con sus propias culturas de organización y su propia manera de hacer las cosas. Y los estereotipos pueden ser terribles. Imaginamos a los agentes de inteligencia mirando a las fuerzas del orden y diciendo: “No es que seáis muy listos, sólo os preocupa la placa y la pistola; nosotros sí que sabemos hacer este trabajo, ¿vale?”. Y los agentes de las fuerzas del orden podrían decir: “Vosotros no sabríais reconocer las pistas ni siquiera si tropezarais con ellas, lo único que sabéis hacer es escribir tesis doctorales summa cum laude en Princeton”. Ése es el nivel de los estereotipos. Y como no pasan de allí, se limitan a avanzar a trompicones.»

Los prejuicios personales no son precisamente la mejor vía para la toma de decisiones, por supuesto. Pero no son más que un caso en la larga lista de errores y malos hábitos que suelen dificultar nuestro raciocinio. Durante los últimos cincuenta años, los psicólogos han identificado numerosas «trampas ocultas» que nos desvían de las buenas decisiones, tanto si ocupamos cargos directivos de una empresa como si somos líderes políticos o consumidores en unos grandes almacenes. Muchas de esas trampas pueden encontrarse en los atajos mentales que utilizamos a diario para afrontar los retos cotidianos: las reglas básicas que aplicamos inconscientemente porque nuestros cerebros, a diferencia de los de las hormigas o las abejas, no están diseñados para abordar los problemas de forma colectiva.

Pensemos en la trampa conocida como «anclaje», que surge de la tendencia a dar demasiado crédito a lo primero que oímos. Supongamos que alguien nos plantea las preguntas siguientes. ¿La población de Chicago supera los tres millones? ¿Cuál calculas que podría ser la población aproximada de Chicago?

Es muy probable que, cuando respondamos a la segunda pregunta, nos basemos en la primera. No podemos evitarlo, así es como funciona nuestro cerebro. Si la cifra de la primera pregunta fuera diez millones en lugar de tres, nuestra respuesta a la segunda pregunta sería una cifra considerablemente más elevada. Los anuncios de televisión de madrugada explotan este tipo de anclajes. «¿Cuánto pagaría por este cortador de verduras?», pregunta la voz en off. «¿Cien dólares? ¿Doscientos? Llame ahora y pague sólo 19,95.»

Luego está la trampa del statu quo, que parte de nuestra preferencia por no tentar a la suerte. En igualdad de condiciones, preferimos las opciones que dejan las cosas como están, incluso si esa elección no tiene lógica. Ése es un motivo por el que las fusiones a menudo conllevan problemas, según John Hammond, Ralph Keeney y Howard Raiffa, quienes describieron «The Hidden Traps in Decision Making» (Las trampas ocultas en la toma de decisiones) en la revista Harvard Business Review. En lugar de ponerse manos a la obra para reestructurar la compañía cuanto antes después de una fusión, muchos directivos dejan pasar el tiempo, pensando que siempre podrán llevar a cabo los ajustes más adelante. Pero, cuanto más esperen, más difícil será cambiar el statu quo. La ventana de la oportunidad se cierra.

A nadie le gusta admitir un error, al fin y al cabo. Y eso nos lleva a la trampa de los «costes hundidos», en la que elegimos vías de actuación que justifican nuestras acciones pasadas, incluso si éstas ya no parecen tan brillantes. Aferrarse a ciertas acciones después de que hayan caído en picado puede no ser precisamente una muestra de lucidez. Y, sin embargo, es exactamente lo que hace mucha gente. En el lugar de trabajo, puede que evitemos admitir una equivocación como haber contratado a alguien incompetente, por ejemplo, por miedo a que eso nos dé una mala imagen a ojos de nuestros superiores. Pero, cuanto más tiempo arrastremos ese problema, peor puede llegar a ser para todo el mundo.⁸

Por si esos errores no fueran suficientes, también ignoramos los hechos que no se ajustan a nuestras creencias. Sobrestimamos nuestra capacidad de realizar predicciones precisas. Nos aferramos a la información dudosa incluso después de descartarla. Y aceptamos la trivialidad más reciente como si se tratara de un evangelio. Resumiendo, como individuos tendemos a cometer muchos errores incluso cuando tomamos las decisiones más simples. Si además nos topamos con un problema en el que interactúan múltiples variables, pasaremos verdaderos apuros.

Y, sin embargo, cada vez con más frecuencia, los analistas afirman que es precisamente eso lo que ocupa a los líderes empresariales. «Los directivos han confiado tradicionalmente en su intuición para tomar decisiones estratégicas en circunstancias complejas. Pero, teniendo en cuenta el panorama competitivo actual, ya no es una buena idea dejarse llevar por lo que te digan las vísceras», escribe Eric Bonabeau, director científico de Icosystem, una consultoría establecida cerca de Boston.⁹ A menudo los directivos ascienden hasta lo más alto de las organizaciones para las que trabajan porque han demostrado ser capaces de tomar decisiones duras en circunstancias inciertas, escribe. Pero, cuando te enfrentas a la complejidad, la intuición «no sólo es poco probable que te ayude, sino que seguramente lo que hará será ayudarte a que te equivoques. La intuición humana, que posiblemente es el fruto de nuestra evolución biológica para movernos en un entorno de especie cazadora-recolectora, demuestra ser limitada en un mundo en el que las dinámicas se vuelven más y más complejas con cada minuto que pasa».

En otras palabras, no se nos da muy bien tomar decisiones difíciles en situaciones complejas, porque nuestros cerebros no han tenido tiempo de evolucionar. «Tenemos el mismo cerebro que tenían los trogloditas —afirma Bonabeau—. Eso está bien cuando los problemas no requieren más que el cerebro de un troglodita. Pero muchos problemas exigen pensar un poco más que eso.»

Una manera de tratar con ese tipo de problemas, como ya hemos visto, es aprovechando la diversidad cognitiva de un grupo. Cuando Jeff Severts le pidió a su mercado de predicción que calculara la probabilidad de que la nueva filial de Best Buy se inaugurara a tiempo, lo que hizo fue servirse de una amplia variedad de puntos de vista y el resultado fue una evaluación objetiva de la situación. De algún modo, eso es lo que la mayoría de nosotros desearía que ocurriera, puesto que la sociedad confía en que los grupos sean más fiables que los individuos. Por eso tenemos los jurados, comités, consejos de administración y tribunales supremos. Pero los grupos tampoco son perfectos. A menos que estén meticulosamente estructurados y cada uno de sus miembros tenga asignada una tarea adecuada, los grupos no dan automáticamente con la mejor solución. Tal como han demostrado varias décadas de investigación, los grupos también tienen muchas malas costumbres.

Por ejemplo, la tendencia de los grupos a ignorar la información útil. Cuando un grupo discute un asunto, puede dedicar mucho tiempo a repasar cosas que ya sabe todo el mundo y poco tiempo a considerar hechos o puntos de vista que conocen sólo unos pocos. Los psicólogos lo llaman «muestreo sesgado». Digamos que una asociación de padres de alumnos está planeando recaudar fondos. El presidente convoca a todos los padres a una reunión para recoger ideas acerca de qué pueden vender. El grupo se pasa casi todo el tiempo hablando de galletas, porque todo el mundo sabe hacerlas, aunque mucha gente puede que conozca recetas especiales para preparar magdalenas glaseadas, caramelos de dulce de leche u otras golosinas que podrían ser populares. Puesto que esas sugerencias no llegan a salir a la luz, puede que el grupo esté desaprovechando su diversidad.¹⁰

Muchos errores cometidos por grupos pueden tener su inicio en una decisión precipitada. En lugar de tomarse su tiempo para reunir un buen abanico de opciones, un grupo puede decantarse por una de ellas de forma prematura y posteriormente perder el tiempo buscando pruebas que ratifiquen esa elección. Tal vez el ejemplo más notorio de precipitación al tomar una decisión sea un fenómeno que el psicólogo Irving Janis describió como «pensamiento de grupo», en el que un equipo muy unido se equivoca debido a una combinación de características poco afortunadas, entre ellas un líder dominante, la falta de diversidad entre los miembros del equipo, el desprecio por la información externa y un alto nivel de estrés. Esos equipos desarrollan una confianza poco realista acerca de su toma de decisiones y una falsa sensación de consenso. Las opiniones externas se descartan. Los desacuerdos se perciben como una deslealtad. Janis pensaba concretamente en la temeraria decisión del presidente John F. Kennedy de apoyar la invasión de bahía de Cochinos en Cuba en 1961, cuando según los historiadores el presidente Kennedy y un reducido círculo de asesores actuaron aisladamente y sin analizar o debatir realmente la situación con anterioridad. Como resultado, cuando unos doscientos exiliados de Cuba llegaron a la costa sur de la isla, fueron derrotados enseguida por el ejército cubano y acabaron en prisión.

En resumen, los grupos pueden llegar a tomar decisiones tan disfuncionales como las que se asumen individualmente. Pero no tiene por qué ser así, como ya nos han mostrado los enjambres de abejas. Cuando los grupos contienen la mezcla adecuada de individuos y están estructurados correctamente, pueden compensar los errores si son capaces de reunir una diversidad de habilidades y conocimientos mayor que la que pueda tener cualquiera de los miembros por su cuenta. Ésa fue la lección que se extrajo de los experimentos que llevaron a cabo Hackman y Woolley en Boston: los estudiantes obtuvieron mejores resultados en la identificación de sospechosos si habían clasificado previamente las habilidades de cada miembro del grupo y todos habían tenido la oportunidad de aportar información y opiniones al proceso. Como demostraron los teoremas de Scott Page, simplemente partiendo de una mayor variedad de experiencias, los grupos demuestran tener muchos más recursos para solucionar problemas. Y cuando llega el momento de realizar predicciones, como por ejemplo cuántas tarjetas de regalo se venderán durante un mes, los grupos pueden cancelar sus prejuicios personales y sus malas costumbres combinando la información y la actitud para alcanzar un criterio de grupo fiable.

A ese respecto, lo que nos diferencia de las abejas es que ellas no parecen estar luchando contra su instinto natural tanto como nosotros. Como individuos, las abejas puede que demuestren una gran variedad en la manera de ejecutar sus tareas. Pero, cuando se trata del objetivo del enjambre, todas comparten un mismo propósito. ¿Cómo lo hacen para que parezca tan sencillo?

Parte de la respuesta tiene que ver con el hecho de que las abejas de un enjambre están más íntimamente relacionadas entre ellas desde el punto de vista genético de lo que podamos estarlo cualquier grupo de humanos, incluso si se trata de un grupo de parientes. De hecho, todas las abejas de un mismo enjambre son hermanas o, mejor dicho, hermanastras, puesto que su madre común, la reina, es fertilizada por varios machos (que viven solamente unos pocos días). Eso significa que las abejas tienen un gran interés en el bienestar del grupo; tanto que a menudo anteponen los intereses del grupo a los propios.

Pero eso sólo constituye parte de la respuesta. Incluso si las abejas se muestran ansiosas por cooperar entre ellas por motivos de programación genética, eso no explica cómo consiguen hacerlo tan bien. La selección natural puede favorecer la salud de las abejas como colonia igual que en el caso de la colonia de hormigas del desierto de Deborah Gordon. Pero ¿qué les permite actuar como una sola a la hora de tomar decisiones?

«Realmente se trata de un método brillante», afirma Kevin Passino, un catedrático de ingeniería de Ohio State que colaboró con Tom Seeley y Kirk Visscher en los experimentos que éstos llevaron a cabo acerca de cómo las abejas buscan un nuevo nido. Utilizando los datos de la isla Appledore, Passino ha creado simulaciones informáticas de enjambres que muestran un parecido impresionante entre su sistema de toma de decisiones y los procesos mentales de un individuo. «Si piensas en cómo funciona el sistema —afirma—, el enjambre presta atención a su entorno como si de un solo cerebro se tratara.»

Del mismo modo que un cerebro procesa información acerca del mundo exterior mediante un número incontable de neuronas, el enjambre recopila e interpreta datos gracias a las abejas exploradoras. Cuando llevan a cabo la danza del meneo sobre la superficie de la colmena, las exploradoras no sólo están compartiendo con las demás la información acerca de lo que hay ahí fuera, sino que además están dotando al grupo de una «visión de conjunto». Esto puede comprobarse si se observa de cerca la superficie de la colmena, según Passino. Cuando hay más abejas bailando en una dirección que en otra, eso constituye una representación física de la ubicación que va en cabeza en la competición. Si se observa detenidamente el enjambre, puede verse realmente lo que está pensando.

«A los humanos se les da bien reconocer los diferentes objetos que forman parte de una escena e identificar el que más les interesa, y los enjambres también son capaces de hacerlo —afirma Passino—. Nuestros cerebros utilizan un procesamiento paralelo, igual que los enjambres. Pueden observar un revoltijo de cosas y descartar las que no están buscando para encontrar las que les interesan, porque están prestando atención a lo que cuenta.»¹¹

En cierto modo, la conducta de las exploradoras de la colmena y su distribución por las diferentes partes del nido es el equivalente a una «minoría de grupo», explica Passino. «No tienen recuerdos a largo plazo como los nuestros, como los que podamos tener de unas vacaciones de verano, sino una memoria a muy corto plazo: se trata más bien de una información o unas preferencias que el enjambre utiliza y toma como base para crecer. Es una asignación espacial de información procedente del exterior del enjambre. Exactamente lo mismo ocurre con un cerebro.»

En tanto que grupo, las abejas aprovechan su diversidad de conocimiento mediante un proceso descentralizado que les permite distinguir claramente las opciones disponibles. No se lanzan a seleccionar precipitadamente la primera ubicación que cumple sus criterios para el nido, sino que más bien se toman su tiempo para valorar todas las opciones y permiten que la nata se acumule en la superficie. Ninguna abeja asume la responsabilidad de decidir por todo el grupo. Ninguna sabe lo que están haciendo las demás. Al final, según Passino, «lo que el enjambre sabe es, de hecho, mucho más que lo que saben cada una de las abejas, ya que incluye la información almacenada en los cerebros de las abejas y la información codificada en la ubicación de los distintos individuos y sus acciones».

En resumen, para lidiar con un problema urgente, las abejas aprovechan la estructura compleja del enjambre con un mismo objetivo común, una lección que no depende de un líder determinado.

EL JUEGO DE LA CERVEZA

Dennis O’Donoghue se sentía optimista cuando, no hace mucho, apareció ante cincuenta colegas pilotos de pruebas, ingenieros y directivos en el auditorio del edificio 2-22 de Boeing, en Seattle. Como vicepresidente de Boeing, les contó lo feliz que se sentía de tenerlos ahí reunidos a todos esa mañana para jugar a lo que describió como el «juego de la cerveza».¹² A pesar de lo que parecía indicar ese nombre, el juego no implicaba beber, aclaró. En realidad se trataba de un juego de rol que simulaba un sistema de distribución de cerveza cuyo objetivo era demostrar a los jugadores lo difícil que puede resultar tomar buenas decisiones cuando se forma parte de un sistema complejo. O’Donoghue quería que todos los asistentes lo comprendieran, dijo, porque necesitaba su ayuda para aprovechar la inteligencia de esa división de tres mil seiscientas personas a la hora de tomar decisiones, puesto que consideraba que estaba desaprovechada.

El grupo de O’Donoghue, conocido como Vuelos, Operaciones, Pruebas y Validación (FOT&V, por sus siglas en inglés), estaba a punto de convertirse en el centro de atención principal del proyecto Dreamliner 787, posiblemente el más ambicioso de toda la historia de Boeing. La compañía había vendido más de ochocientos 787 por valor de ciento setenta mil millones de dólares a más de cincuenta aerolíneas. Pero, antes de poder entregar ni un solo avión a un cliente, los modelos tenían que pasar por unas pruebas exhaustivas y certificaciones que debían llevar a cabo los mecánicos, ingenieros y pilotos de pruebas del equipo de O’Donoghue. En el momento de realizar el ejercicio del juego de la cerveza, el programa 787 ya llevaba catorce meses de retraso y el departamento FOT&V seguía esperando para poder probar el primer avión.

Boeing se estaba jugando mucho con el Dreamliner; los medios de comunicación se habían referido al proyecto como una innovación «revolucionaria». Más o menos la mitad del avión estaba fabricado con ligeros materiales compuestos, como el plástico reforzado con fibra de carbono, un material común de la industria militar que, sin embargo, aún no se había aplicado de forma tan extendida en los aviones comerciales. Para fabricar los 787 más rápidamente y para mitigar el serio riesgo financiero del programa, Boeing también había decidido utilizar un proceso de fabricación radicalmente nuevo basado en el compromiso de los proveedores que tenía por todo el mundo. Hasta el momento, la jugada había valido la pena. Los clientes de Boeing habían encontrado irresistible el diseño del 787, un veloz avión de tamaño medio que podía volar catorce mil kilómetros con un veinte por ciento menos de combustible. Consiguieron batir el récord de ventas de la industria.

Puesto que el departamento FOT&V iba a ser el último paso del proceso de fabricación, O’Donoghue y su equipo eran conscientes de que trabajarían sometidos a una gran presión para cumplir con los plazos acordados, a pesar de las complicaciones que pudieran encontrar. Por otra parte, Boeing se enfrentaba a la posibilidad de que los clientes aplicaran castigos financieros de miles de millones de dólares a la compañía si las entregas se demoraban. Pero la tarea no sería sencilla, puesto que los retrasos durante la etapa de fabricación comportaron un calendario de pruebas muy ajustado. En lugar de disponer de nueve a quince meses para validar el 787 como habían hecho con el 777, el FOT&V sólo contaba con seis meses y medio. Y para asegurarse de que no se dejaban nada por comprobar, trabajarían con entre seis y nueve aviones a la vez, en lugar de los cuatro de la ocasión anterior. Eso implicaba un verdadero juego de malabares con más personal de mantenimiento, pilotos, técnicos y piezas que nunca. Además, tenían que continuar con su carga de trabajo habitual, que implicaba probar otros modelos, como el 747, por ejemplo, antes de entregarlos a los clientes.

Así pues, se trataba de una organización que se enfrentaba a una tarea crítica que implicaba múltiples interacciones simultáneas entre varios miles de individuos sometidos a una considerable presión y con un líder nuevo. ¿Y qué hacía ese líder? Había decidido perder una parte del poco tiempo del que disponían para descubrir cómo aprovechar la inteligencia colectiva del grupo y su diversidad de conocimientos con el fin de superar la crisis en la que estaban inmersos.

La clave de la estrategia de O’Donoghue surgió de un reducido equipo de analistas de Boeing que le demostraron que el FOT&V, igual que una colonia de hormigas o un enjambre de abejas, era un complejo sistema adaptativo que había evolucionado para llevar a cabo con éxito determinadas tareas específicas. En ese caso, la complejidad procedía del número de variables con las que tenía que enfrentarse el FOT&V, muchas de las cuales se veían afectadas a su vez por otras variables: miles de pruebas en varios aviones en tierra, en el aire y en túneles de viento, retrasos planificados y no planificados llamados períodos de inactividad y la necesidad de compartir recursos entre docenas de departamentos. Un sistema como ése, le dijeron a O’Donoghue, puede ser difícil de gestionar, por no hablar ya de cambiarlo, a menos que se comprenda cómo funciona. Hay que saber, por ejemplo, que una decisión tomada por una parte del sistema puede afectar a las que se tomen en otra parte del sistema en modos difíciles de predecir. Bajo esas circunstancias, puedes llegar a pensar que avanzas ágilmente hacia el objetivo propuesto cuando de repente te ves sorprendido por un retraso inesperado. Todo eso convenció a O’Donoghue y a su equipo de que era necesario reconsiderar el FOT&V antes de que fuera demasiado tarde. «Simplemente por la magnitud del cambio, era algo que sobrepasaba con creces cualquier cosa que hubiéramos hecho hasta entonces», afirma uno de los consultores de Boeing.

El juego de la cerveza formaba parte de ese proceso de reconsideración. Consistía en lo siguiente. Había cuatro personas en cada equipo. Una de ellas representaba al minorista. «Eres el propietario de un 7-Eleven en una esquina de Carnation,Washington —dice O’Donoghue—. Vendes cerveza, gasolina, patatas fritas, huevos, leche y muchas cosas más. Y una de las marcas que comercializas es la cerveza Dreamliner, procedente de una pequeña cervecera del Noroeste del Pacífico. No es la cerveza más popular que tienes a la venta, pero sabes que vendes seguro unas cuantas cajas a la semana.»

Otro jugador era el mayorista. «Conduces el camión que reparte las cervezas —dice O’Donoghue—. No sólo repartes cerveza, también repartes leche, refrescos y otras bebidas.» El tercer jugador es el distribuidor. «Eres el propietario del almacén y por tus manos pasan muchos tipos de cerveza, no sólo la Dreamliner», dice O’Donoghue. El cuarto jugador es la cervecera que fabrica la cerveza Dreamliner.

El juego transcurría en rondas, que representaban una semana cada una. En la primera semana, los jugadores recibían pedidos de cerveza Dreamliner del jugador que tenían a la izquierda y le pasaban pedidos al jugador que tenían a su derecha. Debido al tiempo que se tardaba en procesar y mandar los pedidos, había un retraso de cuatro semanas entre el momento en el que un jugador realizaba un pedido y cuando éste se servía finalmente. (Eso resultó ser un factor crítico, como todos descubrirían más adelante.) El objetivo del juego era poner la cerveza en circulación por el sistema del modo más eficiente posible. Almacenar demasiadas existencias no era bueno, pero no poder cumplir con un pedido era todavía peor.

«Lo último que quieres es que los clientes se enfaden contigo —afirma O’Donoghue—. Como el tipo de la ranchera que para frente al surtidor de tu 7-Eleven y dice: “Tío, ¿cómo que te has quedado sin cerveza Dreamliner? ¡Pues olvídate de que llene el depósito aquí!”.»

A mí también me invitaron a participar en el juego. Entre mis compañeros de equipo estaba Vern Jeremica, jefe de pilotos de estándares de vuelo, que tenía el papel de minorista. Nuestro mayorista era Andy Deutsch, un ingeniero industrial de la sección de pruebas de fabricación. Leon Robert III era nuestro distribuidor. Leon es un piloto que acababa de pilotar un 767 desde Singapur para que lo convirtieran en un avión de carga. A mí me tocó ser la cervecera. Antes que nada, O’Donoghue nos había dicho que el juego de la cerveza iba de trabajar en grupo. «Estamos juntos en esto —había dicho—, todo lo que hagáis tendrá algún impacto sobre otras personas.» Pero nosotros no acabamos de comprenderlo hasta que estuvimos a media partida.

Vern empezó tomando una carta de una baraja que representaba los pedidos de clientes, la miró y a continuación la dejó en una pila de descarte. A lo largo del juego, sólo él sabría cuántas cajas de cerveza habían comprado los clientes de su 7-Eleven esa semana. Los demás tendríamos que adivinarlo. Luego escribió un número en un papel que representaba el pedido y lo dejó bocabajo en la mesa, junto a Andy.

Mientras Vern hacía eso, Andy tomaba un papel que se suponía que sería el pedido anterior de Vern. Eran cuatro cajas de cerveza. Andy sirvió el pedido metiendo cuatro fichas de póquer en una caja que representaba su camión. Acto seguido escribió su pedido de cuatro cajas y lo dejó bocabajo sobre la mesa junto a Leon.

Leon, entretanto, estaba haciendo más o menos lo mismo en su rol de distribuidor. Después de consultar el pedido anterior de Andy de cuatro cajas, sacó cuatro fichas de su almacén. A continuación formuló un pedido de cuatro cajas y lo dejó frente a mí. A mí me correspondía hacer algo un poco distinto, puesto que yo fabricaba la cerveza. Pero los movimientos eran los mismos. Después de examinar el pedido de Leon, metí cuatro fichas en una caja que representaba la producción y luego escribí un pedido de producción de cuatro cajas más en mi cervecera.

Eso, para la primera semana.

Las tres semanas siguientes funcionaron exactamente del mismo modo y nos fuimos acostumbrando al ritmo de recibir envíos, cumplir pedidos y formular pedidos nuevos, siempre de cuatro cajas. Cada uno de nosotros había empezado el juego con doce cajas en stock, el mismo número que seguíamos teniendo. Cada semana entraban cuatro cajas y salían cuatro más. En la quinta semana, sin embargo, sucedió algo distinto: Vern tomó una carta que decía que sus clientes querían ocho cajas. «Alguien debe de celebrar una fiesta», se dijo. En la sexta semana, vendió ocho cajas más y en la séptima semana vendió doce. «Vaya —dijo—, me están dejando sin cerveza.»

Cuando Andy recibió el pedido de Vern de diez cajas en la octava semana, él también decidió pedir diez cajas. Casi no le quedaban existencias, tenía que reabastecerse.

Cuando Leon recibió un pedido mayor de Andy, resistió el impulso de entrar en pánico. Había previsto que habría altibajos en la demanda de los clientes. Por eso Leon sólo hizo un pedido de seis cajas. «Del mismo modo que se producen inundaciones, también hay períodos de sequía», pensó. Pero, cuando llegamos a la decimotercera semana, ya no le quedaban existencias y para la decimosexta tenía veinticinco cajas pendientes por servir.

No me di cuenta de que teníamos ese pico de pedidos en el sistema hasta la decimoctava semana, cuando recibí un pedido de Leon de quince cajas. Yo intentaba no fabricar demasiada cerveza, pero mi cautela estaba perjudicando a Leon, que se quedaba cada vez más atrás. «Voy a tener que buscarme un nuevo proveedor», murmuró al llegar a la vigésima semana, cuando el retraso acumulado era ya de cincuenta y cinco cajas.

Recordemos que los clientes de Vern habían aumentado sus pedidos en el 7-Eleven poco a poco. Sin embargo, el retraso de Leon era ya de cincuenta y cinco cajas. ¿Cómo se nos había escapado tanto de las manos el sistema? No había sido por culpa de los clientes de Vern, a pesar de nuestras sospechas al respecto. Más tarde nos daríamos cuenta de que, tras el breve aumento a doce cajas, los pedidos habían seguido siendo de ocho cajas durante el resto de la partida. No volvieron a cambiar. De algún modo, esa ola inicial se había convertido en un maremoto. En la vigesimotercera semana, Andy estaba haciendo pedidos de cincuenta cajas a la semana y, poco después, también lo hacía Leon. Como fabricante, también me estaba pasando con los plazos. La cadena de suministro estaba fuera de control.

Que supiéramos, ninguno de nosotros había reaccionado de forma exagerada. En cada paso habíamos resistido el impulso de pedir más cerveza de la cuenta hasta obtener esos alarmantes pedidos de nuestros compañeros de equipo. Pero nuestros esfuerzos para gestionar el impulso habían sido inútiles. No habíamos conseguido moderar la demanda. De hecho, lo único que conseguimos fue crear retrasos enormes en nuestros stocks. Llegamos a un punto en el que Leon había acumulado un retraso de trescientas cuatro cajas.

Ése fue más o menos el momento en el que la oleada de pedidos que iban desde el minorista hasta la cervecera se topó con un obstáculo en mi extremo de la cadena de distribución y rebotó hacia Vern con más fuerza todavía. A aquellas alturas, Leon y Andy estaban recibiendo cincuenta cajas de cerveza cada semana a pesar de no haber realizado ningún pedido durante más de un mes. Hacia el final del juego, Andy no sabía qué hacer con ciento sesenta y tres cajas de cerveza Dreamliner. Lo habíamos hecho realmente mal.

«¿Cómo os habéis sentido? —preguntó O’Donoghue con una sonrisa cuando los equipos terminaron—. ¿Os sentís frustrados? ¿Os habéis sentido impotentes mientras jugabais? ¿Teníais ganas de poder culpar a alguien de vuestros problemas? No os lo toméis a pecho —nos dijo—. Eso le ocurre a todos los que prueban el juego de la cerveza, desde estudiantes de secundaria hasta directores ejecutivos de grandes corporaciones, y lleva ocurriendo desde la década de 1950, cuando se inventó el juego en la Sloan School of Management del MIT.

¿Cuál es la causa de que los jugadores cometan esos errores? ¿Por qué pierden el control tan rápidamente? La respuesta tiene que ver con la percepción de la causa y el efecto. El tiempo de respuesta de cuatro semanas entre el pedido y la entrega de la cerveza es simplemente demasiado largo para que la mayoría de los jugadores puedan controlarlo. Nuestros cerebros de trogloditas no consiguen adaptarse. Los sociólogos lo describen como una trampa oculta llamada «sesgo reductivo», que es lo que sucede cuando una persona comete el error de tratar un fenómeno complejo como si fuera más simple. Pero ¿quién puede culparla, en ese caso? Si tuviéramos que conducir con un retraso de cuatro segundos entre el momento que girar el volante del coche y el momento en el que el coche cambia de trayectoria, también sería un desastre.

«No ha costado mucho meterse en problemas, ¿verdad? —preguntó O’Donoghue—. Bueno, pues imaginad lo que ocurriría si vuestra compañía tuviera que tratar con cincuenta mayoristas en lugar de sólo con uno.» Las empresas pasan por ciclos de auge y contracción continuamente, afirma. Y luego ¿qué ocurre? Que despiden a la gente, se convoca un concurso de acreedores y la fábrica cierra. Sin embargo, es la dinámica del sistema la que causa esa inestabilidad.

O’Donoghue no tuvo que mencionarlo, pero el programa de Boeing para el 787 se había convertido en un ejemplo perfecto de esa situación. Los retrasos por parte de distribuidores clave habían provocado que la construcción de los primeros aviones se estancara en la planta de Everett, Washington. Eso había obligado a Boeing a dedicar recursos adicionales para terminar el trabajo, lo que contribuyó a aumentar todavía más los retrasos.

Como muchos otros que han probado ese juego, nuestro equipo había caído presa de una especie de pánico silencioso. En el intento desesperado de compensar los continuos déficits de stock, habíamos seguido efectuando pedidos una semana tras otra. No nos habíamos dado cuenta de que el canal ya estaba lleno y de que al intentar «gestionar» la situación sólo conseguíamos empeorarla. Al centrarnos en nuestra parte de la cadena de suministro, habíamos aumentado la inestabilidad del sistema en su conjunto, y eso acabó estallándonos en la cara.

Esa clase de inestabilidad era exactamente lo que Dennis O’Donoghue quería evitar en el FOT&V. Si él y su equipo tenían que sobrellevar la tormenta del Dreamliner, era necesario que comprendieran la complejidad del sistema en conjunto. Pero antes de que su organización pudiera obtener ese «campo de visión» más amplio, O’Donoghue y su equipo tuvieron que desentrañar la estructura social subyacente en el FOT&V: una estructura social que alababa a los héroes audaces y a las temibles tribus guerreras.

APAGAFUEGOS Y JEFES DE CLAN

Lo que Dennis O’Donoghue sabía con seguridad cuando a su organización se le vino encima el programa Dreamliner era que no había tiempo que perder. A menos que encontrara una manera de acelerar espectacularmente el ritmo de las operaciones de pruebas de vuelo, el volumen y la complejidad de las tareas que debían realizar en el FOT&V serían apabullantes. Si hacían las cosas como de costumbre, no lo conseguirían.

Tiempo atrás, cuando se disponía de más tiempo para la planificación de pruebas, se asignaban más equipos de pilotos, ingenieros, mecánicos y otros especialistas a un solo avión de pruebas de inicio a fin. Si encontraban algún problema en ese avión, intentaban resolverlo. Si necesitaban una pieza, se les conseguía. Si querían más tiempo en la pista de aterrizaje, se ponían de acuerdo con otros equipos. Todas las decisiones eran ad hoc. Durante cuarenta años, las pruebas de vuelo en Boeing se habían llevado a cabo de ese modo. Pero no era un sistema muy eficiente. Cuando O’Donoghue pasó a encargarse de ello, los equipos sólo cumplían con los plazos previstos la mitad de las veces.

Uno de los motivos principales por los que tendían a retrasarse era que tenían que enfrentarse continuamente a situaciones críticas. Les faltaba el equipamiento necesario. Se cambiaba un programa de pruebas y nadie se lo comunicaba al personal de mantenimiento. Muchas veces, los problemas no tenían nada que ver con la capacidad de vuelo del aparato, que era lo principal de su trabajo. En realidad, eran los mismos equipos los que se creaban esos problemas de forma involuntaria. «El FOT&V se había convertido en un sistema extenso y complejo —afirma O’Donoghue—. Pero mucha gente no se veía a sí misma como parte de un sistema. Se veían como apagafuegos que trabajaban aisladamente. Apagaban un incendio tras otro, solucionando problemas a corto plazo, pero sin abordar realmente los problemas de base. Y eso provocaba más incendios secundarios que otros tenían que apagar.»

Si los ingenieros de un vuelo de pruebas, por ejemplo, descubrían que un cierto sistema de seguimiento no había funcionado correctamente durante una prueba, pero las condiciones meteorológicas y de otros tipos eran favorables para volar, posiblemente decidieran repetir la prueba a pesar de que eso significara mantener el avión en el aire unas cuantas horas más de lo previsto. No tiene importancia, ¿verdad? Sólo intentan hacer bien su trabajo. Pero en tierra, el equipo de mantenimiento esperaba para poder reconfigurar el avión para la prueba del día siguiente, lo que suponía cambiar instrumental, reposicionar contrapesos, etcétera. Por consiguiente, eso retrasaba su planificación y significaba que el avión no iba a estar preparado cuando apareciera una nueva tripulación a la mañana siguiente. Y cuando el avión al fin está listo para despegar en la pista y sólo falta repostar combustible, el camión encargado de ello no aparece porque otro avión ha requerido sus servicios. La decisión del ingeniero ha tenido impacto en todo el sistema.

Ésa era la lección del juego de la cerveza, por supuesto. Los jugadores que hacían apaños rápidos en una posición dentro de una cadena de distribución compleja a menudo causaban otros problemas en fases posteriores. «Pero no es fácil que la gente lo entienda —afirma O’Donoghue—. Durante mucho tiempo, en nuestra organización, todo el mundo ha querido ser la persona a la que acudir, la que salva el día. Y hemos recompensado a esas personas. Lo que en realidad hemos conseguido es fomentar el heroísmo del apagafuegos.» Eso no era lo que el FOT&V necesitaba en ese momento, sino gente consciente de formar parte de un sistema complejo, personas capaces de cumplir con los plazos previstos a pesar de la presión. Y no un cincuenta por ciento de las veces, sino un noventa por ciento. Por el mismo motivo, necesitaba un sistema cuya estructura fuera lo suficientemente flexible como para aprovechar la capacidad de resolución de problemas del grupo.

Hasta ese momento, no tenía ninguna de las dos cosas.

Para contribuir a corregir aquellos viejos vicios de su división, O’Donoghue recurrió a su equipo de analistas de sistema, algunos de los cuales habían llegado con él procedentes de Phantom Works, la unidad de planificación estratégica de Boeing. Su misión consistía en planificar las tareas del FOT&V e identificar los factores clave para mejorar. Empezaron creando un gráfico con el flujo de trabajo de la organización.

«Nunca antes lo habíamos hecho —afirma O’Donoghue—. Y fue realmente fascinante, porque la gente estaba allí delante mientras dibujábamos el gráfico y las conversaciones acerca de lo que cada cosa implicaba para cada uno fueron verdaderamente interesantes. Había muchas ideas falsas extendidas entre el personal, mucho desconcierto acerca de cómo funcionaba en realidad el sistema.»

Gracias al gráfico, se dieron cuenta de que lo que fallaba en realidad en el FOT&V no tenía tanto que ver con responsabilidades formales como con redes informales de alianzas y lealtades. «Ésa fue una gran sorpresa —afirma Bob Wiebe, uno de los analistas—. Descubrimos que esas poderosas redes informales eran básicamente tribales, como las de los clanes de los Highlands de Escocia o algo parecido. Si surgía un problema durante el trabajo, llamaban a alguien dentro de su red de confianza para ver qué podía hacerse al respecto y, antes de continuar, esperaban a recibir la aprobación del jefe del clan. La lealtad para con el clan regía sobre su trabajo.»

Resultó que los dos clanes mayores eran el del grupo de mantenimiento y el de ingeniería, peleados desde hacía tanto tiempo que nadie recordaba cómo había empezado la disputa, algo así como la contienda entre los Montesco y los Capuleto. «Nadie sabía por qué. Simplemente siempre había sido de ese modo», afirma Karen Helmer, otra analista de Boeing. Una explicación para la fricción surgió cuando los consultores planificaron varias funciones que desempeñaban algunos individuos de cada uno de esos dos clanes. Muchos de ellos se solapaban. En otras palabras, diferentes clanes estaban desempeñando las mismas funciones, lo que había desembocado en una fuente oculta de rivalidades.

No había ayudado mucho el hecho de que el FOT&V hubiera surgido unas décadas antes a partir de la fusión de varios clanes. «Grupos como los de ingeniería de pruebas de vuelo, producción de pruebas, operaciones de vuelo y control de calidad procedían de diferentes organizaciones superiores —afirma O’Donoghue—. Los habían metido en esa organización, pero venían con sus culturas, sus procesos, incluso con sus herramientas. Nunca llegaron a integrarse realmente y, por consiguiente, trabajaban unos contra otros.»

Lo que necesitaban, concluyó O’Donoghue, era aplicar el sentido común a su objetivo. «El paradigma que me gusta utilizar para explicarlo es que la organización, antes de que yo llegara, era un complejo organismo adaptativo sin sistema nervioso central. Las diferentes partes se habían adaptado a su manera, a partir de lo que percibían como amenazas. Lo interesante era que a menudo percibían como amenazas a otras partes de la misma organización, por lo que su trabajo se dirigía contra ellas. Lo que quise hacer fue crear un sistema nervioso central que proporcionara una dirección estratégica común para todas ellas.»

Durante el tiempo que había ejercido de piloto de pruebas en el Cuerpo de Marines, O’Donoghue había sido destinado a la Patuxent River Naval Air Station, donde había visto un centro de operaciones de mantenimiento que gestionaba hasta cuarenta vuelos diarios y coordinaba incontables tareas para preparar, mantener y configurar cada avión. Cuando pasó a ocuparse del FOT&V, sabía que quería ese tipo de capacidad. «Tendremos nuestro propio centro de operaciones de pruebas», le dijo a su equipo de dirección. «Vamos a ver como lo conseguimos.»

La función principal del Centro de Operaciones de Pruebas (Test Operations Center, TOC), como ya imaginaba, sería la de dotar a la organización de más perspectiva. Mediante un seguimiento del estatus de cada avión de la flota de pruebas, así como de todos los recursos necesarios para llevar a cabo cualquier prueba de vuelo, desde la tripulación hasta la pista de aterrizaje, el TOC proporcionaría la «visión de flota» que la organización necesitaba para evitar tropezar consigo misma como tantas veces había hecho en el pasado. Más allá de todo eso, serviría como vehículo para llevar a cabo una resolución de problemas a nivel colectivo. Cuando el personal de tierra se encontraba con problemas con los que no podía tratar en un tiempo razonable, el TOC convocaba a un grupo de expertos de varias partes de la organización para que propusieran soluciones potenciales. Como las abejas exploradoras que buscan por los alrededores una solución para el problema del enjambre, esos individuos recopilarían la mejor información y el asesoramiento disponibles en cada una de sus áreas, ya fueran de mantenimiento, integración de pruebas, diseño o tripulación de vuelo, y lo pondrían todo sobre la mesa para que pudiera evaluarse.

«Lo que se obtiene de este modo en realidad es la sabiduría del grupo —afirma O’Donoghue—. No puedo saber y controlar todo lo que ocurre en una organización como ésta, de tres mil seiscientas personas. El control vertical, de arriba abajo de la jerarquía, sólo consigue acabar con la capacidad de adaptación e innovación. Por eso estamos intentando conservar la inteligencia organizativa que ya tenemos.» La idea, según él, era que el TOC sirviera de centro de intercambio de información para todo el FOT&V. En lugar de reemplazar a los que se ocupaban de resolver problemas de forma local, lo que se hizo fue aprovechar su experiencia durante una crisis. «Tenemos que desplazar la toma de decisiones hacia abajo, hasta llegar al nivel adecuado en el que alguien tenga la respuesta.»

Digamos que una tripulación de vuelo nota olor a humo en un avión de pruebas mientras lo está llevando hacia la pista de despegue. Después de notificar la situación al TOC, llegan a la conclusión de que no se trata de una emergencia. Sin embargo, tampoco es algo que tuviera que ocurrir. Así pues, la tripulación pospone las pruebas de ese día para poder investigarlo. Pero, tras quince minutos revisando las listas de control, no ha conseguido averiguar nada acerca de la causa del olor a humo. No quiere arriesgarse a no cumplir con el plazo previsto para las pruebas, por lo que se pone en contacto con el TOC para ver si puede ayudarla.

El TOC es un complejo de cubículos que ocupa tres mil metros cuadrados en la quinta planta del edificio del FOT&V de Seattle. Justo en medio hay una sala de control de ciento ochenta y cinco metros cuadrados operada las veinticuatro horas del día por más o menos una docena de especialistas de toda la organización, incluyendo ingenieros, mecánicos y otros expertos. Su trabajo consiste en monitorizar el estado de la flota de pruebas para asegurarse de que todo estará en su lugar cuando se necesite, desde las piezas hasta las herramientas o la tripulación de los vuelos, y en anticiparse a posibles conflictos o problemas que puedan surgir. En resumen, su misión es la de determinar cada día qué debe hacerse con cada avión de la flota. Del mismo modo que las abejas exploradoras creaban una memoria colectiva a corto plazo en la colmena que registraba la información que obtenían de su entorno más inmediato mediante la danza del meneo, el TOC contribuye a mantener el rumbo de la organización centrando su atención en una visión global de la situación. Un panel de casi diez metros cuadrados que hay en una de las paredes de la sala de control muestra media docena de pantallas en las que puede verse el estado de la flota en tiempo real.

«Cuando entra la llamada, se asigna a un especialista que se encargará del problema hasta que quede resuelto —dice Janet Mueller, directora del TOC—. Si se trata de un problema de mantenimiento, es probable que se encargue de ello un técnico de mantenimiento sénior. Al cabo de media hora, esa persona se reúne telefónicamente con un grupo de expertos en la materia de toda la organización para obtener recomendaciones. Algunos de ellos puede que ni siquiera se encuentren en el país; tenemos asociados por todo el mundo. Se sugieren todas las soluciones posibles. ¿Cuánto tiempo se tardará en resolver el problema? ¿De qué recursos disponemos? ¿Tenemos todas las piezas? ¿Y toda la documentación? ¿Tenemos todas las herramientas necesarias? El equipo es quien debe decidir qué hacer y ponerse de acuerdo acerca de cómo actuar.»

Si la causa del humo en el avión de pruebas resulta no ser un problema crítico —sino algo como un componente eléctrico defectuoso, por ejemplo—, el centro de operaciones puede decidir no retrasar el resto de las pruebas, que no tienen nada que ver con el sistema eléctrico. Eso supondría una buena noticia para la tripulación, que ya tiene ganas de terminar. En cambio, si el humo procede de instrumentos eléctricos necesarios para las pruebas de vuelo y no hay piezas de recambio ese día, eso puede cambiar los planes de la tripulación. En ese caso, otro especialista de la sala de control, cuya función es «optimizar la flota», entra en acción. Su trabajo consiste en tener en cuenta los efectos en cadena que los cambios en el programa de pruebas de un avión pueden provocar en toda la flota. ¿Debería reasignarse el avión a otra tripulación? ¿Deberían reasignarse las pruebas a otro avión? ¿Cómo afectará ese retraso a las pruebas subsiguientes?

En el pasado, ese tipo de problemas se resolvían localmente sin tener en cuenta el efecto de las decisiones sobre el resto de la flota. Pero, con seis aviones realizando pruebas al mismo tiempo, las posibilidades de que se produzcan consecuencias imprevisibles son demasiado grandes. «Lo que ocurre es que miramos hacia delante. Estamos formulando preguntas. Estamos interactuando con gente con la que tradicionalmente no hemos trabajado mano a mano, cara a cara, en este tipo de situaciones», afirma Mueller. El resultado ha sido que el TOC ha contribuido a sobrellevar la carga de trabajo de toda la organización en conjunto de un modo más eficiente. «Nos está ayudando a decir: “Muy bien, necesitamos mirarlo un poco mejor, tal vez incluso cambiar el flujo de procesos y asegurarnos de que tiene sentido”.»

La lección del TOC, en otras palabras, es que, cuando estás dirigiendo un sistema complejo en el que muchas tareas pueden quedar interrumpidas o pueden sufrir retrasos por muchos motivos y tener causas y efectos difíciles de detectar, lo mejor que puedes hacer para ceñirte a la planificación es identificar los puntos clave en los que pequeños cambios puedan dar lugar a grandes soluciones. En ese sentido, O’Donoghue y sus colegas estaban inventando un sistema que permitiría que el FOT&V se adaptase a los cambios del entorno tan rápidamente como la colonia de hormigas de Deborah Gordon en el desierto, pero bajo las directrices de un pequeño equipo de solucionadores de problemas seleccionados del conjunto del grupo. Tenían la esperanza de que esos equipos sacaran el máximo partido a sus diferentes contextos, capacidades y puntos de vista (así como, literalmente, a sus distintas herramientas) para presentar las soluciones más creativas posibles.

Lo que no podían imaginar en ese momento era que se fueran a producir todavía más retrasos en el proyecto del 787. Boeing había prometido entregar el primer Dreamliner a All Nippon Airlines en Tokio durante el mes de mayo de 2008. Sin embargo, el primer avión de pruebas no se le entregó a O’Donoghue y su equipo hasta finales de mayo de 2009. Cuando surgieron problemas estructurales en la unión de las alas con el fuselaje, la planificación de las pruebas y de la producción tuvo que volver a revisarse, con lo que la entrega se pospuso hasta finales de 2010 o principios de 2011. Al mismo tiempo, Boeing decidió expandir la carga de trabajo del FOT&V asignando a O’Donoghue y a su equipo la responsabilidad no sólo de los aviones comerciales, sino también de la aviación militar, incluidos los aviones cisterna, de carga, de combate y aeronaves de alas giratorias, así como la defensa estratégica y los escudos antimisiles. La nueva organización se llamaría Boeing Test and Evaluation (Pruebas y Evaluación de Boeing). «Tenía sentido integrar todas aquellas actividades que se desarrollaban en veintiocho sedes distintas de la empresa —afirma O’Donoghue—. Por eso mi organización vio duplicadas sus dimensiones de la noche a la mañana.»

Entretanto, las actividades seguían en el TOC a medida que los equipos ponían a prueba un nuevo sistema de frenos de carbono para el 737, evaluaban el P-8 de la armada de Estados Unidos —el Poseidon, que es la versión de patrulla marítima del 737— y probaban una versión destinada al transporte de mercancías del 777, mientras el modelo nuevo del 747 esperaba a que se ocuparan de él también. «La solución de problemas funciona las veinticuatro horas del día, los siete días de la semana —afirmaba O’Donoghue—. Hoy hemos tenido una reunión a la una de la madrugada.»

¿Cómo era posible que los equipos de Boeing mantuvieran ese ritmo? ¿Cómo podían hacer las llamadas adecuadas en cada momento? Parte de la respuesta tiene algo que ver con un experimento que llevó a cabo hace unos años Patrick Laughlin, un sociólogo de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign.¹³ El experimento estaba diseñado para evaluar la capacidad de pequeños grupos de resolución de problemas como los que había formado el TOC. Se centraba en las preguntas con una sola respuesta correcta (como, por ejemplo, ¿de dónde procede el humo?) y no en las que dependen de la opinión de alguien (como, por ejemplo, ¿quién podría ser el próximo ganador de Operación triunfo?). Laughlin llamaba a ese primer tipo «tareas intelectivas», mientras que se refería al segundo tipo como «tareas sentenciosas», y quiso saber si esos grupos reducidos podrían ser tan eficientes en tareas intelectivas como los expertos individuales.

Para descubrirlo, Laughlin y varios de sus colaboradores reclutaron a setecientos sesenta estudiantes universitarios y les pidieron que resolvieran dos problemas difíciles que implicaban una serie de diez letras. Las letras habían sido codificadas utilizando los números del cero al nueve y el objetivo era descubrir qué letra correspondía a cada número. A doscientos de los estudiantes se les pidió que trabajaran en los problemas en solitario, mientras que a los demás los dividieron en grupos de dos a cinco personas. Todos disponían de diez intentos; los grupos tendrían que deliberar y sus miembros se verían obligados a llegar a un consenso antes de cada intento.

Los resultados fueron sorprendentes, incluso para Laughlin. Los grupos de tres o más personas no sólo tuvieron un mejor rendimiento que la media de los que habían trabajado individualmente, sino que también superaron a los que habían obtenido mejores resultados trabajando solos. Eso significa que los grupos de tres o más personas lo hicieron mejor que la gente más lista de los grupos, algo que Laughlin describió como «un resultado asombroso e inusual». Lo que fue igualmente sorprendente, teniendo en cuenta lo que hemos aprendido acerca de la toma de decisiones inteligente que llevan a cabo centenares de abejas, fue la poca gente que era necesaria en cada grupo. El experimento demostró que un grupo con tan sólo tres personas posee la suficiente diversidad de conocimientos y capacidad de resolución de problemas para estar al frente de la clase.

A Laughlin le llamó la atención que eso sólo fuera posible debido a la naturaleza específica de las tareas intelectivas. Cuando un grupo aborda un problema de estas características, como un enigma matemático o lógico, sus miembros pueden trabajar a partir de las impresiones, capacidades y estrategias de los demás para mejorar una solución tras otra, hasta que una de ellas acaba por resolver el problema. En cierto modo, eso suponía una buena noticia no sólo para las personas dedicadas a solucionar problemas bajo la supervisión de Janet Mueller en el TOC, sino también para el personal médico que buscara la causa de un trastorno en la salud de un paciente, para los detectives que intentaran resolver un caso o los científicos de un grupo de investigación. Mientras los miembros de esos grupos cooperen activamente entre ellos y se esfuercen en aprovechar los puntos fuertes de los demás —tal como Richard Hackman y Anita Woolley descubrieron con sus grupos antiterroristas—, podrán compensar muchas de las trampas ocultas de nuestros cerebros de trogloditas y tomar sabias decisiones.

Esa misma idea no funciona necesariamente cuando los grupos intentan resolver problemas de otra índole, tareas sentenciosas en las que el objetivo no sea encontrar la única respuesta correcta, sino llegar a un consenso sobre algún tema a partir de valores y razonamientos. Se trata de temas como si debe permitirse fumar en los restaurantes, qué candidato sería un mejor alcalde o si individuos del mismo sexo deben poder contraer matrimonio. Para abordar preguntas de ese tipo, un grupo tendría que seguir una metodología completamente distinta: una que aproveche la diversidad de conocimientos con la misma diligencia, pero que parecerá igual de caótica que las abejas de un enjambre.

Sólo hay que preguntárselo a los habitantes de Vermont.

GOBIERNO MUNICIPAL ASAMBLEARIO

El ambiente parecía cordial cuando entraron en el auditorio del antiguo edificio académico en Bradfort, Vermont: hombres, mujeres y niños en un mar de franela, tela vaquera y lana. Los vecinos se saludaban, las madres exhibían a sus bebés, los bomberos voluntarios bromeaban apoyados en la pared trasera. Pero no nos equivoquemos, esa multitud tenía una misión. Los vecinos de Bradford estaban decididos a tomar el control de los gastos de su ciudad y ésa era su oportunidad.

Era el primer martes tras el primer lunes de marzo y por todo Vermont se celebraron asambleas para elegir los cargos de Gobierno de los consistorios, discutir temas comunes y tomar decisiones colectivamente. ¿Debían reformar la comisaría de policía? ¿Era conveniente que llegara la conexión de internet de banda ancha a la ciudad? ¿Comprar un nuevo coche de bomberos? ¿Asfaltar los caminos que se llenaban de lodo? Lo que tenía lugar no eran audiencias públicas. Se trataba de asambleas de legisladores locales. Los vecinos no acudían con motivo de una consulta, ni para recibir consejo. Acudían para aprobar leyes. En Nueva Inglaterra llevan haciéndolo de ese modo desde hace más de tres siglos y sus residentes practican lo que probablemente sea la forma más auténtica de democracia del mundo entero.

Igual que los ciudadanos de la Atenas antigua, los habitantes de las ciudades de Vermont tienen el derecho reservado a determinar ellos mismos las leyes locales. Más de ochenta comunidades siguen haciéndolo a la vieja usanza, mediante las mencionadas asambleas, en las que se toman decisiones vinculantes a partir de deliberaciones presenciales. Los que abogan por esa forma de tomar decisiones dicen que vale la pena dedicar ese tiempo y esfuerzo a hacerlo no sólo porque es más eficiente, sino porque también fomenta la tolerancia a las opiniones ajenas. Alegan que promueve un cierto sentido de pertenencia y contribuye a formar un vínculo invisible en la comunidad como colectivo.

Debido al método con que se toman las decisiones, las asambleas se parecen de un modo fascinante a lo que el biólogo Tom Seeley llamó la «democracia animal» de las abejas. Del mismo modo que las abejas exploradoras informan acerca de lo que han visto en el entorno campestre, los vecinos comparten en la asamblea una amplia variedad de hechos y opiniones acerca de la comunidad. Igual que las abejas se convencen entre sí acerca de sus preferencias, los vecinos se enzarzan en debates civilizados que a menudo también son animados. Y con el mismo sistema que utiliza un enjambre para elegir una nueva ubicación para el nido, estableciendo un quórum de abejas partidarias, los ciudadanos resuelven sus diferencias votando: gritan que sí o que no, se ponen de pie, levantan la mano o utilizan papeletas escritas. «Tanto en las asambleas ciudadanas como en los enjambres de abejas, las decisiones se toman a partir de una competición de ideas entre individuos», y cada uno toma su decisión de forma independiente, afirma Seeley, quien asiste a las asambleas de Maine, donde tiene su casa. Se trata de buscar la diversidad de conocimientos. Animar una cordial competición de ideas. Utilizar un mecanismo efectivo para descartar opciones. Lo que funciona en el caso de las abejas, al parecer funciona también en las asambleas, y el motivo tiene que ver con la naturaleza local de los problemas que abordan.

La primera asamblea de Bradford tuvo lugar en 1773 y los temas que discutieron los primeros pobladores no fueron muy distintos de los que siguen debatiéndose hoy en día. Tenían que ver con los presupuestos, el mantenimiento de las vías públicas y la gestión de la propiedad colectiva. En una reunión, se decidió que los cerdos podrían transitar por la carretera siempre y cuando fueran convenientemente asidos a un yugo, mientras que se incautarían el ganado o los caballos que se encontraran sueltos. Cuando Jesse Woodward reclamó una compensación por un caballo que había muerto tras caer por un puente público que se encontraba en mal estado, la ciudad se negó a ello en un afán ahorrador, aunque acabó accediendo, por algún motivo, a hacerse cargo de los gastos quirúrgicos derivados de la caída que sufrió May McKillip en ese mismo puente y que le supuso la fractura de un brazo. Ese tipo de temas pueden parecer poco importantes comparados con las ideas revolucionarias acerca de la vida, la libertad y la búsqueda de la felicidad que se debatían en Filadelfia más o menos en la misma época. Y sin embargo, los principios que estaban en juego eran fundamentales: cómo autogobernarse, cómo llegar a decisiones sobre temas que nos afectan cuando mantenemos posturas radicalmente opuestas a las del prójimo, cuáles deben ser los mecanismos que nos permitan tomar decisiones acertadas en el seno de una comunidad.

Ésos eran los temas que se debatieron en el auditorio de Bradford, donde unas setenta personas se habían reunido a las nueve de la mañana. Fuera, la nieve acumulada en las aceras llegaba a la altura de las rodillas y estaba previsto que siguiera nevando. Si la asamblea de ese día seguía el patrón habitual, estaría presente más o menos un diez por ciento de las dos mil seiscientas personas que vivían en la ciudad. Muchos serían ciudadanos de la tercera edad que podían permitirse dedicar un día entero a la asamblea, y principalmente serían blancos, como la gran mayoría de la comunidad. En esos días, el aumento del coste de la vida era el tema principal en los hogares de Bradford, donde los ingresos tendían a descender por debajo de la media nacional. Sin duda alguna, ése era el motivo por el que los presupuestos municipales eran el tema principal ese día.

Larry Coffin, un profesor de sociología retirado, golpeó dos veces el podio con un pequeño mazo. «Declaro abierta la asamblea ciudadana de Bradford», anunció. Era el trigésimo séptimo año que Coffin actuaba como moderador, una función que lo situaba en una posición excepcional para perfilar la sucesión de acontecimientos del día. Medio entrenador, medio árbitro, su papel era el de dirigir la asamblea del modo más justo y eficiente posible, ciñéndose a las leyes estatales y a las Reglas de Orden de Robert. Eso significaba guiar a los ciudadanos de Bradford a través del intrincado proceso de mociones y enmiendas sin convertirse por ello en un obstáculo. Coffin era de la opinión de que ese día pertenecía al pueblo.

Empezó del modo tradicional, pidiendo un minuto de silencio para recordar a los amigos y vecinos que habían fallecido ese año, para reconocer a los que servían al país y «por respeto al ejercicio de la democracia que estamos a punto de iniciar». Un trío de boy scouts lideró el grupo en el Juramento de Lealtad y Coffin recordó a los asistentes que la iglesia metodista que había al lado ofrecería una comida benéfica a mediodía. Tras repasar brevemente la orden del día, recordó a todo el mundo que debían dirigir sus comentarios directamente a su persona y no al resto de los ciudadanos, para evitar que el debate se convirtiera en una cuestión personal. Según el procedimiento, su decisión sería definitiva, anunció. «Pero, si en algún momento creéis que he cometido un error, por favor, alzad la voz y anunciadlo. Prometo no abandonar el estrado llorando por ello.»

La finalidad de la asamblea era votar quince cuestiones o artículos que habían sido anunciados, o «advertidos», por las autoridades de la ciudad desde hacía un mes. Aparte de la elección de las nuevas autoridades de la ciudad, el asunto más importante del día era el artículo 4: «Valorar qué suma de dinero se decide por asamblea que la ciudad dedicará para los gastos del año 2008 y en qué plazo y manera se recaudará dicha suma». En otras palabras, al grupo reunido en asamblea se le pedía que fijara el importe total de los presupuestos del año siguiente.

Una de las personas que llenaban el auditorio había estado esperando ese momento. Se llamaba Larry Drew y, como cada año en ese punto de la asamblea, levantó la mano para que lo reconocieran. Cada año proponía lo mismo: recortar el presupuesto. Ese año no sería distinto de los demás. «Nuestra comunidad es pobre», alegó. «A mucha gente no le alcanza para pagar las facturas, por lo que creo hablar en nombre del contribuyente.»

Con aspecto de abuelo y camisa a cuadros azules, Drew se puso de pie y leyó una larga retahíla de términos legales que finalizaron con la cifra 628.425 dólares, es decir 56.494 dólares menos que lo que la junta seleccionada había recomendado en sus presupuestos de 648.918 dólares. «Me propongo defender este presupuesto si estáis dispuestos a escucharme. O puedo volver a sentarme si tenéis previsto rebatírmelo como cada año», dijo.

Eso arrancó una carcajada en el auditorio que animó a Drew a continuar. «Debemos ser un poco más conservadores», dijo mientras recogía el lápiz que llevaba tras la oreja. Durante los diez minutos siguientes se dedicó a leer el presupuesto línea por línea. ¿Por qué gastar dos mil dólares en material de oficina cuando puedes pasar con mil quinientos? ¿Por qué comprar una virguería de radios de alta frecuencia para el cuerpo de policía si las viejas siguen funcionando? «Si las exigen desde el Departamento de Interior, deberían pagarlas ellos», dijo. ¿Y qué es esto del programa municipal para promover el ahorro de energía? «¿Alguien piensa decirme si puedo o no encender una bombilla? Creo que eso es un poco estúpido.» Cuando Drew hubo terminado, la gente lo miraba asintiendo y sonriendo. O al menos sonriendo, lo cual ya estaba bastante bien.

«Ahora ya podéis disparar vuestras preguntas», dijo mientras se sentaba.

«Bueno, creo que has conseguido ponerlos en situación, Larry. ¿Qué tal si avanzamos?», comentó Coffin, con lo que también él le arrancó una carcajada al público.

A continuación, sucedió algo sorprendente. Otro anciano de la comunidad llamado Dan Perry, al que no se contaba precisamente entre los aliados de Drew, se levantó para tomar la palabra. «Puede que ésta sea la primera vez en treinta y cinco años que estoy de acuerdo con Larry —dijo—, pero creo que ahora tiene razón. Todos estamos tomando medidas para ajustarnos el cinturón y la ciudad tal vez debería hacer lo mismo.»

«¡No se oye! —gritó alguien desde la parte de atrás—. ¡Que lo repita más alto!»

«No sé si quiero volver a decirlo todo una vez más», gruñó Perry.

«Bueno, pues otra vez será», bromeó alguien.

Una vez propuesta la moción de Drew, había que decidir algo al respecto. El grupo podía enmendarla o someterla a sufragio. «Quiero enmendar su moción en 656.000 dólares», dijo Todd Terrill, marcando un punto medio entre la propuesta de Drew y el presupuesto del consejo municipal. La propuesta fue secundada.

«Yo quiero enmendar la enmienda de Todd —dijo Peggy Coutermarsh— en 590.634 dólares.» Ése había sido aproximadamente el presupuesto del año anterior.

Las cosas se estaban complicando rápidamente. Coffin llamó a discutir la moción de Coutermarsh y uno de los ediles, Robert Miller, salió al fin en defensa del presupuesto presentado por el consejo. «Hemos trabajado mucho en ese presupuesto y sugeriría que nos ajustáramos a él», dijo. Pero ese caballo ya se había escapado de la cuadra. La cuestión que estaba sobre la mesa no era si había o no que recortar el presupuesto, sino cuál tenía que ser la cuantía del recorte.

«Ahora estoy un poco confundido», dijo un hombre con barba de chivo. «Si votamos a favor de la moción de Peggy, ¿eso eliminará la de Todd?»

«Bueno, supongo que nadie lo sabe mejor que tú, Larry —dijo Douglas Miller, el padre de Robert y antiguo edil—. Creo que lo mejor será que nos ayudes en esto.»

Y eso fue lo que hizo Coffin, llamar a votación por la segunda enmienda en primer lugar. «¿Quién está a favor de la enmienda de Peggy?» Unos cuantos asistentes respondieron afirmativamente. «¿Quién se opone?» Una sonora negativa retumbó entre la multitud. «Parece que gana el no», dijo Coffin.

A continuación vino la enmienda de Terrill, cuyos resultados fueron más ajustados. «Parece que gana el no», dijo Coffin de nuevo. Pero esa vez su opinión fue más discutida.

«La cosa está dividida», gritó alguien. Eso significaba que haría falta votar a mano alzada, sólo que en lugar de levantar la mano lo que hacían era levantarse del asiento.

«Todos los que estén a favor de la enmienda de Todd, poneos de pie», les pidió Coffin. «Ahora hagamos recuento, por favor, empezando por la parte de delante de cada sección.» Cuando la última persona gritó su número, los que estaban a favor tenían cuarenta votos. El no tenía ochenta y nueve votos. «La moción de enmienda ha fracasado», afirmó Coffin.

Ante la ocasión de rescatar su presupuesto, David Chipman, el edil principal, sugirió que se hiciera una pausa en la asamblea para poder reconsiderar su posición. «¿Puedo pedir un receso?», preguntó Coffin. Y así fue.

«¿Todos a favor?»

«Sí», dijeron los ediles.

«¿En contra?»

«No», retumbo el resto de los ciudadanos.

Ya era casi mediodía y la multitud parecía empezar a perder fuelle. David Allen ofreció una nueva enmienda para sustituir por 646.919 dólares la cifra que Larry Drew había mencionado. Ése era el importe del presupuesto original del consejo.

«Si lo aceptamos, estaremos aumentando el presupuesto en casi cien mil dólares respecto al del año pasado», dijo alguien en voz alta. «¿Adónde irá a parar ese dinero?»

«Se le llama presupuesto», dijo uno de los ediles con irritación. Un hombre llamado Jerry Martin se puso de pie e intentó reconducir de nuevo el debate. «Parece que la mayoría de la gente preferiría verlo recortado —se arriesgó a decir—. Por mi parte, me ayudaría a mantenerme en posición de poder seguir pagando mis impuestos.»

La enmienda de David Allen fue rechazada en la votación.

A continuación, se presentó una moción para sustituir la cifra de Drew por 650.000 dólares.

«Ya debéis tener hambre —comentó Coffin—. Voy a pediros de nuevo que os pongáis de pie para votar.» El resultado fue ajustado: sesenta y seis votaron a favor y sesenta y nueve, en contra. «Se desestima la moción», dijo Coffin.

Al fin, se propuso una moción de 635.000 dólares que fue secundada. Volvieron a votar y se impuso el sí con ochenta y un votos frente a cuarenta y nueve en contra.

«Parece que tenemos una moción enmendada», dijo Coffin para centrar de nuevo la atención en la situación. «Si la votación resulta ser a favor, ése será nuestro presupuesto. Si sale en contra, se habrá acabado por hoy.» La ciudad tendría que pasar sin fijar el presupuesto hasta que pudiera convocarse una asamblea extraordinaria, lo que podía tardar un mes. Nadie quería que eso sucediera.

«¿Quién está a favor?» Una multitud de votos algo apagados.

«¿Quién está en contra» Unos cuantos votos negativos aislados.

«Se aprueba la moción», declaró Coffin. La asamblea se levantó para ir a comer. Todos abandonaron la sala y se dirigieron a la iglesia metodista para tomar un poco de sopa y unos bocadillos. Votarían el resto de los artículos por la tarde.

«¿Qué ha ocurrido? —le pregunté a Coffin con desconcierto—. La decisión final sobre el presupuesto ha sido más bien tibia.»

«Bueno, creo que el grupo se ha dado cuenta de que se había alcanzado un acuerdo —dijo Coffin—. La sensación que me ha quedado es que no vamos a aceptar la voluntad de los ediles, y éstos, por su parte, no han apoyado el presupuesto lo suficiente. Probablemente crean que si ceden no saldrán tan malparados.»

Eso es lo que suele ocurrir en las asambleas ciudadanas. Los vecinos utilizan las enmiendas para tantear hacia qué lado se decanta el grupo en tanto que colectivo y forjan una decisión que más o menos deja satisfecho a todo el mundo. Con cinco votaciones, los habitantes de Bradford habían determinado cuál sería el próximo presupuesto para la ciudad. La gente había conseguido lo que quería.

GOBERNAR LO INGOBERNABLE

Una semana antes de la asamblea de Bradford, Larry Coffin había recorrido los más de cuarenta kilómetros que separan su localidad de Elks Lodge, en Montpelier, bajo una leve nevada. La Vermont League of Cities and Towns (Asociación de Ciudades y Pueblos de Vermont) patrocinaba una jornada de formación para moderadores de todo el estado, con el objetivo de prepararlos para cualquier problema que pudieran encontrarse en sus asambleas locales. Puesto que Coffin había ejercido como moderador en Bradford durante casi cuatro décadas, sabía más que nadie en todo Vermont acerca de ese papel. Pero también sabía que no le iría mal una puesta a punto.

La mayoría de los aproximadamente setenta hombres y mujeres que capearon el temporal para asistir a la jornada de formación eran moderadores con experiencia o formaban parte de las autoridades locales, aunque también asistieron unos cuantos primerizos en el cargo elegidos por sus comunidades el invierno anterior. A éstos, la perspectiva de tener que ocuparse de una asamblea les provocaba una mezcla de entusiasmo y temor. Cuando se le otorga la autoridad de dirigir una asamblea anual, un moderador no sólo debe animar a los ciudadanos a participar, sino que además tiene que hacer valer unas reglas muy estrictas. Como hemos visto en Bradford, la tarea del moderador consiste en recibir las mociones acerca de las cuestiones debatidas, reconocer a los ciudadanos que desean hacer oír su voz, guiar al grupo a través de las enmiendas, anunciar los resultados de las votaciones y, en general, permitir que emerja la sabiduría colectiva de la localidad. Y sin embargo un moderador siempre debe recordar que lo primero es la voluntad del pueblo, y eso requiere una cierta humildad.

«Yo me jactaba de haber sido elegido moderador —comentó uno de los primerizos—, hasta que una mujer me llevó aparte y me dijo que siempre se elige como moderador al que más habla y menos cosas dice.»

Nadie dijo que fuera fácil. Los habitantes de Vermont son por naturaleza personas independientes, acostumbradas a hacer oír su voz en las cuestiones que las afectan. A menudo se caldean los ánimos. Unos años atrás, un moderador llamado Ed Chase dirigía una asamblea en el pueblo de Westford cuando el debate se acaloró demasiado. «Un anciano malhumorado acusó a otro con el dedo hasta que finalmente sugirió que sería mejor que salieran los dos fuera y arreglaran sus diferencias allí mismo —afirma Chase—. Bueno, como moderadores se supone que tenemos que seguir las Reglas de Orden de Robert, pero no había manera de encontrar qué debía hacerse en esa situación en todo el libro.»

Las responsabilidades más importantes del moderador, como se le recordó al grupo que asistió a la jornada de Montpelier, incluyen asegurarse de que todos los ciudadanos tengan la oportunidad de hacer oír su voz, que la deliberación transcurra con justicia para con todo el grupo y que la asamblea tome las decisiones de forma ágil. Esas tareas reafirman los principios básicos de la buena toma de decisiones que han desarrollado las abejas: buscar una diversidad de conocimientos, alentar la cordial competición de ideas, utilizar un mecanismo efectivo para reducir las opciones. Afortunadamente para los moderadores, no se espera de ellos que confíen tan sólo en su ingenuidad para conseguir esos objetivos. Se apoyan en las Reglas de Orden de Robert, escritas específicamente para estos casos.

Lo que originalmente llevó a Henry Martyn Robert a publicar ese «manual de bolsillo» para reuniones en 1876, mientras ejercía de ingeniero para el ejército de Estados Unidos, fue su insatisfacción con la manera a menudo caprichosa en la que solían transcurrir las asambleas, ya fueran de grupos religiosos o de organizaciones cívicas. El objetivo que se propuso fue simplificar los procedimientos de esas reuniones para que fueran efectivos y justos. En su opinión, eso significaba proteger los derechos de la minoría sin olvidar hacer prevalecer los de la mayoría. La gente no debía abandonar una asamblea sin haber tenido la oportunidad de hacer oír su voz o de secundar una decisión.

Tomemos el primer objetivo, por ejemplo, el de hacer oír la opinión de todos los habitantes. La manera más simple de cumplir con ese requisito, como señalaron los instructores de la jornada, es mediante el cumplimiento de las Reglas de Orden de Robert, según las cuales a ningún ciudadano se le permite hablar dos veces sobre un mismo tema hasta que el resto de los participantes haya tenido la oportunidad de intervenir. En teoría eso dificulta que los fanfarrones dominen el debate o que dos individuos se embarquen en una prolongada discusión personal. (En la práctica, por supuesto, las cosas no son tan estrictas. Larry Coffin, por ejemplo, prefiere dejar que la conversación siga sin interferir en ella si eso contribuye a que el colectivo comprenda mejor el asunto que se está debatiendo.)

Para velar por el derecho de los individuos a expresarse, el moderador también puede asegurarse de que al grupo se le presente una amplia variedad de opiniones. Ahí es donde entra en juego la diversidad de conocimientos. Como demostró el economista Scott Page con su «teorema de predicción de diversidad», para un grupo que debe tomar una decisión puede ser tan importante poseer una amplia variedad de puntos de vista como un conocimiento experto. De hecho, podría ser incluso más importante en el caso de las asambleas ciudadanas, puesto que a los vecinos se les pide a menudo que voten sobre cuestiones para las que no hay una sola respuesta correcta, como por ejemplo a cuánto debe ascender el presupuesto municipal. En casos como ése, un amplio abanico de opiniones resulta esencial.

¿Realmente las asambleas ciudadanas promueven ese tipo de diálogo? ¿Cuántas personas llegan a hablar en una asamblea ordinaria? Más de las que podría creerse, afirma Frank Bryan, un politólogo de la Universidad de Vermont que es la persona viva que ha asistido a más asambleas ciudadanas.¹⁴ Entre 1970 y 1998, Bryan y sus alumnos recopilaron datos de más de mil quinientas asambleas de un lado a otro del estado. La asistencia media a las asambleas era de ciento catorce personas o, dicho de otro modo, de un veinte por ciento del censo electoral medio de las localidades. De los asistentes, casi la mitad hablaban al menos una vez, lo que supuso una tasa de participación sorprendentemente elevada. «Los veteranos tienden a hablar más que los primerizos —afirma Bryan—, porque suelen saber más. Esas personas se forjan una reputación. Cuando uno de ellos se levanta para hablar, puede que alguien piense: “Ese viejales me cae mal, pero hace tiempo que vive aquí, por lo que probablemente sabe de qué está hablando”.»

¿Y qué ocurre con el segundo objetivo del moderador, el de fomentar una competencia de ideas justa y civilizada? ¿Los moderadores son capaces de evitar que los más bravucones monopolicen las conversaciones? ¿Ponen freno a los chupatintas que pretenden dar lecciones a los obreros (o al revés)? ¿Qué pasa con la relación entre hombres y mujeres? Una vez más, la investigación de Bryan es alentadora. Según él, hay pocas pruebas de que esa dinámica propia de las poblaciones pequeñas que reina en las asambleas acabe haciendo difícil el intercambio de ideas o el debate. «Bueno, siempre hay una o dos personas que hablan demasiado —afirma Bryan—. Pero tampoco se dedican a monopolizar el debate ni nada de eso. En mi población natal teníamos a alguien con tendencia a hablar en exceso, pero al cabo de un rato solía darse cuenta.» La idea de que las personas sean reacias a verbalizar sus opiniones porque las preocupe lo que los vecinos puedan pensar acerca de ellas no es cierta, afirma. Y las mujeres hablan casi con la misma frecuencia que los hombres.

¿Y qué hay del tercer objetivo, el de acotar de manera efectiva las opciones del grupo? ¿Los vecinos encuentran en las asambleas ciudadanas un mecanismo para tomar buenas decisiones? Eso depende, según Bryan, de lo bien que siga los procedimientos el moderador. «Cuando lees las Reglas de Robert, dices: “Dios mío, esto va a ser horrible” —afirma—. Pero, cuando las pones en práctica, te das cuenta de que son absolutamente esenciales. Casi todos los que vienen por primera vez se sorprenden al ver hasta qué punto una asamblea se ajusta a los asuntos que se debaten y cómo se hace lo imposible para garantizar los derechos de las minorías. Muchos de ellos se desaniman al ver lo tedioso que resulta. Lo reflejan sus miradas: “¿Tenemos que pasar por todo esto?”. La respuesta es que sí.» Siguiendo las reglas, un moderador puede evitar que el colectivo se precipite a la hora de tomar una decisión, lo que suele constituir la causa de muchos errores.

Cuando una asamblea transcurre correctamente, sigue su propia lógica interna, afirma Paul Gillies, un moderador veterano de la ciudad de Berlin. «¿Sabes cuando una discusión va por mal camino y yo no te escucho a ti, ni tú a mí? ¿Cuando yo suelto mi rollo, tú sueltas el tuyo y luego vuelvo a soltar el mío? Eso no ocurre en una buena asamblea ciudadana. Hay un transcurso lineal para la lógica de lo que va saliendo. Alguien dirá que no entiende de qué va la cosa y otra persona le responderá. Luego otra persona dirá que la preocupa algo al respecto de lo que se está diciendo y alguien le responderá. Esas preguntas no vuelven a formularse.» En otras palabras, personas distintas añaden piezas distintas al rompecabezas y la discusión es constructiva. «Siempre tengo la sensación de que cuando llega la hora de votar se ha dicho todo lo que hacía falta en un orden misteriosamente adecuado, y que el grupo queda unificado respecto a lo que desea saber», afirma Gillies.

Cuando se acaban los turnos de palabra y llega el momento de tomar una decisión, puede que la votación siga también una cierta lógica interna. Veamos por ejemplo cómo los vecinos de Bradford utilizaron las enmiendas para calibrar sus preferencias acerca del presupuesto de la ciudad. Recordemos el orden en el que surgieron los diferentes importes propuestos:

1) 628.425 dólares

2) 656.000 dólares

3) 590.634 dólares

4) 684.919 dólares

5) 635.000 dólares

La primera propuesta, de 628.425 dólares, la formuló Larry Drew con la firme voluntad de recortar gastos. Drew había examinado escrupulosamente todas y cada una de las líneas del presupuesto recomendado por los ediles (684.919 dólares) y lo había recortado en un ocho por ciento. Lo que hizo fue marcar la pauta del resto del debate. La segunda propuesta, de 656.000 dólares, estaba a medio camino entre el presupuesto de Drew y el de los ediles. La tercera propuesta, de 590.634 dólares, había sido el presupuesto del año anterior y marcaba el límite inferior para el grupo, que no estaba dispuesto a aceptar un importe más bajo que ése. La cuarta opción, de 684.919 dólares, era el importe que los ediles habían propuesto y marcaba el límite superior para el grupo. La quinta y última propuesta, de 635.000 dólares, no sólo se encontraba entre el importe más elevado y el más bajo, sino que además estaba en el punto medio de todas las propuestas. Ésa fue la cifra aprobada por el grupo y representó, con ello, la sabiduría del grupo ese día.

En otras palabras, funcionaba igual que las abejas de Tom Seeley, capaces de ponerse de acuerdo, tras varias horas de deliberación, acerca de cuál de las cinco cajas era la mejor de la isla de Appledore, teniendo en cuenta que las cinco habían sido propuestas por las abejas exploradoras. Así pues, ese grupo de vecinos de Bradford deliberó alrededor de varias opciones disponibles para encontrar un compromiso aceptable. Gracias a la estructura de su asamblea ciudadana, basada en las Reglas de Orden de Robert y en las habilidades como moderador de Larry Coffin, aplicaron su diversidad de conocimientos acerca de lo que la comunidad necesitaba para combinar sus preferencias individuales y obtener así una cifra que más o menos pudiera satisfacer a todo el mundo. Cumplieron el objetivo por el que se habían reunido.

Durante las últimas décadas, ese tipo de deliberación cara a cara se ha enfrentado al reto de capear poderosas tendencias en la cultura contemporánea. A medida que la población en las ciudades crece y la gente dispone cada vez de menos tiempo libre, la asistencia a las asambleas ciudadanas disminuye. Como resultado, algunas ciudades han adoptado lo que llaman el sistema de «votación australiana»: los vecinos no tienen que acudir a las asambleas, sino simplemente rellenar papeletas preimpresas como las que se utilizan en las elecciones presidenciales. Según sus partidarios, este sistema es más práctico porque sólo le ocupa unos minutos al participante y permite que más personas intervengan en la decisión de cuestiones que las afectan.

Lo que se pierde con ese proceso, por supuesto, es la deliberación con concesiones mutuas. Votar mediante papeletas preimpresas supone responder simplemente sí o no, pero no proporciona más información a la comunidad. Para ciertos tipos de votaciones, como la elección de las autoridades de la ciudad, puede ser una buena forma. Pero, para otros, como cuánto debería invertir la ciudad en su centro geriátrico, en la biblioteca o en los carriles para bicicletas, la oportunidad de razonar de forma conjunta podría resultar un factor decisivo a la hora de tomar una decisión. Hablando cara a cara, una comunidad tiene la oportunidad de aprovechar su propio conocimiento diverso —como los grupos de resolución de problemas de Dennis O’Donoghue en Boeing— si los diferentes ciudadanos contribuyen con diferentes piezas del rompecabezas.

¿Significa eso que las asambleas ciudadanas todavía son necesarias en este mundo cada vez más complejo en el que vivimos?

«Creo que está claro —afirma Frank Bryan—. Las probabilidades de tomar una decisión más inteligente aumentan espectacularmente si se celebra una asamblea ciudadana. En una asamblea se obtiene más información y, en caso de que haya diferencias, éstas salen a la luz. Las opiniones se ponen a prueba.» Los habitantes de pequeñas ciudades, al fin y al cabo, no temen tratar asuntos complicados cara a cara, incluso si provocan un conflicto abierto. «La gente se enfada y la ofensa puede durar años. Pero la vida continúa», afirma Bryan.

Ésa es la simple promesa de las asambleas ciudadanas. Cuando ciertos asuntos que crean división amenazan con distanciar a varios colectivos —ya sean aspectos meramente locales, como la ruta del autobús escolar o qué calle debe abrirse antes, o de ámbito nacional, como la guerra de Irak o la lucha por los derechos de los homosexuales—, las asambleas ciudadanas ofrecen una forma de volver a reunir a la gente. Los ciudadanos que hablan entre ellos tienen más oportunidades de tomar decisiones inteligentes.

ABEJAS Y MATRIMONIOS ENTRE PERSONAS DEL MISMO SEXO

Unos minutos después de medianoche, el 1 de julio de 2000, en la localidad de Brattleboro, Vermont, la funcionaria municipal Annete Cappy entregó a Carolyn Conrad y a Kathleen Peterson una hoja de papel que hizo historia. El documento era una licencia para una unión civil entre dos personas del mismo sexo: la primera de la nación. Unos minutos más tarde, la pareja formalizaba la unión frente a un juez de paz y un reducido grupo de amigos entusiasmados.

Desde ese momento, Conrad y Peterson compartirían los mismos derechos y responsabilidades que cualquier matrimonio, como por ejemplo ocuparse económicamente de la otra cónyuge, compartir sus propiedades o tomar decisiones médicas que pudieran afectarla. Siempre que rellenasen algún formulario que preguntara cuál era la cónyuge, el familiar más cercano o la pareja, ya sabían qué podían responder. No eran distintas de cualquier matrimonio ante los ojos de la ley.

Eso no contentó a todo el mundo en Vermont.

«Hay personas convencidas de que eso supondrá el fin del matrimonio tal como lo conocemos hoy en día», afirma Deborah Markowitz, la secretaria de estado de Vermont. El debate público ganó en intensidad hasta el punto de que, de hecho, puso en peligro la cohesión en algunas comunidades. Las asambleas ciudadanas acababan en discusiones acaloradas. Unos cuantos granjeros hicieron pintadas con lemas cargados de odio en sus graneros. «Se dijeron cosas horribles.»

Todo empezó en diciembre de 1999, cuando la Corte Suprema del estado dictaminó que las leyes de Vermont que prohibían el matrimonio entre personas del mismo sexo violaban la Constitución del estado. Los tribunales ordenaron que la asamblea legislativa estatal corrigiera la situación, pero los legisladores ya habían suspendido sus actividades, lo que provocó encendidos debates locales. «A los votantes no les importaba que la asamblea legislativa hubiera recibido órdenes de actuar de los tribunales —afirma Markowitz—. La gente quería que se ignoraran los tribunales, que se impugnaran los jueces. Lo que fuera. El inicio del debate fue duro.»

En las asambleas ciudadanas que tuvieron lugar en marzo, los vecinos dieron rienda suelta a las emociones y se desahogaron. «Duele oír ciertas cosas, como: “No queremos a esa gente en nuestra comunidad. No queremos saber nada de ti. Vas a afectar a nuestra comunidad de algún modo” —afirma Markowitz—. Hubo un movimiento llamado Take Back Vermont (Recuperemos Vermont), cuya gente salió con pancartas a pedir a los veteranos que recuperaran el Vermont previo a la llegada de los forasteros que se habían instalado en la zona desde 1960, todos esos recién llegados tan liberales.»

Pero estaba ocurriendo algo más. El debate empezó a cambiar de rumbo a medida que la gente se daba cuenta de que algunos miembros de sus comunidades vivían en familias homosexuales. «La gente empezó a ponerse de pie en las asambleas ciudadanas para decir cosas como: “Hemos sido vecinos toda la vida y ¿sabes qué? yo también soy gay” —afirma Markowitz—. Luego otras personas empezaron a pensar: “Oh, pero si no tienes cuernos”, porque resulta difícil estereotipar a alguien con quien estás manteniendo un discurso cívico.» Al final, la posición de los más radicales cambió de «por encima de mi cadáver» a «mira, no quiero saber nada de esto», lo cual era suficiente para que la vida siguiera su curso. Unas semanas más tarde, la asamblea legislativa pasó el proyecto de ley de uniones civiles y el gobernador Howard Dean lo firmó.

Desde entonces, más de diecisiete mil personas han podido formalizar su unión civil en Vermont y la controversia ha desaparecido en gran parte. De hecho, desde septiembre de 2009 las parejas del mismo sexo pueden contraer matrimonio en Vermont, con lo que ha desaparecido la necesidad de las uniones civiles. «Cuando en las encuestas se pregunta hoy en día a los habitantes de Vermont sobre las parejas entre personas del mismo sexo, la gran mayoría responde que no tiene nada que decir al respecto —afirma Markowitz—. Incluso hay gente que admite avergonzarse del modo en que se comportó en su momento.»

¿Cómo se había producido ese cambio? ¿Cómo consiguió la gente de Vermont salvar esas diferencias tan acusadas? La respuesta, según Markowitz, tiene que ver con las asambleas de Vermont y lo que sus habitantes sacan de ellas. «El tipo de discurso que tiene lugar en una asamblea ciudadana, por mucho que haya ganadores y perdedores, por mucho que pueda llegar a hablarse con dureza, puede enriquecer la capacidad de la gente de ayudarse cuando surgen problemas.» Por eso los primeros pobladores del lugar ya acudían a asambleas ciudadanas. «Por aquel entonces, no sólo asistían para decidir la cantidad de leña que iba a dar cada uno para apoyar la escuela local o el número de horas que dedicarían a la construcción de carreteras, sino que también se encontraban para conocer a los vecinos. De este modo, si se les incendiaba el granero y tenían que erigir uno nuevo, conocerían a alguien que pudiera ayudarlos, puesto que vivían en casas muy aisladas.

En cierto modo, los habitantes de Vermont siguen viviendo así. «Seguimos viviendo en un cierto aislamiento. No aislados por la distancia o la falta de medios de transporte, pero sí de la cultura y los medios de comunicación modernos. Todo el mundo pasa buena parte del tiempo desplazándose al trabajo o en casa viendo la televisión.» Pero también se le da valor a la comunidad, afirma, y al hecho de que dependemos los unos de los otros.

Hace unos años, Robert Putnam, un politólogo de Harvard, descubrió lo que denominó una prueba «enigmática y desconcertante» acerca de lo mucho que se han distanciado los estadounidenses de los asuntos cívicos.¹⁵ Se refería a actividades cotidianas como las reuniones de las asociaciones de padres de alumnos, los grupos parroquiales o los encuentros del Lions Club, que constituyen una especie de «capital social» con el que puede contar una comunidad en tiempos de crisis. Putnam se dio cuenta de que el número de estadounidenses que jugaba a los bolos había aumentado en un diez por ciento en los últimos años, mientras que las ligas de bolos se habían reducido en un cuarenta por ciento. En otras palabras, cada vez había más norteamericanos que iban a jugar a los bolos en solitario. «Las implicaciones sociales de este hecho deben buscarse en la interacción social e incluso, en ocasiones, en las conversaciones cívicas que tienen lugar mientras se bebe cerveza y se come una pizza, un ritual al que renuncian los que juegan a los bolos en solitario.» A medida que se disolvían esas ligas de bolos, se diluían también las comunidades.

El hecho de que un número cada vez mayor de ciudadanos hubiera vuelto la espalda a la vida cívica indicaba que se había perdido algo, según Putnam. Se había echado a perder algo importante. Las personas, a diferencia de las abejas, no tienen el instinto natural de servir al colectivo. Pero, en tanto que animales intensamente sociales, comprendemos cuál es el poder del sentimiento de pertenencia y lo echamos de menos cuando desaparece. Eso es lo que las asambleas ciudadanas de Vermont ofrecen durante un debate: el tipo de empatía para con los vecinos y conciudadanos —tanto si se está de acuerdo con ellos como si no— que permite recuperar una parte de lo que se ha perdido.

«Es importante no idealizar las asambleas ciudadanas, porque no siempre funcionan a la perfección. Deben intervenir muchos factores para que una asamblea enriquezca la vida cívica de una comunidad —afirma Deborah Markowitz—. No obstante, debido a nuestra capacidad de entablar un discurso cívico, la división acerca de la unión civil se ha salvado y resuelto de un modo especialmente rápido. Pero no en todas partes y no para todo el mundo. El conflicto y las opiniones radicales no perduran, pero la ciudad y la gente sí.»

El enjambre se ha adaptado y sigue adelante.

3

TERMITAS

UNA COSA LLEVA A LA OTRA

La primera línea eléctrica en fallar conectaba la subestación de Harding al sur de Cleveland, Ohio, con la subestación de Chamberlin, a casi diecisiete kilómetros de distancia. A las 15.06 horas del 14 de agosto de 2003, un cable golpeó las ramas de un algarrobo que había crecido demasiado y se produjo un cortocircuito. Para la compañía eléctrica local, FirstEnergy Corp., que controla miles de kilómetros de cableado, no es un hecho inusual, especialmente a finales del verano. En un día normal, ese problema no habría sido nada del otro mundo. La energía eléctrica se habría reconducido por otra línea, habrían mandado a un equipo para que verificara los daños y la vida habría seguido su curso.

Pero ése no fue un día normal.

Poco antes esa misma tarde, un generador de carbón de la central eléctrica de Eastlake, en el lago Erie, se había averiado y había dejado fuera de servicio una parte de las reservas de FirstEnergy. Si lo sumamos a las dos centrales eléctricas que también estaban cerradas por motivos de mantenimiento y a los aires acondicionados que intentaban hacer más soportables los casi treinta grados que reinaban en el norte de Ohio, ya tenemos el sistema de FirstEnergy en una posición vulnerable e incómoda, al depender más de lo normal de la energía procedente de fuera de la región. Eso, a su vez, sobrecargaba todavía más las líneas que transportaban esa energía.

Lo que ocurrió a continuación demostró claramente cómo se comporta un sistema complejo. Con miles de generadores y millones de kilómetros de cables de transmisión, el tejido eléctrico norteamericano es una de las redes más intrincadas que se hayan creado jamás, con muchas más interconexiones, en cierto modo, que la mayor de las colonias de hormigas o abejas. Cuando algo ocurre en una parte de esa red, por insignificante que parezca el incidente, el impacto puede tener repercusiones en lugares muy lejanos.

A las 15.32 horas, media hora después de que fallara la línea que unía Harding con Chamberlain, se produjo una incidencia en otra línea de alta tensión, en este caso entre la subestación de Hanna al sur de Cleveland y la subestación de Juniper al este de Akron. El motivo, una vez más, fue el contacto con un árbol. Casualmente, un equipo de poda se encontraba cerca del lugar y fue testigo del suceso. Nueve minutos más tarde fallaba una tercera línea entre las subestaciones de Akron y Canton, también a causa de un árbol. El hecho no fue casual, porque la línea había quedado sobrecargada por la energía eléctrica reconducida debido a las incidencias previas y al recalentarse el cableado se había dilatado y había quedado combado. El sistema eléctrico de toda la región estaba al borde del colapso.

La gota que colmó el vaso llegó a las 16.06 horas, cuando una línea de alta tensión quedó cortada entre la subestación de Star cerca de Akron y la central eléctrica de Ohio River al sudeste. A diferencia de los incidentes previos, éste no tuvo como causa el contacto con un árbol, sino que se debió a peligrosas fluctuaciones de voltaje que fueron creadas, en parte, por los problemas anteriormente enumerados del tendido eléctrico. Los dispositivos de protección de la línea, llamados relés de impedancia, detectaron una subida de tensión en el sistema e hicieron saltar los disyuntores para evitar daños en la línea. Desgraciadamente, la línea entre Sammis y Star era el último eslabón que conectaba la región de Cleveland con el resto de la red eléctrica hacia el este. Al caer ésta, se iniciaron una serie de fallos en cadena que se extendieron hacia el norte y el oeste. Provocaron averías en la línea eléctrica al norte de Ohio y al sur de Míchigan y dejaron a oscuras la ciudad de Detroit. A continuación, esa sucesión de fallos en el sistema cambió bruscamente de dirección y produjo una importante subida de tensión hacia Pensilvania y hasta Nueva York y Ontario; rodeó el lago Erie en el sentido inverso a las agujas del reloj y afectó a las líneas de transmisión y a las centrales eléctricas. Al cabo de seis minutos, habían caído ya más de quinientas centrales eléctricas de ocho estados y dos provincias canadienses, con lo que alrededor de cincuenta millones de personas se quedaron sin suministro eléctrico.

Fue el peor apagón de la historia de Norteamérica.

Los rótulos publicitarios luminosos de Times Square quedaron a oscuras a las 16.11 horas. En ese mismo momento, fallaron los semáforos, los convoyes de metro quedaron detenidos, los congeladores de los restaurantes dejaron de funcionar, las plantas de tratamiento de aguas residuales cesaron su actividad y los clientes de los hoteles de Manhattan no pudieron acceder a sus habitaciones. Menos de dos años después del ataque al World Trade Center, la ciudad de Nueva York quedaba en jaque temporalmente a causa de un apagón. Pero, en cuanto se dieron cuenta de que la emergencia no tenía nada que ver con un acto terrorista, se pusieron manos a la obra para lidiar con esa difícil situación.

En esos momentos, al menos treinta y cinco mil personas habían quedado atrapadas en trenes o convoyes de metro; otras, en puentes o en el interior de túneles. Los pasajeros de un tren detenido bajo el East River tuvieron que ser rescatados con una locomotora diésel que devolvió el convoy a la estación de Penn. Otros miles de ciudadanos se vieron obligados a arreglárselas solos, andando en fila india por las oscuras vías hasta llegar a la siguiente estación.

Con el tráfico completamente paralizado en las calles de la ciudad, oleadas de personas sorprendidas por el apagón mientras efectuaban sus desplazamientos cotidianos tuvieron que atravesar el puente de Brooklyn a pie para volver a casa. Los sistemas de telefonía móvil cayeron de forma casi instantánea ante el aluvión de llamadas de la gente que intentaba ponerse en contacto con familiares y amigos. La presión del agua disminuyó en los rascacielos ocupados por apartamentos y sus habitantes se vieron obligados a hacer cola frente a las bocas de incendios para conseguir agua limpia. Los cajeros automáticos no podían utilizarse. En el hospital Mount Sinai, en el Upper East Side, una paciente perdió la posibilidad de recibir un trasplante de hígado porque los cirujanos no pudieron garantizar las condiciones del quirófano. «No habría sido seguro iniciar un trasplante sin saber si podríamos terminar la operación», declaró uno de los médicos a los periodistas.

Por todas partes, los ciudadanos arrimaron el hombro. A tres manzanas del Empire State Building, en el cruce entre la calle 34 y la avenida Lexington, un comercial de sesenta años en mangas de camisa y con corbata de seda dirigía el tráfico por primera vez en su vida. Una conductora pasó por su lado y le tendió una botella de plástico vacía para que pudiera enfatizar más las indicaciones. «La necesitará», le dijo.

La ciudad había sufrido grandes apagones en 1965 y en 1977, y se habían tomado medidas preventivas después de cada uno de esos incidentes. «Se suponía que no iba a volver a ocurrir —dijo el gobernador George Pataki en una conferencia de prensa—, pero ha sucedido de nuevo. Habrá que preguntarse cómo ha sido.»

Por supuesto, en esos momentos nadie tenía ni idea de lo que había ocurrido. En Canadá, un portavoz del despacho del primer ministro apuntaba con un dedo hacia Nueva York y afirmaba que el apagón había empezado con un relámpago caído sobre una central eléctrica cercana a las cataratas del Niágara. En Nueva York, un representante estatal apuntaba a Ohio y afirmaba que había habido un problema en una central nuclear del lago Erie. Pasaron meses hasta que los grupos de trabajo federales consiguieron llegar hasta el fondo del asunto. Cuando los investigadores dieron con las causas, tuvieron unas cuantas sorpresas.

Al final resultó que no se trataba sólo de las incidencias relacionadas con árboles. Un problema técnico informático en la sala de control de FirstEnergy cerca de Akron también había desempeñado un papel en la historia, puesto que había desconectado el sistema automático de alarma a las 14.14 horas el mismo día del apagón. Por ello los operadores de la sala de control no se dieron cuenta de que la primera línea de transmisión había sufrido un cortocircuito hasta una hora más tarde. Cuando se cayó también la segunda línea a las 15.32 horas, alguien del centro de control regional llamó para preguntar acerca del incidente, pero un técnico de la sala de control se sorprendió al oír hablar de ello.

«Caramba, ¿cuándo ha ocurrido?», preguntó.

Mientras tanto, iban recibiendo otras llamadas procedentes de clientes industriales, empresas de servicio público cercanas y operadores de la misma central eléctrica de FirstEnergy que intentaban interpretar las señales que indicaban la existencia de problemas en la red.

«Estamos teniendo picos de tensión y oscilaciones en el generador —dijo un operador de la central nuclear de Perry, Ohio, preocupado porque su unidad se había desconectado automáticamente—. No sé cuánto tiempo más podremos aguantar así.» Sólo cuando la luz se apagó en la sala de control de FirstEnergy, los operadores tuvieron la seguridad de que era su sistema y no el de otros el que estaba a punto de venirse abajo. Pero entonces ya era demasiado tarde.

¿Cómo pudo ocurrir esto? ¿Cómo era posible que el roce de un árbol con los cables de una línea de alta tensión cerca de Cleveland y un problema informático cerca de Akron hubieran desencadenado un incidente con unos daños estimados en seis mil millones de dólares? Las causas no parecían proporcionales a las consecuencias. Si unos terroristas se hubieran propuesto producir ese efecto, tal como los habitantes de Nueva York habían temido inicialmente, no habrían podido llevar a cabo un ataque tan demoledor. ¿Cómo un incidente tan insignificante pudo provocar un caos de esas dimensiones?

«Este apagón podría haberse evitado fácilmente», afirmó Spencer Abraham, el entonces secretario de Energía, cuando los grupos de trabajo presentaron el resultado de sus indagaciones. «Fueron muchos problemas relativamente pequeños los que, combinados, acabaron convirtiéndose en un gran problema.»

Pero eso no era del todo cierto.

No había sido ni la mala suerte ni un mal mantenimiento de las infraestructuras lo que había provocado una sucesión de problemas que de otro modo difícilmente habrían tenido lugar. Había que buscar la causa en la estructura de la misma red. El tendido se había llevado a cabo improvisadamente a lo largo de más de un siglo. Por ese motivo era tan complejo y tenía tantas interconexiones que, según los expertos, era inevitable que, tarde o temprano, acabara produciéndose un fallo a gran escala como ése. De algún modo, «el conjunto de la red eléctrica de Norteamérica no es más que un gran circuito eléctrico», escribió Thomas Overbye, un ingeniero eléctrico de la Universidad de Illinois en UrbanaChampaign. «Una humilde toma de corriente doméstica no es más que una puerta de entrada a uno de los objetos más extensos y complejos jamás construidos.» La ventaja de esa conectividad es que, durante períodos de demanda inusual, las empresas suministradoras pueden compartir la energía entre ellas, lo que mantiene a raya los costes y garantiza que las luces se enciendan cuando se acciona un interruptor. La desventaja es que las incidencias en una parte del sistema pueden extenderse rápidamente hacia otras. «Un sistema muy interconectado puede fallar —escribió Overbye—, y cuando lo hace, falla de un modo complejo y espectacular.»

El apagón de 2003 fue un ejemplo perfecto de lo que los expertos en redes llaman «reacción en cadena», una circunstancia en la que un primer acontecimiento —como una chispa que inicia un incendio forestal o un informe financiero que desencadena una caída en las bolsas— aumenta las probabilidades de que ocurran otros, y así sucesivamente, hasta que ese efecto cascada se extiende por todo el sistema. En resumen, que una cosa lleva a la otra. «El problema de los sistemas como la red eléctrica —escribe el experto en redes Duncan Watts en su libro Seis grados de separación— es que están formados por muchos componentes cuyo comportamiento individual se comprende razonablemente bien (la física de la generación de energía eléctrica es cosa del siglo xix), pero cuyo comportamiento colectivo, como el de los hinchas de fútbol y el de los inversores bursátiles, en ocasiones puede ser ordenado y en otras, caótico, confuso e incluso destructivo.»

Pero ¿qué tiene que ver todo eso con las hormigas, las abejas u otros insectos? ¿Qué podemos aprender de esas criaturas minúsculas sobre cómo mantener una red eléctrica? La respuesta es que los sistemas naturales, en tanto que manadas inteligentes, han desarrollado comportamientos específicos para evitar esas reacciones en cadena, el talón de Aquiles de las redes altamente interconectadas. En un hormiguero o una colmena, muchos individuos pueden desempeñar sus tareas de forma ineficaz y, no obstante, el sistema sigue funcionando bien, porque muchos individuos, al notar algo distinto en su entorno, ajustan su comportamiento en consecuencia. De algún modo, un sistema como ése tiene la capacidad de curarse a sí mismo.

Hace unos años, el Instituto de Investigación de Energía Eléctrica de Palo Alto (California), el Departamento de Defensa y muchas otras organizaciones estadounidenses se propusieron determinar si la red eléctrica norteamericana podía llegar a tener también ese carácter autocurativo. Los investigadores concluyeron que el primer paso debía ser aumentar la eficacia de cada componente. «Cada uno de los nodos de la red eléctrica debería ser despierto, receptivo, y mantener una comunicación constante con el resto», escribieron Massoud Amin y Philip Schewe en Scientific American. Para dotar a la red de la misma capacidad que tienen las hormigas y las abejas de controlar las amenazas al instante, cada componente del sistema —cada disyuntor, cada interruptor, cada transformador, cada barra colectora y cada línea de transmisión— necesitaría su propio procesador para monitorizar las condiciones y optimizar su rendimiento sin que tuviera que verificarlo primero un controlador humano. La red debería desarrollar una inteligencia distribuida.

El segundo paso, escribieron, consistiría en dotar a la red de un medio rápido para predecir diferentes tipos de problemas. Para ello, los investigadores recomendaban dotar al sistema del mismo tipo de capacidad «previsora» que hemos visto en el primer capítulo, en el juego de damas desarrollado por Arthur Samuel. Del mismo modo que un buen jugador de damas es capaz de planificar varios movimientos por adelantado, la red debe poder desarrollar escenarios hipotéticos para el futuro próximo. El tercer y último paso consistiría en dividir la red en «islas» con el objetivo de aislar los errores en caso de emergencia y prevenir así su extensión por todo el sistema. Más adelante en este mismo capítulo veremos cómo las termitas utilizan esta estrategia cuando el termitero en el que viven se enfrenta a una amenaza.

¿Una red con capacidad autocurativa habría evitado un apagón masivo como el que se vivió en 2003? Tal vez sí, especulan Amin y Schewe. Si algún tipo de sensor en las líneas de transmisión combadas hubiera detectado un flujo de electricidad anormal, podría haberse redirigido la electricidad hacia otras líneas antes de que se produjera un fallo. Al mismo tiempo, simuladores de hipótesis habrían previsto la probabilidad de que se produjeran esos fallos y habrían recomendado acciones correctivas a los operadores humanos. En lugar de una pérdida de energía eléctrica catastrófica, escribieron, «lo máximo que habrían percibido los clientes en la mayor parte del territorio habría sido un leve parpadeo de la luz. Muchos ni siquiera se habrían dado cuenta del problema».

Y eso es precisamente lo que queremos, al fin y al cabo, porque nuestras vidas dependen en gran medida de sistemas complejos como la red eléctrica, las redes de transporte, el mercado de valores o internet. Puesto que nos permiten compartir recursos e información esenciales, esas estructuras hacen posible nuestra sociedad del mismo modo que las estructuras construidas por los insectos sociales, desde los rastros de feromonas hasta los termiteros, hacen posibles sus sociedades. Sin embargo, a diferencia de nuestros sistemas, que fallan de vez en cuando, los que crean las manadas inteligentes tienden a ser menos frágiles y demuestran más resiliencia.

Uno de los motivos que explican el porqué puede encontrarse en los prados polvorientos del sur de África.

UN CASTILLO A MEDIDA PARA MILLONES DE HABITANTES

Pueden superar los tres metros de altura, se encuentran en la sabana y parecen sombreros de bruja hechos de tierra. Por el aspecto que presentan, podríamos preguntarnos quién dejó esas torres cónicas de arcilla ahí y qué significan. La gente del lugar los llama «los montículos de las hormigas», pero no tienen nada que ver con las hormigas. En realidad son las termitas las que erigen esas estructuras puntiagudas que, a pesar de su extraña apariencia, representan una de las hazañas arquitectónicas más sofisticadas de la naturaleza.

Durante los últimos años, J. Scott Turner, un biólogo de la Universidad Estatal de Nueva York en Siracusa, se ha desplazado hasta el Centro de Investigación Agrícola de Omatjenne, en el norte de Namibia, para estudiar la compleja estructura de esos montículos. Los hay por todo el centro, dos o más por hectárea, distribuidos de forma más o menos equidistante a lo largo de los ciento setenta kilómetros cuadrados de thornveld, vegetación espinosa de acacia propia del sur de África, en donde los investigadores dejan pastar las cabras, ovejas y otros tipos de ganado que servirán como reses de cría para los ganaderos comerciales y comunales de Namibia. «Si algo no nos falta, son termiteros para hacer nuestro trabajo —afirma Turner—. Ésta es la “central termitera”.»

Los naturalistas saben lo que hay dentro de esos termiteros desde el siglo XVIII. «El exterior es una gran coraza en forma de cúpula, lo suficientemente grande y fuerte para proteger el interior de las vicisitudes meteorológicas y a sus habitantes de los ataques de sus enemigos naturales o accidentales», explicaba el explorador inglés Henry Smeathman en 1781 cuando describía los montículos como si se tratara de castillos.¹ El interior, entretanto, contenía numerosas estancias para el rey y la reina, criaderos dedicados a la progenie y despensas llenas de provisiones, todo ello, escribía, «concebido y terminado con tanto arte e ingenuidad que no sabría decir si deberíamos admirarlos por ese hecho o por la enorme magnitud y solidez que presentan». Si esos montículos estuvieran construidos a escala humana en lugar de estar destinados a insectos, comentaba, serían casi cinco veces mayores que la Gran Pirámide.

Teniendo en cuenta el tamaño monumental de los montículos, sorprende saber que sólo una pequeña parte de éstos está ocupada por el nido de la colonia. En un montículo típico erigido por Macrotermes michaelseni, la especie en la que se centró el estudio de Turner, el nido más o menos esférico de la colonia podría medir aproximadamente un metro de diámetro y en condiciones normales estaría ubicado justo por debajo del nivel del suelo. Ahí es donde se encuentra el nido de la reina, rodeado de los criaderos para las más jóvenes y de grandes galerías en las que se cultivan hongos. Igual que las hormigas cortadoras de hojas, estas termitas africanas cultivan una especie concreta de hongos simbióticos (Termitomyces) que les facilitan la descomposición de la madera y la hierba hasta transformarse en algo que son capaces de digerir. La colonia necesita muchos de estos hongos para alimentar a los dos millones aproximados de termitas que viven dentro de un gran nido. El resto del nido, la elevada torre que queda por encima del nivel del suelo, tiene una función completamente distinta: regular la atmosfera del interior.

A diferencia de las hormigas cortadoras de hojas que hemos visto en el primer capítulo, que presentan un recubrimiento graso que las protege del calor del desierto, las termitas tienen una piel tierna y deben evitar secarse. El clima de Namibia es árido, pero ellas necesitan un ambiente húmedo, un noventa por ciento de humedad, para ser exactos. Además, las termitas y las pilas de desechos fúngicos que generan deben respirar del mismo modo y con la misma frecuencia que nosotros, tal vez incluso más. Deben respirar y sin embargo viven bajo tierra, en el nido. Si viviéramos enterrados, enseguida notaríamos el ambiente cargado si no hiciéramos algo al respecto. Y el montículo es precisamente la medida que ellas toman para solucionar ese problema, puesto que lo construyen para capturar el aire que ventila la colonia, para que el dióxido de carbono y el agua puedan salir a la superficie del montículo, donde se pierde por una red de angostos canales que acaban conectados al mundo mediante diminutos túneles de salida. Allí se recoge el oxígeno para que llegue al nido y permita respirar tanto a las termitas como a los hongos.

El conjunto del termitero en forma de montículo, en otras palabras, es algo más que un simple refugio para los insectos. Se trata más bien de un pulmón gigante que consume tanto oxígeno como una cabra o una vaca pequeña. Turner considera que la función del montículo como sistema respiratorio resulta tan esencial para las termitas que éstas no podrían vivir sin él. En cierto modo, argumenta, el montículo es prácticamente una parte viva de la colonia.

Para comprender mejor cómo funciona un montículo, Turner y Rupert Soar, que por entonces era ingeniero en la Universidad de Loughborough del Reino Unido, hace unos años se propusieron elaborar una maqueta digital en tres dimensiones de uno de esos montículos.

La primera etapa de ese proyecto implicaba la creación de un vaciado de escayola del interior de un montículo, lo que suponía recubrir el exterior con una capa de yeso duro y luego rellenar las galerías interiores. No era la primera vez que se intentaba una hazaña de ese tipo (un entomólogo belga llamado Jean Ruelle hizo algo parecido a principios de la década de 1960), pero de todos modos era un trabajo considerable. Después de erigir andamios alrededor del termitero, transportaron hasta el lugar una hormigonera y seis toneladas de yeso. A continuación, con la ayuda de universitarios y trabajadores locales, Turner y Soar vertieron cubos y cubos de escayola mezclada con agua en el montículo. Eso les llevó varios días, tras los cuales dejaron secar el yeso del montículo durante seis meses.

La segunda etapa constituyó otro reto. Para convertir el montículo en una maqueta digital, Soar y sus colaboradores diseñaron, construyeron y llevaron hasta Namibia un aparato especial que serviría para serrar y escanear el yeso. Erigieron una estructura metálica alrededor del montículo para sostener la sierra. Sólo la estructura ya tenía dos pisos de altura. La sierra, con una hoja circular parecida a las que utilizan los charcuteros para cortar embutido, quedó suspendida en horizontal sobre raíles por encima del termitero. A continuación, el equipo empezó a cortar la parte superior del montículo milímetro a milímetro. Después de cada corte, Soar y sus colaboradores tomaban una fotografía digital de la superficie plana expuesta del montículo que no sólo mostraba la tierra oscura, sino también el yeso blanco en las galerías de ventilación. Esas fotografías eran el equivalente de las centenares de imágenes escaneadas digitalmente que los técnicos médicos realizan de forma rutinaria mediante la tomografía axial computarizada (TAC) y que posteriormente se unen utilizando un software para obtener imágenes en tres dimensiones. Fue un proceso sucio y tedioso; cada corte tardaba unos diez minutos en completarse. Trabajando día y noche durante dos meses, Soar y su equipo obtuvieron dos mil quinientos cortes del montículo para recrearlo de arriba abajo. «Casi nos dejamos la piel en el intento», afirma.

Pero al final valió la pena. Cuando contemplaron las imágenes en tres dimensiones unas semanas más tarde, tras un primer procesamiento de los datos, quedaron sorprendidos con los resultados. «Sólo cuando lo vimos todo nos dimos cuenta de hasta qué punto las termitas fraguan su entorno —afirma—. Nos quedamos sin aliento.» La red de túneles y galerías de aire del interior del montículo era intrincada y densa, tan compleja como un rompecabezas esférico chino tallado en marfil. Los canales de la base describían filigranas ascendentes hasta un punto medio del montículo, donde empezaba una especie de espiral. Dentro de ésta, dos o tres grandes canales verticales acababan de subir hasta la parte superior. A pesar de lo impresionados que quedaron al ver las estructuras, lo que más sorprendió a Turner y Soar fue constatar hasta qué punto éstas mostraban cómo las termitas utilizan la energía del viento de un modo completamente insólito.

Los vientos naturales son inherentemente caóticos, puesto que varían continuamente su intensidad, dirección y sentido. En una palabra, son turbulentos. Normalmente, los ingenieros y arquitectos ven ese carácter caótico como algo molesto e intentan minimizarlo o escapar a ello en la medida de lo posible, motivo por el que la energía eólica se aprovecha actualmente de dos maneras: o bien utilizando grandes turbinas para convertir el viento en electricidad, o diseñando grandes edificios que aprovechan las ventajas de los gradientes o diferencias en velocidad del viento respecto al que sopla a ras del suelo. En ambos casos se trata de propuestas caras. Pero, tal como comprobaron Turner y Soar, las termitas utilizan los montículos para convertir la «molesta» energía de los vientos turbulentos en valiosa energía eólica. La estructura de esos montículos es crucial para que eso suceda. Los amplios túneles del interior del montículo forman una red de cámaras parecidas a los tubos de un órgano que resuenan cuando los vientos turbulentos soplan cerca del termitero. El montículo no emite sonidos como lo haría un órgano, como mucho un silbido variable, desde un siseo que comparativamente podría considerarse de alta frecuencia en la superficie hasta un suspiro de baja frecuencia en el centro del montículo y del nido. Eso contribuye a que el aire viciado del nido se mezcle con el aire fresco del montículo y la colonia pueda respirar.

Soar quedó impresionado por los montículos de termitas en tanto que «estructuras inteligentes» con capacidad de adaptación y se preguntó cómo podría aplicar esos principios básicos a la creación de edificios energéticamente eficientes para la gente. «Lo que me parece interesante de estas estructuras es que consiguen esencialmente el mismo nivel de confort para las termitas que podríamos esperar en nuestros hogares, pero sin utilizar la electricidad —afirma—. Las termitas utilizan el viento. La energía solar. Tal vez podamos adoptar algunas de sus capacidades para autorregularse o controlar la energía en nuestros edificios.»

Una manera de hacerlo, en su opinión, sería grabando diseños orgánicos en las paredes. Así se evitarían las piezas sólidas de mampostería y las paredes pasarían a estar «surcadas por algo muy parecido a los canales de los vasos sanguíneos». Con nuevos métodos para imprimir complejas estructuras tridimensionales, ahora es posible replicar en edificios los trucos funcionales que las termitas utilizan para lidiar con los vientos turbulentos. Esas estructuras podrían estar incrustadas directamente en las paredes de una casa, afirma. «De manera que, en lugar de ser de ladrillo macizo o de hormigón, tendrían formas y contornos que actuarían como membranas y conseguirían la misma capacidad de regulación gracias a los gradientes de energía, pero sin utilizar la electricidad.» En lugar de ser una barrera impermeable entre el exterior y el interior, las paredes se convertirían en dispositivos capaces de gestionar los flujos de materia y de energía que controlan los climas interiores de nuestros edificios. Todo ello aprovechando sabiamente el viento, algo que Turner y Soar no creían posible hasta que las termitas les mostraron cómo.

Del mismo modo que los termiteros pueden parecer impresionantes como obras de ingeniería, desde un punto de vista biológico resultan desconcertantes. ¿Cómo es posible que unas criaturas de poco más de seis milímetros de longitud, con una mínima actividad cerebral y poca o nula visión, creen estructuras de tamaña complejidad y sofisticación? ¿Cómo saben la altura que debe tener cada torre? ¿Cómo saben dónde deben ubicar cada uno de los estrechos conductos del montículo? A diferencia de los arquitectos humanos, las termitas no siguen planos de obra cuando erigen sus castillos de tierra. ¿Cómo saben si esos pulmones de arcilla serán capaces de expulsar el suficiente dióxido de carbono o de retener la cantidad adecuada de humedad?

Normalmente, una colonia tarda entre cuatro y cinco años en construir un montículo. Durante ese tiempo, nacerán y morirán varias generaciones de obreras. Pero cuando Turner y sus colaboradores, a modo de experimento, derribaron un montículo consolidado con una excavadora, la colonia lo sustituyó al cabo de noventa días. Tal como confirmaron los investigadores, la estructura restaurada resultó ser tan eficiente como la anterior respecto a la regulación del flujo de gases y la temperatura. ¿Cómo sabían las termitas lo que faltaba? No podían recordar cómo era el primer montículo. ¿Qué capacidad secreta tienen las termitas que les permite construir colectivamente algo que ninguno de los insectos sería capaz de concebir individualmente?

Ese misterio lo desveló en parte durante la década de 1950 el biólogo francés Pierre-Paul Grassé, a pesar de que ni siquiera pensaba en las termitas la primera vez que visitó África. Después de ejercer la medicina, Grassé se dedicó al estudio de los parásitos que viven en el interior de las termitas. Sin embargo, pronto quedó fascinado por estos insectos y por su destacable forma de colaboración al construir sus nidos.

Grassé se dio cuenta de que individualmente las termitas son muy sensibles a los cambios del entorno. Si una obrera que lleva un poco de tierra, por ejemplo, se encuentra con una pequeña pila de desperdicios que han dejado previamente otras obreras, dejará su carga encima de la pila. Esa acción, a su vez, estimula a las otras obreras a hacer lo mismo y muy pronto, si hay el suficiente número de termitas alrededor, la pequeña pila de escombros se convertirá en una columna de dimensiones considerables. Grassé se refirió a ese proceso con el nombre de «estigmergia», algo que definió como «la estimulación de las obreras mediante su propia función».

En otras palabras, en lugar de interactuar directamente con otros individuos, las termitas obreras interactúan con la estructura que están construyendo conjuntamente. A medida que esa estructura crece y se modifica, cambia también la manera en la que interactúan con ella. La estructura en sí misma se convierte en su guía. En cuanto una columna alcanza una altura determinada, por ejemplo, las obreras dejan de hacerla crecer y empiezan a construir un arco lateral para conectarla a otras columnas cercanas. Eso, a su vez, supone el inicio de una nueva pared dentro del termitero.

Ese proceso de estigmergia, tal como lo describía Grassé, es otra forma más de autoorganización. Siguiendo una regla muy básica («dejar el grano de arena aquí si alguien más lo ha hecho ya»), las termitas obreras son capaces de construir juntas algo que ninguna de ellas podría acometer por su cuenta. Del mismo modo que las hormigas recolectoras son capaces de encontrar el camino más corto hasta una fuente de comida y que las abejas exploradoras saben cómo elegir la mejor ubicación para una nueva colmena, las termitas obreras han desarrollado un método para crear un refugio complejo para la colonia. La diferencia más importante es que, cuando las termitas interactúan entre ellas durante el proceso de construcción, lo hacen indirectamente en lugar de hacerlo cara a cara.

Esa diferencia aparentemente insignificante tiene un fuerte impacto en la eficiencia del sistema, afirma el químico Jean-Louis Deneubourg, cuya investigación acerca de las hormigas hemos visto ya en el primer capítulo. «Imaginemos que dos termitas tuvieran que encontrarse para decidirse a soltar el grano de arena que llevan a cuestas. Si yo tengo que esperar a que tú llegues y me digas “Déjalo aquí”, eso puede resultar muy costoso. Tal vez eso te obligue a andar veinte centímetros más para recoger otro grano. Mientras tanto, yo podría estar haciendo otra cosa. Pero, si las dos interactuamos a través del trabajo, entonces no me importa lo que estés haciendo. No me importa dónde estés. La interacción no será directa, sino indirecta.»

Lo que estamos describiendo en este punto es un mecanismo extraordinariamente simple de «colaboración indirecta» a escala masiva. Si los individuos que forman un grupo son inducidos a realizar pequeños cambios en una estructura compartida que inspira al resto de los individuos a seguir mejorándola, la estructura pasará a tener un rol activo en el proceso creativo. Eso puede conllevar muchas posibilidades nuevas en las formas colectivas de compartir información y de resolver problemas. Ése es el motivo por el que la colaboración indirecta es el tercer principio de una manada inteligente, junto con la autoorganización y la diversidad de información.

Del mismo modo que con los años las compañías eléctricas han ido estructurando el complejo entramado que llamamos red eléctrica y que les permite distribuir la electricidad, las termitas organizan la compleja estructura que llamamos montículo y que les permite distribuir los gases y la humedad. Y del mismo modo que los particulares y empresas han ido improvisando la red digital que llamamos red global (World Wide Web) y han añadido cada uno de sus sitios a una estructura compartida que crece de forma inmensa cada día, las termitas obreras van improvisando las paredes y galerías de sus castillos y hacen crecer una estructura compartida que supera su capacidad de comprensión. Pero, a diferencia de nuestros sistemas, que buscan la eficiencia, los sistemas de las termitas buscan la robustez, algo que demuestran continuamente construyendo montículos con capacidad autocurativa.

Para comprender mejor cómo funciona, Scott Turner y sus colaboradores llevaron a cabo una serie de experimentos. Dañaron a propósito la pared exterior de un termitero. Querían ver cómo respondería la colonia si se abría una brecha en la superficie del montículo, algo que sucede con cierta frecuencia en Namibia durante la temporada de lluvias, desde enero hasta mayo, cuando los aguaceros pueden desprender secciones exteriores de los termiteros. En un experimento, el equipo de Turner utilizó un barreno para abrir un agujero de diez centímetros de diámetro en uno de los costados de un montículo de casi dos metros y medio. Perforaron el montículo hasta una profundidad de unos treinta centímetros y se aseguraron de que atravesara al menos uno de los conductos encargados de hacer circular el aire por la estructura. No tuvieron que esperar mucho tiempo antes de que apareciera un escuadrón de la colonia para reaccionar. Al cabo de cinco minutos, por la brecha abierta aparecieron unas termitas guerreras de grandes dimensiones para montar guardia mientras docenas de obreras las seguían para llenar de nuevo el orificio con tierra a toda velocidad.

Llevaron a cabo el trabajo de forma rápida y sistemática. Cada obrera transportaba un grano de arena al lugar en cuestión y lo añadía al trabajo, que iba progresando. Cada uno de esos granos estaba recubierto por una especie de engrudo salival con una feromona capaz de estimular a las demás obreras para que dejaran los granos en el mismo punto. A medida que las obreras dejaban los granos que llevaban sobre los demás granos, a menudo balanceaban la cabeza adelante y atrás para ajustarlos al conjunto de un modo parecido a como lo haría cualquier albañil con los ladrillos mientras erige una pared. De este modo, la brecha no tardó en quedar rellenada con lo que Turner describe como una estructura «esponjosa» de columnas, paredes y túneles que servirían temporalmente como parche hasta que se pudieran reclutar más obreras para terminar el trabajo. La operación duró menos de una hora.

Dos días después, el equipo de Turner volvió con una sierra mecánica y rebanó la parte superior del termitero para examinar la red de túneles de su interior. Descubrieron que las obreras encargadas de reparar la superficie no habían sido las únicas que se habían puesto en marcha ante la situación de emergencia. Mientras las obreras tapaban la brecha, otras que se encontraban en partes más profundas del nido habían estado sellando pasadizos secundarios que conducían hasta el agujero como si se tratara de los tripulantes de un submarino que intentaran sellar una brecha en el casco. Para Turner, eso sugería que estaba teniendo lugar algo más que una simple tarea de reparación local. «Pasaban muchas cosas por todo el montículo, no sólo en el lugar donde se habían producido los daños», afirma. «Y no era el tipo de conducta estigmérgica estándar, sino un rico conjunto de interacciones entre estructuras y termitas.»

Debemos recordar que las termitas no viven en la torre del montículo. Viven en el nido que queda bajo tierra. Así pues ¿qué tipo de alarma se había disparado para alertar a toda la colonia? ¿Cómo sabían la ubicación precisa de la brecha en la torre? Tal como había demostrado el vaciado de escayola de Rupert Soar, el montículo era un complejo laberinto de galerías. ¿Qué pistas habían seguido para construirlo de la forma correcta? Para Turner, la respuesta estaba en una mejor comprensión de cómo los insectos respondían a cualquier modificación de su entorno.

«Llevamos a cabo todo tipo de experimentos y obtuvimos resultados que no parecían tener sentido —afirma Turner—. En general, la conducta de las termitas me dejaba completamente confuso. Hasta que nos dimos cuenta de que las termitas no prestan atención al entorno, sino a los cambios que en éste se producen.» Mientras las condiciones se mantuvieran estables, las termitas podían seguir viviendo sin problemas en una amplia variedad de entornos. No parecía importarles si la concentración de dióxido de carbono del aire del interior del nido era del uno o del cinco por ciento. En cambio, si pasaba del uno al cinco por ciento, reaccionaban enseguida. «Eso hizo que encajaran muchas cosas», afirma.

Con la brecha en la pared del montículo, quedaba abierta una puerta que permitía que entraran alteraciones en el nido. En circunstancias normales, la vida en el interior era estable y tranquila porque el montículo hacía las veces de filtro ante los impactos de los vientos turbulentos que soplaban fuera. Pero el agujero produjo desagradables alteraciones —en forma de cambios en la concentración de dióxido de carbono, la humedad, la circulación del aire u otros factores— que se extendieron rápidamente por todo el montículo. «Por lo que sabemos, así es como las termitas saben que pasa algo malo —afirma Turner—. Empiezan a notar esas fluctuaciones, eso las alerta y a continuación comienzan a moverse por el montículo.»

A medida que las termitas se extendían por todo el montículo, algunas parecían más trastornadas que otras, según cuánto se aproximaban al lugar dañado. Posiblemente se apresuraron a acercarse al lugar porque se sentían atraídas por la alteración, mientras que otras entraron en lo que Turner llamó «oscilaciones momentáneas repentinas» por el camino. Las circunstancias probablemente propiciaron que esas termitas dejaran inmediatamente un grano de arena allí mismo, lo que podría haber atraído a otras termitas y así sucesivamente. Esa respuesta positiva era más fuerte, por supuesto, en el lugar de la brecha, donde el reclutamiento creció a medida que se disparaban los niveles de feromonas. Pero incluso más adentro del montículo, si las termitas sentían esas oleadas de alteración procedentes de la brecha, las obreras empezaban a tapar la galería en la que se encontraban.

Ése era precisamente el tipo de proceso autocurativo que los ingenieros del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica tenían en mente para la red eléctrica norteamericana. Pocos momentos después de notar una alteración, las termitas reaccionaban de forma completamente distribuida por todo el montículo y pasaban a la acción para aislar y gestionar el cambio. Para comprender mejor cómo funciona esto, imaginemos lo que podría ocurrir en una oficina con aire acondicionado en la que hubiera una ventana rota, tal como Turner sugiere en su libro The Extended Organism.

Una manera de afrontar el problema de tener una ventana rota en una oficina con aire acondicionado es aislando de algún modo el lugar de la rotura, cerrando la puerta del despacho en el que está la ventana rota, por ejemplo. Lo más probable es que la cierre alguien que esté sentado cerca de la ventana rota, puesto que será la persona que sentirá la perturbación más claramente. Si añadimos a ese escenario una interacción entre los trabajadores que comparten el despacho, como que al ver que alguien se levanta para cerrar la puerta del despacho con la ventana rota los otros trabajadores empiecen a cerrar también el resto de las puertas cercanas que dan a otros despachos, pasillos o escaleras, tenemos algo parecido a la respuesta de las termitas obreras ante una brecha abierta en la pared del montículo.

Soar y un ingeniero de sonido llamado Jon Crawley descubrieron que toda esa actividad desencadenaba un buen alboroto. Cuando introdujeron un micrófono en un montículo parecido que había sufrido daños, oyeron un repiqueteo frenético en el interior. «Sonaba como una cena multitudinaria», dijo Turner en una entrevista radiofónica. Lo que oyeron era el repiqueteo de las termitas que golpeaban las paredes con la cabeza para indicar a las demás que debían transportar tierra hasta un lugar determinado. «Imaginemos a un millón y medio de personas metidas en una sala de banquetes, golpeando el plato con el cuchillo y el tenedor, y nos haremos una idea del sonido que se oye mientras se realizan los trabajos de construcción.»

Poco después, a medida que las obreras tapaban la brecha e iban desapareciendo las oleadas de alteración, los trabajos iban remitiendo. En los lugares en los que la actividad constructiva había sido menos frenética, como en las galerías secundarias que conducían al lugar de los daños, los trabajos quedaron inacabados. Posteriormente, muchas de esas galerías volverían a ser destapadas y se restauraría su función inicial. A veces sucedía varias semanas o meses más tarde, cuando la colonia reanudaba la perpetua reestructuración del montículo por dentro y por fuera.

Ése era otro factor que Turner había aprendido acerca del funcionamiento de los montículos. Esas complejas estructuras no sólo representaban una colaboración indirecta entre millones de individuos, sino que encarnaban además un tipo de conversación continua entre la colonia y el mundo exterior. «El montículo podía parecer una estructura, pero es mejor pensar en él como en un proceso», afirma Turner. Su forma parecía inalterada a lo largo de las semanas, pero una grabación a intervalos prefijados y reproducida a cámara rápida revela «una masa de tierra en movimiento continuo». Puede que no lo notemos cada día, pero la erosión se lleva unos doscientos veinte kilos de tierra cada año (aunque en algunos casos puede llegar a una tonelada). Las termitas reemplazan continuamente esa tierra desplazada de manera que sigan cubriéndose las necesidades cambiantes de la colonia. «Supongamos que cae un árbol cercano y el montículo queda más expuesto a la fuerza del viento. La renovación de tierra en el montículo puede aprovecharse para cambiar la estructura de éste como reacción a esos factores», afirma Turner. Por otro lado, si crece la población de una colonia y el aire del nido pasa a estar demasiado viciado, puede que las termitas aumenten la altura de la torre del montículo para capturar vientos más fuertes que contribuyan a ventilar el termitero.

En lugar de imaginar el montículo como una barrera que protege la colonia del mundo exterior, según Turner hay que concebirlo como un sistema dinámico que equilibra las fuerzas tanto dentro como fuera de las paredes y crea así el entorno adecuado para las termitas. Ese afán equilibrador, argumenta, es una forma de «homeostasis» biológica —como la manera en que los animales de sangre caliente mantienen una temperatura corporal estable a pesar de vivir en un entorno frío— no muy distinta de la que se observa en otros sistemas psicológicos que regulan procesos críticos.²

Eso es lo que diferencia a las termitas que construyen montículos de las otras especies de termitas, según Turner. Con la creación de una estructura inteligente y flexible para vivir, las colonias de Macrotermes consiguen que una gran cantidad de individuos colaboren de forma efectiva. Ésa fue la misma lección que los analistas de la CIA y de otras organizaciones gubernamentales aprendieron hace unos años, cuando se dieron cuenta de la cantidad de información que se perdía cada día debido a una comunicación ineficiente. Lo que necesitaban urgentemente para sobrevivir era una estructura flexible e inteligente para colaborar de forma más efectiva. Como un montículo virtual de información.

UNA MEJOR MANERA DE ESPIAR

Los primeros informes fueron alarmantes. Un pequeño avión se había estrellado contra un rascacielos del Alto Manhattan. Fue un miércoles por la tarde, el 11 de octubre de 2006, y los recuerdos del ataque terrorista que había tenido lugar cinco años antes volvieron a aflorar rápidamente. Pocos minutos después de llamar al teléfono de emergencia, los aviones de caza que había mandado la North American Aerospace Defense Command (NORAD) sobrevolaron Nueva York, Washington, Detroit, Los Ángeles y Seattle. La policía, armada hasta los dientes, copó los bloques contiguos al edifico humeante del número 524 de la calle 72 Este para acordonar la zona, por si el choque resultaba ser algo más que un simple accidente.³

Poco después del 11 de septiembre, las autoridades de Nueva York, a diferencia de las de Washington D.C., relajaron su normativa aérea para que los aviones de pequeñas dimensiones y los helicópteros pudieran pasar cerca de la ciudad. Por eso el hecho de que un avión hubiera penetrado en el espacio aéreo de Manhattan no constituía en sí mismo una prueba de que el piloto hubiera tenido la intención de causar daños. Fue después de que las autoridades llegaran al lugar del accidente, de que hablaran con los testigos e investigaran los restos del avión siniestrado cuando acabó emergiendo la sorprendente verdad.

El avión, un pequeño monomotor privado, se había incrustado en el Belaire, un bloque de apartamentos de cuarenta y dos plantas frente al East River. El motor, la hélice y el tren de aterrizaje delantero habían quedado dentro de un apartamento de la trigésima segunda planta, donde se inició un incendio. El resto del avión se desplomó sobre la calle, lo que le costó la vida a sus dos ocupantes, que no tardaron en ser identificados. Un pasaporte encontrado en el lugar del suceso pertenecía a Cory Lidle, un conocido lanzador de los New York Yankees. El otro hombre era Tyler Stanger, su instructor de vuelo.

Poco a poco iba quedando cada vez más enfocada la escena del accidente. Unos obreros de la construcción que se encontraban en el piso superior del Belaire habían visto cómo el avión se inclinaba hacia ellos. «Venía directo hacia nosotros», le dijo uno de ellos a un periodista de The New York Times, y comentó que el avión les había pasado tan cerca que habían podido verle la cara al piloto. «Todo el edificio sufrió una sacudida. Acto seguido, salimos corriendo en dirección al ascensor.» Una mujer que se encontraba en el piso treinta cayó al suelo debido al impacto, que hizo estallar la ventana de su apartamento, y sufrió heridas en la espalda. Se la llevaron a un hospital cercano. Más abajo, una mujer que estaba haciendo ejercicio sobre una bicicleta estática en un gimnasio con vistas a la calle había visto caer los restos del avión. «Los fragmentos cayeron sobre la acera —afirmó—. Eran de aluminio y echaban humo.»

Entretanto, por los pasillos virtuales de los servicios de inteligencia de Estados Unidos tenía lugar otro tipo de actividad para recopilar datos. Analistas de las dieciséis agencias de inteligencia del país llevaban seis meses experimentando con una nueva herramienta de red llamada Intellipedia. Sobre la base del mismo software colaborativo que utiliza la popular enciclopedia en línea Wikipedia, el nuevo sistema permitía a los analistas registrar páginas sobre temas de interés en una plataforma compartida de la red confidencial del Gobierno federal, donde otras personas de los servicios de inteligencia pudieran añadir datos, corregir errores o reconducir preguntas del modo que fuera necesario. Como plataforma de colaboración indirecta, era la versión espía de una estructura adaptativa inteligente.

Veinte minutos después del accidente de la avioneta en Nueva York, agentes de todos los servicios de inteligencia habían creado una página sobre el incidente en la Intellipedia. Pronto se unieron otros que describieron lo que se sabía hasta el momento. «Dos horas después del suceso, la página de siniestros de la Intellipedia se había actualizado ochenta veces», comentó un analista. No se trataba de una investigación oficial, de ningún modo. Nadie había ordenado el análisis para llegar al fondo de lo que había ocurrido en Nueva York. La mayor parte de la información procedía de «fuentes abiertas» disponibles para el público, como retransmisiones radiofónicas, vídeos alojados en la web y foros de discusión de internet. Sin embargo, tal como concluyeron también las autoridades que estaban en el lugar de los hechos, pronto pareció evidente que no había sido más que un accidente. Lo diferente acerca del proceso que tuvo lugar en la Intellipedia fue que transcurrió abiertamente mediante el uso de software colaborativo. Para algunos analistas de la vieja escuela, eso requería una nueva manera de concebir cómo debía recopilarse y analizarse la información.

La idea de la Intellipedia se atribuye generalmente a un analista de la CIA llamado D. Calvin Andrus.⁴ En una ponencia del año 2004 argumentó que las agencias de los servicios de inteligencia estadounidenses necesitaban ser más flexibles, adaptativas y autoorganizadas, como los sistemas complejos de la naturaleza. Igual que cada una de las hormigas de una colonia decide qué tarea debe realizar, escribió, «también los agentes de los servicios de inteligencia deben tener autorización para reaccionar —de forma independiente y autoorganizada— ante iniciativas del entorno de seguridad nacional». Citando la obra de la bióloga Deborah Gordon, a quien hemos conocido en el primer capítulo, Andrus comentaba que «la asunción de reglas simples a nivel individual permite que las colonias de hormigas como grupo respondan ante los cambios estratégicos (temporales) y tácticos (depredadores) del entorno». De un modo parecido, las agencias de inteligencia necesitaban estar al corriente de los cambios que tenían lugar en el mundo mediante «sitios web de información autoorganizada, conocidos como wikis, y sitios web para compartir información, conocidos como blogs».

Cuando Andrus conoció al grupo piloto de analistas de la CIA para contarles su visión del tema, éstos quedaron asombrados. «Todos lo miramos y pensamos que estaba loco, como una cabra», afirmó Sean Dennehy, un analista de la CIA, durante una charla en la conferencia tecnológica de Boston en la que participaba con su colega Don Burke.⁵ «Habíamos estado hablando del 11 de septiembre. Y de las armas de destrucción masiva de Irak. ¿Y luego llega ese tipo y nos dice que por la noche podemos editar la información de una página wiki y modificar su contenido?

En cuanto Dennehy se dio cuenta de cómo funcionaba la Wikipedia, empezó a apreciar el atractivo de esa idea. Cualquier entrada de la Wikipedia tiene una página adjunta dedicada a la «discusión», donde las adiciones y las correcciones de la entrada original son enérgicamente atacadas o defendidas, y «se produce un diálogo muy parecido al que tiene lugar en los servicios de inteligencia acerca de varios temas». Y todo sucede abiertamente, de manera que cualquiera puede beneficiarse de la información.⁶

Antes de los ataques terroristas de Nueva York y Washington del 11 de septiembre de 2001, los agentes de los servicios de inteligencia se habían caracterizado por su secretismo. Después de la tragedia, cuando los líderes gubernamentales buscaban maneras de evitar que llegara a producirse otro ataque, se generalizó el acuerdo acerca de la necesidad de que las agencias compartieran información. La Intellipedia fue aceptada provisionalmente por las máximas autoridades con ese objetivo.

Creada como un experimento en 2005 bajo el auspicio del director de la oficina de inteligencia nacional, el proyecto Intellipedia se ha expandido desde entonces para incluir un conjunto completo de herramientas de software que hoy en día utilizan centenares de miles de individuos con tres niveles de seguridad: información no clasificada, información reservada e información de alto secreto. Entre esas herramientas, la más utilizada hasta el momento es el software original basado en las wikis, que incluye unas cinco mil entradas y ediciones diarias. Igual que su modelo de gran éxito, la Wikipedia, que se inició en 2001 y cuenta ya con más de cinco millones de artículos, la Intellipedia funciona mediante un proceso de colaboración indirecta parecida a la que podemos apreciar en las manadas inteligentes de la naturaleza.

Cuando alguien aporta una idea para una nueva entrada en la Wikipedia, por ejemplo, crea un artículo breve llamado esbozo (stub), que a menudo no sirve más que para reservar un espacio para el artículo completo. Si observamos el esbozo original para el término «estigmergia» en inglés, veremos que fue creado el 7 de julio de 2002 por Tony Bartels, un profesor de matemáticas de Nebraska. El esbozo define la estigmergia como un método de comunicación en el que partes individuales de un sistema se comunican con otras mediante la modificación de su entorno. Ejemplo: las hormigas que dejan un rastro de feromonas». Era un buen inicio, pero no proporcionaba mucha información. Desde entonces, al menos sesenta y cinco personas han añadido datos al artículo y han extendido secciones acerca de la historia de la idea, sus aplicaciones, referencias bibliográficas para poder leer más sobre el tema, enlaces relacionados o simplemente han perfeccionado la claridad o la puntuación del texto. El 15 de julio de 2004, alguien identificado como 63.146.169.129 comentó que internet en sí mismo era un producto de estigmergia, puesto que los usuarios se comunican entre ellos mediante la modificación del entorno virtual compartido. «¡Esta wiki es un ejemplo perfecto de ello!», escribió el autor del comentario. «La estructura masiva de información aquí disponible podría compararse a un termitero: un primer usuario deja una semilla de una idea (una bolita de lodo), que atrae a otros usuarios que seguirán construyendo a partir de ésta y modifican ese concepto inicial para conseguir al final una estructura elaborada de pensamientos interconectados.»

Como cualquier termita que empieza un nuevo montículo, los individuos que lanzaron el artículo de la Wikipedia sobre la estigmergia no podrían haber explicado de forma precisa cómo crecería y se desarrollaría con el tiempo. Esa tarea les correspondería a los que vinieran a continuación, se comentaba en el artículo que estaba en proceso, y que se sintieran inspirados para mejorarlo. Ése es uno de los secretos del éxito de la Wikipedia: la colaboración indirecta facilita que prácticamente cualquiera pueda implicarse. «Hay mucha más gente que desea mejorar un mal artículo que empezar un buen artículo desde cero», escribe Clay Shirky, un experto en nuevos medios, en su libro Here Comes Everybody. «Un artículo de la Wikipedia es un proceso, no un producto, y por consiguiente nunca está terminado del todo.»

Como modelo para el análisis de la información, ese procedimiento era diametralmente opuesto al que solían utilizar las agencias de inteligencia, según Dennehy. «Durante mucho tiempo, la única manera de conseguir algo del Gobierno era mediante un elaborado proceso de investigación que tenía como resultado algo con un sello estampado que daba fe del carácter oficial del contenido. El proceso consistía en editar y luego publicar. Y el proceso de edición tenía lugar en privado.» Pero la Intellipedia y otras herramientas de red le dieron la vuelta a ese modelo y cambiaron completamente el orden del proceso, de manera que primero se publica y luego se edita. «Muestras las ideas iniciales —afirma—, pero no dices en ningún momento que esté acabado. Lo que dices es: “Mira, esto es lo que tengo ahora. ¿Alguien quiere añadir algo?”.»

Un buen ejemplo de cómo tuvo lugar todo esto fue el que describió Thomas Fingar, presidente del National Intelligence Council (Consejo Nacional de Inteligencia), durante un simposio celebrado en Chicago en el año 2007. El asunto era el descubrimiento por parte de agentes de inteligencia y otros destinados en Irak de que los insurgentes habían empezado a utilizar cloro en bombas improvisadas. «Alguien dijo que era necesario recopilar información acerca del uso de cloro en artefactos explosivos improvisados», afirma Fingar. En la Intellipedia se creó un esbozo que enseguida llamó la atención de un buen número de individuos que disponían de información útil. «Durante un período de unos tres días, si no me falla la memoria, veintitrés personas —gente dedicada a recopilar información, analistas repartidos por todo el mundo— utilizaron la Intellipedia para reunir una directriz aceptable para la recopilación de datos, para saber qué hacía falta —afirma Fingar—. Y simplemente lo hicieron de ese modo, nadie los obligó a utilizar esa herramienta.»

Un segundo elemento importante en el conjunto de herramientas de la Intellipedia, además del software wiki, fueron los blogs que los analistas mantenían en la red Intelink. «Un blog es un diario que se mantiene en el espacio público de internet», había explicado Calvin Andrus en su ponencia más destacable. «Lo que hacen la mayoría de los blogs es citar un acontecimiento actual y ofrecer un punto de vista al respecto. A menudo un blog citará otro blog y dejará en él algún comentario. La blogosfera es realmente un mercado de ideas.» Sugería que los agentes de los servicios de inteligencia que no estuvieran acostumbrados a ver como se llevan a cabo interpretaciones de forma tan abierta podrían sentirse incómodos ante ese concepto. Por cada idea brillante expresada en un blog, admitió, había un sinfín de ideas mediocres. Pero podía compensar, porque «puesto que en los blogs se comentan las ideas ajenas, las ideas brillantes se acaban extendiendo por toda la comunidad —argumentó—. Los individuos reaccionarán al reconocer algo brillante. A partir de esa reacción autoorganizada, surgirá la conducta adaptativa que necesitan las agencias de inteligencia.»

La tercera herramienta del conjunto de la Intellipedia era algo llamado tag connect (conexión de etiquetas), una función de marcado personalizada como Delicious o Digg, dos sitios web populares para el público general. Si alguien de una agencia de inteligencia encontraba en internet o en alguna intranet algo relacionado con el accidente aéreo de Nueva York, por ejemplo, podía «etiquetarlo» con un marcador; posteriormente se organizaría junto con otros marcadores y se pondría a disposición de otros miembros de la comunidad. «El etiquetado social consigue que los marcadores trasciendan a las plataformas individuales y permite que otras personas sigan esas etiquetas», afirma Sean Dennehy.

Además había otras herramientas importantes, como un programa de administración de fotografías llamado Gallery —que permitía que el personal de las agencias de inteligencia cargara y compartiera fotografías de un modo parecido a como lo hace el público general mediante sitios web como Flickr o Kodak Gallery—, una plataforma de vídeo llamada iVideo —que funcionaba como YouTube para permitir que la gente compartiera vídeos—, una aplicación de mensajería instantánea llamada Jabber, una unidad compartida para documentos llamada Inteldocs —en la que los analistas podían realizar búsquedas utilizando Google— y finalmente una función de suscripción que mandaba notificaciones a sus usuarios cuando los sitios web añadidos se actualizaban.

Con ese conjunto de herramientas —desde la plataforma wiki hasta los blogs, el etiquetaje social, la administración de fotos y vídeos, la mensajería instantánea, el almacenamiento de documentos y la suscripción—, la Intellipedia abarcaba toda la revolución de la información conocida en los círculos de negocios como la web 2.0. Este término, acuñado por el nuevo gurú de los medios Tim O’Reilly, se refiere al software y a los sitios web que utilizan básicamente contenidos generados por sus usuarios en lugar de los materiales tradicionales publicados por una compañía o una fuente periodísticas. Las fotos de Flickr, por ejemplo, proceden de aficionados y no de profesionales. Los vídeos de YouTube a menudo son caseros. La idea básica, según O’Reilly, es que las organizaciones de la web 2.0 «abarcan el poder de la web para aprovechar la inteligencia colectiva», lo que constituye una idea atractiva para muchos ámbitos de negocio. De los aproximadamente dos mil ejecutivos sondeados por McKinsey & Company en 2007, tres cuartas partes dijeron tener previsto aumentar el uso que hacían de las herramientas web 2.0, como las wikis, los blogs y las redes sociales, «para promover la colaboración dentro de la empresa, mejorar las relaciones con los clientes o aprovechar la experiencia de los proveedores», entre otros objetivos. «La web ya no sirve simplemente para navegar a la deriva y leer, escuchar o mirar de forma pasiva —escriben Don Tapscott y Anthony D. Williams en su libro Wikinomics—. Sirve para mirar, compartir, socializar, colaborar y, sobre todo, para crear en comunidades conectadas de forma flexible.»

Lo que la Intellipedia supo aprovechar, en otras palabras, fue un amplio entusiasmo ante las colaboraciones distribuidas, y no sólo en las agencias de inteligencia, sino en la sociedad en general. Tal como señala Clay Shirky, «hoy en día tenemos herramientas de comunicación lo suficientemente flexibles como para encajar en nuestras capacidades sociales». Esas herramientas han otorgado a los individuos el poder no sólo de compartir cosas como fotografías, vídeos y opiniones, sino también la posibilidad de formar grupos ad hoc con el objetivo de colaborar en la resolución de problemas comunes y de impulsar la acción colectiva.

¿Revolucionará la Intellipedia la manera de reunir e interpretar la inteligencia en Estados Unidos? Después de sus cuatro primeros años en funcionamiento, aún no tenemos un veredicto al respecto. Aunque ha demostrado su efectividad a la hora de recopilar información a partir de fuentes dispersas, todavía no tiene un uso extendido como plataforma colaborativa en la toma de decisiones, según sus partidarios. Nadie creyó que sería fácil, al fin y al cabo, transformar burocracias altamente estructuradas como las agencias de inteligencia de la nación en el tipo de sistemas flexibles, adaptativos y autoorganizados que había propuesto Calvin Andrus. «No hay nada más difícil que ceder el control —afirma Don Burke, de la CIA—. Hemos desarrollado una sociedad basada en el control, y las organizaciones buscan precisamente eso, el control, mientras que estas herramientas intentan ser cada vez más orgánicas.»

Como plataforma compartida para las agencias de inteligencia, no obstante, la Intellipedia ya ha demostrado que los beneficios de la colaboración indirecta no están reservados solamente a los sistemas naturales como las colonias de hormigas o los montículos de las termitas. Aprovechando el poder de la estigmergia —según la cual la colaboración de un individuo cambia el proyecto de un grupo en la medida en que estimula las contribuciones de los demás—, la Intellipedia ha dado a las agencias de inteligencia un medio más efectivo de mantenerse al día en un mundo que cambia rápidamente.

Y eso es precisamente lo que hicieron el día que la avioneta de Cory Lidle se estrelló. Los analistas ya recurrían a la Intellipedia para conseguir información con rapidez cuando Lidle y Tyler Stanger despegaron del aeropuerto de Teterboro, Nueva Jersey, ese día de 2006 a las 14.39 horas. Era la primera fase de un viaje al sur de California, donde Lidle vivía con su familia. Pero, antes de abandonar la ciudad, por lo visto decidieron dar un paseo turístico por Manhattan. Tras siete minutos en el aire, viraron a la izquierda para rodear la Estatua de la Libertad y se dirigieron hacia el nordeste más allá de Governors Island, remontando el East River, según el radar del aeropuerto JKF. Volaban a setecientos pies de altura, un kilómetro y medio al norte del puente de Queensboro, cuando viraron bruscamente a la izquierda para evitar entrar en una zona restringida cerca del aeropuerto de La Guardia. En ese punto, el río tiene casi seiscientos cincuenta metros de anchura, pero estaban volando por la mitad del East Channel, lo que les daba poco más de cuatrocientos metros para el viraje. Seguían realizando ese viraje cerrado cuando su avioneta se estrelló contra el Belaire. Según un testigo, que afirmó haber visto las alas del aparato «temblando», parecía como si el piloto se estuviera esforzando por retomar el control de la nave.

Nadie sabe con exactitud lo que ocurrió en la cabina durante esos últimos momentos ni por qué la pareja había remontado tanto el East River. Preguntado por los periodistas, un compañero del equipo de béisbol en el que jugaba Lidle dijo que probablemente habría querido ver el estadio de los Yankees una vez más antes de que terminara la temporada.

QUÉ PEQUEÑO ES EL MUNDO, KEVIN BACON

Una tarde de enero, no hace mucho tiempo, treinta y ocho estudiantes universitarios se plantaron frente a los ordenadores de un aula del Levine Hall de la Universidad de Pensilvania para participar en una especie de juego. Unas pequeñas divisiones los separaban para que no pudieran espiarse mutuamente. Les dijeron que tampoco podían hablar. En las pantallas de sus ordenadores, cada estudiante veía un pequeño óvalo con la leyenda «Tú». Del óvalo salían líneas como los radios de una rueda, que conectaban el óvalo con varios círculos de pequeñas dimensiones. Esos círculos representaban a sus vecinos. Eran de color rojo, verde o azul. A los estudiantes se les dijo que el objetivo del juego era elegir un color para su óvalo (entre rojo, verde y azul) que no tuviera ninguno de sus vecinos. El juego duraría cinco minutos o hasta que todo el mundo hubiera resuelto el problema. Si, al final del juego, cada jugador tenía un color distinto al de sus vecinos, recibiría cinco dólares cada uno. De lo contrario, no conseguirían nada.

Pongámonos en situación por un momento. Digamos que al principio del juego tenemos cuatro vecinos. Tres de ellos son verdes y uno es rojo. ¿Qué color elegiremos? Fácil: si no queremos entrar en conflicto con nadie, seleccionaremos el color que no se ha utilizado, el azul. A continuación imaginemos que, unos segundos después de haber elegido el azul, dos de nuestros vecinos también se pasan al azul. Puede que hayan entrado en conflicto con gente de otros entornos que no podemos ver en la pantalla del ordenador. ¿Qué hacemos, pues? Si cambiamos a verde o rojo, entraremos en conflicto con otras personas. Pero tal vez esa persona tenga en su entorno un margen de maniobra del que no disponemos en el nuestro. Así pues, cambiamos a verde y esperamos que tan pronto como sea posible esa persona vea el problema y lo arregle. Y así sucesivamente, un movimiento tras otro, hasta que se acaba el tiempo o se resuelve el rompecabezas.

Suena complejo, y en realidad lo es. Desde un punto de vista formal, como dicen los matemáticos, el problema de la coloración óptima es «inextricable» incluso para un ordenador. Y sin embargo, los estudiantes consiguieron resolverlo (y ganarse cinco dólares) en treinta y uno de treinta y ocho intentos, que a menudo duraron menos de medio minuto. «Quedé agradablemente sorprendido por los buenos resultados que obtuvieron», afirma Michael Kearns, el experto informático que organizó y dirigió los experimentos.⁷ «Si les hubiera dado el problema por la mañana para que lo resolvieran por sí solos, estoy casi seguro de que todavía habrían estado trabajando en ello por la tarde.»

Para un individuo solo, explicó, solucionar un problema de coloración con treinta y ocho círculos es difícil y frustrante, porque cada elección condiciona lo que se hará a continuación. Después de colorear un cierto número de círculos de manera que ninguno entre en conflicto con los demás, al final te quedas atascado. «Te atascas, pero el error lo has cometido al principio y simplemente has tardado mucho tiempo en descubrirlo —afirma Kearns—. La vaga analogía que me gusta utilizar es la de un laberinto. Podrías estar justo frente a la salida y no poder salir, porque ya desde el principio tendrías que haber tomado el primer desvío a la izquierda y no a la derecha.»

Pero ningún estudiante de la clase tuvo que solucionar el rompecabezas entero. En la mayoría de los casos, a los estudiantes no se les mostraba un panorama general de la situación, sino sólo su entorno. En ese sentido, el problema se distribuía entre los estudiantes del mismo modo que una colonia de termitas reparte las tareas de reparación del montículo entre las obreras. Lo que hacía que todo funcionara era que el entorno de cada estudiante se solapaba con los de los otros, de manera que las soluciones adoptadas en un entorno afectaban al resto. A pesar de no ser conscientes de ello, al interactuar a través de las pantallas de los ordenadores los estudiantes formaban parte de una red que los mantenía conectados, de un modo u otro, al resto de las personas del aula. No se limitaban a formar parte de un entorno, pertenecían también a una red no muy distinta, en principio, a un grupo de amigos de Facebook, de analistas de la Intellipedia, de servidores en internet o de centrales de la red eléctrica.

Eso era lo que realmente interesaba a Michael Kearns. Fascinado por el papel de las redes en la inteligencia colectiva —especialmente en situaciones como los juegos en los que se toman decisiones estratégicas—, Kearns quería estudiar cómo el comportamiento de un grupo puede verse afectado por la estructura de la red que conecta a sus miembros. La estructura de un termitero afecta al comportamiento de cada una de las termitas e influye sobre su forma de experimentar el mundo. Lo mismo ocurre con las redes que todos utilizamos, desde las físicas como internet hasta las sociales como las asociaciones o los partidos políticos. En una red, los individuos interactúan siguiendo diferentes patrones y acuerdos. Durante los últimos veinte años, aproximadamente, científicos de varios campos han estudiado los puntos fuertes y débiles de esos patrones, que representan con diagramas o mapas, como los círculos y líneas de los ordenadores de los estudiantes. Algunas de esas redes parecen ordenadas, como un árbol genealógico o el organigrama de una empresa, mientras que otras parecen más aleatorias, como las burbujas del agua hirviendo o los botones de una caja caída derramados por el suelo. ¿Qué efecto tienen esos patrones sobre el funcionamiento de esas redes? ¿Hay estructuras que facilitan esas tareas? ¿Hay estructuras que las dificultan?

Veamos el juego de los colores, en el que los individuos deben distinguir sus preferencias de las de los demás. El problema era parecido, según Kearns, al de una adolescente que, para su nuevo teléfono móvil, quiere un tono de llamada que no tenga ninguna de sus amigas. Si el número de tonos de llamada disponibles es limitado, ¿cómo hará para elegir uno que no esté utilizando nadie más de su red de amistades? La solución a un problema como éste depende de un toma y daca entre varias partes. Lo que haga una persona afectará al comportamiento de las demás. ¿Cómo se ven afectadas esas interacciones por la estructura de la red del grupo?

Para descubrirlo, Kearns unió a los estudiantes durante los experimentos de los colores utilizando dos tipos comunes de redes. El primer tipo eran las llamadas redes de pequeño mundo, en las que una conexión sorprendentemente breve puede encontrarse entre dos «nodos» cualesquiera —«nodo» es el término con el que se denomina a la gente o las cosas que forman una red—. Un ejemplo sería el sitio web de actores de Hollywood que dio origen al juego de salón conocido como «los seis grados de Kevin Bacon». El objetivo del juego es nombrar a un actor y a continuación ver cuántos pasos son necesarios para encontrar el vínculo entre esa persona y Kevin Bacon, famoso por haber participado en un gran número de películas. Si por ejemplo eligiéramos a Will Ferrell, podríamos recordar que Ferrell fue un actor de doblaje en la película Jorge el curioso con el actor Clint Howard, que a su vez apareció en El desafío: Frost contra Nixon con Kevin Bacon. Eso le otorga a Ferrell un dos como «número Bacon», puesto que sólo son necesarios dos pasos para conectarlo con Bacon. La misma tarea sería ligeramente más difícil con la actriz Amy Adams, que tendría un tres como número Bacon. Ella participó en la película Hay una chica en mi sueño con Charmin Talbert, que a su vez apareció en Dulce hogar… ¡a veces! junto con Rance Howard, compañero de reparto de Kevin Bacon en El desafío: Frost contra Nixon. La idea básica que puede extraerse de este ejercicio es que prácticamente siempre puede encontrarse algún tipo de relación entre un actor cualquiera y otro en relativamente pocos pasos, puesto que la red de personas que han aparecido en películas es lo suficientemente extensa (más de medio millón) e interconectada como para permitir esos vínculos tan próximos.⁸

No es sorprendente que la misma idea pueda aplicarse a la sociedad humana en general, tal como sugiere el guionista John Guare en su obra teatral de 1991 Seis grados de separación. «Leí en alguna parte que todas las personas de este planeta están separadas sólo por seis personas», dice su personaje Ouisa Kittredge en un conocido monólogo. «Seis grados de separación. Entre nosotros y el resto de las personas del planeta. El presidente de Estados Unidos. Un gondolero de Venecia.» Por increíble que parezca esa afirmación, una mínima reflexión revela que puede ser cierta. Si escribimos los nombres de cincuenta amigos, parientes, compañeros de trabajo y vecinos, y cada uno de ellos también lo hace, eso significa que estamos conectados a una red de dos mil quinientas personas en un solo paso. Expandimos la red un paso más y obtendremos ciento veinticinco mil conocidos, y así sucesivamente, en una versión de la misma operación exponencial que hemos visto en el proceso de toma de decisiones de las abejas exploradoras del segundo capítulo. Cuando hayamos alcanzado los seis grados de separación, nuestra red debería incluir a todas las personas del planeta. De manera que, si vives en Virginia, como yo, y deseas obtener información acerca de la práctica de surf en Coogee Bay, Australia, puedes contactar con tu sobrino Warren, que vive en San Francisco pero hace tiempo vivió en Coogee Bay y sigue teniendo algunos amigos surfistas ahí. En sólo dos pasos has conseguido acceder a una red social densa que se encuentra al otro extremo del planeta.

Lo negativo de este fenómeno, por supuesto, es que puede aplicarse por igual al contagio de la fiebre porcina o a las direcciones de correo electrónico. En una red como la de distribución eléctrica de Estados Unidos, como ya hemos visto, un error en cadena encuentra fácilmente la manera de cubrir la distancia entre un problema con un árbol en el norte de Ohio y los anuncios luminosos de Times Square, del mismo modo que la crisis financiera de Wall Street no tarda en cerrar varias fábricas en China. La combinación de densas redes locales con unos cuantos enlaces de larga distancia facilita enormemente que se extienda lo bueno y lo malo en un mundo pequeño.

El segundo tipo de red utilizado por Kearns en sus experimentos con colores fue el que los expertos describieron como redes «libres de escala», puesto que les falta una escala común con la que puedan caracterizarse sus nodos de forma precisa. Tomemos la red de tráfico aéreo, por ejemplo, que incluye una extraordinariamente amplia variedad de aeropuertos de diferentes tamaños. Podemos encontrar unos cuantos centros de conexiones gigantescos, como Heathrow, Hong Kong y JFK, con centenares de conexiones a otros destinos. Pero también podemos encontrar muchos aeropuertos menores, como Arctic Village de Alaska, o Taos de Nuevo México, que permiten viajar sólo a unos cuantos lugares. Si nos preguntaran a cuántas ciudades podemos volar desde un aeropuerto de tamaño medio, seguramente no seríamos capaces de obtener una respuesta satisfactoria, porque hay muy pocos aeropuertos que lleguen al nivel de la media.

La red informática mundial es otro ejemplo de red de ese tipo, puesto que incluye sitios como Google, Yahoo! o Amazon que enlazan con innumerables sitios más y sirven como centros de conexiones masivos para el tráfico de red, pero incluye muchos más sitios de menor volumen de tráfico vinculados solamente a unos pocos sitios más. Debido a esa discrepancia de escala, los centros de conexiones son mucho más visibles para los usuarios corrientes como nosotros. Eso condiciona nuestra experiencia en la red y contribuye a que crezca su popularidad, de manera que son los ricos los que más se enriquecen. En su libro Linked: The New Science of Networks, el experto en redes Albert-László Barabási describe ese patrón de crecimiento como «relación preferencial» y afirma que, cuando los individuos deben elegir entre dos sitios web y uno tiene el doble de enlaces que el otro, «aproximadamente el doble de personas elegirán la página más conectada». Cuanto más popular es una página web, más popular se vuelve.⁹

Algo parecido sucede con nuestras relaciones con amigos y conocidos. En su libro El punto clave,¹⁰ Malcolm Gladwell describe una clase de personas a las que llama «conectores», que tienen un papel crítico en la expansión de modas y tendencias mediante su participación en una amplia variedad de círculos sociales. «Todos conocemos a alguien así —escribe—. Son ese tipo de gente que conoce a todo el mundo.» Confiamos en esos individuos para saber lo que los demás dicen y hacen. Eso los convierte en una especie de centros de conexiones vivientes de cotilleos y de la información transmitida mediante el boca-oreja. «Tal vez uno de los motivos por los que tantas tendencias de moda no llegan al público general en Estados Unidos es que simplemente tienen la mala suerte de no haber conseguido la aprobación de un conector», escribe Gladwell.

Un punto fuerte de esas redes, según los expertos, es que presentan una capacidad de resiliencia sorprendente ante un uso y desgaste normal. Los errores aleatorios no afectan tanto a las redes libres de escala como a otros tipos de redes, puesto que la gran mayoría de sus nodos o componentes no contienen tantos vínculos. Si falla una conexión normal, el rendimiento general de la red no se ve dañado. El fallo de un centro de conexiones, en cambio, ya sea a causa de un accidente o de un sabotaje, puede tener serias consecuencias debido a su gran volumen de tráfico. Lo último que queremos es que falle Google cuando estamos buscando información para redactar un trabajo de final de curso, del mismo modo que nos pondríamos a rezar para que una tormenta de nieve no cierre el aeropuerto JFK mientras estamos volando. Si ocurre algo así, lo más probable es que acabes teniendo un mal día. Al mismo tiempo, la misma vulnerabilidad de los centros de conexiones de red ante ataques deliberados podría hacer posible que algún día se evitaran los contagios de virus como el HIV (causante del sida) o el de la gripe aviar mediante el uso estratégico de los centros de conexiones de las redes sociales. La vacunación de los colectivos con elevado riesgo de contraer esas enfermedades, como por ejemplo los asistentes sociales en el caso de la gripe, podría evitar que las epidemias se extendieran a la población en general.

Para comparar las influencias de esos dos tipos de redes, las de mundo pequeño y las libres de escala, dentro del entorno de juego de los estudiantes, Kearns hizo que cada uno de ellos ocupara una posición en una de esas redes. Los estudiantes no sabían a qué tipo pertenecían, puesto que sólo se les mostraba cuál era su entorno inmediato y no la red entera. A algunos les asignaron tres entornos, mientras que otros (los que jugaban en posiciones que actuaban como centros de conexiones) interactuaron hasta con veintidós entornos. Kearns descubrió que, independientemente de la posición que ocuparan, su comportamiento se veía muy afectado por la estructura de la red, aunque no necesariamente de la manera que él había previsto.

Las redes libres de escala, por ejemplo, dificultaban mucho más que los estudiantes ganaran el juego de los colores, en comparación con las redes de mundo pequeño. De cada siete experimentos que terminaron sin éxito, seis habían tenido lugar en redes libres de escala. Incluso en los casos en que los estudiantes fueron capaces de resolver el problema de los colores en redes libres de escala, tardaron más tiempo en conseguirlo. Según Kearns eso resulta lógico si se tiene en cuenta que el objetivo del juego de los colores es evitar conflictos con los demás, algo mucho más difícil de conseguir cuando tienes un gran número de conexiones. A la persona más popular del instituto siempre le costará mucho más conseguir un tono de móvil exclusivo que a alguien que solamente tenga tres amigos.

«Pensemos en cómo pueden beneficiarnos estos centros de conexiones —plantea Kearns en referencia a las posiciones más concurridas de las redes libres de escala—. Si el objetivo es difundir información rápidamente, resultan muy útiles, porque añadir más enlaces aumenta la velocidad de la comunicación. Si, por otro lado, lo que estamos intentando es distinguirnos de los demás, lo pasaremos mal, porque surgirán muchos más conflictos. En ese caso, añadiendo enlaces sólo conseguimos que el problema sea más difícil de resolver.»

Eso quedó claro tras una segunda serie de experimentos en los que el objetivo era justo el opuesto al del juego de los colores. Esa vez, en lugar de pedirles que se diferenciaran de sus vecinos, a los estudiantes se les pidió que intentaran decidirse por el mismo color. Ante las opciones rojo o azul, a los estudiantes se les dijo que sólo se les pagaría si todo el mundo había elegido el mismo color al final del juego. Su objetivo, en otras palabras, era llegar a un consenso y no a la exclusividad del experimento anterior. Si los patrones demostraban ser ciertos, se obtendrían unos resultados contrarios a los del juego de los colores inicial. Formar parte de una red libre de escala, en ese caso, debería facilitar las cosas en lugar de complicarlas.

Para añadir interés al experimento, Kearns informó a un reducido número de estudiantes que se les pagaría un suplemento si conseguían que el grupo entero eligiera el rojo, mientras que a la mayoría de los estudiantes se los animó a elegir el azul. Pero los jugadores que intentarían conseguir el consenso sobre el rojo no fueron elegidos al azar. Kearns seleccionó a los que tenían un mayor número de vecinos en la red, es decir, a los que ocupaban posiciones de centro de conexiones. Debido al rol que tenían como conectores, creyó que tendrían más oportunidades de ejercer influencia sobre los demás. ¿Podría una minoría tan bien conectada imponer su voluntad sobre una mayoría menos motivada?

Aunque en su momento no se lo contó a los estudiantes, para esa versión del experimento se inspiró directamente en las primarias del Partido Demócrata para la presidencia de 2008, que duraron varios meses sin que surgiera un candidato de consenso. Según Kearns, «duraron tanto tiempo que fue la primera vez que vi a los demócratas reconocer que las cosas no iban bien: “McCain ya ha conseguido entrar en campaña y nosotros seguimos con nuestras luchas internas. Estamos dando muy mala imagen”». Incluso en esas circunstancias, nadie quería decirles a los máximos aspirantes que no debían presentarse, de manera que el proceso continuó a trancas y barrancas.

Kearns se preguntó qué habría sucedido si uno de los dos candidatos hubiera conseguido el apoyo de los conectores clave del partido. Si un grupo reducido pero influyente de individuos se lo proponía, ¿sería capaz de conseguir la nominación del candidato que eligiera? La respuesta, según los experimentos de Kearns, era rotundamente afirmativa. En veinte partidas de un total de veinticuatro, la minoría demostró ser capaz de imponer sus preferencias sobre la mayoría, incluso en circunstancias de una inferioridad numérica de seis a uno. En el juego del consenso se demostró que quien estaba muy conectado jugaba con una ventaja importante.

La conclusión general, según Kearns, es que no tiene mucho sentido discutir acerca de las propiedades de las estructuras de red —si se trata de redes de mundo pequeño o de redes libres de escala— si no se discute también para qué queremos utilizarlas. Los distintos tipos de redes demostraron ser mejores ante diferentes tipos de problemas. Según los retos a los que pueda enfrentarse una organización, por ejemplo, una mayor conectividad entre los empleados o departamentos podría ser algo bueno o algo malo. Algunas organizaciones funcionan mejor como agrupaciones libres formadas por tribus, cada una de ellas con sus propios especialistas y expertos, mientras que otras conseguirán un mayor rendimiento cuanto mayor sea la colaboración. Las redes tribales facilitan la diferenciación de un grupo respecto a otro, mientras que una mayor conectividad favorece la consecución de consensos dentro de una organización. (En Boeing, tal como hemos visto en el segundo capítulo, Dennis O’Donoghue creó una estructura híbrida en el centro de operaciones de pruebas para aprovechar la experiencia de los departamentos que funcionaban como tribus, como el de mecánica o el de ingeniería, mientras que por otro lado mantuvo el consenso acerca del objetivo común de la sección.)

Al fin y al cabo, cuando hablamos de redes en realidad nos referimos a relaciones: cómo interactuamos con los que nos rodean (y con los que interactúan con los que nos rodean, y así sucesivamente), ya sean partidarios de un candidato político, publicistas que diseñan un anuncio televisivo o centrales eléctricas que intentan cubrir la demanda en un caluroso día de verano. Cuando participamos en la conducta colectiva, lo hacemos también en redes cuyas estructuras concretas simplifican o dificultan la consecución de nuestros objetivos como individuos y como grupos.

Es fácil ver cómo funciona todo esto con las termitas, puesto que la densa red de galerías de los termiteros son expresiones físicas de esas interconexiones. Pero otros insectos sociales como las hormigas y las abejas también confían en las redes, pues organizan tareas colectivas, como la recolección de alimentos o la construcción del nido, y cada tarea está relacionada con otras de formas dinámicas. Lo que una obrera haga afectará a lo que hagan las demás, del mismo modo que el comportamiento de cada termita afecta al de las otras termitas y las opciones y acciones de cada estudiante del aula de Kearn afectan a las de los demás estudiantes.

Lo que se nos podría pasar por alto mientras formamos parte de una red es la resiliencia que pueden llegar a demostrar, incluso ante los desafíos más extremos. Fue de ese modo como la gente de la Costa del Golfo descubrió hace unos años que se acercaba una tormenta llamada Katrina.

OBJETOS PERDIDOS

Mientras causaba estragos por el sur de Luisiana el 29 de agosto de 2005, el huracán Katrina destruyó prácticamente todos los sistemas de comunicación de la región: otra de las redes críticas que se encuentran en el corazón de nuestra sociedad moderna.¹¹ En cuestión de horas quedaron derribadas mil antenas de comunicaciones móviles e innumerables postes telefónicos, las líneas terrestres quedaron sumergidas y las centralitas, inundadas. Más de tres millones de personas se quedaron sin la posibilidad de llamar a sus familias para ver si estaban bien, informar de problemas o solicitar ayuda. Era el peor momento para estar desconectado. Por toda Nueva Orleans, después de que los diques cedieran y la mayor parte de la ciudad se inundara, decenas de miles de personas quedaron atrapadas en los tejados de sus casas, en sus desvanes o en sus camas de hospital. En los apartamentos de Forest Towers East del bulevar Lake Forest, una residencia geriátrica de Orleans Parish, docenas de ancianos y ancianas, tres cuartas partes de los cuales iban en silla de ruedas, tuvieron que arreglárselas solos, sin poder escapar ni buscar ayuda. Como mucha otra gente.

Los primeros en reaccionar, entretanto, luchaban contra los problemas de sus redes. Los transmisores del departamento de policía y del cuerpo de bomberos estaban destruidos y por consiguiente las radios habían quedado reducidas a meros walkie-talkies con tan sólo dos o tres kilómetros de alcance. Además, había tanto personal utilizando el mismo canal de ayuda que los agentes que estaban en la calle en ocasiones tuvieron que esperar hasta veinte minutos para poder hablar. Se reclutaron radioaficionados de otros estados para hacer llegar los mensajes a los pocos centros de emergencias que todavía no estaban inundados.

Las autoridades también quedaron incomunicadas. Tal como relató posteriormente el gobernador Haley Barbour en el Congreso, el jefe de la Guardia Nacional de Misisipi «podría haber sido un general de la guerra civil»¹² durante los dos o tres primeros días, porque solamente podía saber lo que ocurría si mandaba a alguien para que fuera a descubrirlo y volviera para contárselo. Tenía helicópteros en lugar de caballos, por lo que la información llegaba más rápido, afirmó. Pero no mucho más.

La incapacidad del Gobierno para prever ese tipo de problemas sólo fue una parte del escandaloso colapso en el que se vieron inmersas la autoridades centrales. En lugar de proporcionar una red de seguridad para los habitantes de la región, los que estaban al mando demostraron «confusión, retraso, desorientación, inactividad, una pobre coordinación y una total falta de liderazgo en todos los niveles de Gobierno», como expresaría más tarde el comité del Senado. Mientras los helicópteros de rescate seguían en tierra por culpa de trámites burocráticos, por ejemplo, unas veinte mil personas se pudrían esperando en las sofocantes instalaciones deportivas del Superdome, donde les habían dicho que buscaran refugio. «Primero falló el aire acondicionado. Luego, las luces. Los abastecía un generador, pero la potencia sólo alcanzaba para iluminar levemente el estadio —relató Newsweek—. El Ejército de Salvación repartió miles de raciones de comida preparada, pero el agua embotellada era escasa y, con el calor que reinaba ahí dentro, la fetidez de la muchedumbre que no podía lavarse… El miércoles ya no había agua corriente y los baños atascados apestaban.» Los más críticos se preguntaban qué había ocurrido con la promesa del Gobierno de que llegarían para rescatarlos. ¿Por qué tardaban tanto en actuar?

En medio de ese fracaso colosal del mando y control centralizados, sucedió algo inesperado. La gente empezó a improvisar formas de comunicación descentralizada y a utilizar redes alternativas para tenderse la mano mutuamente. A pesar de que las líneas de voz fallaron, los mensajes de texto fueron una buena alternativa para los que sabían utilizarlos. Los mensajes eran también frecuentes en las páginas web, incluso en las que no estaban diseñadas para esa función. «¡Por favor, ayuda!», rezaba un mensaje en el sitio del periódico The TimesPicayune, que había cesado temporalmente su publicación impresa. «Hay entre cuatrocientas y quinientas personas esperando ayuda en una iglesia que se encuentra en el número 5.069 de Willowbrook Drive, 70129. No tienen comida y el nivel del agua no para de subir. ¡Por favor, ayuda!» La mujer que colgó el mensaje desde una ciudad cercana a Texas era la hija de una pareja que conocía personas que estaban en la iglesia.

Más peticiones de ayuda aparecieron en otros sitios web. «Tengo que encontrar a mi padre», fue el mensaje que colgó una joven en la página de «Objetos perdidos» de la versión local de Nueva Orleans de Craiglist, un sitio web dedicado a los anuncios clasificados. No fue la única, al cabo de pocos días miles de personas más hicieron lo mismo. «Estoy buscando a Willie T. Samuels. Su esposa está aquí, en Little Rock, Alaska, sana y salva.» O: «Bill Kovacs, te estoy buscando. ¿Estás bien? Marci, desde Miami». O: «Estoy buscando a mi amiga Lisa Porter, tiene treinta y cuatro o treinta y cinco años y vive en la calle Cypress. Es una chica inteligente, por lo que estoy segura de que estará bien, pero no la encuentro y estoy muy preocupada. ¡Sé de otras personas que la están buscando! ¡Agradeceré cualquier información acerca de ella!». En Craiglist se colgaron unos diez mil anuncios de personas ofreciendo alojamiento para víctimas del Katrina. La Cruz Roja proporcionó una lista para que los desplazados que estuvieran «sanos y salvos» pudieran registrarse en línea, de manera que sus familiares pudieran ponerse en contacto con ellos.

A medida que más y más personas utilizaban la web como red de comunicación primaria, fueron surgiendo diferentes tipos de sitios. Uno de ellos fue la wiki Katrina Help, que recopilaba información acerca de refugios, centros de ayuda, rescate de animales, salud, seguridad y otros temas relacionados. Creada por voluntarios que habían trabajado en un sitio parecido después del tsunami de 2004 en el Sudeste asiático, la wiki no tardó en atraer a más de cuatro mil editores que colaboraron para introducir datos y realizar otras tareas.

Nadie esperaba que la web se utilizara de ese modo en Nueva Orleans. Esa función de asistencia surgió espontáneamente a partir del desastre sufrido por el resto de las redes de comunicación, del mismo modo que las manadas naturales responden con una conducta descentralizada. En cuanto empezó a haber vidas en juego por culpa de la tormenta y del fracaso de la asistencia gubernamental, los ciudadanos de a pie dieron con nuevas soluciones basadas en las acciones y reacciones de unos y otros. Simplemente hicieron en la web lo que estaban haciendo en sus vidas: recurrir a las redes sociales para salvar todo lo posible ante el desastre de la tormenta.

Cuando los expertos describen ese tipo de respuestas ad hoc ante las emergencias, con frecuencia utilizan términos como «improvisación» y «adaptación». «Los desastres pueden sacudir un sistema social, pero no destruirlo del todo», escriben los analistas de catástrofes Tricia Wachtendorf y James M. Kendra. «La “desorganización” que a veces se contempla como acontecimiento catastrófico no es más que el proceso que siguen unas comunidades para adaptarse a un entorno nuevo emergente y a unas nuevas circunstancias.» Cuando la estructura social existente queda dañada o destruida, los individuos o los grupos tal vez colaboren de maneras novedosas que pueden parecer caóticas, pero que demuestran ser efectivas.

Esos mismos términos, a una escala menor, podrían aplicarse a las respuestas distributivas y adaptativas de las manadas inteligentes. Cuando Scott Turner y su equipo de Namibia derribaron el enorme montículo del termitero con una excavadora, desencadenaron una secuencia destacable de eventos que obligó a cientos de miles de individuos a colaborar en una situación de emergencia y recuperar lo que se había perdido. Cuando abrieron una brecha en otro montículo, lo que hicieron fue estimular una respuesta descentralizada a todos los niveles dentro de la colonia de termitas. Algo parecido sucedió en Nueva Orleans, afirma David Stephenson, un experto en comunicaciones de emergencia. «Ante una situación de vida o muerte, incluso las organizaciones más tradicionales se ven obligadas a abandonar las tácticas de mando y control y a explorar métodos de solución de problemas innovadores.» La clave se encuentra en las respuestas descentralizadas de personas concretas. Los que sobreviven a una catástrofe deben improvisar soluciones para adaptarse a las condiciones cambiantes y recurrir a todas las herramientas que tengan a su disposición para ello. «El Gobierno fracasó de manera lamentable durante el paso del Katrina, pero la gente no», afirma Stephenson.

Como ejemplo de las acciones espontáneas y descentralizadas que tuvieron lugar, tomemos el grupo que se reunió en el aparcamiento de un centro comercial WalMart de Jennings, Luisiana, el miércoles 31 de agosto por la mañana. Tras haberse enterado de las horrorosas historias acerca del Superdome por todas las cadenas de noticias, tres docenas de ciudadanos con diecisiete botes respondieron a una llamada de ayuda de Ronny Lovett, propietario de una empresa de construcciones cerca de Lake Charles, a unos doscientos cincuenta kilómetros al oeste de Nueva Orleans. Animado por sus amigos Sara Roberts y Andre Buisson, Lovett le había preguntado a algunos de sus empleados que poseían embarcaciones si querían intentar conseguir lo que el Gobierno parecía incapaz de hacer: rescatar a la gente atrapada en los vecindarios inundados de Nueva Orleans. «Mis chicos no retrocedieron ante nada y todos cuidamos de todos», le dijo Lovett a Douglas Brinkley, quien relató la historia del grupo en su libro The Great Deluge. «Por eso, cuando Sara llamó, todos nos pusimos manos a la obra.» Brinkley llamó a esa pequeña flota improvisada la «Marina Cajún».¹³

Cada bote iba equipado con focos, sierras mecánicas, hachas, chalecos salvavidas y todo lo que pensaron que podría servirles, incluidas unas cuantas armas de fuego. «Teníamos mecánicos y electricistas —dice Roberts, un censor jurado de cuentas que ayudó a formar el equipo—. La mayoría de los miembros de nuestro equipo eran obreros cualificados, por lo que nos propusimos asignar las tareas de acuerdo con lo que mejor sabía hacer cada uno.» A pesar de la seriedad y dureza que demostraron esos hombres, muchos de ellos no habían estado nunca antes en Nueva Orleans. No estaban seguros de lo que podían encontrar allí.

Cuando la caravana de esquifes y botes de caza llegó a la zona en cuestión a las afueras de la ciudad, se dieron cuenta de que centenares de voluntarios como ellos se habían presentado también espontáneamente con sus respectivas embarcaciones. Un agente del Departamento de Pesca y Vida Silvestre de Luisiana, que ya había organizado equipos para rescatar a la gente, mandó al grupo del lago Charles a otra área afectada cerca del casino Harrah, en la calle Canal. Una vez allí, los agentes del Departamento de Policía de Nueva Orleans los convencieron de que acudieran a la mañana siguiente a la parte este de la ciudad.

Alrededor de las siete de la mañana, Roberts y el resto de la Marina Cajún estaban preparados ya para fletar sus embarcaciones por las calles inundadas que llevaban hasta Chef Menteur Highway, en la parroquia de Orleans. Antes de salir un agente del Departamento de Policía de Nueva Orleans (NOPD) les explicó las reglas: «Si encontráis un cadáver, no lo toquéis. Dejadlo. Ya nos encargaremos de eso más tarde. Estamos aquí para ayudar a la gente». Dijo también que en algunos casos los rescatadores habían sido recibidos con disparos. Si se daba el caso, tenían que alejarse del lugar. «Traed a los que quieran salir, pero no los obliguéis. Nada de animales domésticos. No vayáis solos, siempre en parejas. Y respecto a las armas, llevad lo que necesitéis para protegeros.»

Se pasaron el día rescatando gente, sacándola de sus casas inundadas y transportándola al Crystal Palace, un centro de acogida improvisado en un edificio que en condiciones normales se utilizaba para la celebración de bodas, convenciones y otros acontecimientos. Se limitaron a hacer cuanto pudieron como parte de una solución improvisada y gestionada desde abajo ante un problema grave. Más adelante, esa misma tarde, al bajar por el bulevar Read, vieron a una anciana blandir una botella de oxígeno vacía por una de las ventanas de un bloque de apartamentos, intentando desesperadamente que alguien reparara en ella. Eran los apartamentos de Forest Tower East, en el bulevar Lake Forest, una calle más allá, por lo que finalmente encontraron también a los residentes aislados que iban en silla de ruedas.

«Entramos con los botes hasta el comedor», le contó Roberts a Brinkley. Trasladaron a muchos residentes inquietos en sus botes. «Tuvimos que llevarlos hasta unas escaleras desde donde pudimos sacarlos a través de las aguas fétidas. En las escaleras había montones de ratas y ranas muertas, era asqueroso.»

Un número sorprendente de vecinos del bloque llevaban en brazos a sus mascotas. El agente de policía les había prohibido transportar animales, pero Roberts decidió ignorar la orden. «Simplemente me negué a decirles a esas personas que habían tenido que aguantar tantas cosas que no podían llevarse a sus únicos seres queridos —afirmó—. Tuve que coger en brazos a más de un gato gordo para subirlo al bote.»

Según Sara Roberts, las reglas fueron importantes. Pero, a veces, durante una emergencia, necesitas inventar tus propias reglas.

4

DIOS LOS CRÍA Y ELLOS SE JUNTAN

LOS SECRETOS DE LAS BANDADAS, LOS CARDÚMENES Y LAS MANADAS

Unos días antes de la Navidad de 1919, Edmund Selous observaba una bandada de gorriones en un campo de South Dorset, frente al canal de la Mancha. Los pájaros hacían algo que lo había maravillado ya muchas otras veces, algo tan desconcertante que parecía desafiar las leyes de la ciencia. «Una y otra vez —escribió en su diario de campo—, un grupo compacto oscurecía una considerable extensión de terreno en la pradera, diría que debía de haber no menos de doscientos o trescientos pájaros, es probable que incluso muchos más, y luego levantaban el vuelo al unísono, como si el viento se llevara un retal de tela negra que perdiera todo contacto con el suelo.» No le pareció que los gorriones hubieran alzado el vuelo a causa de un sobresalto. Él se había mantenido a distancia y no había nadie más por los alrededores. No había oído ningún disparo ni había visto ningún perro corriendo por la orilla. Los gorriones tampoco se habían echado a volar formando una oleada gradual en la que un grupo siguiera a otro. Habían alzado el vuelo todos a la vez. En un momento habían pasado de estar en el suelo a estar en el aire. Casi con la misma rapidez, los pájaros habían descrito un giro en el cielo y habían vuelto a posarse sobre el terreno, prácticamente en la misma zona de la que habían salido. Todo parecía espontáneo y rutinario, anotó Selous, como si se tratara de un hábito diario cualquiera. «Pero el hecho de que se trate de un hábito diario cualquiera no explica que centenares de pájaros puedan actuar simultáneamente como si de uno solo se tratara», escribió.¹

Lo que desconcertaba a Selous, un diligente observador y autor de una docena de libros de historia natural, era la manera en que tantos individuos podían coordinar sus acciones de forma tan precisa. Frente a la bahía de Weymouth, no muy lejos de donde vivía, en numerosas ocasiones había podido ver miles de gaviotas alzar el vuelo al unísono como si «estuvieran interconectadas por algún sistema de cables invisibles». En otras ocasiones había visto grajos, parientes de los cuervos, hacer algo muy parecido: levantarse de repente «con un único impulso», para posteriormente descender a otra parte del prado formando una larga y estrecha hilera de color negro. Una tarde, tras contemplar una bandada de estorninos que realizaban maniobras acrobáticas por encima de unos árboles, Selous describió la manera casi instantánea que tenían de cambiar de dirección: «Esas masas formadas por pájaros giraban, se revolvían, invertían el sentido del vuelo, y el brillo de sus plumas cambiaba de marrón a gris, de oscuro a claro, como si todos los individuos que las componían fueran partes de un solo organismo.» ¿Cómo era posible, se preguntaba, que las bandadas se comportaran de ese modo? No se trataba sólo de que los pájaros volaran juntos, sino de que se movían como si todos juntos fueran un único ser.

Selous rechazó la teoría de que un comportamiento tan sincronizado pudiera ser orquestado por un líder. Consideraba que esa idea era «más bien impensable: es demasiado ridícula». Tampoco podía aceptar la idea de que las aves alzaran el vuelo de forma espontánea recurriendo a alguno de los cinco sentidos comunes. Sucedía demasiado rápidamente. La única hipótesis que creyó plausible fue que las aves coordinaran sus acciones mediante alguna forma de telepatía, «algún proceso de transferencia de pensamiento tan rápido que prácticamente pudiera equipararse a un pensamiento colectivo simultáneo». Si miles de pájaros realizaban movimientos idénticos justo en el mismo momento, pensó, «¿no es posible que exista en cada uno de ellos un proceso mental precedente, un pensamiento también simultáneo?».²

Los estudios acerca de fenómenos paranormales eran muy frecuentes entonces. En Londres, el filósofo Henry Sidgwick de Cambridge llevó a cabo una investigación en la Society for Psychical Research (Sociedad de Investigaciones Psíquicas) para examinar supuestos casos de telepatía humana, clarividencia y otros fenómenos por el estilo. En Nueva York, el psicólogo William James, cofundador de la sede estadounidense de esa misma organización, investigó la hipnosis y a los médiums psíquicos en busca de las claves del inconsciente. «No puedo dudar que exista esa clase de funcionamiento —escribió Selous en referencia a la investigación publicada por la sociedad—. Si es así, personalmente me inclinaría a pensar que esos fenómenos deben de producirse de un modo más potente y, para decirlo de alguna manera, con más normalidad en seres no humanos que en seres humanos.»

Su teoría, tal como la expuso, era que los pájaros compartían una especie de forma prelingüística de comunicación. «Sus pequeños cerebros deben de actuar conjuntamentes —escribió—. Aunque no consigo comprenderlo, parece como si pensaran de forma colectiva, todos a la vez, o al menos por rachas o por zonas, como unos metros cuadrados de idea, o una ocurrencia compartida simultáneamente por muchos cerebros.» Ese tipo de cognición era distinta de la nuestra, más primitiva y más difusa.

Selous se basó en las tesis de Darwin, cuyo libro El origen de las especies se había publicado dos años antes de que él naciera, para describir la telepatía en las aves como «la llamada imperfecta de algo ancestral que hemos perdido». Lo que en el caso de los humanos evolucionó hacia un intercambio racional, escribió, «podría ser que en las bandadas de aves fuera una transfusión general de pensamiento interrelacionado».

Selous sabía lo improbable que sonaba esa hipótesis. Pero, después de haber dedicado décadas a la observación en el campo, se sentía seguro acerca de lo que había percibido y la telepatía era la única teoría que, a su juicio, encajaba. Volviendo a sus escritos, resulta fácil sentir empatía con su perplejidad. Claramente había algo en las bandadas de aves que parecía una especie de cognición compartida. Pero ¿qué era?

«Selous no era un chiflado —afirma Frank Heppner, un zoólogo de la Universidad de Rhode Island—. Describió fielmente lo que veía. Lo que dijo fue simplemente que había algo desconocido en todo eso.»

Hoy en día parece claro que lo que Selous intentaba comprender era una forma más de comportamiento descentralizado y coordinado. Del mismo modo que una colonia de hormigas puede ajustar su respuesta ante una circunstancia nueva en su entorno, una bandada de estorninos puede adaptar de forma precisa su forma y sus movimientos en el aire. La clave para un comportamiento como ése es algo que llamo «mimetismo adaptativo», que, junto con la autoorganización, la diversidad de conocimiento y la colaboración indirecta, constituye el cuarto principio de una manada inteligente.

Con la expresión «mimetismo adaptativo» me refiero a la manera como los individuos de un grupo se prestan atención mutuamente e interpretan señales acerca de adónde se dirigen y qué saben. La manera de responder a esas señales da forma al comportamiento del grupo en conjunto, que, a su vez, informa de las acciones de los individuos. Como ya hemos visto en el caso de las hormigas, las abejas y las termitas, las reglas básicas que siguen los individuos en esas situaciones continúan desconcertando a muchos científicos, no sólo a los que se dedican a investigar insectos sociales, sino también a los que estudian bandadas de aves, bancos de peces y manadas de animales terrestres. Lo que parece claro a partir de investigaciones recientes en los ámbitos de la biología, la ingeniería y las ciencias sociales, no obstante, es que los mecanismos básicos del mimetismo adaptativo —coordinación, comunicación y copia— pueden desencadenar poderosas oleadas de energía o de conciencia que se transmiten a gran velocidad por la población, ya esté compuesta por estorninos o por caribúes, de manera que se estimula la clase de comportamiento coherente que normalmente asociamos a la cognición centralizada. Sus movimientos parecen tan organizados que nos cuesta creer que no estén dirigidos por una inteligencia central.

¿Qué nos cuenta todo esto acerca de las bandadas de pájaros de Selous? ¿Cuál es el secreto que se esconde tras las impresionantes exhibiciones que realizan en el aire? Sabemos que pueden dejarnos con la boca abierta con sus acrobacias sincronizadas.

Pero ¿cómo lo hacen? Sobre el tejado

Los guardias de seguridad al principio se mostraron desconfiados. No comprendían por qué Andrea Cavagna necesitaba subir tanto equipamiento al tejado del museo. La sede del Palazzo Massimo del Museo Nazionale Romano contiene valiosísimas colecciones de monedas y joyería antiguas, así como esculturas del Imperio romano. Por eso el personal de seguridad tiende a mostrarse reticente ante cualquier solicitud fuera de lo común. Pero Cavagna fue persuasivo. Les dijo que la Unión Europea (UE) le había concedido una beca para su investigación. Que contaban con él para que proporcionara datos científicos importantes gracias a ese proyecto.

Lo que a nadie en todo el museo se le ocurrió preguntar fue por qué a Cavagna, que era físico, le había dado por estudiar a las aves. Si se hubieran parado a pensarlo, podrían haberle cuestionado ese permiso oficial del Gobierno que tanto le había costado conseguir. Tampoco se preguntaron por qué las voluminosas maletas que Cavagna y su equipo subían hasta la azotea por el ascensor de servicio del museo cada tarde contenían sobre todo cámaras y trípodes y no instrumental científico. ¿Qué estarían haciendo ahí arriba?

«La verdad es que ni siquiera nosotros sabíamos en qué nos estábamos embarcando», afirma Cavagna acerca de sus tres años de participación en un proyecto llamado Estorninos en vuelo (Starlings in Flight, o Starflag), que transcurrió desde finales de 2004 hasta 2007. «Si hubiéramos sabido desde el principio lo difícil que iba a resultar, probablemente no lo habríamos hecho. Estábamos un poco locos, la verdad.»

Coordinado a nivel europeo por Giorgio Parisi, un físico del Instituto Nacional de Física de la Materia Condensada de Italia, en el proyecto Starflag participaron equipos de biólogos, físicos e informáticos teóricos de siete institutos de investigación de Italia, Francia, Alemania, Hungría y los Países Bajos. Su objetivo no era sólo recopilar datos empíricos acerca del vuelo de los estorninos, sino también mejorar las simulaciones en tres dimensiones de las aves y aprender, en la medida de lo posible, cuáles eran las fascinantes similitudes entre las conductas de las bandadas y las de los colectivos humanos, como las modas, las tendencias y las inercias de los mercados financieros. Al equipo de Cavagna se le asignó la tarea crucial de conseguir datos empíricos en tres dimensiones mediante fotografías de las bandadas que volaban sobre Roma.³

Como físico estadístico, Cavagna normalmente ocupa su tiempo garabateando ecuaciones en una pizarra y no manipulando instrumental en un laboratorio. Su área de especialidad es la teoría de los sistemas desordenados, una rama de la física que trata los sistemas complejos en los que muchos elementos interactúan de formas impredecibles. Antes de empezar con el proyecto Starflag, Cavagna apenas tenía experiencia en trabajo de campo. Sin embargo, a finales de noviembre de 2004, cuando recibió la financiación de la UE, compró cámaras, trípodes, ordenadores y otro instrumental y subió a la azotea del museo junto a su pequeño equipo de estudiantes universitarios.

Cavagna había elegido el edificio del Palazzo Massimo porque estaba ubicado en una plaza bordeada por enormes árboles, cerca de la estación de ferrocarril de Termini, la terminal principal de la ciudad. Durante el invierno, cada tarde, las bandadas de estorninos europeos (Sturnus vulgaris) que se habían pasado el día comiendo en los campos y arboledas de las afueras de Roma volvían a sus atalayas en los árboles de los parques o plazas como aquélla. Es de suponer que los motivos eran que esos puntos eran más cálidos que la campiña de los alrededores o que ofrecían más seguridad frente a los depredadores. En una de las más bellas y misteriosas demostraciones de comportamiento coordinado de la naturaleza, esas bandadas suelen realizar maniobras acrobáticas en el cielo durante media hora o más al anochecer, antes de instalarse a pasar la noche en los árboles de las plazas. Según la densidad de pájaros de una bandada, el grupo puede parecer una tenue columna de humo o una pelota de playa que sube y baja por el aire en pleno juego. A veces una bandada se revuelve sobre sí misma como una cinta, demostrando una fluidez cautivadora. «Los he visto hacer esto centenares de veces —afirma Cavagna—, pero sigo encontrándolo bellísimo.»

Nadie sabe exactamente por qué los estorninos se exhiben de ese modo tan asombroso. Otras aves demuestran un comportamiento impresionante como bandada, desde los gansos de Canadá con sus formaciones en V hasta las palomas que se arremolinan sobre las calles de la ciudad, pero no hay ninguna que comparta la exuberancia de los estorninos. Algunos biólogos han especulado que eso sirve como una especie de rótulo luminoso, para guiar a las bandadas hacia los puntos en los que pernocta. Otros han propuesto que de esta manera las bandadas evalúan el número de individuos que las componen, lo que podría tener un papel importante a la hora de regular la reproducción. Además hay quien ha sugerido que se trata de ejercicios de entrenamiento para preparar a la bandada frente a la amenaza de los depredadores. Suele creerse que, cuanto más densa se vuelve una bandada, más difícil debe de resultarle a un halcón hambriento centrar la atención en un solo pájaro. A Cavagana y su equipo, que observaban con frecuencia a las bandadas dar vueltas por el cielo para escapar de una pareja de halcones que vivían cerca de la terminal, la teoría del depredador les sonaba lógica como medida defensiva. Pero en su opinión no explica realmente por qué los pájaros realizan esas exhibiciones cada noche.

«Pensemos en ello —dice el biólogo Frank Heppner—. Los estorninos tienden a posarse en los mismos lugares para pasar la noche. El halcón peregrino no es tonto. Ve como esos pájaros llegan, un día tras otro. Si fuéramos estorninos, ¿no nos parecería lo más prudente posarnos enseguida en nuestra atalaya, donde podamos sentirnos protegidos? ¿Por qué pasar cuarenta y cinco minutos dando vueltas por el aire y exponernos a ser un objetivo fácil para el halcón peregrino? No tiene sentido.»

Sea cual sea el motivo de esas exhibiciones, lo que Cavagna y su equipo estaban intentando descubrir era cómo las realizaban y no tanto por qué. La azotea del museo les ofrecía una posición privilegiada para documentar los movimientos de las aves en tres dimensiones. La única desventaja de la ubicación para Cavagna era que el personal del museo se empeñaba en que debían retirar todo el instrumental al final del día, lo que significaba que tenían que dedicar una hora y media cada tarde a volver a montar las cámaras sobre los trípodes, volver a alinearlas, volver a enfocarlas y volver a sincronizar los sistemas electrónicos. Todo eso aumentaba las probabilidades de cometer errores.

«Nuestra primera temporada fue un desastre, un verdadero desastre —afirma Cavagna—. Cometimos una cantidad de errores increíble.» Tras dos meses de intentos, sólo obtuvieron imágenes utilizables de tres días de observación. Pero con esas primeras tentativas aprendieron lo suficiente para conseguir mejores resultados al año siguiente. Por motivos técnicos, Cavagna compró seis cámaras digitales de última generación, Canon EOS Mark II, que costaban unos cuatro mil dólares cada una. A pesar de que esas cámaras fotográficas no eran tan rápidas como las videocámaras de alta definición, eran capaces de tomar imágenes hasta ocho veces más detalladas que las cámaras de vídeo estándares. Eso resultaba crucial a la hora de recopilar datos, puesto que las imágenes de aves, si no eran nítidas, no servirían. Para compensar la menor velocidad de las cámaras, Cavagna las montó a pares sobre soportes rígidos de aluminio y las configuró de manera que sus obturadores quedaran ligeramente desfasados. De ese modo consiguió doblar las velocidades de cinco a diez fotogramas por segundo.

Puesto que su objetivo era crear imágenes estereoscópicas, Cavagna posicionó dos de los trípodes, cada uno con un par de cámaras, separados el uno del otro unos dos metros y medio, sobre la azotea del museo. A continuación tendió un hilo de pescar de nailon entre los trípodes para alinear de forma precisa los campos de visión de las cámaras, que enfocaban un punto a unos diez metros de distancia, donde calculaba que volarían las bandadas. En ocasiones, Cavagna y su equipo tuvieron suerte y capturaron hasta cuarenta imágenes estereoscópicas en una secuencia de tres segundos, pero a veces ocurría todo lo contrario porque la bandada volaba fuera del plano enfocado. Las imágenes del tercer par de cámaras se utilizaron durante la fase de análisis para triangular las posiciones de cada pájaro dentro de cada bandada.

«Nos fue mejor durante el segundo invierno», afirma Cavagna. Desde noviembre de 2005 hasta febrero de 2006 grabaron diez apariciones de bandadas. Filmando casi cada día durante cuatro meses, capturaron otras doce secuencias de bandadas con una calidad lo suficientemente alta para reconstruirlas digitalmente en los ordenadores.⁴

La pregunta principal que se planteaba Cavagna era cómo una bandada conseguía mantener la cohesión durante el vuelo. ¿Cómo era posible que varios miles de pájaros se mantuvieran juntos mientras ejecutaban las formas más extremas de giros y piruetas? ¿Por qué no chocaban entre ellos o se dispersaban en direcciones distintas? Si esa coordinación extrema era el resultado de un comportamiento autoorganizado, si los pájaros seguían reglas simples para interactuar entre ellos durante el vuelo, ¿cuáles debían de ser esas reglas? Los intentos previos de documentar las bandadas en tres dimensiones no habían aportado más que resultados modestos. Las primeras imágenes estereoscópicas de estorninos y correlimos, capturadas treinta años antes por biólogos canadienses cerca del aeropuerto internacional de Vancouver, mostraban bandadas más o menos organizadas de no más de setenta ejemplares. Un estudio parecido, llevado a cabo a finales de la década de 1990 en Inglaterra con videocámaras de baja definición, documentó bandadas todavía menores. Frank Heppner y Harold Pomeroy prepararon un experimento con palomas mensajeras cerca de Providence, Rhode Island, en 1980. Pero las bandadas registradas tuvieron una media de sólo doce ejemplares, por lo que demostraron ser extremadamente difíciles de capturar en vídeo.

«Tardamos mucho tiempo en entrenarlas para que hicieran lo que queríamos, que volaran en un área acotada cerca del palomar —afirma Heppner—. Cuando finalmente llegó el día de preparar las grabaciones y tomar las primeras imágenes de verdad, estábamos muy nerviosos, porque iban a ser las primeras imágenes secuenciales reales de aves en vuelo y eso significaba que podríamos conseguir los recorridos de vuelo de esos pájaros. Sabíamos que el plan funcionaría, por lo que dejamos salir a las palomas y éstas se dirigieron a nuestra área de entrenamiento. Debíamos de tener unos nueve pájaros que se pusieron a dar vueltas y a hacer piruetas en el aire. En ese instante, de los bosques surgió un azor de Cooper como alma que lleva el diablo. Se lanzó justo en el medio de la bandada, ésta se dispersó y de repente desaparecieron todos los pájaros. No volvimos a verlos jamás.»

Tuvieron más suerte con la segunda bandada, que reveló información interesante sobre la manera como las palomas cambian de posición durante los giros, pero Heppner y Pomeroy seguían avanzando lentamente en las tareas de documentación de los misterios de las bandadas. Cavagna y su equipo esperaban conseguir algo más. A diferencia de esos primeros investigadores, querían documentar bandadas de grandes dimensiones, como las que se reúnen de forma natural, de unos cuantos centenares a decenas de miles de individuos. Creían que sólo fotografiando grandes bandadas podrían llegar a entender realmente cómo interactuaban los pájaros. Y además, como físicos, no se asustaban ante las grandes cifras.

«Para un biólogo, una bandada de relativamente pocos pájaros no era un problema —dice Cavagna—. Pero para los físicos como nosotros era una verdadera tragedia. Porque creíamos que el tamaño en realidad sí importaba, que las grandes cifras son distintas de los números reducidos. Si queríamos estudiar la conducta colectiva emergente, sabíamos que necesitábamos grandes cifras.»

Sin embargo, grandes cifras fue sinónimo de grandes quebraderos de cabeza en cuanto empezaron a descargar las imágenes en los ordenadores. A partir de cincuenta apariciones aceptables de bandadas, seleccionaron diez grupos de imágenes para un análisis posterior. El plan consistía en convertir parejas de imágenes en reconstrucciones tridimensionales de la bandada mediante la asignación de coordenadas en tres dimensiones de cada pájaro. Pero, antes de que pudieran hacerlo, necesitaban solucionar dos problemas espinosos relacionados con el análisis de las imágenes.

El primero era bastante sencillo: ¿cómo iban a distinguir un pájaro del otro cuando varios de ellos se solapaban en una misma fotografía? Heppner y Pomeroy habían llegado a conocer a sus palomas mensajeras lo suficiente como para identificarlas a todas por las manchas del plumaje. Pero, con miles de estorninos de aspecto idéntico y ochenta fotografías por vuelo, separarlas rápidamente a mano no resultaba práctico para Cavagna. Por eso su grupo inventó un algoritmo —lo llamaron «desemborronador»— para separar los pájaros en grupos de diez individuos jugando con el nivel de intensidad de los píxeles de cada grupo. A continuación, a cada pájaro se le asignaban unas coordenadas.

Eso comportaba un segundo problema: ¿cómo determinar si un pájaro identificado en una imagen de una pareja estereoscópica era el mismo que aparecía en otra? Puesto que las fotografías de una pareja se tomaban desde diferentes posiciones en el espacio —una desde el lado derecho y otra desde el izquierdo—, representaban a las mismas aves en configuraciones relativas muy diferentes. Desde un punto de vista práctico, relacionar a un pájaro que se encuentra en el borde de una bandada con su imagen correspondiente era relativamente fácil. Pero hacer lo mismo con los pájaros que se confundían por la parte central resultó una verdadera pesadilla.

«Ése era el problema que llevaba treinta años bloqueando la investigación en ese ámbito», afirma Cavagna. Su equipo lo resolvió añadiendo un tercer par de cámaras. El procedimiento, para simplificar las cosas, funcionaba más o menos de la siguiente manera: en primer lugar, aplicaban un algoritmo de reconocimiento de patrones aproximadamente a cincuenta de las coincidencias más simples mediante una técnica estadística que identificaba aquellos pájaros con los que tenían más posibilidades de acertar. A continuación, utilizaban las coordenadas de esos pájaros para fijar de forma precisa la relación geométrica entre las tres cámaras. Luego aplicaban una forma relativamente simple de triangulación para solucionar el resto de las relaciones. «Tardamos más de dos años en desarrollar ese procedimiento —afirma Cavagna—. Pero ahora podemos tomar el JPEG original, la fotografía digital, meterla en el programa y, un rato después, que puede oscilar entre diez minutos y dos horas según las dimensiones de la bandada, obtenemos las coordenadas tridimensionales de todos los pájaros.»

Después de determinar las posiciones de todos los pájaros, el equipo de Cavagna volvió a reunir cada bandada en una imagen en tres dimensiones que podían rotar y estudiar. Lo que descubrieron con esas imágenes los dejó sorprendidos: muchas de las bandadas que habían presentado un aspecto más o menos esférico desde la azotea del museo resultaron ser sorprendentemente planas. «Pensábamos que esas bandadas tenían una forma elíptica, como la de una patata —afirma Cavagna—, pero en realidad parecían más bien patatas fritas, de las que se cortan a rodajas finísimas.» Es más, los pájaros de muchas bandadas se distribuían de un modo inesperado. En lugar de espaciarse de forma equidistante como las moléculas de gas de un globo, los pájaros próximos a los bordes de la bandada volaban más cerca los unos de los otros que los que iban por el medio. «Se parecía más a la manera como la gente se distribuye en un autobús. Cuando subo a un autobús abarrotado, siempre veo gente charlando tranquilamente en el medio, mientras que los que nos quedamos cerca de las puertas vamos completamente apretujados. Con los estorninos sucede algo muy parecido. Los que vuelan por el exterior de la bandada intentan meterse en ella, donde se sienten más seguros frente al ataque de un halcón.»

Pero el descubrimiento más fascinante fue el de la regla básica que al parecer seguían los pájaros para mantenerse unidos durante el vuelo. El equipo de Cavagna descubrió que cada pájaro interactúa con relativamente pocos congéneres y que esos congéneres suelen estar ubicados a sus dos lados, y no delante ni detrás. No importa si esos congéneres son cercanos o relativamente lejanos. Lo que cuenta es el número de congéneres y no la distancia entre ellos. Ese número, de media, está entre el seis y el siete.

No es que los estorninos no sean capaces de ver a los demás pájaros. De promedio, un estornino podría tener a quince o dieciséis estorninos en su campo de visión. Pero los estorninos sólo les prestan atención a los seis o siete que le quedan más cerca y éstos suelen ser los que se colocan a ambos lados, lo que según Cavagna tiene sentido, más aún si tenemos en cuenta que los estorninos tienen los ojos ubicados en los laterales de la cabeza, por lo que les resulta más sencillo mirar a un y otro lado que hacia delante o hacia atrás. Pero ¿cómo lo hizo el equipo de Cavagna para obtener esa cifra de seis o siete?

Ahí es donde, según Cavagna, intervinieron sus conocimientos de física estadística, porque eran capaces de realizar la medición de las posiciones relativas de partículas en el espacio con un alto nivel de precisión. «Imaginemos que tenemos una esfera con un asiento en el centro —explica—. Tomas el pájaro número 1, lo pones en el asiento y le preguntas dónde está el pájaro que le queda más cerca. “Allí”, responde, y tú marcas un punto en la esfera. Muy bien, siguiente: pájaro número 2. Lo metes allí y le preguntas lo mismo, dónde está el pájaro que le queda más cerca. “Allí”, responde el segundo, y lo marcas con un punto. Al cabo de un rato tienes una esfera llena de puntos y te preguntas cómo habrán quedado distribuidos esos puntos. En el caso de los estorninos, no encontraremos una distribución uniforme. Estarán agrupados a ambos lados de los pájaros, pero pocos estarán delante o detrás de ellos.»

A este tipo de distribución los físicos la llaman «anisótropa», es decir, que las cosas no están distribuidas de un modo uniforme. Lo contrario sería una distribución «isótropa». Pensemos en las gotas de lluvia sobre una acera, dice Cavagna. «Si tomamos una gota y miramos a su alrededor, puede que encontremos el mismo tipo de distribución de gotas en todas las direcciones. Ésa sería una distribución isótropa. O pensemos en el cielo nocturno, igualmente oscuro en todas direcciones. La oscuridad también es isótropa. Pero, durante el día, el cielo no es igual de luminoso en todas las direcciones, porque el sol brilla muchísimo. En otras partes del cielo, la luz es más débil, de manera que en ese caso el cielo es anisótropo.»

El hecho de que los estorninos intentaran que sus vecinos más cercanos estuvieran en alguno de sus lados significaba que las distribuciones relativas que presentaban eran anisótropas: se repartían de manera no uniforme. Pero los investigadores descubrieron que, mientras se movían desde su vecino más cercano para mirar al segundo o el tercero más próximo, la anisotropía tendía a debilitarse. Cuando llegaron al décimo o vigésimo vecino más cercano, la fuerza de la interacción había desaparecido completamente. A esa distancia, los pájaros tenían las mismas posibilidades de encontrarse en cualquiera de las direcciones respecto al primer estornino. La distribución era isótropa. El punto exacto en el que la fuerza de la interacción desaparecía y la distribución cambiaba de anisótropa a isótropa estaba entre seis y siete.

La clave era que la fuerza de esa interacción decaía a medida que el número de vecinos aumentaba, no a medida que aumentaba la distancia respecto a los vecinos. La mayoría de las simulaciones de bandadas por ordenador hechas previamente habían asumido que, para mantener la cohesión, los pájaros coordinaban sus movimientos utilizando una especie de sistema de zonas medido en distancias físicas.

La primera simulación de ese tipo fue un programa extremadamente simple llamado Boids, creado en 1986 por Craig Reynolds, un experto en gráficos por ordenador. En su programa, Reynolds asignó a sus objetos con forma de pájaro, a los que llamó «boids», tres reglas que deberían seguir: evitar los choques con otros boids, mantenerse cerca de los otros boids y volar en la dirección general que tomara el resto de los boids. Siguiendo esas reglas, los boids imitaban de forma convincente a las bandadas mientras se movían por la pantalla del ordenador. «Cada boid intentaba decidir cómo avanzar cumpliendo esas tres reglas», afirma Reynolds. «Si fueras un boid, te alejarías de un vecino que estuviera demasiado cerca de ti. Evitarías una congestión local, intentarías eludir los choques con tus vecinos y te alinearías con ellos en la medida de lo posible. Luego, cuando te alejaras, intentarías volver hacia ellos. De manera que una fuerza de repulsión y otra de atracción actuarían en diferentes escalas de alcance.»

Reynolds estableció una especie de burbuja alrededor de cada boid y las describió como su «entorno». Si otros individuos entraban en ese entorno, el boid respondía a ellos. De lo contrario, los ignoraba. Las dimensiones de ese entorno estaban definidas por una distancia medida desde el centro del boid y un ángulo medido a partir de la dirección de vuelo del boid. Siguiendo ese sistema relativamente simple, los boids no sólo podían mantenerse juntos como bandada, sino que además se mostraban capaces de esquivar obstáculos estáticos, como columnas o edificios, de un modo muy verosímil.

Tamás Vicsek, un físico húngaro, creó un modelo parecido en la década de 1990 inspirado en la conducta de las partículas magnéticas, que se sabe que se alinean entre ellas bajo las circunstancias propicias.⁵ Se preguntó si sería posible que las bandadas, los bancos de peces y otros fenómenos biológicos estuvieran regidos por principios de alineamiento parecidos. Para descubrirlo, estableció una serie de simulaciones en las que un grupo de partículas genéricas, todas moviéndose a la misma velocidad, estaban programadas para seguir una sola regla: dirigirse en la misma dirección que la media del resto de las partículas dentro de un determinado radio, una zona similar al entorno de un boid. Fue fascinante contemplar los resultados. A medida que Vicsek aumentaba la densidad de las partículas en cada simulación, desde un mínimo de cuarenta hasta un máximo de diez mil, éstas empezaron a agruparse espontáneamente, al principio en grupos reducidos que vagaban en direcciones aleatorias, pero más tarde formaron un sólo grupo que se movía en una misma dirección. A juzgar por los resultados de su experimento, el misterio de las bandadas no parecía mucho más complicado que un imán de juguete.

La gran diferencia entre esos modelos y los estorninos de Cavagna, por supuesto, es que las reglas de interacción que siguen los estorninos no se basan en un sistema de zonas medido en distancias físicas. En lugar de eso, los estorninos siguen a sus seis o siete congéneres más próximos, sin importar lo cerca o lejos que puedan encontrarse. Según Cavagna, un sistema como ése está basado en distancias topológicas y no métricas, y gracias a eso las bandadas de estorninos presentan una elasticidad destacable.

«Nos dimos cuenta de que las interacciones entre un pájaro determinado y sus vecinos más cercanos eran igual de fuertes cuando los pájaros estaban a cinco metros de distancia que cuando estaban a tan sólo un metro», afirma Cavagna. Siguiendo el mismo número de pájaros, independientemente de si una bandada se expandía o se contraía, cada estornino era capaz de adaptarse a cambios bruscos de densidad como los que experimenta una bandada ante el ataque de un halcón. Según Cavagna, no es sorprendente que la evolución «haya seleccionado la regla de interacción más fuerte frente a los ataques externos».

Pero ¿por qué la evolución determinó que seis o siete serían los números mágicos? ¿Por qué no cuatro o cinco? ¿O nueve o diez? Cavagna no era capaz de responder a esa cuestión basándose en el análisis llevado a cabo por su equipo acerca de la estructura de las bandadas. Pero, recientemente, una tarde de invierno en Roma, especuló sobre dos posibles explicaciones.

«Una teoría es que el número siete representa el límite de la capacidad cognitiva de los pájaros», afirmó Cavagna desde un puente que cruza el río Tíber cerca de la basílica de San Pedro. Varios grupos de estorninos se habían reunido en el cielo atraídos por una hilera de castaños de Indias que bordeaban el río, en los que intentaban posarse para pasar la noche. «No estoy hablando de la capacidad de contar, que es algo que pocos animales pueden hacer, sino de algo más simple: la capacidad de distinguir entre diferentes números.»

A principios de la década de 1990, Jacky Emmerton y Juan D. Delius, psicólogos de la Universidad de Purdue, demostraron que las palomas podían distinguir la diferencia entre un círculo que contenía dos puntos y otro con tres, y que eran capaces de responder correctamente más de un setenta por ciento de las ocasiones. Las palomas incluso podían distinguir entre seis y siete puntos. Pero, cuando se les pidió que eligieran entre siete y ocho puntos, no fueron capaces de hacerlo y se equivocaron al responder más de la mitad de las veces. «Simplemente no eran capaces de reconocer más de siete objetos —afirma Cavagna—. Se confundían, lo que podría ser un motivo por el que los estorninos no reconocen a más de siete de sus vecinos.»

Decenas de miles de estorninos realizaban piruetas en un cielo poblado de nubes difusas. «A eso lo llamo la fase de la sopa —comenta Cavagna—. Están por todas partes. A medida que vaya oscureciendo, empezarán a agruparse más claramente. Es como si tuvieran facilidad para mantenerse unidos sin sobresaltos.» Una lluvia continua de excrementos de pájaro caía sobre el puente, por lo que se vio obligado a ponerse la capucha del impermeable.

«Bueno, la segunda teoría acerca del número siete es que representa el número óptimo para difundir información para una bandada», afirma. «Podríamos pensar que, cuanto mayor es el número de individuos con los que se interactúa, mejor. Pero no tiene por qué ser así.» Si se interactúa con demasiados individuos, explicaba, se recibe demasiada información. Y mucha de esa información será «ruido», o imprecisiones, ya que procede de individuos que no tienen ni idea de lo que está ocurriendo. En cambio, si se interactúa con un número relativamente reducido de individuos, la información será más fiable. Sin embargo, si sucede algo importante, puedes enterarte demasiado tarde. Si aparece un halcón, por ejemplo, y empieza a atacar a tus congéneres, puede que no te des cuenta hasta que lo tengas muy cerca, y eso no sería precisamente algo bueno. Por eso tiene que haber un número que optimice esos factores, y la selección natural puede que haya integrado ese número en el comportamiento de los estorninos. Las simulaciones de otros investigadores han sugerido que el número ideal podría ser de tres o cuatro congéneres vecinos, afirmó Cavagna. La cuestión todavía no está resuelta.

En esos momentos, el cotorreo de los pájaros en el cielo ya era tan sonoro como el tráfico de la ciudad. Un vendedor ambulante que estaba al final del puente golpeaba dos planchas de madera con la vana esperanza de ahuyentar a los pájaros que se habían posado en los árboles que quedaban sobre su puesto de comida. Mapas en ristre, los turistas levantaban la mirada para contemplar el espectáculo. Cavagna se preguntaba si acaso era posible que, al fin y al cabo, los estorninos realizaran esas impresionantes exhibiciones simplemente porque era algo que se les daba bien. ¿Y si volaban con tal desenfreno sólo porque ésa era su constitución? «Ya se sabe: cuando éramos niños, jugar servía para eso. Las aves saben cómo formar esas bandadas tan asombrosas y son lo suficientemente simples como para hacer siempre lo mismo, incluso si no lo necesitan, porque ésa es su naturaleza. Me parece que tiene sentido.»

Tanto si esas exhibiciones nocturnas son expresiones de alegría por el hecho de ser pájaros como si se trata de otra cosa, los estorninos habían revelado un gran secreto al equipo de investigadores italianos. La destacable elasticidad de las bandadas que formaban, la extrema coordinación que demostraban durante las maniobras aéreas, era el resultado de una interacción simple: siguiendo a sus seis o siete congéneres más próximos, los pájaros habían aprendido a virar bruscamente para sobrevivir.

Parece ser que ocurre algo parecido en muchos otros grupos en los que se utiliza la imitación con el objetivo de diseminar la influencia de la información. Como veremos en el caso de los bancos de peces, las manadas de renos e incluso los grupos de personas, prestar atención a los demás puede ser una fuente importante de inteligencia colectiva si proporciona a los miembros de un grupo información que de lo contrario serían incapaces de obtener por sí mismos. Al modelar las interacciones entre individuos, entretanto, la copia también asigna una estructura a los grupos partiendo desde la base. Esos grupos de algún modo han resuelto el problema del comportamiento coordinado con la misma eficiencia con la que las hormigas han solucionado el de la asignación de tareas; las abejas, la toma de decisiones colectiva, o las termitas, los problemas de construcción del nido.

Estos fueron conocimientos valiosos para un genio de los efectos especiales de Nueva Zelanda que se propuso representar la acción colectiva en las películas. Se dio cuenta de que, si quería crear escenas tan espectaculares como las que podían contemplarse en la naturaleza, no había más que un modo de conseguirlo: copiando las estrategias que las aves habían inventado.

MANADAS DE MONSTRUOS CINEMATOGRÁFICOS

El día de San Valentín de 2004, en el salón de fiestas del hotel Ritz-Carlton de Pasadena, la actriz Jennifer Garner fue la encargada de presentar el premio Óscar que se le concedió al neozelandés Stephen Regelous por su trabajo en la trilogía El señor de los anillos. A Regelous no se le reconoció un trabajo como actor, como director ni como guionista, sino el de haber llenado las películas con verdaderas manadas de monstruos que realmente parecían vivos.

Antiguo diseñador gráfico que aprendió programación informática de forma autodidacta, Regelous estaba encantado. «La última vez que gané algo fue un concurso de coloreado, cuando tenía once años», afirmó. Lo había contratado su paisano Peter Jackson, el director de El señor de los anillos, para que lo ayudara a crear épicas escenas bélicas con cientos de miles de guerreros generados por ordenador. Los extras digitales que creó, que incluían gráciles elfos, horribles orcos y brutales uruk-hai, tenían que ser tan convincentes como fuera posible, según Jackson, para que estuvieran a la altura del mundo de la Tierra Media que había imaginado J. R. R. Tolkien en sus novelas. Por eso había animado a Regelous a conseguir algo con lo que soñaba desde hacía mucho tiempo: crear manadas de personajes animados capaces de pensar y de moverse por sí mismos. Sus esfuerzos tuvieron tanto éxito que las películas no han sido lo mismo desde entonces.

Pensemos en la escena de la batalla final de la segunda de las tres películas, Las dos torres. En ella, los heroicos rohirrim, una raza de humanos, resisten como el último baluarte desesperado contra las terribles fuerzas de Saruman, un mago oscuro, dentro de una fortaleza de estilo medieval metida dentro de un estrecho cañón. La escena pide a gritos un espectáculo como los de antes: varios centenares de caballeros ataviados con armaduras contemplando desde lo alto de un parapeto de piedra a una riada de diez mil guerreros subhumanos con antorchas y lanzas. Las fuerzas del mal avanzan de forma implacable hacia el castillo y fluyen alrededor de una roca gigantesca sobre la que se encuentra el jefe de los monstruos en actitud desafiante mientras los guerreros avanzan a empujones. Cuando llegan a los pies de la fortaleza, para trepar por la muralla el ejército levanta escalas en cuyo extremo hay un guerrero blandiendo una espada. Los asediados descargan una lluvia de flechas sobre sus asquerosos enemigos, pero son demasiados. Los monstruos trepan por las escalas como hormigas y empiezan de verdad los combates cuerpo a cuerpo en el interior del castillo.

Al ver la secuencia final, no es fácil darse cuenta de que Jackson no contrató a diez mil extras reales para la batalla. Cuando la cámara sobrevuela el parapeto y realiza un barrido sobre la horda que se aproxima, el resplandor de un rayo revela a un ejército que se extiende hasta el horizonte. Por supuesto, en 2002, cuando se estrenó Las dos torres, el público estaba acostumbrado a ver grandes multitudes generadas mediante efectos especiales. Pero en ese caso no se trataba de un truco cinematográfico cualquiera, como cuando se toma un grupo de doscientos actores y se corta y pega una y otra vez sobre un paisaje de fondo. Esto era algo nuevo. De algún modo, Jackson realmente había contratado extras, aunque se trataba de extras virtuales en lugar de ser de carne y hueso.

Los guerreros del ejército de Saruman, a pesar de no ser reales, se movían de forma autónoma guiados por lo que veían, oían y sentían durante la batalla. Cada uno de ellos se movía a su propio ritmo, cargaba con la lanza a su manera e intentaba no chocar contra los demás guerreros incluso cuando se apelotonaban para esquivar la gigantesca roca. Los guerreros que estaban en el extremo de cada una de las escalas que elevaban sobre la muralla eran actores virtuales a los que Regeleous llamaba «agentes». Cuando los demás los seguían por las escalas, nadie, ni siquiera el director de la película, tuvo que decirles lo que debían hacer. Atacaban a los caballeros del castillo a su manera.

«Cuando digo que pueden ver, oír y que tienen sentido del tacto, no lo digo metafóricamente —explicó Regelous—. Realmente pueden ver; en cada fotograma de la película se creó para cada agente una imagen desde su punto de vista. Y esos píxeles realmente se metían en el cerebro del agente, donde se aplicaban reglas a los píxeles de la imagen.»

Si un agente estaba programado para luchar, por ejemplo, el personaje podría responder a un enemigo cercano volviéndose hacia él blandiendo la espada. Si oía un ruido fuerte, como una explosión, probablemente miraría en esa dirección, como todos los agentes que tuviera alrededor. No había manera de saber exactamente cómo se comportarían, puesto que su cerebro de lógica confusa podía responder de infinitas maneras distintas a la situación en la que se encontraba, lo que contribuía a que sus acciones parecieran más reales.

«Cuando hicimos una de nuestras pruebas para El señor de los anillos, teníamos a un grupo de elfos que se enfrentaban a una horda de orcos que, al no ser tan avispados como los primeros, se lanzaron a toda prisa hacia los elfos —afirma Regelous—. De manera que los elfos formaron una herradura alrededor de los orcos para rodearlos. Obligamos a los elfos a que lo hicieran, ordenándoles seguir un color concreto del terreno. Pero algo que no esperábamos fue que, cuando se echaron hacia delante para formar la herradura, algunos de ellos no podían ver bien mientras se acercaban al borde interior de la herradura, donde entrarían en combate con los orcos. Así pues, lo que hicieron fue recolocarse un poco hasta que quedaron en una posición más ventajosa. Y no les habíamos introducido ninguna regla para que lo hicieran. Se trataba solamente de una propiedad de emergencia de las reglas básicas que les habíamos asignado para enfrentarse a los orcos en esa formación de herradura. Pero quedó realmente bien.»

En otra de las primeras pruebas, Regelous tomó un grupo de unos mil agentes genéricos que luchaban con espadas y los enfrentó a un segundo grupo de las mismas dimensiones. «La mayoría de ellos se enzarzó en la batalla, pero por la parte trasera se veía un par de docenas de individuos corriendo hacia las colinas. Era como si realmente estuvieran huyendo. No son tontos, no quieren luchar.» Al final resultó que las cosas no eran tan simples. No era que a aquellos luchadores les faltara valor, sino que lo que les faltaba era la manera de saber dónde se encontraba el enemigo. Regelous añadió unas reglas para que se dieran la vuelta si no veían a ningún enemigo y así volvieran a la contienda.

Para enseñar a esos grupos animados cómo debían comportarse, Regelous había estudiado colectivos similares en la naturaleza, incluyendo bandadas de aves y multitudes de personas. A partir de su investigación, surgió ese enfoque de simulación en que los personajes interactuaban como estorninos en el cielo o peatones en una terminal ferroviaria. «Para dar forma a una multitud, tienes que dar forma a muchos individuos. La multitud es una propiedad que surge de cómo reaccionan cuando se juntan», explica.

En otras palabras, igual que una bandada de estorninos, los monstruosos orcos de El señor de los anillos coordinaban sus movimientos como un ejército saqueador que sigue unas reglas de interacción muy simples: mantenerse cerca de otros orcos, no chocar contra ellos, seguir la dirección que toma la multitud de orcos y, en caso de encontrar humanos por el camino, cortarlos en dos con la espada.

En los años que han pasado desde que se rodaron las películas de El señor de los anillos, Massive Software, la compañía que fundó Regelous, ha vendido sistemas de animación para su uso en docenas de películas, anuncios y videojuegos para simular no sólo grandes colectivos de gente, sino también extensos grupos de animales.⁶ En 2006, en la comedia Noche en el museo, por ejemplo, se utilizaron para escenificar una batalla caótica entre los ocupantes de cinco centímetros de altura de varios dioramas en la que había vaqueros, indios, centuriones romanos, guerreros mayas y obreros chinos de las líneas de ferrocarril. En Ant Bully. Bienvenido al hormiguero, una película de animación en la que un niño queda reducido al tamaño de una hormiga, el software contribuyó a representar a las hormigas exploradoras mientras seguían un rastro de feromonas. Y en la película Sigo como Dios, el software llena el arca que Steve Carell construye emulando a Noé con miles de animales, incluidas bandadas de pájaros.

«Es muy sencillo recrear aves con el Massive —afirma Regelous—. En realidad no se construyen con el software, pero es fácil crear un cerebro con las reglas básicas con las que funcionan las multitudes. Están en la línea de las propiedades emergentes que vemos en la naturaleza que pueden modelarse con simples reglas aplicadas a los individuos.» De hecho, una agencia de publicidad española y un estudio de efectos especiales se unieron no hace mucho para crear un anuncio de Honda para la televisión que combinaba imágenes reales de estorninos con una bandada generada por ordenador utilizando software de Massive.

En muchos de los anuncios de televisión que se elaboran con el software de Massive aparecen extensas multitudes de fondo, como el equipo de Verizon Network que sigue a los abonados de tarifas móviles o un anuncio de Budweiser en el que el público multitudinario de un estadio hace la ola para verter la cerveza de una imagen gigantesca de una botella de la marca en una imagen igualmente gigantesca de un vaso vacío. Para crear ese anuncio, una agencia llamada Method Studios llenó un estadio con unos 97.000 personajes animados utilizando un agente capaz de simular fans haciendo una extensa variedad de cosas, desde contemplar tranquilamente el partido hasta levantarse y animar, aplaudir, llamar por teléfono móvil, mantener conversaciones entre ellos e incluso hacer la ola.

Más recientemente, Regelous y su compañía se han aventurado a aplicar sus agentes virtuales al mundo real. Una empresa de ingeniería de Los Ángeles, por ejemplo, ha experimentado con un nuevo programa de Massive diseñado para simular cómo los ocupantes de edificios reales llevan a cabo una evacuación ante un incendio, con la esperanza de ayudar a los arquitectos a diseñar estructuras más seguras. Dadas las características únicas del software, que incluyen la capacidad de que los agentes vean, oigan, sientan el tacto e incluso recuerden dónde han estado, los ingenieros creen que Massive puede proporcionar una imagen más fiel de la conducta humana que el tipo de modelos que hemos visto anteriormente en este mismo capítulo, en los que las aves se representaban como si tuvieran áreas de conciencia que les impedían chocar entre ellas. ¿Qué han aprendido los ingenieros hasta el momento de las simulaciones de Massive? Que hay más posibilidades de que las personas que por algún motivo suelen ignorar las alarmas de incendios se levanten y salgan si ven que los demás también lo hacen.

La máxima aplicación del software de Massive, sin embargo, podría consistir en simular la conducta humana mediante la robótica. En la feria de muestras tecnológica Wired Nextfest de Los Ángeles de 2007, una pequeña empresa con sede en Dallas, Hanson Robotics, presentó a un niño robot de cuarenta y tres centímetros de altura llamado Zeno cuyo cerebro funciona básicamente gracias al software de Massive. Con el pelo negro y de punta y un rostro expresivo y flexible creado con el hijo del inventor David Hanson como modelo, Zeno es capaz de sonreír, parpadear, encogerse de hombros, adoptar una actitud de determinación o de sorpresa, todo como respuesta a las cosas que ve u oye. Dado el «motor de personaje» que Hanson le aplicó a Zeno, el chico robot podía mantener divertidas conversaciones con los visitantes de la muestra, establecer contacto visual e incluso recordar los rostros de la gente. De hecho, en la línea de las últimas pruebas de reconocimiento facial, Hanson le dijo a un periodista que cubría la muestra que «Zeno reconoce las caras mejor que las personas».

La empresa de Hanson espera vender los primeros Zenos dentro de pocos años por unos mil quinientos dólares como juguetes educativos para los niños. El objetivo, según el inventor, es ayudar a Zeno a seguir aprendiendo y a desarrollar una mayor conciencia con el paso del tiempo. Para Massive Software, entretanto, el debut de Zeno parece completar un círculo. Lo que empezó como un proyecto ambicioso de Regelous para simular el comportamiento impredecible de los individuos de un mundo virtual ha acabado adoptando la forma física de un chico robot.

ENTRENAR A UN EQUIPO DE ROBOTS

En la película de ciencia ficción Minority Report (2002), un agente de policía desacreditado llamado John Anderton, interpretado por Tom Cruise, se esconde de las autoridades en Washington D.C. Cuando los miembros de un escuadrón parecido a los GEO se preparan para registrar el edificio en el que vive el protagonista, dos agentes sacan ocho pequeños dispositivos que han desenganchado de sus cinturones y los lanzan sobre la acera, donde cobran vida como robots a los que llaman «arañas». Ágiles y veloces, esas diminutas unidades de reconocimiento trepan por las escaleras con unas patas largas y estilizadas como las de los tipúlidos.

Trabajando en equipo, las arañas recorren los pasillos y entran en los apartamentos deslizándose por debajo de las puertas. Una vez dentro, acorralan a los inquilinos, trepan hasta sus rostros y les escanean el iris para determinar su identidad. Comprueban sistemáticamente los treinta y siete cuerpos calientes que aparecen en una imagen térmica en tiempo real del edificio que ha tomado la policía. Pero cuando las arañas llegan al apartamento de John Anderton, encuentran la puerta bloqueada con toallas encajadas en la rendija inferior. Mientras varias de las arañas tantean la puerta, una se da la vuelta y explora el suelo del pasillo hasta que descubre un panel que conduce hasta un conducto de aire. Abre el panel y el resto de los robots trepan por el conducto hasta llegar al apartamento de Anderton.

El protagonista, entretanto, ha llenado la bañera con agua fría y ha vertido dentro todos los cubitos que ha encontrado en el congelador. Se mete dentro, coge aire y se hunde bajo el agua con la esperanza de evitar que lo detengan. Sigue conteniendo el aliento cuando uno de los robots de tres patas entra en el baño y barre el espacio con su foco, de un lado a otro, del mismo modo que una hormiga mueve la cabeza mientras explora. Al no encontrar nada sospechoso, la araña está a punto de abandonar la estancia cuando una minúscula burbuja escapa de la nariz de Anderton, sube a la superficie y estalla. Al instante, la araña vuelve a entrar en el baño acompañada por las demás, con las que comparte una comunicación instantánea. Rodean la bañera, suben hasta el borde y miran el agua. Una de ellas extiende una pata hasta tocar el agua y suelta una descarga eléctrica que hace salir a Anderton a la superficie de un respingo. Las otras arañas se unen a la primera para reducirlo hasta que acaba sometiéndose al escáner ocular como todo el mundo.

Es una visión oscura del futuro y del papel que podría llegar a tener la tecnología algún día. A pesar de disfrutar de los beneficios de las interfaces informáticas virtuales con pantalla táctil, de los anuncios publicitarios que se dirigen a ellas por su nombre y de los coches que se conducen solos, las personas en el año 2054 no parecen mucho más felices y prósperas que en la actualidad. Sin duda alguna, no han conseguido precisamente que mejore la vida de los más pobres. Mientras las arañas regresan por los pasillos del edificio, se cruzan con fornidas ratas que corretean en dirección contraria.

Hay algo familiar y a la vez inquietante en esos robots. Parecen insectos, pero su astucia nos recuerda más bien a una manada de leones o de lobos. Ese comportamiento representa un extremo de un espectro de capacidades —desde misiones de búsqueda y rescate tras un desastre natural hasta misiones de búsqueda y destrucción durante las batallas— que los científicos imaginan para equipos de robots de un futuro no tan lejano. Con más frecuencia de lo que se cree, la inspiración para esos robots ha surgido de las colonias de hormigas o las bandadas de aves.

Pensemos en la escena que tuvo lugar el 20 de enero de 2004 en Fort A.P. Hill, Virginia. Un grupo de científicos del SRI International de Menlo Park, California, contratados por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA por sus siglas en inglés), liberó una sección de sesenta robots de treinta centímetros de longitud en un edificio de oficinas vacío. Tenían la misión de buscar algo que habían escondido en su interior. La imagen de los pequeños robots rojos desplazándose por los pasillos sobre tres ruedas resultaba a la vez graciosa y desconcertante. Con aproximadamente treinta centímetros de altura y de base redonda, esas unidades iban equipadas con cámaras web de videovigilancia, ocho sónares para la navegación y dispositivos de comunicación inalámbrica para poder compartir la información. En ocasiones, uno de los robots se detenía de repente y poco a poco daba una vuelta completa sobre sí mismo para buscar antes de proseguir su camino. Otras veces, uno se colocaba en una intersección para transmitir las señales procedentes de los demás robots.

Registraron el edificio habitación por habitación con la ayuda de un mapa que tres robots de mayor tamaño habían creado previamente tras escanear las oficinas con telémetros. El humano que dirigía la operación, que no había visto jamás el edificio antes del experimento, había monitorizado el proceso de trazado del mapa en una pantalla de ordenador. A medida que el mapa iba tomando forma, era capaz de dirigir a los robots, si era necesario, para que volvieran a una determinada área con el fin de darle más cobertura, pero no había tenido que decirles cómo. Los robots lo descubrieron por sí solos.

Tras más o menos media hora de búsqueda, una de las pequeñas unidades descubrió un objeto sospechoso en un armario, una bola rosa de unos veinte centímetros de diámetro. «Habíamos configurado el sistema de visión para que reconociera ese color», explica Regis Vincent, un director del proyecto. «Pero, en lugar de buscar algo rosa, podría diseñarse para buscar material radiactivo, que desprendiera calor o un determinado compuesto químico. Lo que se desee.» El robot le hizo una foto a la bola y la hizo llegar al humano que estaba al mando mientras el resto de los robots se reunían alrededor de la bola. Habían completado la misión.

«Cada vez que mostramos los centibots, la gente menciona a Minority Report», le dijo Charles Ortiz, otro director del programa, a un periodista del San Jose Mercury News. Pero esas unidades eran más que el simple atrezo de una película. «Representan una gran contribución a la robótica distribuida.»

A diferencia de los robots que los militares utilizaban en Irak para investigar las bombas camineras o de los aviones sin tripulación que sobrevuelan el espacio aéreo hostil en misiones de vigilancia, que son robots que operan como unidades aisladas controladas por humanos, los centibots estaban diseñados para coordinar sus actividades como un equipo, respondiendo como si fueran peces de un mismo banco. A pesar de que las unidades eran relativamente simples por sí solas y de que disponían de una capacidad computacional limitada, estaban diseñadas para actuar colectivamente y abordar de este modo misiones que ningún otro robot podría haber resuelto solo. Mediante la comunicación con las unidades cercanas, por ejemplo, podían utilizarse como una red de sensores móviles capaz de recopilar información acerca del entorno. Si uno de ellos tenía un funcionamiento defectuoso, el resto podía suplir la unidad fallida hasta que fuera sustituida. Si las condiciones del entorno cambiaban inesperadamente, podían reasignarse tareas entre varias unidades para adaptarse a las circunstancias. Como una bandada de estorninos, estaban diseñados para permanecer juntos, compartir información y seguir a sus vecinos más próximos. Pero se diferenciaban de los colectivos naturales en algo muy importante: su funcionamiento no estaba completamente descentralizado.

De hecho, en cierto modo, los robots se organizaban más como un pelotón militar tradicional que como un banco de peces. Para cubrir una zona amplia rápidamente, los centibots se dividían en equipos, cada uno con su líder. Esos líderes tenían la función de distribuir las tareas entre los miembros del grupo y de resolver cualquier conflicto que surgiera. Los líderes de grupo transmitían información a los líderes de zona, que a su vez informaban a un jefe de equipo siguiendo una clara jerarquía de autoridad. Al organizar a los robots de ese modo, los científicos evitaban importantes problemas computacionales en el software utilizado. Pero durante el proceso sacrificaban parte de la flexibilidad de los colectivos naturales.

Por el contrario, los diminutos robots construidos por un equipo europeo de científicos estaban diseñados específicamente para emular el comportamiento impredecible de las manadas. «La mayoría de los ingenieros intentan controlar robots conociendo en todo momento su posición y otro tipo de información», afirmó Marco Dorigo, de la Universidad Libre de Bruselas, que se encargaba de coordinar grupos de investigadores en Suiza, Bélgica e Italia para el proyecto que llamó «Enjambrobots» (hemos conocido a Dorigo en el primer capítulo en relación con su trabajo anterior sobre algoritmos de hormiguero). «Queríamos tomar un camino completamente distinto, un enfoque probabilístico en el que los robots intentaran hacer algo y, en caso de fracasar en un tiempo fijado, volvieran a empezar de un modo distinto, un poco del mismo modo que ocurre con las hormigas.»

Los robots que construían tenían un aspecto más juguetón que los centibots, como si hubieran surgido de la colaboración con un fabricante de juguetes. Cada s-bot, que es como los llamaban, medía diez centímetros de alto y algo más de once centímetros de diámetro y tenía ruedas compactas que permitían un avance parecido al de un tanque, lo que les daba un aspecto parecido a una versión todoterreno de un disco de hockey sobre hielo. Las pinzas rojas y amarillas con brazos flexibles remataban un diseño de estilo Lego que no dejaba traslucir el derroche de alta tecnología aplicada, que incluía sensores de proximidad de infrarrojos, acelerómetros, cámaras de vídeo, altavoces, micrófonos, sensores lumínicos y un anillo de colores con ocho LED destinados a la comunicación.

El objetivo era enseñar a esos robots a autoorganizarse en el seno de un equipo o a acoplarse por sí mismos a una unidad mayor para llevar a cabo una tarea. «Digamos que un grupo de robots necesita alcanzar un cierto objetivo pero existe un gran hoyo en el camino que no pueden salvar —propone Dorigo—. El primer robot en llegar al hoyo se da cuenta de que no puede continuar. Por eso activa una luz que significa “necesito ayuda”. Llegan los demás robots y se unen a él para dar forma a un robot mayor, hasta que ha crecido lo suficiente para que los robots salven juntos el obstáculo.» A la unidad combinada la llamaron «enjambrobot».

A diferencia de los centibots, que compartían un mapa del espacio que debían registrar, los s-bots funcionaban sólo con información local, igual que los peces y los insectos. Tampoco tenían líder y confiaban en simples algoritmos para interactuar entre ellos, lo que en ocasiones confería a su comportamiento un cierto aspecto caótico. En un experimento con una docena de unidades, los s-bots se dispusieron alrededor de un área de unos tres metros de ancho por cinco metros de largo y se lanzaron a explorarla hasta que uno de ellos dio con la «presa», un objeto que habían dejado en una esquina. Esa unidad volvió a una base o «nido» y empezó a reclutar a otros s-bots para formar una cadena en dirección a la presa. Cuando los robots que se habían añadido a la cadena fueron suficientes para alcanzar la presa, uno de los s-bots la agarró y cambió el color de su anillo luminoso a rojo. Los otros se reunieron con él y, juntos, la llevaron hasta la base. Al diseñar ese experimento, los investigadores se habían inspirado en el comportamiento de las hormigas exploradoras, sobre todo en las especies capaces de autoorganizarse mediante el uso de feromonas. Sólo que en lugar de feromonas eran propiamente los robots los que servían para marcar el trayecto.

Animados por el éxito del proyecto Enjambrobots, que terminó en 2005, Dorigo y sus colaboradores decidieron tomar el concepto de equipos robóticos e ir un poco más allá con la creación de tres tipos de unidades con capacidades que imitaran las de los seres humanos. «Queríamos investigar robots que de algún modo pudieran vivir en un entorno humano y presentar algunas de las características que convierten a un robot en un humanoide, aunque con formas completamente distintas», afirma Dorigo. Por eso lo que hicieron fue construir una manada de unos sesenta robots compuesta por lo que llamaron «ojobots», «manobots» y «piebots». Tal como sugieren sus nombres, los ojobots proporcionaban al grupo la capacidad de ver mediante un sistema de vuelo con rotores y la posibilidad de aferrarse al techo. Los manobots podían agarrar o manipular objetos y eran capaces de escalar estructuras verticales. Los piebots estaban diseñados para transportar manobots y otros objetos por terrenos accidentados. A diferencia del rebaño homogéneo que habían creado con los s-bots, estos nuevos robots representaban una manada heterogénea que colaboraría «para solucionar problemas simples como encontrar un objeto situado en algún lugar de un estante, agarrarlo y transportarlo hasta una ubicación de destino», afirma Dorigo. Espera tener pronto modelos operativos de esos robots que, en conjunto, funcionarían como un «enjambroide».

Otros investigadores, mientras tanto, han estado investigando maneras de que las manadas de robots puedan aprender de las manadas naturales. En su laboratorio del centro histórico de Filadelfia, Vijay Kumar, de la Universidad de Pensilvania, ha reunido una verdadera colección de bestias mecánicas capaces de arrastrarse, escalar y volar por una estancia. Catedrático de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Kumar imagina el día en el que toda una estirpe de robots entrarán a formar parte de nuestras vidas, desde robots domésticos capaces de comunicarse con los electrodomésticos de la cocina o de abrir la puerta del garaje hasta robots centinela que patrullen por nuestros almacenes o por los aparcamientos de nuestras oficinas. Durante los últimos años y con financiación básicamente militar, Kumar y sus colaboradores han desarrollado un software que permite que grupos de robots patrullen por zonas de interés, localicen objetos concretos o incluso intrusos. Una aplicación podría ser la de guiar vehículos submarinos autónomos en la consecución de operaciones navales. Otra podría ser ayudar a la policía a controlar las calles de las ciudades mediante aviones teledirigidos. «Imaginemos una llamada a los servicios de emergencia procedente del bulevar Wilshire, en Los Ángeles —dice Kumar—. Quiero unos ojos para ver lo que sucede en aquella zona y quiero recibir imágenes tomadas desde el aire en tiempo real cada diez segundos, de cada metro cuadrado del área en cuestión. Tengo cinco aviones teledirigidos y éstos deben configurarse automáticamente. Ése es un problema que puede solucionarse.»

Entre sus colaboradores recientes se encuentra Stephen Pratt, un biólogo de la Universidad Estatal de Arizona que grabó para Kumar un destacable vídeo de unas hormigas en un desierto cerca de Tempe que transportaban un objeto hasta el nido. A pesar de que el objeto en cuestión, un disco de diez centímetros que los investigadores habían dejado en el lugar, no era muy grande, para las hormigas era realmente voluminoso. Era como si le hubieran dicho a un grupo de personas que cargaran a cuestas con una enorme cama elástica. La veintena de exploradoras del vídeo se distribuían alrededor del borde del disco, lo levantaban del suelo y procedían a tirar de él y a empujarlo para transportarlo hasta el nido. Muchas especies de hormigas arrastran a sus presas hasta su colonia. Pero son pocas las que las levantan del suelo y las transportan en grupos tan numerosos. Entre los biólogos que observaron el vídeo, ninguno había visto nada parecido, según Pratt.

El vídeo se grabó en el mismo entorno desértico en el que viven las hormigas rojas cosechadoras de Deborah Gordon. De hecho, esa especie, la Aphaenogaster cockerelli, suele vivir cerca de las cosechadoras y compite con ellas para conseguir alimentos, a pesar de que raramente llegan a encontrarse. De mayor tamaño y más rápidas que las cosechadoras, las Aphaenogaster salen a buscar alimentos sobre todo de noche, mientras que las cosechadoras trabajan en el mismo territorio durante el día, protegidas del calor por la capa de hidrocarburos que las recubre. Para competir con las cosechadoras, se sabe que las Aphaenogaster recurren a trucos sucios, como describe Gordon en Ants at Work. Las Aphaenogaster, escribe, «recurren a la práctica nefaria de bloquear las entradas al nido de las colonias de hormigas rojas cosechadoras durante la noche. Eso significa que sólo la luz de última hora de la mañana llegará a penetrar en el nido de hormigas rojas cosechadoras, por lo que éstas saldrán más tarde a buscar alimentos». Como resultado, explica, eso «deja más comida para la Aphaenogaster cuando vuelven a salir por la noche».

La competencia por los alimentos probablemente sea el factor que explica el comportamiento de las hormigas del vídeo, especulaba Pratt. «La mayoría de las hormigas del desierto se especializan en tareas abrumadoras, cortan a sus presas en pedazos o se dedican a eliminar a sus competidoras —afirma—. Pero no se les dan bien las dos cosas. Cuando las del segundo grupo encuentran algo grande, su estrategia consiste en formar un equipo, recoger la presa en cuestión y desplazarla. Otras especies de hormigas no pueden hacerlo.» El disco que transportaban las hormigas, áspero y ligero, lo habían diseñado universitarios del laboratorio de Kumar en Filadelfia como un prototipo para un dispositivo para medir la fuerza de las hormigas. Pratt lo recubrió con un jugo de higos pegajoso para que lo encontraran más atractivo. «Otros tipos de hormigas se habrían limitado a lamerlo —afirma—. Pero las Aphaenogaster no podían perder tiempo en ello. Lo que hicieron fue levantarlo del suelo y llevárselo.»

Kumar y su equipo querían descubrir cómo hacían esto las hormigas para poder construir robots igual de ágiles y con la misma orientación al trabajo en equipo. «En el vídeo, las hormigas buscaban su lugar, se agarraban al disco y empezaban a moverse», afirma Kumar. «Cuando una llegaba y se daba cuenta de que no le quedaba espacio, se veía obligada a retroceder y a buscar otra ruta de aproximación.» En un momento determinado del vídeo, varias hormigas tropiezan con un obstáculo y dejan caer el disco, lo que provoca la rotación de éste mientras el resto de las hormigas siguen tirando. «Están tirando del disco de ese modo y de repente cambia el vector de velocidad relativa y pierden la capacidad de agarre de sus mandíbulas —cuenta Kumar—. Cuando lo sueltan, el disco rota, y se supone que tendrían que apresurarse a volver al lugar en el que estaban, pero no lo hacen. Nunca lo hacen.»

El siguiente paso de ese proyecto consistía en fabricar un dispositivo con polímeros que se deformara levemente mientras las hormigas tiraran de él o lo empujaran, afirma Kumar. Eso le daría a su equipo la posibilidad de medir la deformación a partir de las grabaciones de vídeo de las hormigas que lo transportaban. «Si se observan las deformaciones, pueden inferirse las fuerzas que intervienen. De ese modo podemos determinar qué cantidad de fuerza aplica cada una de ellas.» Desde el punto de vista de la ingeniería, era un reto considerable. «Si todo se conoce a la perfección desde el principio, como dónde están posicionados exactamente los objetos, la geometría que presentan y los puntos críticos, es cuestión de programación y coordinación. Pero todo se complica cuando no sabes de antemano dónde se encuentra el objeto, cuál es su forma exacta y por dónde podrás agarrarlo. Y eso es lo que las hormigas saben hacer muy bien.»

El vídeo sirvió para recordar el camino que le queda por recorrer a la robótica para alcanzar las capacidades de los colectivos de la naturaleza, por no hablar ya de los que aparecen en las películas de ciencia ficción. A pesar de que el proyecto Enjambrobots dirigido por Marco Dorigo había mostrado que un grupo de robots autónomos podía coordinar sus movimientos para llevar a cabo una tarea sencilla utilizando sólo información local, el vídeo de las hormigas convenció a Kumar de que las manadas naturales aún encierran muchos secretos acerca del comportamiento descentralizado. «Es un caso típico, creo, en el que es difícil modelar la acción individual, pero la acción colectiva sigue siendo predecible. Como individuos, las hormigas puede que no siempre estén haciendo lo óptimo. Pero, si observas los efectos resultantes, ves que actúan de la forma más adecuada.»

¿QUÉ SE APRENDE EN ESAS ESCUELAS?

En Cuba ya tenía lugar una revolución en 1954 cuando un científico soviético llamado Dmitri Radakov inició una serie de experimentos⁷ en una tranquila ensenada de la costa caribeña. Los experimentos se centraron en las «oleadas de agitación», pero su investigación no tenía nada que ver con Fidel Castro ni con la política. La agitación que lo llevaba de cabeza era la que tenía lugar en los bancos de peces cuando se asustaban ante cualquier sonido o movimiento brusco. Cuando eso ocurría, el alboroto se extendía como las ondas en un estanque en el que se lanza una piedra, sólo que mucho más rápidamente, de manera que recorría el banco de peces de un extremo al otro en menos de un segundo.

Lo que impresionaba a Radakov era que una oleada como ésa surgía de las interacciones locales entre los peces. Empezaba por los individuos más cercanos a la alteración y se extendía como una especie de reacción en cadena a medida que el resto de los peces respondían al comportamiento de los que tenían más cerca. ¿Era uno de los misteriosos mecanismos que utilizaban los bancos de peces para comunicarse y coordinar sus movimientos? En ese caso, quería saber más cosas acerca de ello.

Para asustar a los grupos de diminutos peces plateados (Atheriniformes) que utilizaba en sus experimentos, Radakov empleó varios dispositivos; entre ellos, una hélice blanca que daba vueltas justo por encima de la superficie del agua. Cuando activaba la hélice, por ejemplo, todos los individuos que se encontraban en una zona de aproximadamente sesenta centímetros reaccionaban simultáneamente alejándose de repente de las palas. Ésos eran los peces que se encontraban lo suficientemente cerca como para ver la hélice con sus propios ojos. Más allá de esa zona, en un área que se extendía hasta unos tres metros, los individuos cambiaban de dirección a medida que la oleada de agitación llegaba hasta ellos. Esos peces detectaban el peligro indirectamente.

La oleada viajaba tan rápidamente que habría sido imposible estudiarla a simple vista, por lo que Radakov grabó los experimentos con una cámara de cine a veinticuatro fotogramas por segundo. A continuación proyectó la película fotograma a fotograma en una gran hoja de papel y marcó la posición de cada pez. De ese modo pudo llegar a la conclusión de que la velocidad de la oleada era de cincuenta y cinco kilómetros por hora mientras recorría el banco: quince veces más rápida que la velocidad máxima a la que pueden nadar los peces plateados.

Ese fenómeno fascinó a Radakov porque demostraba que ciertos tipos de información —si se acercaba un depredador, por ejemplo— podían ser compartidos rápidamente por todo un grupo, incluso si el agua estaba tan poblada de peces que la mayoría de ellos no eran capaces de ver lo que ocurría. No necesitaban verlo, dedujo, porque la señal se transmitía a corta distancia de un pez a otro. La estructura de un banco de peces, en otras palabras, hacía posible una rápida comunicación.

«Radakov se adelantó mucho a su tiempo», afirma Iain Couzin, un biólogo de la Universidad de Princeton que hace poco retomó la tarea iniciada por el científico ruso. «Fue uno de los primeros en pensar en el comportamiento colectivo como medio social, como una tipología física de sistema.» Enclavado en el sótano del Guyot Hall, en el campus de Princeton, se encuentra el nuevo laboratorio que establecieron Couzin y Naomi Leonard, una profesora de ingeniería en Princeton, para llevar a cabo experimentos con pequeños peces como los que estudió Radakov.⁸ En un extremo del estrecho laboratorio hay una cámara de vídeo de alta definición colgada del techo mediante una estructura metálica. Apunta hacia abajo, hacia un acuario de plástico de más o menos uno por dos metros y muy poca profundidad. Su plan consiste en capturar en vídeo el mismo tipo de información que Radakov filmó en celuloide. Pero, en lugar de proyectar las imágenes y trazar los peces con un lápiz, Couzin y Leonard esperan obtener toda la información que necesitan digitalmente, utilizando un software de seguimiento avanzado. De algún modo, lo que están haciendo se parece a lo que Andrea Cavagna y su equipo llevaron a cabo con los estorninos en Roma. Pero Couzin afirma que su tarea es más simple, puesto que los peces del tanque de agua se ven mucho más grandes en la cámara de vídeo que los pájaros en las cámaras fotográficas de Cavagna. Además, sus cuerpos oscuros contrastan claramente con el fondo blanco del acuario. Y los peces están acostumbrados a nadar en tan sólo unos centímetros de agua, lo que reduce sus movimientos básicamente a dos dimensiones y simplifica mucho los cálculos del análisis de los datos. Capturando el comportamiento de los peces en vídeo de alta definición en lugar de hacerlo en imágenes fijas, intentan centrarse en las dinámicas de movimiento colectivo, así como en la estructura del grupo.

Igual que Radakov, Couzin quería saber más acerca de las reglas que cada uno de los peces utiliza para transmitir información por el banco. Una de las mayores ventajas de pertenecer a un banco, al fin y al cabo, es que los individuos reciben más señales acerca de su entorno procedentes de sus congéneres cercanos de las que podrían recibir por sí solos, ya sean señales acerca de la ubicación de la comida, la dirección de una ruta migratoria o el acecho de una barracuda hambrienta. Puesto que los peces de un banco tienden a prestarse atención mutuamente, si uno de ellos percibe algo interesante es probable que los demás también se den cuenta de ello, lo que transforma a todo el grupo en una especie de matriz sensorial móvil. Incluso las débiles señales del entorno, en caso de ser importantes, pueden amplificarse mientras pasan de un individuo a otro.

Al mismo tiempo, a los grupos también se les da bien filtrar información irrelevante, según los biólogos. En un entorno ruidoso como el mar, un pez podría cometer un error, por ejemplo, y responder alarmado a algo que en realidad no es una amenaza. Pero, en el seno de un grupo numeroso, las posibilidades de que muchos peces cometan el mismo error son relativamente bajas. Por eso los errores triviales tienden a quedar anulados, con lo que se evita que el grupo reaccione a una información equivocada.

Podría decirse lo mismo de muchos otros colectivos animales, desde las aves hasta los caribúes. Cuando están explorando en un campo, por ejemplo, el tiempo que los estorninos de una bandada pasan picoteando comida es mayor que el que dedicarían si estuvieran solos, porque el grupo los alertará si alguno de ellos llega a atisbar un halcón. Los biólogos llaman a ese fenómeno «vigilancia colectiva», algo que también ponen en práctica los animales que se organizan en bandadas. Un estudio sobre los antílopes acuáticos de la República Centroafricana demostró recientemente que los miembros de grupos reducidos dedican tres veces más tiempo a buscar depredadores que los de grupos numerosos. Cuantos más ojos vigilen posibles peligros, más pueden comer los animales. (Algo parecido sucede con los grupos de gente, como veremos más adelante en este mismo capítulo. Debido a nuestra tendencia a copiar a los demás, nosotros también dedicamos tiempo a captar claves y señales que nos dirán cómo debemos actuar, lo que podría afectar de un modo sutil a nuestros hábitos alimentarios o a la adopción de modas o tendencias.)

Pero ¿cómo lo hacen los animales? ¿Cómo encuentran el equilibrio adecuado entre vigilancia y alimentación? ¿Es la selección natural la que ajusta su comportamiento para beneficiar al grupo? ¿O la vigilancia colectiva no es más que un subproducto de las estrategias egoístas de los individuos? Los biólogos todavía no tienen respuestas para eso, pero algunos investigadores han dado con interesantes teorías durante los últimos años gracias a las simulaciones por ordenador.

No hace mucho, por ejemplo, Couzin creó una simulación de un banco de peces basándose en la idea de que los individuos siguen reglas simples. De algún modo, se parecía al modelo que Craig Reynolds había creado para las bandadas de pájaros. Igual que Reynolds, Couzin imaginó una especie de burbuja de conciencia alrededor de cada individuo que determinaba su respuesta ante la conducta de los demás. Pero en el modelo de Couzin había tres burbujas. La primera era una «zona de repulsión» que evitaba que los peces chocaran entre ellos. Podemos pensar en ello como si se tratara del espacio personal de cada individuo, sugirió Couzin. La segunda era una «zona de orientación», que dirigía a los peces en la misma dirección que sus vecinos en el banco. Por último, una «zona de atracción» evitaba que los peces quedaran aislados. Manteniendo esas tres zonas, los peces de Couzin eran capaces de simular un banco bastante realista.

Sin embargo, sucedían cosas extrañas cuando Couzin expandía o encogía esas zonas. Cuando reducía la zona de orientación hasta dejarla prácticamente en nada, por ejemplo, los peces de su simulación se quedaban dando vueltas de un modo desorganizado, como una nube de mosquitos. Cuando aumentaba esa zona, en cambio, empezaban a nadar describiendo un patrón circular llamado «toro». Cuando la aumentaba todavía más, los peces avanzaban más o menos en la misma dirección. Y cuando amplió radicalmente el área, el grupo adoptó esa formación estrictamente paralela que asociamos con los relucientes bancos de peces que vemos en los documentales de animales.

Lo que realmente sorprendió a Couzin fue la manera tan abrupta en que los peces cambiaban de una forma a otra. Al principio, mientras aplicaba sólo leves cambios a las reglas de interacción, nada parecía tener mucho impacto en su comportamiento. Pero, de repente, todo cambió. Observaba como un banco estaba imitando a los mosquitos y, tan sólo un momento después, el banco describía una amplia trayectoria circular. Fue impactante. «Cuando vi por primera vez la formación tórica, creí que había algún problema en el programa», afirma Couzin. «Me pasé varios días revisando el código.» Pero en realidad no había errores. Los peces virtuales simplemente escenificaban un fenómeno llamado «transición de fase».

Del mismo modo que el agua se condensa súbitamente y pasa de gas a líquido a una determinada temperatura y presión, los peces del modelo de Couzin de repente pasaban de estar distribuidos en un banco desorganizado a una forma tórica más estable. Los científicos describen esa modificación como una transición de fase porque implica un cambio de un estado, o fase, a otro distinto. En este capítulo hemos visto ya un cambio parecido en el modelo de banco creado por el físico Tamás Vicsek, inspirado en el comportamiento de las partículas magnéticas. A temperatura ambiente, las partículas de un imán de juguete típico se alinean entre sí respecto a la dirección de su giro, lo que produce el magnetismo del juguete. Pero, si el imán se calienta por encima de una cierta temperatura, las partículas quedan desalineadas debido a la energía adicional, y el juguete deja de ser magnético. Aquello era justo lo que le ocurría al banco de peces del modelo de Couzin cuando se reducía la regla de la orientación. Los peces dejaban de seguirse mutuamente describiendo una trayectoria tórica y volvían a su patrón de banco aleatorio.

A los físicos les gusta hablar de transiciones de fase porque parece algo mágico comparado con las reglas cotidianas que rigen la energía y la materia. De hecho, realmente parecía que hubiera algo misterioso en el comportamiento de los bancos de peces del modelo de Couzin. «Debemos recordar —afirma— que no había absolutamente nada en las ecuaciones de movimiento de ese modelo que los obligara a seguir una trayectoria circular.» Los peces virtuales lo hacían por sí mismos.

En el caso de los peces del mundo real, el hecho de que tengan lugar esas transiciones de fase, de que el banco cambie de forma en un abrir y cerrar de ojos, podría marcar la diferencia entre escapar ilesos y convertirse en comida para otros peces. Cuando son atacados por los frailecillos que se lanzan en bomba al agua, por ejemplo, los bancos de arenques del Atlántico Norte forman una especie de burbuja alrededor de las aves cuando éstas irrumpen en el grupo. Otros bancos de peces se apiñan en forma de reloj de arena o se dispersan como el chorro de una fuente ante la presencia de depredadores hambrientos. Algunos recurren a un espectacular movimiento llamado «expansión súbita». En esos casos, el banco parece explotar para recomponerse en cuanto ha pasado el peligro. Según los biólogos, los bancos realizan todas esas maniobras para dificultar que los depredadores se fijen en un objetivo concreto dentro de esa masa arremolinada de peces. Y lo hacen siguiendo meros ajustes que cada individuo efectúa como reacción al comportamiento de sus congéneres y no como resultado de una forma de comunicación centralizada.

Christos Ioannou no buscaba comportamientos extremos como ésos cuando metió los primeros peces del género Notropis en un tanque de agua destinado a experimentos del laboratorio de Princeton. Hundió su red en un estanque, recogió unos cuarenta peces y los transfirió cuidadosamente a un área más amplia que los peces empezaron a explorar con prudencia. Llenó unas cuantas veces más la red. Los peces seguían desconcertados por ese nuevo entorno en el que se encontraban, pero no tardaron en calmarse. En ese punto, algo debió de asustar a los peces, porque un grupo de ellos empezó a nadar describiendo amplios círculos, igual que la formación de toro que Couzin había simulado. «Nos sorprendimos bastante al verlo —afirma Ioannou—. No creo que nadie pudiera esperar esa reacción en unos peces de agua dulce encerrados en el acuario rectangular de un laboratorio. Fue una bonita manera de validar los modelos de Iain.»

¿Qué provocaba que los peces se comportaran de ese modo? Ioannou llegó a la conclusión de que tenía algo que ver con el temor a lo desconocido. Poco después de que los introdujeran en el nuevo tanque, los peces probablemente se prestaban mutuamente mucha atención para obtener información acerca de ese nuevo entorno en el que se encontraban. Eso les facilitaba la adopción de ese patrón tórico ante cualquier sobresalto. En el océano, de vez en cuando pueden verse esas formaciones en grupos de barracudas, doradas o atunes, y uno de los motivos podría ser estratégico. «Los individuos que van delante del grupo suelen ser los que más se arriesgan a toparse con depredadores —afirma Ioannou—. Pero, en una forma tórica, no hay una parte delantera. Los peces pueden seguir alineados y reaccionar mutuamente con rapidez, pero ningún individuo concreto tiene que asumir ese riesgo de forma desproporcionada.»

Eso era importante para los Notropis porque, a diferencia de las hormigas de una colonia o de las abejas de un enjambre, no se relacionan entre ellos. No comparten la responsabilidad de la supervivencia mutua. «Un banco puede ser muy bello y coordinado mientras se desplaza por el agua —afirma Couzin—, pero la verdad es que, si hay un depredador cerca, es mejor tener a otros individuos delante.» Si un pez descubre que el coste de pertenecer a un grupo, como por ejemplo el hecho de tener que competir para alimentarse, no compensa los beneficios que obtiene permaneciendo en él, siempre tiene la opción de marcharse y buscar ese alimento por sus propios medios. Pese a ello, muchos peces prefieren quedarse en el grupo. Su instinto de pertenencia debe de ser poderoso, de lo contrario no veríamos esos bancos con mil millones de arenques en el océano.

La protección frente a los depredadores tiene que ser una de las razones principales para la formación de bancos de peces. Pero ¿formar parte de un banco convierte a los peces en seres más inteligentes? Hace unos años, Couzin colaboró con Ashley Ward, una bióloga de la Universidad de Sídney, y con David Sumpter, un biólogo matemático de la Universidad de Uppsala, Suecia, para llevar a cabo un estudio con grupos de espinosos (Gasterosteus aculeatus), un pez de agua dulce. Querían descubrir hasta qué punto los peces son capaces de influirse entre ellos a la hora de tomar decisiones y si eso los ayuda a tomarlas mejor.

En el primer conjunto de pruebas que Ward llevó a cabo en la Universidad de Leicester, en Inglaterra, donde estaba realizando un posdoctorado, metió grupos de espinosos con una réplica de cuatro centímetros de largo fabricada en resina plástica dentro de un tanque de agua rectangular dividido en un extremo, de manera que se formaban dos refugios. Cuando los espinosos se acostumbraron al pez falso, Ward lo remolcó lentamente con un hilo hacia uno de los dos refugios, para que pareciera que la réplica sabía algo que los peces reales desconocían. ¿Lo seguiría alguno de ellos?

Al final resultó que la respuesta dependía del número de peces que formaban un determinado grupo. Si había dos ejemplares, los dos tendían a seguir a la réplica. Pero, a medida que Ward aumentaba el tamaño del grupo a cuatro u ocho peces, eran sólo más o menos la mitad de los espinosos los que seguían al pez falso. Eso sugería que cuanto mayores eran los grupos, más pruebas necesitaban para quedar convencidos. Cuando se añadió un segundo pez falso, al parecer fue suficiente para que casi todos los peces siguieran a las réplicas.

No era sólo la capacidad de persuasión de las réplicas lo que marcaba la diferencia, según Couzin, que junto a David Sumpter ayudó a Ward a analizar los datos. Se trataba también de la influencia del resto de los espinosos. Cuantos más peces se movieran en una dirección, más probabilidades había de que el resto los siguiera. «Existe un umbral de respuesta típico —observa Couzin—. Si eres un pez que forma parte de un grupo numeroso y un individuo se aparta del banco, no lo sigues. Pero, si son dos los individuos que se marchan en un breve espacio de tiempo, se produce un efecto en cadena y todos acaban marchándose.»⁹

En otras palabras, consiguieron demostrar que los peces toman las decisiones basándose en el quórum, como se lo hemos visto hacer a las hormigas y las abejas en los capítulos anteriores. Del mismo modo que las hormigas forrajeras de Deborah Gordon necesitan toparse con un cierto número de exploradoras antes de sentirse preparadas para salir, o que las abejas de Tom Seeley han de ver un número determinado de abejas exploradoras abogando por una ubicación para el nuevo nido para decidir que se trata del mejor lugar disponible, los espinosos necesitan ver un número suficiente de peces apartarse del banco para tomar una determinada dirección. Una vez que eso sucede, una vez que el estímulo excede el umbral de respuesta, siguen a los peces que se desvían en una reacción en cadena de conformidad. Ésa es la clave para ese tipo de sistemas: el modo tan poderoso que tienen de utilizar las reacciones positivas para acelerar la toma de decisiones del grupo. «Lo que se ve aquí es un compromiso entre velocidad y precisión», explica Couzin. Según la urgencia de la situación, los peces adaptan su umbral de quórum de un modo u otro. «Eso está bien —dice Couzin—, porque el comportamiento de los peces consigue exactamente lo mismo que esos otros sistemas de toma de decisiones colectiva.»

¿Pero las decisiones que tomaban los espinosos eran buenas? Sus reacciones podían ser rápidas, pero ¿serían también inteligentes? Una segunda fase de experimentos pondría a prueba esa posibilidad. En esos test, Ward añadió un ingrediente: un falso depredador, una réplica de una perca (Perca fluviatilis) de veinte centímetros que dispuso en uno de los lados del tanque de agua, entre los espinosos y el refugio. En circunstancias normales, ya fuera en grupo o en solitario, cualquier espinoso sensato se apartaría de una amenaza como ésa. Pero pueden suceder cosas extrañas cuando los individuos dejan que la presión venza al sentido común.

Cuando Ward hizo pasar un espinoso falso junto a la perca falsa, los grupos de dos peces reales no supieron qué hacer. Algunos lo siguieron y otros no. Los grupos más numerosos mantuvieron las distancias y casi ninguno siguió a la réplica. Pero, cuando las réplicas eran dos o tres, el impacto era espectacular, igual que había sucedido en el experimento anterior. Los grupos de dos pasaban nadando sin problemas junto a la perca, mientras que los grupos más numerosos parecían desorientados. Más o menos la mitad se quedaba alejada y la otra mitad seguía a las réplicas en lo que de ser real habría supuesto una situación peligrosa.

Lo que realmente impresionó a Couzin fue «el parecido que guardaba ese comportamiento con el que habían demostrado en el caso anterior, la manera como esos peces eran capaces de pasar junto a un depredador al ver que dos o tres de ellos lo estaban haciendo. En realidad, pasaban por alto completamente la información que tenían a favor del contexto social». Por supuesto, ésa es la desventaja de un sistema en el que los individuos se limitan a seguir el ejemplo de los demás. «Cuando se equivocan, se equivocan de verdad», afirma.

¿Qué sucedería con su toma de decisiones si hubiera más individuos en sus grupos? Ward supuso que un grupo de mayores dimensiones dotaría a los peces de una mayor diversidad de opiniones. Muchas de las instituciones políticas y judiciales que la gente valora se basan en esos mismos principios de toma de decisiones consensuada, como hemos visto en el segundo capítulo. ¿Qué relación tiene eso con la manera como los bancos de peces toman sus decisiones? Si los grupos en general son más precisos a la hora de decidir ciertas cosas, los bancos de peces también deberían serlo.

Para poner a prueba esa idea, Ward celebró una especie de concurso de belleza entre los espinosos. Los concursantes incluían cuatro grupos de réplicas que presentaban buenas o malas cualidades. Uno era gordo, por ejemplo, lo que sugería que se le daba bien encontrar comida, mientras que otro era delgado. Uno era oscuro, una señal de mala salud, mientras que otro era de color claro. Uno era inusualmente grande; otro, de tamaño medio. Uno tenía motas negras en los lados, lo que indicaba la presencia de un parásito común en la especie, mientras que otro no tenía ni una mancha. Ward supuso que, si un grupo era inteligente, seguiría a las buenas réplicas y no a las malas, por sutiles que fueran las diferencias entre ambas. Y si esa teoría era correcta, los grupos mayores demostrarían ser más precisos en esa tarea que los grupos menores, puesto que tenían más información en la que basar sus decisiones.

Como ya había hecho en experimentos anteriores, Ward llevó a cabo pruebas con grupos de hasta ocho miembros. Presentó a cada grupo una réplica atractiva en un extremo del tanque de agua y una réplica poco atractiva en el otro. Después de dejar que los peces se acostumbraran a los recién llegados, Ward remolcó a las réplicas hacia los refugios y se dispuso a observar lo que sucedía. Los resultados respaldaron su teoría.

En casi todos los casos, la mayoría de los espinosos prefirió una buena réplica a una mala. Pero lo más importante fue que esa preferencia se volvía abrumadora a medida que el grupo aumentaba en número. El motivo, según las especulaciones de Ward, era que un grupo de mayor tamaño tenía más probabilidades de incluir al menos a un individuo capaz de notar la diferencia entre las dos réplicas. Cuando ese pez nadara en dirección al más atractivo, lo seguirían otros y, una vez superado el umbral, serían todos los que se unirían a una decisión de consenso. Debido a que el umbral quedaba más elevado en el caso de los grupos más grandes, sus decisiones serían, además, más precisas.

«Si eres un individuo solitario, no lo tendrás tan fácil para tomar una decisión como ésa —afirma Iain Couzin—. Pero, a medida que aumenta el tamaño del grupo al que perteneces, crecen también las probabilidades de que te decantes por la opción correcta, desde un sesenta por ciento, en el caso de ese experimento, a más de un ochenta por ciento.»

Simplemente haciendo lo más natural, como nadar en dirección a un puerto seguro, los individuos transmiten información a sus congéneres más cercanos. Y si el número de individuos que lo hacen al mismo tiempo es suficiente, es probable que los siga el grupo entero.

O como lo describe Sumpter en pocas palabras: «Al grupo se le da mejor encontrar al pez gordo».

HAZ LO MISMO QUE YO

No hace mucho, un divertido vídeo de los primeros tiempos de las cámaras ocultas circulaba por la red. Como en muchos episodios de esos programas de televisión ya clásicos, no era más que una broma que los productores le gastaban a un individuo desprevenido, para sorprenderlo «siendo él mismo». Otros episodios mostraban gente sorprendida al oír hablar a un buzón de correos, una puerta con un rótulo que rezaba «servicio» tras la que en realidad había un armario o una tienda de cámaras fotográficas que se convertía en una tintorería en cuanto el cliente se daba la vuelta un momento.

En ese segmento concreto, llamado «dar la espalda», tres hombres y una mujer, todos miembros del equipo del programa, fingen ser oficinistas; entran en un ascensor en el que encuentran a un joven con un vistoso sombrero. El joven viste de un modo más informal que el resto y no sabemos por qué se encuentra en el edificio ni adónde va, pero parece ligeramente intimidado por los demás ocupantes del ascensor, que llevan ropa más formal y miran al frente.

Ante una señal de «Charlie», el líder de los bromistas, los cuatro compinchados se vuelven poco a poco para mirar hacia la parte trasera del ascensor sin indicar motivo alguno para ello. Sólo después de dudar un poco, el joven acaba haciendo lo mismo, lo que hace reír al público del programa. Cede con tanta facilidad a la presión de los demás que resulta cómico. No obstante, su reacción no debería parecernos tan sorprendente, puesto que está rodeado de gente que parece saber lo que están haciendo. ¿Cómo podría resistirse?

La puerta del ascensor se cierra. Cuando vuelve a abrirse, todos están mirando hacia la izquierda, incluido el joven. El público vuelve a reír. El equipo del programa empieza a divertirse con el tipo. A continuación, todos están mirando hacia delante de nuevo; el joven también, pero parece cada vez más incómodo en esa situación y cruza los brazos de manera protectora. ¿Hasta dónde serán capaces de llegar esos bromistas?

Para descubrirlo, Charlie se quita el sombrero y el joven hace lo mismo. Un momento después, Charlie y los otros dos hombres vuelven a ponerse el sombrero. Después de echarle una rápida ojeada a Charlie, el joven también se lo pone. El público estalla en carcajadas. Su comportamiento es tan ridículo que resulta casi conmovedor. El joven ha sido despojado de cualquier atisbo de pretensión, lo que demuestra lo poderoso que puede llegar a ser el instinto de comportarse de forma gregaria, tan natural para la gente como entre los pájaros que se agrupan en bandadas o los peces que forman cardúmenes.

La idea de que la gente tiende a copiar a otros no es nueva, por supuesto. Sociólogos, psicólogos sociales, politólogos, economistas y demás han estudiado ese fenómeno desde muchos puntos de vista. Puesto que somos animales sociales, la copia tiene un papel importante en muchas de las cosas que hacemos, desde seguir a una multitud para hallar la salida de un teatro a oscuras hasta comprar una nueva novela que aparece en la lista de los más vendidos. Si no fuera por nuestra tendencia a copiar lo que hacen los demás, no nos vestiríamos siguiendo las últimas tendencias, no utilizaríamos el argot ni correríamos a comprar al supermercado cuando se pronostica una tormenta de nieve para acaparar leche y papel higiénico antes que los demás.

Pensemos en la popularidad de los tatuajes, propone Simon Levin, un biólogo de Princeton. «Un grupo de chicas o chicos adolescentes puede que decidan hacerse tatuajes, ponerse pendientes o vestir de una determinada manera —comenta—. No se trata de un caso aislado, lo hacen porque algunos grupos exclusivos se forman a partir de si sigues su tendencia o no, por lo que hay mucha presión externa. Parcialmente, es una cuestión de imitación, y parte de la presión procede de las recompensas que se obtienen o los castigos que se reciben en caso de no seguir esos comportamientos.»

Ese tipo de grupos lo que hacen es autoorganizarse, añade Daniel Rubenstein, otro biólogo de Princeton. «Si tienes una amistad positiva y te sientes bien simplemente porque te has perforado el cuerpo o lo has decorado con un tatuaje para estar en ese grupo y, al mismo tiempo, recibes el rechazo de tus padres, empiezas a gravitar hacia lo positivo. Sigues una regla básica: “Ve hacia donde recibas una cierta respuesta positiva, evita las áreas en las que recibes respuestas negativas”. El rebaño se forma alrededor de esas redes.»

Desde un punto de vista práctico, a menudo no hay nada malo en el hecho de seguir al rebaño, según Duncan Watts, sociólogo del equipo de investigación de Yahoo! De hecho, no podemos elegir al respecto. «No puedes solucionar cada problema desde los principios fundamentales», afirma. «Hay que dar ciertas cosas por asumidas» y, en la mayoría de las situaciones cotidianas, cuando nos falta información, ver lo que hacen los demás es una estrategia razonable. «Si conduces por la autopista, está lloviendo y no tienes muy buena visibilidad, pero ves un montón de luces traseras a lo lejos, pues aminoras, porque sabes que es posible que la gente haya visto algo que tú todavía no has podido ver. Y probablemente estén actuando de la mejor manera posible.» En ese sentido, a menudo nos apoyamos en la experiencia colectiva, igual que las bandadas de pájaros, los bancos de peces y las manadas de caribúes. «Nueve de cada diez veces, acertarás con tu decisión —afirma Watts—, o al menos es una estrategia de minimización de riesgos. Porque, en realidad, lo que hacemos todos es intentar evitar las catástrofes. Cualquier otra cosa podemos racionalizarla de un modo u otro.»¹⁰

En la naturaleza, como ya hemos visto, seguir al grupo suele ser una cuestión de vida o muerte. Mil pares de ojos tienen más posibilidades de captar la proximidad de un depredador que uno solo, por ejemplo. Y si se produce un ataque, es más fácil perderse entre una multitud de individuos que comparten el mismo aspecto que si se va en solitario, puesto que las leyes de la naturaleza determinan que son «los raros» los que acaban siendo devorados. Al formar parte de una bandada, banco o rebaño, aumentan también las posibilidades de encontrar comida, pareja o una ruta migratoria. Los grupos incluso desarrollan una especie de memoria colectiva —lo que Dmitri Radakov llamó un «fondo de reflejos»—, a la que se aferran incluso después de que los individuos que recopilaron la información se hayan desvinculado del grupo (de un modo nada distinto a la manera como los ciudadanos de Vermont han transmitido una tradición de discurso cívico de generación en generación, tal como ya hemos visto en el segundo capítulo).

Cuando se trata de sacarle partido a determinada información, solamente hace falta que unos cuantos individuos de una manada (o de un grupo de gente) sepan algo útil para que el resto los siga por el camino correcto, aunque no pretendan convertirse en líderes. Eso quedó demostrado con un experimento que se llevó a cabo recientemente en Colonia, Alemania, con una multitud de unas doscientas personas. Al principio del experimento, se reunió a todo el mundo en el centro de un gran círculo trazado con números, como la esfera de un reloj. En una variación del experimento, a diez individuos «informados» se les dieron papelitos que indicaban: «Ve en dirección a las nueve en punto, pero no abandones al grupo», mientras que al resto le dieron papelitos en los que simplemente se había escrito: «Quédate con el grupo». Cuando los investigadores dieron la orden de empezar el experimento, el grupo se disgregó. Pero, tras un espacio de tiempo relativamente breve dedicado a organizarse, los individuos informados fueron capaces de guiar a los demás hasta el objetivo designado, del mismo modo que los primeros pasajeros que salen de un avión tienden a conducir al resto hacia la zona de recogida de equipajes sin proponérselo. Lo más interesante del experimento fue que sólo fueran necesarios unos pocos individuos informados, concretamente un cinco por ciento. «Eso demuestra la rapidez y efectividad con la que puede propagarse la información por grupos sin llegar a emitir señales activas», dice el biólogo Iain Couzin, que ayudó a diseñar el experimento.

Hasta cierto punto, eso parece obvio. Los humanos tienen tanta tendencia a seguir el ejemplo de los demás como cualquier otra criatura del planeta. Y sin embargo, ese hábito es tan corriente que pasa desapercibido fácilmente. Investigaciones recientes, por ejemplo, sugieren que tiene un papel importante en si ganamos peso, si nos sentimos felices o dejamos de fumar, entre otras cosas. En un estudio sobre redes sociales realizado en Framingham, una pequeña ciudad del estado de Massachusetts cercana a Boston, el físico Nicholas Christakis y el politólogo James Fowler concluyeron que la obesidad se extendía de una persona a otra como si se tratara de algo contagioso. A partir del análisis de redes sociales de más de doce mil personas, calcularon que las probabilidades que tenía un individuo de convertirse en obeso ascendían a un cincuenta y siete por ciento si un amigo, cónyuge o pariente desarrollaba obesidad. De un modo parecido, un individuo tenía un quince por ciento más de probabilidades de ser feliz si estaba conectado directamente con alguien que lo era, mientras que las probabilidades de que alguien dejara de fumar aumentaban en un sesenta y siete por ciento si el cónyuge también lo dejaba. Es más, esas influencias se extendían por las redes sociales de la ciudad como un virus y afectaban no sólo a personas con un solo grado de separación, como un cónyuge o un pariente, sino también a los contactos de segundo o tercer grado. «Aunque no lo conozcas personalmente, el compañero de trabajo del marido de tu amiga puede hacer que te conviertas en obeso», escriben en su libro Conectados. «Y el novio de la amiga de tu hermana puede hacer que adelgaces.»¹¹

¿Cómo es posible? ¿Cómo puede ser que alguien a quien no conoces influya en tu apetito por la comida grasienta, te afecte el humor o evite que enciendas un cigarrillo? Resulta sencillo imaginar que, si a tu cónyuge le gusta comer pizza para cenar, eso puede tener un impacto sobre tu línea. Pero ¿cómo es posible que ocurra lo mismo cuando se trata del amigo de un amigo con el que no has compartido mesa en tu vida?

La respuesta, según Christakis y Fowler, es que el consumo de tabaco se mueve por una red social del mismo modo que la electricidad se desplaza por una red de suministro o la humedad por la red de galerías de un termitero. No es necesario que veamos con nuestros propios ojos cómo la gente fuma para que nos afecte su hábito. «Lo que fluye por la red es una norma acerca de si fumar es aceptable, y eso tiene como resultado una creencia y una acción coordinadas por parte de personas que no están directamente conectadas», escriben. Y lo contrario también es cierto. «Cuando una persona deja de fumar, eso actúa como una onda expansiva sobre sus amigos, los amigos de sus amigos y los amigos de los amigos de sus amigos. De hecho, el estudio de Christakis y Fowler muestra que los grupos de individuos conectados tienden a dejar de fumar al mismo tiempo en un fenómeno coordinado que se asemeja a las bandadas de pájaros o a los bancos de peces. La gente no deja de fumar por iniciativa propia, según los investigadores. Es algo que tiene lugar en oleadas. «Un fumador puede tener tanto control sobre su consumo de tabaco como el que tiene un pájaro que quiere que la bandada deje de volar en una dirección determinada. La decisión de dejar de fumar no la toman individuos aislados, sino que más bien refleja las decisiones tomadas por grupos de individuos conectados tanto de forma directa como indirecta.»

Cuando se trata de un comportamiento estratégico, sin embargo, nuestra tendencia a copiar a los demás no es ni mucho menos tan simple. Pensemos en los desafíos a los que se enfrentan el marketing y la publicidad. Si es cierto que los consumidores toman decisiones sobre la base de lo que los demás están comprando, ¿por qué no es más fácil promocionar productos que ya se han introducido previamente en el mercado? En ese sentido, ¿por qué no siguen los consumidores el ejemplo de las personas influyentes más a menudo, como sería de esperar? ¿Por qué resulta tan difícil generar el boca oreja para un producto, incluso si se trata de uno nuevo? ¿Qué papel juega la influencia social, pues, a la hora de determinar qué películas, libros o canciones se convertirán en éxitos y cuáles acabarán en fracaso? ¿Lo que causa ese efecto en cadena de popularidad contagiosa es lo que lleva a ciertos actores, escritores o cantantes a convertirse en superestrellas? ¿Tan mal se nos da predecir ese tipo de cosas?

Intrigados por esas preguntas, hace unos años Duncan Watts y dos colaboradores iniciaron una serie de experimentos basados en la web mediante un «mercado musical» en línea en el que se invitaba a catorce mil personas a escuchar canciones que no habían oído nunca antes, valorarlas y descargar las que más les gustaran. La idea era ver hasta qué punto sus preferencias podían verse afectadas por las de los demás. ¿Le darían una valoración más alta a una canción si sabían que los que la habían escuchado anteriormente le habían dado una buena puntuación? En ese caso, ¿qué impacto tendría eso sobre la clasificación de una canción o sobre su «cuota de mercado»?¹²

Los participantes en el experimento se captaron en Bolt, una red social para jóvenes adultos, mientras que la música se seleccionó en Purevolume, un sitio de promoción de nuevas bandas. Puesto que querían personas que escucharan y puntuaran canciones que no hubieran oído anteriormente, los investigadores buscaron bandas que no hubiesen dado muchos conciertos o que no atrajeran muchos visitantes a sus sitios web. Las cuarenta y ocho bandas seleccionadas tenían nombres como Hydraulic Sandwich, The Calefaction, Up for Nothing y 52metro.

Como método para medir el impacto del comportamiento gregario sobre las puntuaciones de las canciones, Watts y sus colaboradores dividieron los individuos en dos grandes grupos: los que juzgaban las canciones de forma independiente y los que recibieron información acerca de la puntuación que habían otorgado los demás. Puesto que el primer grupo no podía basarse más que en preferencias personales, sus votos se tomaron como punto de referencia de la calidad. El segundo grupo, en cambio, se subdividía en ocho «mundos» independientes, es decir, que las personas de esos mundos sólo recibían las puntuaciones de otros individuos de su mismo grupo. Esa medida se tomó para comparar el impacto de influencia social de un mundo sobre el siguiente. Si las puntuaciones eran parecidas en los ocho mundos, eso sugeriría que las canciones de éxito también podían predecirse, al fin y al cabo.

En la primera serie de experimentos, los individuos que se conectaron al sitio web del proyecto, Music Lab, escucharon canciones seleccionadas en un menú con aspecto de máquina de discos. Mientras sonaba una de las canciones, se les pedía que la puntuaran del uno («la odio») al cinco («me encanta»). Después de puntuar la canción, se les decía que podían descargarla si así lo deseaban. La única diferencia era que a los individuos del grupo independiente se les mostraba un menú en el que sólo aparecían los títulos de las canciones, mientras que a los que estaban en los grupos de influencia social también se les mostraba el número de veces que se había descargado cada canción. Los investigadores supusieron que ese número serviría como impulso social que afectaría a la popularidad de la canción.

Seis semanas después, Music Lab había recopilado puntuaciones de más de siete mil personas y los resultados confirmaron las hipótesis de los investigadores, aunque con un giro inesperado. Tal como Watts y sus colaboradores habían previsto, en los ocho mundos en los que se mostraban las puntuaciones de cada canción los individuos descargaron canciones populares con tanta frecuencia que a menudo acababan convirtiéndose en éxitos arrolladores. El giro consistió en que cada mundo eligió canciones distintas para convertirlas en éxitos. En un mundo, por ejemplo, la canción Lockdown, de 52metro, llegó al número uno de la clasificación gracias a los que la escucharon en el sitio web, mientras que en otro mundo no superó el número cuarenta de la lista. Eso sugería, según Watts escribió en The New York Times Magazine, que «si la historia volviera a repetirse muchas veces, universos aparentemente idénticos con el mismo grupo de competidores y los mismos gustos de mercado generales darían pie a diferentes ganadores: Madonna ha sido popular en ese mundo, pero en otra versión de la historia no habría sido nadie y alguien desconocido estaría ocupando su lugar».

¿Qué provocaba esa reordenación aleatoria de las preferencias? La respuesta parece ser una versión del efecto «dinero llama a dinero». Puesto que ciertas canciones obtenían una determinada ventaja sobre otras, fuera cual fuese el motivo para ello, lo cierto es que de ese modo obtenían una mayor visibilidad que contribuía a aumentar su liderazgo. No influía si eran o no buenas canciones, lo único importante era que tuvieran un buen arranque en las descargas. La segunda fase del experimento confirmó esa hipótesis. Esa vez, los investigadores lo repitieron pero sustituyeron el menú que emulaba una máquina de discos por una simple lista de canciones clasificadas por su popularidad. Las canciones que estaban arriba lideraban las descargas, y los investigadores predijeron que eso haría que fueran más usuarios los que se subieran al carro. Y realmente fue así.

Un motivo por el que ese resultado es inquietante es que, en el mundo real, como sabemos, los expertos en marketing utilizan herramientas incluso más potentes para ejercer una influencia social que llame la atención sobre sus productos, desde los anuncios de televisión pegadizos hasta su inclusión en películas populares, pasando por las útiles recomendaciones que aparecen en determinados sitios web para contarnos «lo que también compraron los clientes que han adquirido este artículo». Las campañas políticas, por su parte, no sólo han adoptado las mismas técnicas para promocionar a los candidatos, sino que también han aprovechado el poder de las redes sociales existentes para magnificar el impacto de sus mensajes y reclutar seguidores para sus causas. Y sin embargo, a pesar de esos esfuerzos, las predicciones acerca de qué productos se convertirán en éxitos o qué candidatos saldrán elegidos no han mejorado mucho, según Duncan Watts. «Siempre que la gente toma decisiones basadas en parte en lo que hacen los demás, pueden cometerse grandes errores con cualquier predicción, por mucho rigor que se aplique», escribió en The Washington Post. «En muchos casos, probablemente sea imposible evitarlo.»

Podríamos preguntarnos qué consecuencias tiene esto para los profesionales en campos como las inversiones o las finanzas, en los que el éxito o el fracaso dependen en parte de la capacidad de anticipar el comportamiento de los demás. ¿Cómo hacen los cargos directivos financieros para lidiar con las incertezas de un sistema en el que el valor se establece a partir no sólo de las cualidades intrínsecas de una empresa o un producto, sino también de la dinámica de «concurso de belleza» que se rige por lo que los demás piensan y hacen? No es sorprendente que una respuesta sea que lo que hacen es seguir a la manada. Si un director de inversiones o un analista financiero quiere evitar destacar por su mal rendimiento, se unirá al rebaño, incluso si eso significa meterse a ciegas en situaciones arriesgadas o ponerse a salvo como acto reflejo ante el primer indicio de problemas.

«Lo que debe hacer un administrador de fondos es atraer nuevos inversores y no perder los que ya tiene —afirma el economista Peyton Young, de la Universidad de Oxford—. Si un fondo obtiene buenos resultados durante un año, correrá la voz y entrará más dinero. Pero, si un fondo rinde por debajo de la media, los inversores actuales pueden retirar el dinero.» Esos efectos son asimétricos, afirma. Habrá más riesgo a la baja partiendo de un rendimiento inferior a la media que ganancias potenciales a partir de un rendimiento superior a la media. Por consiguiente, es mejor jugar sobre seguro y unirse al rebaño, motivo por el que los administradores de fondos a menudo siguen estrategias de inversión parecidas.

Los analistas que formulan predicciones económicas se enfrentan a un problema parecido. «Podríamos pensar que, en un mundo racional, un analista siempre hará el pronóstico más preciso posible acerca de, digamos, el crecimiento del PIB en el próximo año o las cotizaciones bursátiles mediante los modelos más sofisticados y los datos más completos disponibles —afirma Young—. Pero eso no es necesariamente lo que hacen. Puede que prefieran jugar sobre seguro, porque equivocarse sería muy perjudicial para su reputación, especialmente si los demás aciertan, mientras que la ventaja es modesta cuando se acierta y son los demás los que se equivocan. Es arriesgado estar en el lado equivocado de la manada, podrías convertirte en la cebra que el león se va a comer.»

Durante las últimas décadas, mientras los teóricos se esforzaban en intentar comprender mejor esa complejidad, algunos analistas financieros han adoptado estrategias más sólidas que tienen en cuenta las ventajas y también los inconvenientes de formar parte del rebaño en tanto que estrategia financiera. Tomemos una situación nada infrecuente: cuando los demás disponen de más información que nosotros acerca de un sector industrial o de una inversión en concreto. En esa situación, según Michael Mauboussin, director de estrategias de inversiones de Legg Mason Capital Management, en Baltimore, seguir a una multitud informada puede ser una decisión inteligente. «Por ejemplo, los primeros inversores en un nuevo y prometedor sector industrial tal vez animen a otros a invertir también, lo que puede suscitar el crecimiento del sector en cuestión», escribe en su libro More Than You Know. En otros casos, seguir al rebaño puede sacarnos de un aprieto, porque nos ofrece protección. «En la naturaleza, una estrategia gregaria puede permitir que una bandada de pájaros eluda a un depredador. De forma análoga, eso puede ayudar a los inversores a huir de una mala inversión.»

Para el conjunto del mercado, sin embargo, la imitación servil raramente constituye una opción recomendable, según Mauboussin. Cuando los inversores se copian unos a otros, reducen automáticamente la diversidad del mercado y lo vuelven más volátil y más frágil. Como un nervioso cardumen en aguas turbulentas, cuyos peces reaccionan a la más mínima señal, tanto si disponen de información relevante como si no, el mercado se agita y tiende a las oscilaciones bruscas. Cuando eso ocurre, los inversores se ponen nerviosos y actúan llevados por el miedo en lugar de dejarse guiar por la inteligencia.

Reconocer los riesgos de la conducta gregaria puede ayudar a los inversores a tomar mejores decisiones, según Mauboussin, porque, a diferencia de los pájaros, los peces o los caribúes, las personas pueden utilizar el don del raciocinio para compensar sus instintos cuando éstos no tienen sentido. Para dos aventureros en el norte de Canadá, sin embargo, el desafío era justo lo contrario: querían ver si podían anular su capacidad de raciocinio para entrar en contacto con el espíritu interior de la manada mientras perseguían a un mar interminable de caribúes por gélidos parajes.

BAILANDO CON CARIBÚES

Llevaban una semana sobre la senda cuando divisaron al primer lobo. Karsten Heuer, un biólogo naturalista canadiense, y su esposa, Leanne Allison, creadora de documentales, seguían los pasos a una gran manada de caribúes de Grant (Rangifer tarandus granti) durante su migración en dirección norte hacia las zonas de cría del refugio natural ártico de vida silvestre de Alaska. Les quedaban cinco meses por delante, puesto que se habían propuesto seguir a la manada a lo largo de mil seiscientos kilómetros, hasta llegar al océano Ártico y de vuelta.¹³

El lobo estaba agazapado tras unas rocas, pero la manada se había percatado de su presencia. Ese tipo de encuentros tienen lugar de vez en cuando durante una migración y no siempre terminan en un ataque, por lo que la manada optó por esperar a ver qué ocurría. «Hasta cierto punto, había una aceptación de la coexistencia —afirma Heuer—. Es como si supieran que el peligro existe y además es constante, por lo que, si reaccionas ante el más mínimo indicio, te vas a pasar la vida reaccionando.»

Pero el lobo fue aproximándose a la manada y, en algún momento, cruzó un umbral en el nivel de vigilancia del grupo. «En ese punto todos los animales se habían detenido, o al menos los que iban delante y estaban más cerca del depredador —relata Heuer—. Los animales del centro del grupo tal vez siguieran moviéndose o incluso aún estuvieran pastando, pero los del exterior permanecían en alerta en todo momento.» Al avanzar cien metros más, el lobo superó un segundo umbral que provocó la huida de los caribúes más próximos. Eso desencadenó una oleada de reacciones, hasta que la manada entera se echó a correr. Así es como Heuer lo describe en su libro Being Caribou:

El caribú más cercano tardó una fracción de segundo en reaccionar al acecho del lobo y, al hacerlo, toda la tropa de animales se movió al unísono y estalló en una oleada de cuerpos que empezaron a dar vueltas y a revolverse en una especie de coreografía. Lo que había sido una masa inmóvil de animales pasó a ser de repente un único organismo entregado a la fuga, que giraba a izquierda y derecha sin dejar de avanzar entre destellos negros y plateados, como un banco de peces.

En la parte posterior de la manada, por donde se acercaba el lobo, los caribúes se dispersaron súbitamente, como las hebras de un trapo cuando se deshilacha. «Desde la perspectiva del depredador, eso debe de ser extremadamente confuso —prosigue Heuer—. Si hay animales corriendo en todas las direcciones, debe de ser difícil concentrarse en un solo individuo.» Persiguiendo primero a un animal y luego a otro, el lobo intentó separar a una víctima del grupo. Pero, con cada tentativa frustrada, el lobo parecía perder terreno, hasta que su carga se redujo a un simple trote. La manada escapó cuesta arriba y logró dejar atrás al lobo, jadeando y hambriento.

En una única y concisa escena, ese encuentro entre el caribú y el lobo demuestra cuáles son los tres principios básicos del mimetismo adaptativo. Igual que los estorninos de Roma, que se las arreglan para escapar al ataque del halcón mediante la coordinación de los movimientos de la bandada, los caribúes responden a la carga del lobo huyendo juntos a toda velocidad, como si fueran un solo animal. El impulso de huida inicial, además, se comunica por la manada con la misma rapidez con la que la oleadas de agitación se extienden por los bancos de peces de los experimentos de Radakov. Finalmente, al prestar atención a sus congéneres más cercanos y copiar su comportamiento, los caribúes se benefician de los miles de ojos de la manada.

Cuando la manada respondió ante el lobo, según Heuer, «fue como cuando una bandada de pájaros se pone a dar vueltas y piruetas por el aire, cuando no parece que se produzcan reacciones entre los individuos, como si todo sucediera simultáneamente. Como si cada animal supiera lo que hará el vecino que tiene al lado, y el que está al lado del que está a su lado, de manera que todo sucede en una fracción de segundo. No hay anticipación. No hay reacción. Simplemente sucede».

Tanto él como Allison se dieron cuenta de algo más durante los meses que estuvieron siguiendo a la manada. Cuanto más tiempo pasaban con los caribúes, más crecía en ellos la sensación de pertenecer también a la manada. Antes de emprender el viaje, Heuer se había preguntado si esa clase de cosas llegaban a suceder, si más allá de satisfacer su curiosidad científica acabarían apreciando los beneficios intangibles del hecho de formar parte de una manada. En otras palabras, Heuer no podía evitar preguntarse qué se sentía cuando se era un caribú. Esa pregunta era muy diferente de las que se habían planteado los demás investigadores del fenómeno en cuestión. No se trataba de descubrir cuáles eran los mecanismos de la manada, sino de la vertiente experimental, un paso arriesgado que se alejaba de la ciencia tradicional.

«Por mi formación como biólogo, me había planteado el viaje desde un punto de vista científico —comenta Heuer—. Nos disponíamos a salir para observar lo que hacían, para documentarlo y volver con la historia bajo el brazo. Pero no esperábamos lo que sucedió: que nuestra identidad como científicos y documentalistas empezara a ser menos definida y el límite entre los caribúes y nosotros fuera cada vez más borroso a medida que pasaba el tiempo.» Después de enfrentarse en muchas ocasiones a los mismos desafíos que los animales, después de cruzar los mismos arroyos helados, de chapotear por la misma tierra lodosa, de sufrir las mismas moscas negras y de esquivar los mismos osos, empezaron a sentir un vínculo común. Era como si todas esas pruebas fueran «rituales iniciáticos que teníamos que superar, pasos importantes para aclarar nuestras mentes y abrirnos a ese nivel de comunicación en el seno de la manada, a impulsos y señales que en condiciones normales no procesaríamos ni notaríamos».

Desde un punto de vista práctico, la manada funcionaba como un sistema de alarma que avisaba acerca de lo que sucedía a su alrededor, según Heuer. «Si estábamos con el mismo grupo durante muchos días, especialmente en los campos de cría, nos centrábamos en los pocos animales que estaban en los bordes de la manada, los que estaban más atentos y a menudo nos informaban de la presencia de un oso en las proximidades, o de un águila o de cualquier otra amenaza.» Desde un punto de vista emocional, eso se traducía en una mayor sensación de seguridad cuando uno estaba en la manada. «Eso no era nuevo en términos de comportamiento animal, pero me sorprendió que de algún modo se extendiera a nosotros y nos incluyera. Puede que la biología nunca llegue a proponerse algo así. Pero, cuando sientes que perteneces a algo, sientes una gran libertad y energía que, de lo contrario, se perderían por culpa de la ansiedad; de este modo pueden aprovecharse para hacer otras cosas. Para los caribúes, es obvio que sólo se trata de alimentarse y de descansar. Pero para Leanne y para mí, se trataba también de soñar despiertos, de dejar que nuestras imaginaciones fueran un poco más lejos que si hubiéramos tenido la sensación de ser los únicos que cuidábamos de nosotros mismos.»

Heuer admite que tanto él como Leanne estaban agotados hacia el final de esa extenuante excursión. Habían pasado casi medio año en plena naturaleza, siguiendo los mismos trayectos que los caribúes llevan recorriendo desde hace varios siglos. Por eso no era sorprendente que de algún modo hubieran llegado a identificarse tanto con la manada. Pero, como dice el biólogo Frank Heppner acerca de Edmund Selous al principio de este capítulo, esos aventureros no eran unos chiflados cualesquiera. Por la formación como biólogo de él y la experiencia en la realización de documentales sobre naturaleza de ella, los dos sabían lo que hacían y sabían exactamente lo se sentían. Tanto si estamos o no preparados para comprenderlo, dicen que formar parte de la manada puede ser reconfortante o incluso edificante de alguna forma que resulta difícil de creer para el ser humano moderno. «Creo que gran parte de ello podría tener un origen bioquímico —afirma Heuer—. Los humanos no sabemos nada acerca de la manera como se transmite la inteligencia, y probablemente jamás lleguemos a comprenderla.» Heuer no se refiere a telepatía, por supuesto, ni a ningún fenómeno místico, pero tampoco habla de bandadas o manadas desde una perspectiva estrictamente mecanicista. Lo que dice es que hay algo más que eso.

«Todo esto es un poco misterioso, lo sé, y me encanta que sea así —afirma Heuer—. Es parte de lo que nos sigue invitando a sumergirnos en la naturaleza salvaje y entre animales salvajes.»

5

LANGOSTAS

EL LADO OSCURO DE LAS MANADAS

Llegaron pronto para coger sitio en la cola. Algunos habían acampado durante días con la esperanza de obtener unas entradas. Más que ninguna otra cosa en el mundo, lo que querían era participar en una grabación del popular programa de variedades Wowowee, que celebraba su primer aniversario en antena en Filipinas. Los promotores habían prometido entregar suculentos premios durante la emisión, incluyendo microbuses, una casa y un premio gordo de un millón de pesos. Al amanecer del 4 de febrero de 2006, una multitud de unas treinta mil personas se congregaron alrededor del PhilSports Arena, a las afueras de Manila, a pesar de que el aforo del estadio sólo era de unas diecisiete mil personas.

Nadie sabe exactamente qué ocurrió a continuación, pero poco antes del momento en el que se suponía que iban a abrir las puertas, la multitud empezó a agitarse. Algunos testigos dijeron que un portavoz del programa había anunciado que sólo las primeras tres mil personas con entrada podrían optar a competir por el premio de un millón de pesos. Al resto se les permitiría acceder al sorteo de premios menores en efectivo. «Tenían hambre y sueño —especuló posteriormente un agente de policía—. Cuando oyeron ese comunicado, lo único que les pasó por la cabeza fue que, si no eran capaces de entrar, se desvanecerían sus esperanzas y sus sueños de llegar a ser ricos.»

En el momento en el que los guardias de seguridad abrieron una de las puertas del estadio —la única que pensaban abrir esa mañana—, se produjo un barullo frenético. Los que estaban detrás empezaron a empujar, una valla cayó derribada y los guardias, llevados por los nervios, cerraron la puerta de nuevo. La mayoría de la gente no sabía lo que estaba ocurriendo, pero la muchedumbre ya se había puesto en marcha. En el intento de avanzar a toda costa, los que estaban delante de todo se vieron atrapados en la rampa que conducía hasta la puerta cerrada. Muchos tropezaron, cayeron al suelo y fueron aplastados bajo la multitud. La presión era apabullante. Cuando todo hubo pasado, setenta y cuatro personas habían muerto pisoteadas y varios centenares habían sufrido lesiones.

La mayoría de las víctimas mortales fueron mujeres de avanzada edad. «Sus sueños eran modestos: dinero para ir tirando, para saldar deudas, la oportunidad de iniciar un pequeño negocio, de comprar una casa para convertirla en su hogar», lamentaba un periódico al día siguiente. «Fue realmente doloroso oír la lista de nombres una y otra vez por la radio ayer —Rosalinda, Trinidad, Virginia, Nita, Elizabeth, Ofelia, Elena, Belén, Fe, Dolores—, un triste misterio tras otro.»

Tras la tragedia, la presidenta Gloria MacapagalArroyo designó una comisión investigadora. En el informe, los investigadores mencionaron la falta de un plan de emergencia para el estadio y el número de guardias de seguridad en servicio, inadecuado para una multitud tan numerosa. El presentador del programa, el cómico Willie Revillame, finalmente quedó libre de cualquier responsabilidad, aunque se dijo que la cadena acabó pagando veinte millones de pesos para contribuir a los entierros de las víctimas e indemnizar a las respectivas familias.

Igual que otras catástrofes famosas que tuvieron lugar en estadios, la estampida de Manila sirvió para recordarnos de un modo horrible los peligros inherentes a las grandes multitudes. En el mes de mayo de 2001, ciento treinta personas murieron aplastadas durante un partido de fútbol en Acra, Ghana. En septiembre de 2006, más de cincuenta personas murieron durante un mitin político en un estadio al sur de Yemen. Hay algo en las muchedumbres que amenaza con sacar lo peor de nosotros. Lo que había empezado como una alegre reunión esa mañana en Manila de algún modo acabó convirtiéndose en una turba desenfrenada. En lugar de aumentar la inteligencia de los individuos del grupo, la dinámica de la multitud les arrebató el sentido común. En vez de aprovechar el poder del grupo para ordenar fragmentos de información y distribuir la solución de problemas, lo que hicieron fue liberar su energía caótica contra sí mismos.

A veces eso mismo ocurre también en la naturaleza cuando se desbaratan los instintos. Pensemos en el grupo de hormigas guerreras que el biólogo T. C. Schneirla encontró una tarde en el exterior de un laboratorio panameño en 1936. Schneirla, que posteriormente pasaría a ser restaurador del Museo Americano de Historia Natural, reparó en un grupo de pequeñas hormigas negras (Labidus praedator, a las que por entonces se las llamaba Eciton praedator) que al anochecer cruzaban un claro cerca del laboratorio del Instituto Smithsonian de Investigaciones Tropicales ubicado en la isla de Barro Colorado, una reserva natural de la zona del canal de Panamá. A la mañana siguiente, la cocinera del laboratorio, Rosa, acudió a ver a Schneirla. Quería mostrarle lo que estaban haciendo las hormigas en el camino que había frente a la biblioteca del laboratorio.

Varios centenares de insectos correteaban describiendo un círculo, como si hubieran quedado atrapados en un remolino invisible. Ese círculo, de apenas doce centímetros de diámetro, daba vueltas en el sentido opuesto a las agujas del reloj sobre el hormigón y las hormigas de la periferia se movían más rápido que las que estaban en el centro. De vez en cuando, una de las hormigas se daba la vuelta e intentaba moverse en la dirección contraria, pero tras múltiples choques frontales con la multitud se veía obligada a seguir su camino en el sentido opuesto a las agujas del reloj.

Las hormigas guerreras, al parecer, habían quedado atrapadas en una marcha interminable por culpa del instinto servil de seguirse las unas a las otras. Schneirla especuló que el grupo podría haber quedado separado de su colonia durante una incursión el día anterior. Aquella tarde había caído un buen aguacero y eso posiblemente había interrumpido la incursión y eliminado el rastro químico que mantenía conectado al grupo con la colonia principal de hormigas. Cuando dejó de llover, los primeros individuos del grupo probablemente habían salido a explorar el área sin apartarse de la periferia del grupo, donde se sentían más seguros. Al hacerlo, dejaron un rastro circular de feromonas que las demás hormigas no tardaron en seguir. Al cabo de un rato el rastro era tan intenso que ninguna de ellas era capaz de escapar.

Schneirla fue controlando las hormigas de vez en cuando, durante las pausas de su trabajo en el laboratorio, y quedó fascinado por ese comportamiento tan anómalo. Al final del día, las hormigas habían dado vueltas durante más de quince horas. Cuando volvió a la mañana siguiente, esto fue lo que encontró: «En el lugar en el que el día anterior había asistido a aquel fenómeno ya no había ningún círculo visible. Lo único que encontré fueron los cuerpos de hormigas muertas o moribundas —escribió en sus notas—. A las 7.30 horas no quedaba prácticamente ni una sola hormiga viva. El movimiento circular había cesado y varias pequeñas hormigas Myrmecinae y Dolichoderinae de los alrededores se apresuraban a llevarse los cadáveres.» Las hormigas se habían seguido unas a otras hasta ese final amargo.¹

Ése es el lado oscuro del comportamiento colectivo. Niega todo lo que hemos visto hasta el momento sobre la sabiduría de los grupos y confirma nuestras peores sospechas acerca de que, tal como reza un eslogan satírico, «ninguno de nosotros es tan tonto como todos nosotros». Cuando ese tipo de disfunción se apodera de un grupo como el de las hormigas guerreras, tal como descubrió Schneirla, los resultados del comportamiento colectivo pueden llegar a ser desastrosos para los individuos implicados.

Eso no es nada, sin embargo, comparado con lo que ocurre cuando se apodera de un enjambre de langostas del desierto. Cuando esos insectos pasan al lado oscuro, los daños que puede sufrir un continente entero adquieren dimensiones bíblicas.

EL DOCTOR JEKYLL Y MÍSTER HYDE

La nube de langostas del desierto que en 2004 descendió sobre la ciudad de Nuakchot, la capital de Mauritania, se extendía a lo largo de varios kilómetros. «Al cabo de unos minutos el cielo ya era de color marrón —declaró un habitante de la zona—. Árboles enteros se doblaban sobre sí mismos debido al peso de las langostas y las escasas zonas verdes de la ciudad quedaron devastadas.» La gente encendió hogueras con neumáticos en plena calle en un infructuoso intento de alejar los insectos. Los niños blandían palos y golpeaban el aire en vano. En cuestión de horas, los parterres de flores del palacio presidencial desaparecieron y el césped del campo de fútbol principal de la ciudad quedó destrozado.

El enjambre formaba parte de la peor plaga de langostas que había azotado África Occidental desde hacía más de quince años. Antes de que terminara la temporada, las langostas devastaron las cosechas a lo largo de miles de kilómetros por todo el Sahel, hasta Israel por el este y Portugal por el norte, dejando atrás una gran hambruna que afectó a millones de personas.

«Cuando ves las langostas de cerca, moviendo esas antenas amarillas, parecen poseídas por una alarmante inteligencia», afirma Pascale Harter, una periodista de la BBC Radio que visitó Nuakchot durante la plaga de 2004. De unos diez centímetros de longitud, los insectos de color rosa pálido le parecieron gambas gigantes con alas. «A veces vienen volando directamente hacia ti y se te posan sobre la cabeza, en el pelo, o trepan por tus pantalones agarrándose con unas zarpas que parecen realmente ganchos. Y cuando llenan el aire durante horas, volando todas a la vez, varios millones en una misma dirección, tienes la sensación de que ha empezado una invasión alienígena.»

Teniendo en cuenta el caos que dejan a su paso, resulta fácil olvidar que la mayor parte del tiempo la especie africana que conocemos como langosta del desierto (Schistocerca gregaria) es una criatura tímida e insignificante. En condiciones normales, esos parientes del saltamontes común prefieren llevar una vida solitaria y limitarse a masticar pacíficamente plantas del desierto sin mantener contacto alguno con sus congéneres. En esa fase solitaria, las langostas no representan una amenaza para nadie, tampoco para las personas. Pero de vez en cuando ocurre algo que desencadena un cambio drástico en su comportamiento.

Normalmente empieza con lluvias torrenciales. En las regiones áridas en las que viven, en el Norte de África o la India, un período lluvioso puede hacer que prolifere mucho la vegetación y que esto a su vez dispare la población de langostas. De los huevos puestos en el suelo húmedo y arenoso nace al cabo de unas semanas una generación masiva de ninfas de langosta. Mientras haya suficiente comida, los insectos estarán satisfechos. Pero, cuando el desierto vuelve a su estado normal de sequedad y empieza a escasear la vegetación, las langostas se pelean por la comida que queda. Cuando el nivel de densidad de la población alcanza un determinado punto de inflexión, simplemente se vuelven locas.

Cuando eso ocurre, en lugar de evitarse las unas a las otras, lo que hacen es buscar activamente otras langostas; en vez de tratar de no llamar la atención, de repente pasan a comportarse de forma más agresiva. En esa incipiente fase «gregaria», también pasan por un cambio físico radical. Los insectos jóvenes, en lugar de los colores verde y habano que los caracterizan, pasan a lucir una combinación más llamativa de amarillo y negro (lejos del intenso color rosa que suelen presentar los adultos inmaduros y del amarillo de los ya maduros), lo que indica una metamorfosis drástica equivalente a la del doctor Jekyll y míster Hyde en el mundo de los insectos. Es uno de los espectáculos de magia más sorprendentes de la naturaleza.

Durante el verano de 2004, las autoridades de Australia central y oriental lucharon por contener un brote de centenares de pequeños enjambres de langosta de plaga australiana (Chortoicetes terminifera). «Ayer aún tenía una cosecha de alfalfa —le contó un granjero de Nueva Gales del Sur a un entomólogo del Gobierno—. Hoy lo único que me queda es un campo lleno de tallos.» Se advirtió a los conductores de que los motores de los vehículos podían sobrecalentarse si las rejillas de los radiadores quedaban atascadas por culpa de los insectos.

«Hay que atraparlos antes de que se vuelvan adultos. En eso consiste el juego», afirma Peter Spurgin, de la Comisión de Langostas de Plaga Australiana, que utiliza avionetas de reconocimiento para localizar los grupos en movimiento y dirigir hasta ellos a los fumigadores que los rocían con pesticidas biológicos o químicos. «En cuanto les salen las alas y forman enjambres, todo se vuelve mucho más difícil, porque acaba convirtiéndose en una persecución a campo abierto.»

Con tan sólo unos ocho milímetros de longitud, las langostas jóvenes, también llamadas ninfas o saltamontes, pueden formar bandas con más de ocho mil insectos por metro cuadrado, una densidad mucho mayor que la de las langostas africanas. «Podemos localizarlas desde varios kilómetros de distancia —afirma Spurgin—. Parecen un vertido de aceite en medio de un prado. Ves esa línea negra y ondulada que se mueve entre la vegetación de color verde, cómo va dejando tras ella vegetación más seca, que ya ha consumido.»

Ya hace tiempo que los científicos saben que la causa de esa transformación en las langostas, que dejan de ser tímidos saltamontes para convertirse en una plaga devastadora, está en las aglomeraciones excesivas. El cambio de un estado solitario a un estado gregario podría ser también una táctica de las langostas para reducir las probabilidades de caer víctimas de los depredadores. Agrupándose de ese modo, algunas langostas pueden perderse entre la multitud, pero, como población, los insectos reducen el número total de objetivos al alcance de aves tan hambrientas como los milanos negros.

Hasta hace poco, no obstante, nadie sabía exactamente qué estimulaba ese cambio. ¿Era el simple hecho de ver otras langostas? ¿Era el olor? ¿Era el contacto físico cuando chocaban las unas contra las otras? Para descubrirlo, un biólogo australiano llamado Steve Simpson y varios de sus colaboradores llevaron a cabo una serie de pruebas hace unos años para ver cómo las langostas del desierto reaccionaban a varios estímulos. Sospechaban que la señal clave era química, pero no tenían ninguna seguridad al respecto. En un experimento, pusieron una langosta solitaria en una jaula, separada de diez langostas gregarias mediante una pared de cristal. La langosta en cuestión podía ver a las demás langostas, pero no podía olerlas. Resultó que la visión de esas langostas no tuvo mucho impacto sobre la primera. A continuación, expusieron a la langosta a un extracto químico procedente de langostas gregarias para ver cómo reaccionaba a su olor. Sorprendentemente, eso tampoco tuvo mucho efecto. Al final, rociaron al insecto aislado con semillas de mijo durante un cierto tiempo para simular la experiencia de estar chocando continuamente con otros insectos, y eso fue lo que tuvo más impacto de todo, lo que más estimuló a la langosta a comportarse de forma gregaria. No se trataba de una señal química, al parecer, sino de una señal eminentemente física.²

Siguiendo con su investigación, Simpson y sus colaboradores intentaron identificar más concretamente cuál era la parte del cuerpo responsable de esa respuesta tan espectacular por parte de las langostas. Eso implicaba el tedioso proceso de tocar a ciento setenta ejemplares de langosta distintos en lugares determinados una vez por minuto durante cuatro horas con un pincel fino. «Pasamos varias horas haciéndoles cosquillas a las langostas en varias partes del cuerpo —afirma Simpson—, empezando por las antenas y siguiendo hacia atrás.» En cada sesión, a las langostas les hacían cosquillas en la cara, en la boca, en el tórax, en las alas —que aún no estaban desarrolladas del todo—, en el abdomen, en las patas delanteras, en las del medio. También en el fémur, la tibia o el tarso de las posteriores, para ver qué sucedía. La respuesta no fue importante hasta que lo intentaron con las musculosas patas traseras, que resultaron ser especialmente sensibles. Tras una de esas sesiones típicas de cosquillas, las langostas solitarias tocadas en los muslos se volvían bastante más sociales y preferían unirse a grupos de langostas gregarias antes que retirarse a un rincón solitario como hacen normalmente. Los investigadores pensaron que tenía sentido, porque los flancos de las patas traseras no son una de las áreas que, como las antenas o la boca, las langostas suelen utilizar para tocar. Si una langosta siente un contacto continuo en una pata posterior, para el insecto eso es una clara señal de superpoblación.

Resultó que esa señal activa, en el sistema nervioso de la langosta, la liberación de serotonina, una poderosa sustancia química que parece ser la clave para ese cambio de personalidad tan repentino. Mike Anstey, alumno de Simpson en Oxford, y sus colaboradores del laboratorio de Cambridge inyectaron serotonina a una langosta en los ganglios torácicos, un grupo de células nerviosas del tórax, y eso la indujo a un rápido cambio de conducta que la volvió más gregaria. Cuando lo que hicieron fue bloquear la acción de la serotonina en el sistema nervioso de una langosta, se evitó que el insecto se volviera gregario, incluso si lo metían en un grupo o si le tocaban las patas traseras.

Todos esos resultados eran intrigantes, por supuesto, porque en el cerebro humano la serotonina se ha asociado con el estado de ánimo, el deseo sexual, el apetito y una cierta conducta social, entre otras cosas. También contribuye a los sentimientos eufóricos de receptividad y sociabilidad atribuidos a la droga recreativa denominada «éxtasis». ¿Significa eso que las langostas del desierto experimentan sensaciones similares cuando cambian de conducta? Cuando van en enjambre, ¿es como si estuvieran colocadas? Bueno, lo que ocurre es algo parecido, según Simpson: «La serotonina está presente en muchos animales y parece que influye en la sociabilidad, en la excitación sexual y en el hambre». Pero no está claro que en las langostas tenga un efecto equivalente al que tiene en las personas. Lo que sí se sabe es que cambia a las langostas solitarias, que pasan de detestar el contacto con sus congéneres a buscarlo activamente. «Las transforma y dejan de ser como la típica persona tímida que se sienta en un rincón de la cocina para pasar a ser la verdadera alma de la fiesta», comenta.

Cuando una langosta del desierto pasa de ese estado de reclusión al gregario, no sólo aumenta su atracción por las demás langostas, sino que también habrá más posibilidades de que alinee sus movimientos con ellas. Y ahí es donde pueden empezar los problemas para la gente. Porque, si un grupo de saltamontes nota que su ubicación en el desierto está superpoblada, algunos individuos del grupo empezarán a moverse espontáneamente en la misma dirección que el resto, en busca de un entorno más adecuado. Eso puede iniciar una reacción en cadena, ya que un grupo estimula a otro grupo cercano para que empiece a saltar, hasta que al final confluyen y se forman grupos cada vez mayores que acaban sembrando la semilla de un enjambre masivo. Por consiguiente, la clave para evitar ese tipo de enjambres, y, de paso, las enormes pérdidas derivadas en los cultivos como las que se sufrieron en Mauritania, podría consistir en saber exactamente cuál es el límite en la densidad de la población de langostas. ¿En qué punto podemos considerar que hay demasiadas?

Ésa era una de las cuestiones clave que Simpson esperaba que resolviera un equipo de colegas de la Universidad de Oxford, que bajo la dirección de un investigador de posgrado llamado Jerome Buhl se propuso intentar algo nuevo. Los modelos informáticos habían predicho que los grupos de animales cambiarían de manera súbita y pasarían de un tipo de movimiento relativamente aleatorio a otro altamente coordinado entre los individuos a medida que creciera la densidad. Pero nadie lo había probado con langostas en el laboratorio. Así que Buhl y sus colaboradores metieron grupos de saltamontes en un circuito de plástico circular de más o menos un metro de diámetro. Esos grupos estaban compuestos por un número variable de individuos, entre cinco y ciento veinte. Tal como habían previsto, cuando la densidad era baja, las langostas tendían a moverse en todas direcciones. Pero, tan pronto como el número de individuos superaba los treinta ejemplares, el equivalente a unas setenta langostas por metro cuadrado en el desierto, las langostas empezaban a avanzar espontáneamente al unísono alrededor del círculo igual que había hecho el ejército desorientado de hormigas en Panamá. Setenta individuos, al parecer, era el umbral a partir del cual se desencadenaba un enjambre.³

Pero la historia no termina ahí. Un día, mientras veía un vídeo de un experimento rutinario, Buhl se dio cuenta de que al número de langostas del circuito le faltaba un ejemplar. Se lo mencionó al investigador que había metido las langostas en el circuito esa mañana.

«Bueno, yo las puse todas —respondió su colaborador—. Puse veinte.»

«De acuerdo, pero sólo había diecinueve cuando he mirado el vídeo», dijo Buhl.

Puesto que el colaborador se mostraba seguro de haber procedido con rigor, rebobinaron el vídeo del experimento hasta el principio y contaron las langostas. «Mire, veinte individuos —dijo—. ¡Ja!» A continuación, Buhl hizo avanzar la cinta hasta el final y contaron de nuevo las langostas. «¡Diecinueve!», exclamó Buhl. «¿Qué ha pasado?»

Cuando vieron el vídeo juntos, se dieron cuenta de que las langostas del circuito se subían las unas sobre las otras de forma muy agresiva, mordiéndose entre ellas, en ocasiones con una frecuencia de una vez cada diecisiete segundos. En una escena, una langosta inmovilizaba a otra y se la comía. Cuando terminó, la víctima había desaparecido completamente, lo que explicaba la discrepancia entre el número de individuos del principio y los del final del vídeo, pero también algo más. Si las langostas del desierto eran caníbales, como parecía, ése era un motivo excelente para mostrar tanta sensibilidad a los golpes en las patas traseras. La capacidad de sentir si se acercaba otra langosta desde la parte posterior y de repeler un posible ataque con una patada hacia atrás podía ser una cuestión de vida o muerte.

Esa amenaza de canibalismo, como mínimo, arrojaba una nueva luz sobre el comportamiento del grupo. A diferencia de los esfuerzos colectivos de las hormigas, las abejas o las termitas, en los que la autoorganización surge del compromiso instintivo de cada individuo con la colonia, los enjambres de langostas parecían basarse por encima de todo en el miedo. Las langostas que forman parte de un enjambre no lo hacen por el bien de éste. Cada una se preocupa de sí misma. No parece que exista ningún tipo de colaboración. Simplemente intentan comerse a la langosta que tienen delante y evitar que la que tienen detrás haga lo mismo con ellas.

A Steve Simpson no le extrañó que las langostas de un enjambre sientan la necesidad urgente de seguir moviéndose. No quieren convertirse en víctimas durante esa marcha forzada en la que se ven envueltas. Las langostas son tan sensibles al tacto en las patas posteriores, afirma, porque «necesitas que tus patas traseras golpeen a otras langostas si no quieres convertirte en un fiambre».

MUERTE EN EL PUENTE

Los peregrinos que participan en el hajj anual en Arabia Saudí no esperan que sea fácil ni cómodo. Los cinco días de rituales en La Meca y alrededores suponen una oportunidad para que los fieles recuerden las pruebas de Abraham y demuestren su solidaridad con sus hermanas y hermanos musulmanes de todo el mundo. Varios millones de ellos llegan al mismo tiempo en autobús, en avión o a pie. La experiencia es sofocante, multitudinaria, físicamente extenuante y emocionalmente agotadora, especialmente para los ancianos. Sin embargo, cada año hay más gente en las muchedumbres que se desplazan por el desierto de un lugar sagrado a otro.

El 12 de enero de 2006, varios centenares de miles de peregrinos se habían reunido en un campamento polvoriento en Mina, a cuatro kilómetros de La Meca, impacientes por cumplir con una de las últimas obligaciones del hajj, la lapidación ritual de los tres pilares llamados al-Jamarah. Esos tres pilares simbolizan al diablo que los musulmanes creen que tentó a Abraham para que no llevara a cabo el sacrificio de Ismael que Dios le había exigido. Para acercarse lo suficiente y poder lanzar las piedras a los pilares, los peregrinos tenían que subir por unas amplias rampas cuyo aspecto no era muy distinto de las que hay en las terminales de aeropuerto y que permitían acceder a una plataforma de hormigón que rodeaba los pilares. Dos años antes, doscientas cuarenta y nueve personas habían muerto aplastadas por la multitud en la rampa, conocida como el puente de Jamarat. Las autoridades acusaron a los vendedores ambulantes de comida y souvenirs de congestionar el tráfico. Otros señalaron a los peregrinos que llevaban sus efectos personales a cuestas. Hubo quien se quejó de la ausencia de señales que indicaran a los peregrinos el camino que debían seguir, mientras que otros dijeron que la multitud había ignorado las pocas señales que había porque había demasiada gente que no conocía el idioma local. Al parecer, la situación no estuvo del todo controlada.

En 2006, en previsión de otra afluencia masiva de creyentes, las autoridades saudíes habían realizado muchos cambios. Habían encerrado los tres pilares estrechos dentro de unas paredes elípticas para mejorar el paso de la gente y permitir que un número mayor de peregrinos pudieran acceder a ellos al mismo tiempo. Habían instalado un sistema de cámaras de vídeo para controlar los movimientos de la multitud, habían dispuesto vallas para dirigir el tráfico y se habían asignado unos diez mil agentes para que se encargaran de mantener el orden. Tan pronto como el hajj hubiera terminado, tenían previsto derribar el puente erigido treinta y dos años antes y sustituirlo por una estructura mayor, de varios pisos, que mejorara considerablemente el paso de la multitud. Pero de momento habían hecho todo lo posible. ¿Sería suficiente?

Hacia el mediodía del 12 de junio, aproximadamente medio millón de peregrinos llenaron la plaza Jamarat frente al puente. Eran hombres con vestiduras simples de color blanco y mujeres con el atuendo tradicional. En el pasado, algunas sectas habían emitido edictos religiosos para prohibir la lapidación ritual hasta después de la llamada a la plegaria de mediodía, pero esa mañana algunos peregrinos se habían adelantado. Poco después de mediodía, la rampa principal que conducía hasta el puente desde el este estaba absolutamente abarrotada de gente.

Más o menos a esa hora, algo ocurrió en el puente que provocó que la gente quedara atascada. Los primeros informes fueron confusos. Un agente saudí dijo que el cuello de botella se había producido a causa de los peregrinos que habían tropezado con las bolsas una vez más. Otros afirmaron que las fuerzas de seguridad, por algún motivo, habían bloqueado la entrada. Fuera cual fuera el motivo, el atasco rápidamente adquirió dimensiones serias, porque la enorme multitud seguía empujando.

«Vi gente moviéndose y de repente empecé a oír lloros, gritos y lamentos. Miré a mi alrededor y las personas se apilaban las unas sobre las otras», le contó un testigo a la BBC. La gente se empujaba y se daba codazos. En cuestión de minutos, las ambulancias y los coches patrulla acudieron a toda prisa al lugar de los hechos. Pero la presión que se había creado en medio de la muchedumbre era aplastante y dificultaba que el personal de seguridad pudiera llegar hasta el lugar donde se habían producido problemas. Cuando finalmente pudieron acceder a ellos, más de una hora más tarde, ya había siete capas de gente apilada: trescientos sesenta y tres hombres y mujeres habían perdido la vida, entre ellos varios guardias de seguridad. Varios centenares de personas más resultaron heridas. «Intentamos formar un círculo alrededor de las mujeres para protegerlas —declararía más tarde un peregrino egipcio a una cadena de televisión desde la cama del hospital—. Pero fue inútil. Han muerto todas.»

Las apenadas familias que llegaron al depósito de cadáveres que se encontraba a las afueras de Mina en busca de sus seres queridos habían acudido al hajj desde Egipto, Pakistán, Bangladesh, Yemen, Sudán, Afganistán y muchos otros países, así como desde Arabia Saudí, lo que reflejaba la naturaleza indiscriminada del accidente. Las fuerzas de seguridad saudíes habían hecho todo lo posible para evitar que sucediera. Y sin embargo sucedió de todos modos. «Esto parecía un camino hacia la muerte», declaró un peregrino a Reuters. ¿Qué había salido mal?

En busca de una respuesta, las autoridades saudíes pidieron a un equipo de expertos europeos que analizaran las grabaciones del accidente de las cámaras de seguridad. Por casualidad, una cámara colocada sobre un poste de treinta y cinco metros de altura y situada justo encima de la rampa lo había grabado todo. Uno de los investigadores reclutados fue Dirk Helbing, que por entonces trabajaba en la Universidad Tecnológica de Dresde. Si bien tenía formación como físico, se había centrado en la sociología y estaba estudiando los fenómenos del tráfico y las multitudes. A diferencia de otros analistas, que se habían aproximado al tema desde la perspectiva de la psicología, de la sociología o de la ingeniería, Helbing estaba estudiando los paralelismos entre los movimientos multitudinarios y el comportamiento de las partículas y los fluidos. En sus investigaciones previas, había aplicado fórmulas desde campos como la dinámica molecular, la teoría cinética de los gases, la dinámica de fluidos o los flujos granulares para crear simulaciones por ordenador de la manera en que los transeúntes forman carriles espontáneamente para cruzar un paso de peatones muy concurrido, o cómo se producen los embotellamientos de tráfico de repente en plena autopista sin ningún motivo aparente. Esa investigación lo convenció de que podía resultar útil, bajo ciertas circunstancias, pensar en una multitud como si se tratara de un gas, de un líquido o de un sólido.

«Depende de la densidad de la multitud —afirma—. Digamos que estamos estudiando a las personas que entran en un estadio. Cuando la densidad es baja, la gente puede moverse libremente sin que se produzcan muchas interacciones entre los individuos, por lo que podemos hablar de una especie de estado gaseoso. Cuando la densidad aumenta, las personas se obstaculizan mutuamente y hay más interacción, por lo que podríamos decir que se trata de un estado fluido. Si la densidad es más elevada, especialmente si unos empujan a otros, utilizamos la analogía granular para comprender lo que está sucediendo.» En otras palabras, igual que los granos de un reloj de arena, las personas que intentan pasar por un cuello de botella pueden obstruirlo hasta el punto de que nadie logre moverse.⁴

Helbing esperaba encontrar esos patrones en el vídeo del accidente. Pero los resultados del análisis no resultaron ser exactamente como había previsto. Las secuencias que analizó con la ayuda de sus colaboradores mostraban la primera mitad de la rampa que permitía acceder al puente. A las 11.45 de la mañana del accidente, una multitud de peregrinos avanzaba sin muchos problemas hacia los pilares. Incluso había espacio para que algunos individuos llevaran sombrillas para refugiarse del sol. Poco después, a las 11.53, los que estaban delante se detuvieron de repente, posiblemente porque se encontraron con un centro de ayuda y primeros auxilios situado en una esquina. No es que se quedaran mucho rato, en menos de un minuto volvieron a avanzar, pero la pausa fue suficiente para iniciar una secuencia de oleadas de frenar y avanzar que se extendieron tras ellos a contracorriente. Esa conducta, de algún modo, parecía similar a la que Helbing había observado en sus estudios del tráfico rodado. Cuando un conductor ve las luces de freno delante, pisa también el freno, lo que provoca que los conductores que lleva detrás aminoren del mismo modo. Pero esa dilación, en lugar de estar causada por ajustes de velocidad, podía estar provocada por los individuos que competían por los espacios libres.

El patrón de frenar y avanzar en la rampa continuó durante más de veinte minutos, a medida que una oleada tras otra revolvían la multitud y los niveles de densidad continuaban aumentando. (Para medir la densidad y otros factores, Helbing y su equipo analizaron grabaciones de vídeo fotograma a fotograma utilizando algoritmos de seguimiento que registraban el número de personas que entraban en el puente, la velocidad a la que caminaban, las tasas de flujo y las densidades locales.) Pero todo volvió a cambiar súbitamente a las 12.19, cuando la multitud pasó a adoptar lo que Helbing describió como un patrón de flujo «irregular». En esa fase, que comparó con las turbulencias de un fluido o con un terremoto, los peregrinos estaban atascados y grupos de gente eran empujados aleatoriamente hacia un lado o el otro en contra de su voluntad. En una situación como ésa, tal como lo describió una vez un experto, «las ondas expansivas pueden propagarse por la masa lo suficiente como para levantar los pies de la gente del suelo y lanzarlos a distancias de tres metros o más. Las personas pueden llegar incluso a perder los zapatos y la ropa con el impulso».⁵

En cuestión de minutos, varios peregrinos habían tropezado y se habían caído. Incapaces de ponerse de pie de nuevo, quedaron aplastados bajo la tremenda fuerza de la multitud que seguía avanzando. Iban cayendo más y más individuos que se convertían en obstáculos para más peregrinos, de manera que se generaba una reacción en cadena. Era un círculo vicioso: cuanto más se atascaba la multitud, más reducida quedaba la capacidad de la rampa para hacer llegar a la gente al puente, por lo que los niveles de compresión aumentaban a su vez hasta que la densidad de la multitud alcanzaba un punto crítico y empezaba a morir gente. Incluso los que no habían caído corrían el peligro de morir aplastados por la presión de la muchedumbre, que en circunstancias parecidas había demostrado ser lo suficientemente poderosa como para doblar metal o derribar un muro de ladrillos. «El impacto de las fuerzas es comparable al peso de un coche colocado sobre el pecho de una persona», afirma Helbing. «Pero la dirección de ese impacto cambia continuamente.»

Lo que más sorprendió a Helbing acerca del vídeo fue lo mucho que duraron las señales de advertencia antes de que tuviera lugar el accidente. Las oleadas de freno y avance sobre la rampa del puente duraron más de veinte minutos y el patrón de turbulencias que se produjo a continuación se mantuvo durante diez minutos más. Si los saudíes hubieran utilizado un sistema de análisis de vídeo que mostrara la tasa del flujo de visitantes en tiempo real, especuló, el personal de seguridad habría tenido treinta minutos para actuar. Podrían haber reducido el flujo de peregrinos que entraban en el puente, por ejemplo, redireccionar a algunos de ellos o separarlos en bloques para evitar que las ondas expansivas se propagaran. Habrían tenido suficiente tiempo.

Tal vez no, advirtió otro experto en colectividades que también asesoró a los saudíes. «Cuando se ven ondas expansivas turbulentas como ésa, es demasiado tarde», opina Keith Still, fundador de Crowd Dynamics, una empresa británica que ayudó a los saudíes a diseñar un nuevo plan de tráfico para el ritual de la lapidación hace unos años. «¿Qué puede hacerse con una multitud que se encuentra en ese estado extremo de onda expansiva? Ya se encuentra al borde del colapso. Cualquier cosa que se haga puede suponer el empujoncito final que provoque el accidente.»

Según Still, los responsables deben recordar cuál es la raíz del problema: demasiada gente intenta entrar en un espacio demasiado reducido. «La tasa de ingreso en el puente era de ciento treinta y cinco mil personas por hora. La tasa de los que llegaban a los pilares era sólo de cien mil personas por hora. No se puede meter un litro de agua en una botella de medio litro.»

Los saudíes sabían que el puente estaba obsoleto, según Still. Tan pronto como el último peregrino hubiera abandonado el recinto en 2006, pensaban demolerlo y empezar a construir uno nuevo. Ése era el motivo por el que habían despejado un espacio más extenso alrededor de la rampa de entrada, para poder alojar los equipos de construcción. Desgraciadamente, con ello habían dejado más espacio para que entretanto pudiera congregarse una multitud todavía mayor. Cuando empezó el ritual de la lapidación, debía de haber unas setecientas cincuenta mil personas en la plaza, calculó Still. Sólo hay que combinar una multitud de esas dimensiones con un edicto religioso que recomiende a los peregrinos que esperen hasta la llamada de mediodía para empezar con el ritual y ya tenemos todos los ingredientes listos para el desastre. Fue como dar inicio a la mayor maratón jamás celebrada. «Suena el pistoletazo de salida y, tras la llamada a la plegaria, todo el mundo intenta avanzar, pero el diseño no da para tanto», afirma Still.

En circunstancias normales, una multitud puede superar elevados niveles de congestión mediante la autoorganización. Cuando se encuentran dos torrentes de personas, por ejemplo, se distribuyen de forma natural en dos carriles separados, una persona tras otra, para reducir las interacciones que pueden obstruir el paso, igual que hacen las hormigas guerreras en la selva tropical. Pero, cuando la densidad supera con creces la capacidad, aunque sólo sea temporalmente, la dinámica de una multitud cambia y los individuos pierden el control, tanto desde un punto de vista físico como psicológico. Ante densidades extremas, el movimiento y la conciencia de cada individuo quedan sustituidos por el movimiento y la reacción de la masa. La multitud pierde parte de su capacidad para autoorganizarse y puede convertirse en una masa irreflexiva que se deja guiar por la física y el miedo. En lugar de sobreponerse a los problemas de tráfico mediante simples reglas básicas de comportamiento y distribuirse entre incontables individuos como lo haría una colonia de hormigas, la multitud entra en un estado caótico que se guía tan sólo por el instinto de supervivencia, más bien como un enjambre de langostas.

Un motivo de ese colapso es la falta de comunicación entre los integrantes de la multitud. En una concurrencia tan extensa, la información no se propaga de una persona a otra tan rápidamente como lo hace a través de un banco de peces o una bandada de aves, animales cuyos instintos han evolucionado para identificar esas señales (como hemos visto en el capítulo cuatro). Concretamente, la información crítica no se extiende desde la parte frontal de una multitud hacia atrás. Cuando se producen los arrollamientos de manifestantes, los cuerpos de seguridad se ven incapaces de reducir la presión porque los que empujan simplemente no pueden oírlos. En lugar de eso, lo que sucede a menudo es que, ante la ausencia de información fiable, surgen y se extienden rumores que hacen subir los niveles de ansiedad hasta el punto de que la gente acaba actuando irracionalmente y empieza a empujar o a intentar escapar.

La única manera segura de evitar un caos como ése en las congregaciones masivas es mediante un diseño y unos factores de seguridad constituidos desde el principio, que es lo que los saudíes se propusieron hacer inmediatamente después del desastre de 2006. El viejo puente Jamarat fue derribado y se inició la construcción de uno nuevo con cinco niveles en lugar de los dos que tenía el anterior (el nivel de base y un solo paso elevado). Además de proporcionar más capacidad en general, cada nivel tendría varias entradas y salidas. También se aplicaron nuevas estrategias de tráfico, entre ellas la instalación de vallas para canalizar a los peregrinos directamente desde la gran zona de acampada hasta el puente, y el redireccionamiento de todos los caminos para que fueran de un solo sentido. Se asignarían diferentes horas de inicio a diferentes grupos registrados de peregrinos mediante un nuevo sistema de horarios, y esas horas se extenderían a lo largo de todo el día. Se entrenaría al personal de seguridad en el uso de sistemas de vigilancia que contarían automáticamente a los peregrinos. «No se trataba sólo del puente, era un enfoque totalmente nuevo —afirma Keith Still—. Ahora todo quedaba bajo control.»

Tal vez fuera así, pero, cuando tuvo lugar el siguiente hajj en diciembre de 2006, sólo se habían completado los dos primeros niveles del puente y la multitud congregada era mayor que nunca. Más de dos millones de personas atestaron el valle que rodeaba Mina en esa ocasión, con lo que sometieron al nuevo puente Jamarat a la prueba más severa posible. Los niveles de ansiedad debieron de ser altos entre los peregrinos, que recordaban los centenares de personas que habían perdido la vida menos de un año antes. Sin embargo, el ritual de la lapidación siguió adelante.

Pero esa vez no se produjo ningún accidente. No hubo aplastamientos. No cundió el pánico. A pesar de que la multitud era la mayor que las autoridades habían presenciado jamás en Mina, los niveles de densidad no llegaron a superar la capacidad de la nueva estructura, es decir, justo lo que se habían propuesto con el nuevo diseño. Y aunque las personas que formaban parte de ese mar de peregrinos tenían calor y estaban exhaustas, en ningún momento perdieron su sentido de la identidad. No llegaron a convertirse en una turba salvaje. Hicieron lo que los había llevado hasta allí y volvieron a casa, cansados pero felices.

LA REVOLUCIÓN DE LAS CACEROLAS

La multitud congregada frente al edificio del Parlamento de Reikiavik estaba furiosa pero sabía comportarse. Bien abrigados para soportar el frío, se dedicaban a golpear cacerolas con cucharas de madera, a hacer sonar sus silbatos, a gritar eslóganes y a lanzar bolas de nieve contra el edificio de piedra gris en el que los legisladores islandeses se reunían por primera vez en el año 2009 tras las vacaciones de invierno. «Tenemos que despertar al Gobierno, que parece medio dormido», le dijo una mujer a un periodista del The Sunday Times.

Unos meses antes, el pujante sistema bancario islandés había caído víctima de varios arriesgados planes de préstamos. El Gobierno se había visto obligado a tomar las riendas de los bancos más importantes del país, que en conjunto habían acumulado deudas que superaban varias veces las reservas monetarias nacionales. Ante la huida de los inversores extranjeros, el mercado de valores islandés se hundió un ochenta y cinco por ciento y la divisa, la corona islandesa, perdió un tercio de su valor en una sola semana. Para los ciudadanos de a pie, como los que formaban parte de esa multitud, esa debacle financiera significaba despidos masivos, la pérdida de los ahorros, la caída en picado del valor de las propiedades, hipotecas imposibles de afrontar y una inflación estratosférica. No es extraño que estuvieran furiosos.

«La gente simplemente está frustrada —dijo otro manifestante mientras golpeaba dos tapas de cacerola a modo de platillos—. Una nación entera ha dado una vuelta de campana y todos, desde el Gobierno hasta el Banco Central y los organismos de supervisión financiera, siguen en sus puestos.»

Pero eso no iba a durar mucho más tiempo. Pocos días después de la protesta —parte de un movimiento que llegaría a conocerse como la revolución de las cacerolas—, el primer ministro, Geir Haarde, anunció su dimisión y la de todo su gabinete. El suyo fue el primer Gobierno que cayó como resultado directo de la crisis financiera mundial. Islandia había dejado de ser uno de los países más prósperos del mundo para convertirse en un verdadero problema financiero en cuestión de meses.

Esa caída repentina había sido producto de un mal comportamiento de los mercados, del mismo modo que el peor desastre producido en un estadio puede ser producto de un mal control de las masas. Los expertos nos cuentan que, cuando un mercado funciona correctamente, equilibra el miedo y la codicia de forma automática, de manera que los deseos de competencia de una multitud de inversores quedan organizados por sus cálculos separados de beneficio y riesgo. Pero, cuando se pierde ese equilibrio, cuando los inversores se dedican a seguirse a ciegas los unos a los otros, tanto con la esperanza de sumarse a una burbuja como con el temor a que esa burbuja estalle, un mercado plácido puede convertirse en una estampida salvaje.

La historia de cómo sucedió todo eso en Islandia se remonta a finales de la década de 1990, cuando el país se liberalizó y posteriormente privatizó los bancos. Fortalecidos por los elevados intereses fijados por el Gobierno para lidiar con la inflación, los bancos adoptaron de repente un comportamiento agresivo en el mercado financiero internacional y ofrecieron tratos irresistibles a inversionistas extranjeros. En menos de cinco años, los tres bancos más importantes de Islandia hincharon los activos combinados multiplicándolos por diez en una de las expansiones más rápidas que se habían visto jamás en la banca mundial. Los mismos intereses elevados contribuyeron también a reforzar la corona, lo que impulsó a los islandeses de todos los estratos socioeconómicos a gastar dinero a lo loco y a contratar préstamos e hipotecas en divisas extranjeras. Con las manos llenas de dinero extranjero, los trescientos mil habitantes aproximados de la isla, que durante siglos se habían ganado la vida principalmente pescando, empezaron a creer que la burbuja financiera de Islandia no estallaría jamás.

Pero en octubre de 2008 estalló.

Empezó con tensiones repentinas del crédito a nivel mundial. A medida que la crisis de los títulos hipotecarios se extendía desde Wall Street por todo el planeta, los bancos dejaron de conceder crédito a otros bancos y atraparon desprevenida a la entidad islandesa Glitnir. Incapaz de devolver considerables préstamos a corto plazo, el banco aceptó ser nacionalizado. Eso provocó el pánico entre los clientes, que sacaron los depósitos que tenían no sólo en el Glitnir, sino también en los dos bancos más importantes de Islandia, el Landsbanki y el Kaupthing. Cuando también ellos se vieron afectados, el Gobierno garantizó los depósitos nacionales, pero no los de las filiales extranjeras. Los inversionistas extranjeros no tuvieron suerte, incluyendo ciento veinte municipios británicos que perdieron sus ahorros por un valor estimado de mil ochocientos millones de dólares. Como represalia, las autoridades británicas embargaron los activos de una filial del banco Kaupthing con el pretexto de cumplir con una ley antiterrorista.

Una ironía de todo ese desastre fue que no tuvo nada que ver con los créditos hipotecarios que estaban haciendo estragos en el resto del mundo, al menos no de forma directa. A pesar de la irresponsabilidad con la que los bancos islandeses habían acumulado deuda externa, en su mayor parte habían evitado los esquemas de hipotecas subprime que tan tóxicos habían demostrado ser. En ese sentido, el Glitnir y otros bancos fueron víctimas accidentales de una reacción en cadena de acontecimientos mundiales interconectados que fueron produciéndose uno tras otro, como cuando cae una hilera de fichas de dominó. El error de los banqueros había sido no reconocer, mucho antes de que se produjera, que la burbuja financiera del país era insostenible. «¿Quién sabía que Islandia era sólo un fondo de inversión libre con glaciares?», escribió Thomas Friedman, columnista de The New York Times.

El primer ministro Haarde apareció en televisión para explicar la crisis y contó a sus compatriotas islandeses que había sido necesario tomar las riendas de los bancos para evitar que la economía del país quedara «absorbida con los bancos por esa vorágine». La lección que según él debía aprenderse era que «no es sensato que un país pequeño intente tener un papel principal en el sistema bancario internacional».

Tal vez tuviera razón, pero podía extraerse otra lección: la que nos recuerda el perdurable atractivo que tienen los planes de enriquecimiento rápido. Mediante el apalancamiento de grandes cantidades de deuda con la entrada repentina de depósitos, los banqueros islandeses, apodados los Nuevos Vikingos, se habían unido a un club de especuladores de primera línea que se remontaba varios siglos atrás. En 1720, por ejemplo, unos embaucadores expertos en finanzas de Inglaterra consiguieron una cantidad de efectivo increíblemente elevada procedente de inversores a los que les habían asegurado los derechos exclusivos de la Corona para comerciar con América Central y del Sur, a pesar de que esa parte del mundo estaba controlada por una España hostil. Fueron tan persuasivos vendiendo la mera idea del trato que el valor de la compañía se multiplicó por diez en tan sólo unos meses, lo que animó a otros a emprender operaciones parecidas, hasta que casi todo el mundo en Inglaterra estuvo arriesgando sus ahorros en un plan tras otro, a cuál más peliagudo. Cuando la «burbuja de los Mares del Sur», que es como la llamaron, finalmente estalló unos meses más tarde, el escándalo se había extendido ya desde el ámbito financiero hasta los cargos del Gobierno, que fueron impugnados por complicidad.

Fue todavía peor durante la tulipomanía que sufrió Holanda a principios del siglo XVII. En una de las burbujas especulativas más célebres de todos los tiempos, los comerciantes fueron subiendo el precio de los bulbos hasta que alcanzaron cien veces su peso en oro. A pesar de que los tulipanes se habían cultivado en Persia desde el siglo ix y en los jardines de Solimán I el Magnífico en Estambul desde principios del siglo xvi, los holandeses jamás habían visto unas flores tan bellas, como escribe Mike Dash en Tulipomania⁶ «Los colores que exhibían eran más intensos y más concentrados que los de las plantas corrientes; el simple rojo se convertía en escarlata brillante, mientras que el púrpura apagado adoptaba un matiz lleno de embrujo que lo convertía casi en negro.» Durante tres décadas al principio del siglo XVII, adinerados coleccionistas competían por conseguir los especímenes más excepcionales. Era una época de gran prosperidad en los Países Bajos, cuando los barcos holandeses regresaban cargados de fortunas en especias y artículos exóticos de Indonesia y otras partes de Asia. El dinero corría abundantemente por la economía del país. Pero en 1635 los especuladores entraron en el juego.

La peligrosa innovación que aportaron fue que, en lugar de comprar y vender bulbos reales o flores que cambiaran de manos físicamente, empezaron a comerciar con bulbos que todavía estaban bajo tierra. A menudo, se les permitía entregar un pequeño depósito y se pasaba balance meses más tarde, cuando se sacaban los bulbos de la tierra. Cuando la gente se dio cuenta de lo fácil que podía ser conseguir un buen beneficio de ese modo, todo el mundo quiso participar en ello, desde carpinteros y albañiles hasta abogados y clérigos. Los tejedores vendían sus telares para poder realizar los pagos y asumían que, cuando el precio de los bulbos volviera a subir, podrían venderlos por mucho más. Por supuesto, era el mismo tipo de especulación con apalancamiento que iba a meter en problemas a los bancos islandeses, y acabó empantanando a los holandeses. Poco tiempo después, el precio de los tulipanes dejó de tener relación alguna con las flores reales. Según escribe Dash, «pasó a ser perfectamente normal que los floristas vendieran tulipanes que no podían entregar a compradores que no tenían dinero para pagarlos ni deseo alguno de llegar a plantarlos jamás».

En 1636, el precio de los tulipanes más codiciados había alcanzado ya una dimensión absurda. Un panfletista de la época dejó constancia de la venta de un solo bulbo por tres mil florines junto a una relación del equivalente en bienes que podrían haberse comprado con ese importe: ocho cerdos, cuatro bueyes y doce ovejas, todos ellos ya engordados, además de veinticuatro toneladas de trigo, cuarenta y ocho toneladas de centeno, dos toneles de vino, cuatro barriles de cerveza, dos toneladas de mantequilla, cuatrocientos cincuenta kilos de queso, una copa de plata, un fardo de ropa, una cama con colchón y sábanas y, por último, aunque no por ello menos importante, una barca.

Cuando la burbuja estalló en 1637, ocurrió casi con la misma rapidez que en el caso de la crisis financiera de Islandia. En unas cuantas semanas horribles durante el mes de febrero, los tulipanes que habían adquirido el valor equivalente al sueldo anual de un carpintero multiplicado por veinte de repente pasaron a no valer nada. Los comerciantes, presos del pánico, intentaron vender sus bulbos sobrevalorados a cualquier precio. Al notar que los precios se habían descontrolado, escribe Dash, fue como si «los comerciantes de tulipanes hubieran estado esperando que ocurriera algo que finalmente había ocurrido». Lo mismo sucedió durante la contracción del crédito a nivel internacional en 2008: de repente nadie quiso saber nada del riesgo. Por aquel entonces, igual que ahora, tener deudas financiadas era toda una desgracia. Cuando las aguas volvieron a su cauce en Ámsterdam y los coleccionistas volvieron al mercado para recoger los platos rotos, la mayoría de los bulbos podían adquirirse en el mejor de los casos por un cinco por ciento de la tasación anterior, aunque fue mucho más frecuente un descenso hasta el uno por ciento.

Ése fue un capítulo más en «el gran y terrible libro de la estupidez humana», tal como lo describe Charles Mackay en su célebre crónica de 1841, Delirios multitudinarios. «El dinero, como tantas otras veces, provocó el delirio de la multitud. Los países se convirtieron de repente en jugadores desesperados que acabaron arriesgando su existencia por un pedazo de papel.» Esas burbujas son tan peligrosas por el mismo motivo por el que lo es una gran multitud: porque nunca se sabe cuándo un pequeño suceso, como un salto en las tasas de ejecución de hipotecas en California o la bolsa de un peregrino abandonada sobre una rampa de acceso, puede desencadenar un desastre tan repentino como demoledor.

«Las burbujas y las quiebras financieras son ejemplos modélicos de tomas de decisiones colectivas que salen mal —explica James Surowiecki—. En una burbuja, desaparecen todas las condiciones que convierten a los grupos en inteligentes: la independencia, la diversidad y el razonamiento personal.» En lugar de eso, los individuos siguen el ejemplo de los demás y persiguen a ciegas el beneficio rápido, como las hormigas que daban vueltas y más vueltas en Panamá. «Como hemos visto, ya es lo suficientemente difícil para los inversores actuar con independencia de los demás inversores», escribe Surowiecki. «Durante una burbuja, es prácticamente imposible. En otras palabras, un mercado se convierte en una turba.»

Algo parecido ocurre con las langostas. «Cuando un insecto se queda sin recursos, intenta comerse a los demás —afirma Iain Couzin—. Eso conlleva una respuesta positiva y un comportamiento altamente destructivo. Cuando una turba obtiene el mismo tipo de respuesta positiva, ésta también conlleva un comportamiento agresivo, violento o destructivo.» En ambos casos, algo pequeño puede crecer rápidamente hasta convertirse en algo enorme. Igual que un desastre colectivo se amplía velozmente hasta el punto de provocar un número masivo de víctimas, las langostas crecen en número con rapidez hasta crear enjambres masivos.

La clave para prevenir los desastres colectivos, según los expertos, consiste en asegurarse de que las densidades no superan los niveles críticos. Keith Still afirma que para conseguirlo es necesario diseñar de forma inteligente los estadios y otras estructuras en los que se congregan multitudes hasta el límite del aforo. Una multitud también puede desactivarse si se proporciona la información suficiente para que los individuos mantengan un control personal. «La multitud por sí misma no se da cuenta de los peligros o los riesgos porque tiene una visión limitada y una capacidad limitada de moverse», según Still. Cuando te encuentras en medio del meollo, «la multitud te condiciona, porque ni siquiera puedes dar un paso completo hacia adelante». Bajo esas circunstancias, si no puedes obtener información precisa acerca de lo que se puede esperar, puedes perder la sensación de control y dejarte llevar por el flujo de la multitud.

La información es crucial también para los mercados sanos. Cuando los inversores abandonan el razonamiento personal y se dedican a actuar al antojo de la multitud, desconectan un mercado de la información crítica. «El problema es que, en cuanto todo el mundo va a cuestas de la sabiduría de grupos, nadie aporta nada a esa sabiduría colectiva», escribe Surowiecki. En los casos más extremos, puede formarse una burbuja gigante que embarque a un país entero por caminos tortuosos.

En las elecciones generales que se celebraron en abril de 2009, los votantes islandeses echaron del poder al partido conservador, que había controlado el Parlamento durante casi dos décadas, mientras que la izquierda ocupó treinta y cuatro de los sesenta y tres escaños. Con la promesa de devolver tan rápido como fuera posible cinco mil millones en préstamos del Fondo Monetario Internacional y de sus vecinos nórdicos, la primera ministra Johanna Sigurdardottir dio su palabra de que intentaría que Islandia entrara en la Unión Europea. Con un poco de suerte, declaró ante los periodistas, «el primer país que ha tenido una crisis económica de estas dimensiones» sería también el primero en recuperarse de ella.

«A lo largo de nuestra historia nos hemos acostumbrado a lidiar con malas cosechas, temporadas sin pesca, un clima duro y cambios continuos», dijo Olafur Hardarson, profesor de ciencias sociales en la Universidad de Islandia, en declaraciones para The New York Times. «La gente dice: “Esto será muy duro, pero tenemos que superarlo y nos las arreglaremos para conseguirlo”.»

CONCLUSIÓN

HACER LO CORRECTO

El Día de los Caídos de 2009, la Universidad de Yale concedió el título honorífico de doctor honoris causa en ciencias sociales al economista premio Nobel Thomas Schelling.¹ Antiguo profesor de la Universidad de Yale, Schelling fue una de las diez personas reconocidas esa mañana en la ceremonia inaugural del curso académico. La secretaria de Estado Hillary Rodham Clinton fue otra de esas personas.

Schelling no lo sabía en el momento de iniciarse el acto, pero estaba a punto de participar en una de esas situaciones sociales tan interesantes que él mismo suele dedicarse a analizar: la que tiene lugar en las circunstancias más familiares pero despierta las dudas más profundas acerca del papel individual de cada persona en un mundo de conducta colectiva.

«Cuando nos llamaron para que subiéramos al estrado, le diéramos la mano al presidente de Yale y recogiéramos un diploma, nos aplaudieron», firma Schelling. «Habían dejado a Hillary Clinton para el final. Cuando la llamaron por el nombre y ella se acercó al presidente, el público no se limitó a aplaudirla, sino que muchos estudiantes —había miles de ellos en una plaza al aire libre— se levantaron de sus asientos. Pronto fueron muchos más los que se pusieron de pie, hasta que prácticamente acabó por levantarse casi todo el mundo.»

Por detrás de Schelling, en el escenario en el que había estado sentado junto a otros dignatarios y el equipo directivo de la universidad, unas cuantas personas también se pusieron de pie. ¿Tenía que hacer él lo mismo? «Para muchos de nosotros, fue una situación desconcertante —afirma—. Si sólo tres de los que estábamos en el escenario nos levantábamos, ¿qué diría eso acerca de nosotros? ¿Qué les comunicaba a los que no se habían levantado? ¿Sería como estar luciéndose, o qué? A esas alturas, la cuestión no era en absoluto si la secretaria de Estado merecía o no que la gente se pusiera de pie para ovacionarla. Lo más importante era que se trataba de una dinámica de grupo.²

Como muchos de los fenómenos que hemos visto en las manadas inteligentes, que el público la ovacionara de pie dependía de una serie de interacciones entre varios individuos, tal como los economistas John Miller y Scott Page explican en su libro Complex Adaptive Systems. En primer lugar, uno o más miembros del público deben sentir la fuerza y la confianza necesarias para romper el hielo y ser los primeros en levantarse de sus asientos. En segundo lugar, esas personas deben estar situadas donde los demás puedan verlas (difícilmente serán los de las filas de atrás los que provoquen que el público se ponga de pie para dedicar una ovación). En tercer lugar, a un cierto porcentaje del público tiene que apetecerle ponerse de pie una vez que alguien haya sido el primero en hacerlo. Y finalmente, en cuarto lugar, el resto del público debe experimentar la presión suficiente por parte de los que ya están de pie, de manera que sientan que es mejor ponerse de pie que llamar la atención por el hecho de permanecer sentados. «A pesar de ser ostensiblemente simple, la dinámica social responsable de que el público acabe dedicando una ovación de pie es compleja», escriben.

La ovación que recibió Hillary Clinton, por ejemplo, empezó en una parte de las gradas reservada a los estudiantes de Derecho. Probablemente se levantaron de un salto al oír su nombre porque se había licenciado en Derecho precisamente en Yale, en 1973. Casi al mismo tiempo, la gente que estaba sentada detrás de Clinton en el escenario, seguramente admiradores de su carrera, también se puso de pie, con lo que dieron la señal al público de que todo el auditorio estaba a punto de hacer lo mismo. «Ese caso fue complicado —afirma Schelling—, porque no se trataba solamente del comportamiento gregario de un grupo, sino de varios: la gente del escenario y la que llenaba el auditorio. Poco después miré a mi alrededor y me di cuenta de que todo el mundo estaba de pie, por lo que también yo tuve que hacerlo para no llamar la atención al permanecer sentado.»

Ésa es precisamente la clase de situaciones que Schelling había analizado de forma tan brillante, en las que los individuos toman decisiones basándose no sólo en sus sentimientos u opiniones, sino también el las acciones y reacciones ajenas. Como pionero de la aplicación de la teoría de juegos a la economía conductual, Schelling había escrito acerca de temas inextricables, desde las armas nucleares hasta el cambio climático. Y aun así quedó perplejo ante el modo en el que habían sucedido los acontecimientos. Si Clinton hubiera sido la única persona homenajeada ese día, no habría sido sorprendente que la ovacionaran de pie. Teniendo en cuenta lo famosa que era, las décadas que había dedicado al servicio público y su posición en el Gobierno, nadie habría puesto en duda que eso fuera lo correcto. Lo que confundía a Schelling era que las nueve personas que previamente habían recibido el mismo honor, todas ellas extraordinarias por sus méritos, hubieran recibido el mismo tipo de reconocimiento sin que nadie se hubiera puesto de pie para ovacionarlas, hasta que los estudiantes de Derecho, los más predispuestos a ello, obligaron a la multitud a reconsiderar las reglas de comportamiento.

Según Miller y Page, vale la pena hablar de esa clase de situaciones. No porque sea especialmente importante que la gente se ponga de pie para dedicar una ovación, si bien es algo bonito para quien lo hace y más aún para el que lo recibe. Si vale la pena hablar de ello es porque el mismo patrón de conducta que provoca esas ovaciones —una serie de individuos que se influyen mutuamente mediante una reacción en cadena de señales y acciones— también tiene algo que ver con si la gente manda a sus hijos a escuelas públicas o privadas, si defrauda al fisco, si lleva a sus perros atados, gana peso, hace circular un rumor, vota a un partido determinado o decora sus casas con luces navideñas. Comprender el funcionamiento de una ovación como ésa ayuda a entender mejor por qué Twitter se ha convertido en algo familiar para nosotros o cómo un brote local de gripe porcina se convierte en una pandemia mundial. «A pesar de que ponerse de pie para ovacionar a alguien per se no supone uno de los problemas sociales más serios —escriben—, tiene relación con una amplia clase de conductas importantes vinculadas al contagio social.»

Así pues, una ovación de pie demuestra de un modo altamente simplificado en qué consisten los mecanismos del comportamiento contagioso. En ese sentido desempeña el mismo papel que hemos otorgado a las bandadas, los rebaños y las colonias a lo largo de este libro, en tanto que modelos de diferentes clases de comportamientos colectivos dinámicos. Al observar a una colonia de hormigas, por ejemplo, hemos visto como un gran número de individuos sin supervisión puede llevar a cabo tareas complejas siguiendo reglas básicas cada vez que se encuentran e interactúan. Dado que una colonia distribuye la resolución de problemas entre un gran número de individuos, no sólo asigna sus recursos de forma eficiente, sino que además se adapta rápidamente a las modificaciones del entorno. Fue precisamente ese modo tan inteligente que utilizan las hormigas para autoorganizarse instintivamente, al fin y al cabo, lo que inspiró a los informáticos teóricos para capturar su comportamiento en algoritmos que contribuyeron a que una compañía como Air Liquide optimizara sus complejas operaciones empresariales.

De los enjambres de abejas hemos aprendido que los grupos pueden tomar decisiones correctas de un modo fiable y ágil siempre que busquen una cierta diversidad de conocimiento y perspectivas, que alienten una competencia cordial de ideas y que restrinjan sus opciones mediante mecanismos como el voto. Ese proceso de deliberación no sólo sugiere un modo práctico de aprovechar la sabiduría colectiva en grandes organizaciones como Boeing, como reconocía Dennis O’Donoghue, sino que también ayuda a las comunidades a constituir reservas intangibles de confianza a las que pueden recurrir en los momentos difíciles, como descubrieron los ciudadanos de Vermont.

Al estudiar los montículos de termitas, hemos visto como incluso las pequeñas contribuciones a un proyecto común pueden crear algo útil y admirable cuando un gran número de individuos unen sus esfuerzos. Del mismo modo, herramientas basadas en la web como las wikis, los blogs y los marcadores sociales han ofrecido a las agencias de inteligencia plataformas efectivas para crear un fondo común de información y mejorar el funcionamiento de unos y otros.

Finalmente, las bandadas de estorninos nos han mostrado cómo, sin la dirección de un líder, los miembros de un grupo pueden coordinar su comportamiento con una precisión impresionante simplemente prestando mucha atención a sus vecinos más próximos. Mediante el mismo tipo de mimetismo adaptativo, un banco de peces o una manada de caribúes pueden comunicar rápidamente información en el seno de un grupo, relativa tanto a la ubicación de una fuente de alimento, a un trayecto de migración o a la proximidad de un depredador. Esos últimos grupos nos recuerdan que también nosotros somos animales sociales y que interpretamos constantemente señales de unos y otros acerca de cómo debemos comportarnos, si deberíamos permanecer en una larga fila para conseguir unas entradas, reducir nuestra huella de carbono o dejar el tabaco. Hemos visto que prestar atención a los demás puede ser una hábil manera de atajar camino a la hora de tomar decisiones durante momentos de incerteza, pero también puede tentarnos a seguir a la multitud a ciegas, como cuando nos dejamos llevar por las modas o por planes financieros insensatos.

Comparada con las acciones inteligentes que suelen llevar a cabo las manadas inteligentes, una ovación de pie puede parecer algo caprichoso y arbitrario, como muchas otras situaciones en las que nuestra conducta se ve poderosamente influida por lo que las demás personas dicen o hacen. Con más frecuencia de lo que sería de esperar, como han demostrado las simulaciones informáticas, nuestra tendencia a imitar a los demás provoca que las ovaciones fracasen. La gente termina aplaudiendo de pie actuaciones que en realidad han gustado a muy pocos y el motivo podría ser tan simple como que los amigos de los actores hayan conseguido iniciar un efecto en cadena. «En cambio —afirma John Miller—, es posible que un público al que le haya encantado la actuación no se levante del asiento simplemente porque son de Minnesota, por ejemplo, y son demasiado tímidos para ponerse de pie.» Los grupos que se levantan para participar en una ovación, por consiguiente, se comportan de un modo distinto a los que aprovechan la sabiduría de los grupos. En lugar de combinar diferentes fragmentos de información y puntos de vista para tomar una única decisión inteligente, un público que ovaciona a alguien puede verse empujado en una u otra dirección por oleadas de imitación. Cuando eso ocurre, el resultado puede ser impredecible y a veces incluso expresa justo lo contrario de lo que el grupo siente en realidad.

Eso nunca le ocurriría a un enjambre de abejas, según el biólogo Tom Seeley. «Si el público de la ceremonia inaugural de Yale hubiera estado compuesto por abejas obreras, al iniciarse el proceso de la ovación de pie, cada una de ellas se habría dado cuenta de que algunos miembros de la colmena estaban cambiando de postura y, por consiguiente, de que estaba pasando algo, pero las abejas no se habrían sentido obligadas a seguir el ejemplo», explica. No están programadas genéticamente para hacerlo. «En lugar de eso, la selección natural ha hecho evolucionar a las abejas obreras para que eviten los efectos de esa presión que invita a subirse al carro, por lo que acaban tomando las decisiones de forma independiente.» Cuando una exploradora descubre una ubicación potencial para el nido observando la danza de otra abeja, como hemos visto en los experimentos de Seeley y Visscher, sólo indicará su apoyo a la ubicación si la ha evaluado antes personalmente y le ha parecido conveniente. De ese modo, según Seeley, las abejas combinan de forma efectiva el funcionamiento colectivo y el individual. «Por eso sospecho que las abejas no habrían alcanzado una decisión unánime acerca de Hillary Clinton. Algunas se habrían puesto de pie y habrían batido las alas para aplaudir, mientras que otras habrían permanecido sentadas tranquilamente, tal vez limpiándose las antenas.»

Para bien o para mal, los humanos no nos comportamos del mismo modo. Para simplificar excesivamente nuestro dilema, podemos decir que estamos a medio camino entre pertenecer a una comunidad y maximizar nuestro bienestar personal. Necesitamos algo más que nuestros instintos naturales para avanzar hacia objetivos comunes. Necesitamos cosas como contratos legales, impuestos, leyes de residuos y normas sociales que nos obliguen a esperar nuestro turno y a no hablar durante una película. «Una buena parte de la organización social —de lo que llamamos “sociedad”— consiste en tratos institucionales para superar esas divergencias entre el interés individual percibido y un acuerdo colectivo más amplio», escribe Schelling. En su libro Micromotives and Macrobehavior, cuenta que un domingo por la tarde volvía en coche de Cape Cod y se quedó atascado en una cola de un kilómetro y medio provocada por un colchón que se había caído del coche de otro veraneante y estaba en medio de la carretera. Mientras centenares de coches esperaban en fila, los conductores se dedicaron a esquivar el colchón cuidadosamente, uno tras otro, antes de acelerar y alejarse de nuevo. Lo único necesario para eliminar la cola era que uno de esos conductores se detuviera para arrastrar el colchón fuera del paso. Pero no había ningún motivo para que alguien hiciera algo así una vez superado el obstáculo, cuando ya tenía la carretera despejada frente a él. Por eso no se disolvía la cola.

A diferencia de las hormigas, las abejas y los pájaros, a menudo no sabemos cuál es la manera más correcta de actuar. Atrapados en nuestros propios sistemas complejos, luchamos contra la falta de información, contra la poca capacidad que tenemos de sentir cómo una cosa afecta a la otra y de predecir los resultados, da igual si se trata de los estudiantes de Boston que intentan identificar terroristas, de los pilotos de pruebas e ingenieros de Seattle participantes en el juego de la cerveza, de operadores de la sala de control de Akron que intentan controlar los fallos de una red eléctrica, de estudiantes de Filadelfia que le dan vueltas a juegos en red, de manifestantes de Reikiavik que se enfrentan a un sistema bancario en quiebra, de peregrinos en Mina que se empujan por un puente peligrosamente concurrido o de invitados a una ceremonia de graduación en New Haven que se preguntan si deben ponerse de pie para ovacionar a Hillary Clinton. Para todos nosotros, tarde o temprano, proceder de forma correcta no resulta una tarea precisamente sencilla.

A ese respecto, los colectivos que encontramos en la naturaleza nos han enseñado dos lecciones: la primera es que, trabajando juntos en grupos, nosotros también podemos reducir el impacto de la incertidumbre, de la complejidad y del cambio, tanto si nuestros grupos son pequeños, como en el caso de los equipos dedicados a la resolución de problemas en Boeing, o enormes, como las multitudes que actualizan la Wikipedia. En gran parte depende de lo que intentamos conseguir y de cómo estructuramos nuestros grupos. Como nos han enseñado los biólogos, las bandadas, los cardúmenes y las colonias derivan su resiliencia y flexibilidad principalmente de los mecanismos que utilizan para administrar interacciones entre individuos, lo que Tom Seeley llama el arsenal de trucos de una colonia. Esos mecanismos varían ampliamente según sean los problemas concretos a los que se enfrentan las manadas, pero a menudo incluyen una dependencia del conocimiento local (que mantiene una diversidad de información), la aplicación de reglas simples (lo que minimiza las necesidades computacionales), las repetidas interacciones entre los miembros del grupo (que contribuyen a amplificar señales débiles pero importantes y a acelerar la toma de decisiones), el uso de umbrales de consenso (para mejorar la precisión de las decisiones) y una buena dosis de aleatoriedad del comportamiento individual (para evitar que un grupo se quede atascado en la resolución de problemas). Aplicando cuidadosamente principios parecidos en sus organizaciones, tal como Jeff Severts descubrió en Best Buy, los negocios pueden aprovecharse de la sabiduría de los grupos de su propia categoría o, como aprendieron los analistas de la CIA, proporcionar a los empleados una plataforma compartida para colaborar y así hacer crecer el conocimiento propio.

La segunda lección de las manadas inteligentes es que, como miembros de esos grupos, no tenemos que rendirnos a nuestra individualidad. En la naturaleza, una buena toma de decisiones surge tanto de la competencia como del compromiso, tanto del desacuerdo como del consenso. Pensemos en el encendido debate que mantienen las abejas exploradoras cuando pugnan por conseguir el beneplácito de sus congéneres a favor de una ubicación. Lo mismo puede aplicarse a los grupos humanos: aportamos algo de valor a un equipo u organización sobre todo con algo auténtico y original, algo que procede de nuestras experiencias y habilidades únicas, y no de copiar ciegamente a otros, de aprovechar la ventaja sobre los demás o de ignorar nuestros mejores instintos. En ocasiones eso significa pagar por la parte que nos toca, sacrificarnos por el bien del grupo o aceptar cómo se hacen las cosas. En otras ocasiones significa perseguir lo que creemos y presionar por una causa, o negarse a seguir a la multitud. En cualquier caso, la mejor manera de servir al grupo es manteniendo la confianza.

En el complicado mundo de las relaciones humanas, al fin y al cabo, nunca puedes estar seguro de cómo saldrán las cosas. El público a veces acierta cuando se levanta para ovacionar a alguien y otras veces no. Un mercado financiero a veces equilibra los deseos de incontables deseos que compiten entre ellos y otras veces nos decepciona. En unas ocasiones está bien encender el aire acondicionado porque hace calor y en otras contribuye a provocar un apagón. Puesto que nos resulta tan difícil comprender los sistemas complejos de los que formamos parte, podríamos sentir la tentación de tirar la toalla y limitarnos a hacer lo mismo que los demás. Pero no queremos ir por la vida aplaudiendo acontecimientos que no nos han gustado. Como tampoco queremos lamentar haber dejado pasar una buena oportunidad de levantarnos y ovacionar algo verdaderamente maravilloso.

Las abejas no lo harían y nosotros deberíamos seguir su ejemplo.

AGRADECIMIENTOS

Este libro no podría haberse escrito sin la ayuda de los científicos y empresarios que tan generosamente han compartido su tiempo e ideas conmigo. Concretamente Deborah Gordon, de la Universidad de Stanford, y Thomas Seeley, de la Universidad de Cornell, me ayudaron mucho con sus conocimientos y sus ánimos desde el principio hasta el final. También estoy muy agradecido a John Miller, de la Universidad de Carnegie Mellon; Andrea Cavagna e Irene Giardina, del Instituto Nacional Italiano de Física de Materia Condensada; Iain Couzin, de la Universidad de Princeton; Vijay Kumar y Michael Kearns, de la Universidad de Pensilvania; Charles Harper, de American Air Liquide; Dennis O’Donoghue, de Boeing; Marco Dorigo y Jean-Louis Deneubourg, de la Universidad Libre de Bruselas; Frank Bryan, de la Universidad de Vermont; Deborah Markowitz, de la Secretaría de Estado de Vermont; Michael Mauboussin, de Legg Mason Global Asset Management, y Larry Coffin, de Bradford, Vermont. Todos ellos me dedicaron el tiempo necesario para explicarme con todo detalle sus fascinantes proyectos y permitir que me beneficiara de su inestimable experiencia.

Entre los que tuvieron la amabilidad de ofrecerme la posibilidad de realizar entrevistas importantes están Doug Lawson, de Southwest Airlines; Scott Turner, de la Universidad Estatal de Nueva York, Siracusa; Eric Bonabeau, de Icosystem; Bob Wiebe, de Boeing; Kirk Visscher, de la Universidad de California, Riverside; Karsten Heuer, de Canmore, Alberta; Frank Heppner, de la Universidad de Rhode Island; Nigel Franks, de la Universidad de Bristol; Richard Hackman, de la Universidad de Harvard; Anita Woolley, de la Universidad de Carnegie Mellon; Danny Grünbaum, de la Universidad de Washington; Mike Greene, de la Universidad de Colorado, Denver; Patrick Laughlin, de la Universidad de Illinois, en Urbana-Champaign; Clark Hayes y Santiago Olivares, de American Air Liquide; Paul Gillies, de Montpelier, Vermont; Duncan Watts, de Yahoo! Research; James Surowiecki, de The New Yorker; Alberto Donati, de Roma, Italia; John Sterman, de MIT’s Sloan School of Management; Janet Mueller, Les Music y Karen Helmer, de Boeing; Thomas Schelling, de la Universidad de Maryland; Steve Simpson, de la Universidad de Sídney; Peter Spurgin, de la Comisión de Langostas de Plaga en Australia; Rupert Soar, de Freeform Engineering; Jeff Severts, de Best Buy; Massoud Amin, de la Universidad de Minnesota; Craig Reynolds, de Sony; Stephen Regelous, de Massive Software; Stephen Pratt, de la Universidad Estatal de Arizona; Regis Vincent, de SRI International; Simon Levin y Daniel Rubenstein, de la Universidad de Princeton; Peyton Young, de la Universidad de Oxford; Dirk Helbing y Anders Johansson, del Instituto Federal Suizo de Tecnología, Zúrich, y Keith Still, de Crowd Dynamics. Gracias también a Karen Raz del Departamento de Relaciones Públicas de Raz, a Diane Labelle de American Air Liquide y a Jennifer Koures de NuTech Solutions, por lo mucho que me ayudaron para que pudiera hablar con sus clientes.

Siento una gratitud especial hacia el Instituto Santa Fe por haberme invitado a dos talleres: «Decisions 2.0: Distributed Decision Making», en Washington D. C., y «Collective Decision-Making: From Neurons to Societies», en Santa Fe, Nuevo México. Concretamente, gracias a John Miller, Nigel Franks y Tom Seeley por haber organizado el encuentro de Santa Fe y por permitirme hablar con científicos tan distinguidos.

Bajo la dirección del Museo Americano de Historia Natural, el Centro de Investigación del Sudoeste, en las montañas Chiricahua de Arizona, ha recibido a naturalistas y otros visitantes durante más de cinco décadas. Me gustaría agradecer al personal del centro por haber tenido la amabilidad de recibirme también a mí. También quiero dar las gracias al personal del Laboratorio Marino de Cardúmenes por haberme permitido pasar un tiempo en sus impresionantes instalaciones en la isla de Appledore, frente a la costa de Maine.

Les agradezco a Vijay Kumar, a Daniela Rus del MIT y a Stephen Morse de la Universidad de Yale, por haberme permitido asistir al tercer taller sobre «Comportamiento gregario natural y sistemas de ingeniería», que se celebró en la isla de Block, Nueva York. También a Andrea Bertozzi, de la Universidad de California, en Los Ángeles, por recibirnos tan bien a mí y a mi colega de National Geographic Todd James en el taller «Comportamiento gregario natural y de diseño», en el Instituto UCLA de Matemáticas Puras y Aplicadas.

Gracias también a Douglas Brinkley y a Mike Dash por permitirme citar sus estupendos libros.

La idea de escribir este libro la tuvieron mi agente, David McCormick, y Jeff Galas, que fue editor en Avery. Gracias, David y Jeff, por la confianza y lucidez que me habéis demostrado. Gracias también a Megan Newman, directora editorial en Avery, por apoyar el proyecto, y a mi editora, Rachel Holtzman, por su talento, sus expertos consejos y sus ánimos.

Me siento en deuda con mi ayudante de investigación, Michelle Harris, por sus entusiastas preguntas y sus incomparables esfuerzos por protegerme de mis propios errores.

Kevin Passino, de la Universidad Estatal de Ohio, tuvo la amabilidad de leer el manuscrito durante el proceso de redacción y de ofrecer un buen número de útiles sugerencias. Julia Parrish, de la Universidad de Washington; Ashley Ward, de la Universidad de Sídney; Chris Rasmussen, de la Agencia Nacional de Inteligencia Geoespacial, y Scott Page, de la Universidad de Míchigan, también contribuyeron con sus expertos comentarios.

A mis editores de National Geographic, Chris Johns, Victoria Pope y Tim Appenzeller, les estoy muy agradecido por permitir que me dedicara al libro mientras seguía trabajando en la revista. A Anna Maria Diodori y al resto del equipo de National Geographic Italia, gracias por acogernos a mi esposa Priscilla y a mí en Roma. A Elizabeth Snodgrass, por su excelente investigación y colaboración en el artículo original, «Teoría de las manadas», que apareció en la edición de julio de 2007 de National Geographic. A Philip Ball y Tamás Vicsek, por la convincente defensa a favor de ese artículo, también muchas gracias.

Le agradezco a mi amigo y también autor Dan Buettner la inspiración que supone para mí su ejemplo y su visión siempre positiva.

A mis padres, Robert y Mary Lou Miller, por haberme apoyado y animado de forma incondicional, así como por sus inteligentes comentarios y sugerencias, les estaré eternamente agradecido.

Finalmente, no podré agradecérselo lo suficiente a mi hijo Matthew y a su esposa, Lynn; a mi hijo Charley y a su esposa, Kristen; a Priscilla, mi compañera en la vida, mi amor y mi esposa, por creer en mí y en este libro.

Notas

* Don Tapscott es autor de catorce libros sobre nuevas tecnologías en el mundo de la empresa y la sociedad. El más reciente (escrito en colaboración con Anthony D. Williams) es Macrowikinomics. Nuevas fórmulas para impulsar la economía mundial (Paidós, 2011).

1. La descripción de Peter Drucker de los directivos procede de The New Realities in Government and Politics / in Economics and Business / in Society and World View (Nueva York, Harper & Row, 1989), p. 209.

2. Thomas Stewart cita al programador Craig Reynolds, quien utilizó las reglas de los enjambres para crear los efectos especiales de Batman vuelve. Véase Intellectual Capital, de Stewart (Nueva York, Doubleday Business, 1997).

1. Las hormigas virtuales de Doug Lawson son un buen ejemplo de un modelo basado en agentes, un tipo de simulación por ordenador en el que las unidades, o agentes, interactúan mutuamente siguiendo reglas simples de comportamiento, en este caso, la elección de un asiento en un avión. El proyecto más reciente de Lawson en Southwest Airlines consiste en ayudar a diseñar el vestíbulo del futuro para terminales de aeropuerto imaginando el espacio como un ecosistema en el que los agentes de las cabinas de venta de billetes o los puestos de facturación de equipajes compiten para servir a los clientes. A los que sirvan a más clientes se les permitirá reproducirse, como si se tratara de criaturas vivientes; los que se sirvan a menos morirán. Introduciendo en este modelo datos reales de clientes de Southwest, Lawson permite que el vestíbulo se diseñe a sí mismo mediante una especie de selección natural simulada.

2. Para saber más acerca de las hormigas cortadoras de hojas, véase Bert Hölldobler y Edward O. Wilson, The Superorganism: The Beauty, Elegance, and Strangeness of Insect Societies (Nueva York, W. W. Norton, 2009), pp. 430-438.

1. Mi descripción de la vida en la colonia 550 se basa en el trabajo que, durante décadas, Deborah Gordon dedicó a la investigación en el desierto de Nuevo México. Todos los detalles de su relato proceden de sus minuciosos experimentos. Por ejemplo, fueron necesarios dos veranos de experimentos de Gordon y su equipo para confirmar el simple hecho de que las hormigas recolectoras buscan semillas esparcidas por el viento y la lluvia, que no proceden de las plantas que hay alrededor. El resto de la información acerca de las hormigas rojas recolectoras de este capítulo también se extrae de la investigación de Gordon, incluyendo la división básica de sus colonias en grupos de tareas como las exploradoras, las obreras de mantenimiento, las obreras simples y las forrajeras, lo que constituyó el primer tema de los trabajos de Gordon.

2. Esta investigación de Michael J. Greene y Deborah M. Gordon fue publicada como «Interaction Rate Informs Harvester Ant Task Decisions», en Behavioral Ecology, marzo/abril de 2007, pp. 451-455.

3. Para saber más acerca del principio de autoorganización, véase Scott Camazine, Jean-Louis Deneubourg, Nigel R. Franks, James Sneyd, Guy Theraulaz y Eric Bonabeau, Self-Organization in Biological Systems (Princeton, NJ, Princeton University Press, 2001).

4. Deneubourg y sus colaboradores publicaron varios artículos acerca de lo que se dio a conocer como los experimentos del «puente doble». Para leer dos de los más destacados, véanse S. Goss, S. Aron, J. L. Deneubourg y J. M. Pasteels, «Self-Organized Shortcuts in the Argentine Ant», Naturwissenschaften 76, 1989, pp. 579-581, y J. L. Deneubourg, S. Aron, S. Goss y J. M. Pasteels, «The Self-Organizing Exploratory Patterns of the Argentine Ant», Journal of Insect Behavior 3, 1990, pp. 159-168.

5. Para conocer los detalles técnicos del algoritmo de la colonia de hormigas como una manera de resolver el problema del viajante, véase Marco Dorigo y Thomas Stutzle, Ant Colony Optimization (Cambridge, MA, The MIT Press, 2004), pp. 65-119.

6. Dorigo, Maniezzo y Colorni publicaron sus descubrimientos en «The Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents», en IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part. B, 26, n.º 1, 1996.

7. Para saber más acerca de la investigación de British Telecom, véase Eric Bonabeau, Marco Dorigo y Guy Theraulaz, Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems (Santa Fe, NM, Santa Fe Institute, 1999), pp. 85-93.

8. Mi descripción del programa de juego de damas de Arthur Samuel se basa en el extraordinario libro de John Holland, Emergence: From Chaos to Order (Nueva York, Basic Books, 1998), pp. 16-19 y 143-154.

1. Martin Lindauer escribe acerca de su observación de las abejas exploradoras en su libro Communication Among Social Bees (Cambridge, MA, Harvard University Press, 1967). Tom Seeley describe la obra de Lindauer en su maravilloso libro The Wisdom of the Hive: The Social Physiology of Honey Bee Colonies (Cambridge, MA, Harvard University Press, 1996).

2. Para saber más acerca de los experimentos de la búsqueda de hogar de las abejas, véase Thomas D. Seeley, P. Kirk Visscher y Kevin M. Passino, «Group Decision Making in Honey Bee Swarms», American Scientist 94, 2006, p. 222.

3. Los mecanismos que intervienen en la toma de decisiones del enjambre de abejas se describen en Kevin Passino, Thomas D. Seeley y P. Kirk Visscher, «Swarm Cognition in Honey Bees», Behavioral Ecology and Sociobiology 62, n.º 3 (enero 2008), p. 404.

4. La discusión de Jeff Severts acerca del sondeo sobre las ventas de tarjetas de regalo puede encontrarse en René Dye, «The Promise of Prediction Markets: A Roundtable», McKinsey Quarterly, abril de 2008, pp. 86-87.

5. Para saber más acerca de la opinión de los no expertos, véase James Surowiecki, The Wisdom of Crowds (Nueva York, Anchor, 2004).

6. Los hallazgos de Scott Page pueden encontrarse en The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies (Princeton, NJ, Princeton University Press, 2007).

7. Para saber más acerca de los experimentos de simulación de ataques terroristas, véase Anita W. Woolley, Margaret Gerbasi, Christopher F. Chabris, Stephen M. Kosslyn y J. Richard Hackman, «What Does It Take to Figure Out What Is Going On? How Team Composition and Work Strategy Jointly Shape Analytic Effectiveness», en The Group Brain Project, informe técnico número 4, enero 2007. Hackman también habló de esos experimentos durante una charla en el Centro de Inteligencia Colectiva del MIT el 5 de marzo de 2007.

8. Para saber más acerca de las trampas del anclaje, del statu quo y de los costes hundidos, véase John S. Hammond, Ralph L. Keeney y Howard Raiffa, «The Hidden Traps in Decision Making», Harvard Business Review, septiembre/octubre de 1998.

9. Eric Bonabeau escribe acerca de las costumbres del cerebro de troglodita en dos artículos: «When Intuition Is Not Enough: Strategy in the Age of Volatility», Perspectives on Business Innovation 9, 2003, pp. 41-47, y en «Don’t Trust Your Gut», Harvard Business Review, mayo de 2003.

10. Para saber más acerca de los errores en la toma de decisiones colectiva, véanse Craig D. Parks y Lawrence J. Sanna, Group Performance and Interaction (Nueva York, Westview, 1999), y Norbert L. Kerr y R. Scott Tindale, «Group Performance and Decision Making», Annual Review of Psychology, 2004.

11. Para saber más acerca del enjambre de abejas como cerebro, véase Passino, Seeley, y Visscher, «Swarm Cognition in Honey Bees», p. 407.

12. Unos análisis excelentes del juego de la cerveza pueden encontrarse en Peter Senge, The Fifth Discipline: The Art and Practice of the Learning Organization (Nueva York, Doubleday, 1990), pp. 27-54, y en John Sterman, Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World (Nueva York, McGraw-Hill, 2000), pp. 684-695.

13. Para saber más acerca de estos experimentos, véase Patrick R. Laughlin et ál., «Groups Perform Better Than the Best Individuals on Letters-to-Numbers Problems: Effects of Group Size», Journal of Personality and Social Psychology 90, n.º 4, 2006, p. 646.

14. Frank Bryan escribe acerca de las asambleas ciudadanas con mucha perspicacia y calidez en Real Democracy: The New England Town Meeting and How It Works (Chicago, University of Chicago Press, 2004).

15. El artículo original de Robert Putnam «Bowling Alone: America’s Declining Social Capital» apareció en Journal of Democracy 6, n.º 1 (enero de 1995). Más adelante desarrolló esas ideas en su libro Bowling Alone: The Collapse and Revival of American Community (Nueva York, Simon & Schuster, 2000).

1. El informe de Henry Smeathman procede de «Some Accounts of the Termites Which Are Found in African and Other Hot Climates» 1781, en Erich Hoyt y Ted Schultz, eds., Insect Lives: Stories of Mystery and Romance from a Hidden World (Nueva York, John Wiley & Sons, 1999), p. 160.

2. Para saber sobre nidos de termitas en tanto que estructuras reguladoras de la homeostasis, véase J. Scott Turner, The Extended Organism: The Physiology of Animal-Built Structures (Cambridge, MA, Harvard University Press, 2000), y «A Superorganism’s Fuzzy Boundaries», Natural History, 111, n.º 6 (julio/agosto de 2002).

3. Mi descripción del accidente aéreo en el que murieron Cory Lidle y Tyler Stanger se basa en la información obtenida en el National Transportation Safety Board, número de accidente: DCA07MA003, y en los medios de comunicación, como: James Barron, «Manhattan Plane Crash Kills Yankee Pitcher», The New York Times, 12 de octubre de 2006; Michelle O’Donnell, «Sifting Through the Ruins to Understand a Disaster», The New York Times, 17 de octubre de 2006, y Carrie Melago y Corky Siemaszko, «Yank Killed in Plane Horror», New York Daily News, 12 de octubre de 2006.

4. Para saber más acerca de la idea fundamental de Andrus, véase el texto de su ponencia, D. Calvin Andrus, «The Wiki and the Blog: Toward a Complex Adaptive Intelligence Community», 10 de septiembre de 2005.

5. Sean Dennehy y Don Burke hablaron acerca de los orígenes de la Intellipedia en la Enterprise 2.0 Conference, celebrada entre el 9 y el 12 de junio de 2008, en Boston; hay un vídeo disponible en línea: http://www.e2conf.com/archive/videos/playvideo/index.php?id=641.

6. Para saber más acerca de Wikipedia, véase Clay Shirky, Here Comes Everybody: The Power of Organizing Without Organizations (Nueva York, The Penguin Press, 2008), pp. 109-142.

7. Michael Kearns publicó los resultados de su investigación en «An Experimental Study of the Coloring Problem on Human Subject Network», Science 11 (agosto 2006), p. 824. Para conocer más detalles acerca de sus experimentos sobre el problema del consenso, véase Michael Kearns, Stephen Judd, Jinsong Tan y Jennifer Wortman, «Behavioral Experiments on Biased Voting in Networks», PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), 3 de febrero de 2009, pp. 1.347-1.352.

8. Para saber más sobre redes de «pequeño mundo», véase Duncan Watts, Seis grados de separación: La ciencia de las redes en la era del acceso (Paidós, col. Transiciones, diciembre de 2011), y Duncan Watts y Steven Strogatz, «Collective Dynamics of “Small-World” Networks», Nature 4 (junio de 1998), pp. 440-442.

9. Para saber más acerca de las redes libres de escala, véanse AlbertLászló Barabási,Linked: How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means for Business, Science, and Everyday Life (Nueva York, Plume, 2003), y Albert-László Barabási y Eric Bonabeau, «Scale-Free Networks», Scientific American, mayo de 2003, pp. 50-59.

10. El libro de Malcolm Gladwell es El punto clave: Cómo los pequeños cambios pueden provocar grandes efectos (Punto de Lectura, 2011), pp. 38-59.

11. Acerca del Katrina, véase Tricia Wachtendorf y James M. Kendra, «Improvising Disaster in the City of Jazz: Organizational Response to Hurricane Katrina», junio de 2006, en http://understandingkatrina. ssrc.org/Wachtendorf_Kendra.

12. Los comentarios de Haley Barbour aparecieron en un informe del Senado de Estados Unidos: Hurricane Katrina: A Nation Still Unprepared: Special Report of the Committee on Homeland Security and Governmental Affairs, 2006.

13. La historia de la Marina Cajún la contó con todo lujo de detalles Douglas Brinkley en The Great Deluge: Hurricane Katrina, New Orleans, and the Mississippi Gulf Coast (Nueva York, William Morrow, 2006), pp. 371-381. Para saber más, véase Jefferson Hennessy, «The Cajun Navy», Acadiana Profile, enero/febrero de 2007.

1. Para saber más acerca de las observaciones de Edmund Selous, véase su Thought-Transference (or What?) in Birds (Nueva York, Richard R. Smith, 1931).

2. Para saber más acerca de Selous y la inteligencia colectiva, véase el ensayo de Iain Couzin «Collective Minds», Nature, 15 de febrero de 2007.

3. Andrea Cavagna y sus colaboradores describen su investigación en Andrea Cavagna et ál., «The STARFLAG Handbook on Collective Animal Behaviour: 1. Empirical Methods», Animal Behaviour 76, n.º 1 2008, pp. 217-236. Cavagna e Irene Giardina aportan más detalles en «The Seventh Starling», Significance, junio de 2008.

4. Dos estudios anteriores acerca de las bandadas fueron el de Peter F. Major y Lawrence M. Dill, «The Three-Dimensional Structure of Airborne Bird Flocks», Behavioral Ecology and Sociobiology 4 1978, pp. 111-122, y el de Richard Budgey, «The Three Dimensional Structure of Bird Flocks and Its Implications for Birdstrike Tolerance in Aircraft», International Bird Strike Committee Proceedings 24, 1998, pp. 307-320.

5. Acerca del modelo del físico húngaro, véase Tamás Vicsek et ál., «Novel Types of Phase Transition in a System of Self-Driven Particles», Physical Review Letters, 7 de agosto de 1995, pp. 1.226-1.229.

6. El sitio web de Massive Software puede visitarse en www.massivesoftware. com. La diversidad de anuncios, películas y otros productos influenciados por la creatividad de la compañía es verdaderamente impresionante. Véase el artículo «Model Behaviour», The Economist, 9 de marzo de 2009, p. 32.

7. Para saber más acerca de la obra de Radakov, véase D. V. Radakov, Schooling in the Ecology of Fish (Nueva York, Halsted, 1973).

8. Los modelos de cardúmenes de Iain Couzin se describen en Couzin et ál., «Collective Memory and Spatial Sorting in Animal Groups», Journal of Theoretical Biology 218, 2002, pp. 1-11.

9. Acerca de los espinosos, los cardúmenes y la toma de decisiones, véanse Ashley J. W. Ward et ál., «Quorum Decision-Making Facilitates Information Transfer in Fish Shoals», PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences) 105, n.º 19, p. 6.952, y David J. T. Sumpter et ál., «Consensus Decision Making by Fish», Current Biology 18 (25 noviembre de 2008), pp. 1.773-1.777.

10. Los experimentos acerca de agrupaciones humanas están descritos en John R. G. Dyer et ál., «Leadership, Consensus Decision Making and Collective Behaviour in Humans», Philosophical Transactions of the Royal Society B (Biological Sciences) 364, n.º 1.518 (marzo de 2009), pp. 781-789.

11. Para los hallazgos de Christakis y Fowler, véase Nicholas A. Christakis y James H. Fowler, Connected: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives (Nueva York, Little, Brown, 2009). Véanse también Christakis y Fowler, «The Spread of Obesity in a Large Social Network over 32 Years», The New England Journal of Medicine, 26 de julio de 2007; Fowler y Christakis, «Dynamic Spread of Happiness in a Large Social Network: Longitudinal Analysis over 20 Years in the Framingham Heart Study», British Medical Journal, 4 de diciembre de 2008, y Christakis y Fowler, «The Collective Dynamics of Smoking in a Large Social Network», The New England Journal of Medicine, 22 de mayo de 2008.

12. Para saber más acerca de los experimentos del «mercado musical», véase Matthew J. Salganik, Peter Sheridan Dodds y Duncan J. Watts, «Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market», Science, 10 de febrero de 2006.

13. Karsten Heuer, véase Being Caribou (Seattle, The Mountaineers Books, 2005). El galardonado documental de Leanne Allison puede verse en http://www.beingcaribou.com/necessaryjourneys/film.html.

1. Acerca de las hormigas atrapadas en una conducta circular, véase T. C. Schneirla, «A Unique Case of Circular Milling in Ants, Considered in Relation to Trail Following and the General Problem of Orientation», American Museum Novitates, n.º 1.253 (8 de abril de 1944). William Beebe explica un caso parecido de hormigas guerreras en su libro Edge of the Jungle (Nueva York, Henry Holt, 1921).

2. Para saber más acerca de la sensibilidad al tacto de las langostas, véase S. J. Simpson, E. Despland, B. F. Hägele y T. Dodgson, «Gregarious Behavior in Desert Locusts Is Evoked by Touching Their Back Legs», PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences), 98, n.º 7 (27 de marzo de 2001), pp. 3.895-3.897. Para saber más acerca del papel de la serotonina en la formación de enjambres, véase M. L. Anstey, S. M. Rogers, S. J. Simpson, S. M. Rogers, S. R. Ott y M. Burrows, «Serotonin Mediates Behavioral Gregarization Underlying Swarm Formation in Desert Locusts», Science, 30 de enero de 2009, pp. 627-630.

3. Para saber más acerca de la investigación de Jerome Buhl y sus colaboradores, véase Jerome Buhl et ál., «From Disorder to Order in Marching Locusts», Science, 2 de junio de 2006, pp.1.402-1.406.

4. Para conocer más detalles acerca del análisis del vídeo del incidente del puente de Mina, véanse Anders Johansson, Dirk Helbing, Habib Z. Al-Abideen y Salim Al-Bosta, «From Crowd Dynamics to Crowd Safety», Advances in Complex Systems, abril de 2008, y Anders Johansson y Dirk Helbing, «From Crowd Dynamics to Crowd Safety: A Video-Based Analysis», Advances in Complex Systems, octubre de 2008.

5. El experto que describió las ondas expansivas que arrancaban a la gente de sus zapatos fue John J. Fruin, en el libro editado por R. A. Smith y J. F. Dickie, Engineering for Crowd Safety (Ámsterdam, Elsevier Science, 1993), p. 99.

6. Sobre la fiebre de los tulipanes, véase Mike Dash, Tulipomania: The Story of the World’s Most Coveted Flower and the Extraordinary Passions It Aroused (Nueva York, Three Rivers Press, 1999).

1. El libro de Thomas Schelling Micromotives and Macroeconomics (Nueva York, W. W. Norton, 1978) es un clásico que combina la teoría de juegos y los modelos económicos en una narrativa muy accesible para el público general.

2. Para saber más acerca del problema de la ovación de pie, véase John H. Miller y Scott E. Page, Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life (Princeton, NJ, Princeton University Press, 2007).

La manada inteligente

Peter Miller

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Título original: The Smart Swarm

© de la ilustración de la portada, Albert Vitó i Godina

© Peter Miller, 2010

© de la traducción del inglés, Albert Vitó i Godina, 2013

© de la traducción, Albert Vitó i Godina, 2013

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