LAS CIENCIAS COGNITIVAS Y LA ESTRATEGIA DE LAS

ORGANIZACIONES HUMANAS

Por Alberto Levy

En 1948, el Instituto de Tecnología de California organizó un simposio bajo el

título “Los mecanismos cerebrales en la conducta”. El evento es recordado

hasta nuestros días como el “Simposio de Hixson”, nombre de la fundación

auspiciante.

Importantes personalidades como John von Neumann, Warren McCulloch,

Norbert Wiener y Karl Lashley participaron del encuentro. El debate puso de

manifiesto las limitaciones de los abordajes psicológicos con mayor

predicamento (el psicoanálisis y el conductismo). Al mismo tiempo, permitió

delinear nuevas rutas de investigación de los fenómenos mentales a partir de

los avances en lógica, la neurobiología, la teoría de la información y la

cibernética.

La teoría psicoanalítica era cuestionada en su carácter científico debido a los

métodos empleados. Sus afirmaciones y hallazgos se sustentaban en las

entrevistas clínicas, la elaboración retrospectiva de historias personales y,

principalmente, en la introspección (autorreflexión de un observador

entrenado). Dado que —por definición— la experiencia introspectiva es

privada, el método negaba la intercambiabilidad de observadores considerada

necesaria para la construcción de la objetividad científica.

El conductismo, por su parte, había alcanzado su momento de máxima

influencia durante las primeras décadas del siglo XX. Su trabajo se centraba en

el estudio de la conducta, fenómeno que permitía recurrir a métodos de

observación pública. “Un elemento decisivo del canon conductista era la

creencia en la supremacía y el poder determinante del medio.

Consideraban que los individuos no actuaban de la manera en que lo hacían a

raíz de sus propias ideas y propósitos, o porque su aparato cognitivo poseyera

1

ciertas tendencias estructurantes autónomas, sino que operaban como

reflectores pasivos de diversas fuerzas y factores presentes en su medio.

Se postuló un elaborado conjunto de explicaciones, que detallaban los

principios del condicionamiento y del refuerzo, para describir cómo se producía

el aprendizaje y se formaban las conductas particulares. [...] Así como la

mecánica había explicado las leyes del mundo físico, los modelos mecanicistas

basados en el arco reflejo serían capaces de explicar la actividad humana”

(Gardner, p. 28).

Con la intención de establecer una suerte de campo aséptico, donde no

pudieran infiltrarse constructos tales como “mente”, “deseo”, “símbolo” y

demás, el conductismo terminó por verse impedido de dar una explicación

acabada —o, por lo menos, convincente— de cuestiones francamente

relevantes.

La naturaleza del lenguaje, la imaginación, los procesos de planificación y, en

general, cualquier conducta ordenada en forma secuencial se resistían a ser

reducidos al esquema lineal del arco reflejo, a la pasividad del individuo y el

estímulo ambiental como único principio disparador. Para muchos autores, el

Simposio de Hixson marcó para el conductismo el inicio de su decadencia y

sembró la semilla de las ciencias cognitivas.

Casi un lustro más tarde, en 1956, el Simposio sobre Teoría de la Información

llevado a cabo en el Massachusetts Institute of Technology (MIT) convocó a

importantes teóricos de la comunicación y las ciencias humanas. En esa

oportunidad, Allen Newell y Herbert Simon presentaron la primera

demostración completa de un teorema llevada a cabo por una computadora;

Noam Chomsky, su enfoque transformacional de la gramática; George Miller,

sus investigaciones sobre la capacidad de almacenamiento de la memoria de

trabajo.

La segunda mitad de la década de los años ’50 constituyó una época clave

para el desarrollo de las ciencias cognitivas, durante la cual vieron la luz

2

trabajos capitales como, por ejemplo, Study of Thinking de Jerome Bruner,

Jacqueline Goodnow y George Austin, The computer and the brain de John von

Neumann, The logic theory machine de Newell y Simon, The Magical Number

Seven de Miller.

Los aportes realizados desde la psicología, la lingüística, la inteligencia

artificial, la neurociencia, la antropología y la filosofía se multiplicaban.

Reseñaremos algunos de los hitos más importantes de la etapa fundacional de

las ciencias cognitivas y sus aportes al proceso de toma de decisiones

estratégicas, operacionales y tácticas de las organizaciones humanas o

“Sistemas Socio Técnicos Complejos (SSTCs) (Levy 2007, 2013).

•

Neurociencia. En el MIT, Humberto Maturana, McCulloch y Jerome Lettvin

estudiaron la retina de la rana y mostraron que la estructura del sistema

nervioso especifica lo que un animal ve mediante un proceso de abstracción

selectiva de diversas configuraciones del estímulo visual. En una línea similar

trabajaban David Hubel y Torsten Wiesel, de la Universidad de Harvard,

quienes arribaron a conclusiones coincidentes.

•

Antropología. Harold Conklin, Ward Goodenough y Floyd Lounsbury, desde la

antropología cognitiva o etnosemántica, “documentaron la gran variedad de

prácticas cognitivas existentes en todo el mundo, al par que sugerían

claramente que los procesos cognitivos más significativos son similares en

todas partes” (Gardner, p. 46).

•

Inteligencia artificial. Cuando en 1956 se llevó a cabo en el Darmouth College

un encuentro de lógicos y matemáticos interesados en el estudio de la

capacidad de las computadoras para resolver problemas, hacía cinco años que

3

Alan Turing había publicado su artículo “Computing machinery and

intelligence”, en el que presentaba un procedimiento para determinar la

existencia de inteligencia en una máquina.

El término “inteligencia artificial” fue acuñado por John McCarthy, asistente

junto a Marvin Minsky, Claude Shannon, Newell y Simon al evento del

Darmouth. A partir de aquella reunión, se conformaron dos grupos de

investigación, el de la Universidad de Carnegie-Mellon y el del MIT. Newell y

Simon pertenecían al primero de éstos; McCarthy y Minsky al segundo.

• Filosofía.

Hilary Putnam (1960) interpreta los aportes de Turing y los desarrollos en

computación como una nueva vía para el abordaje de la relación entre el

cuerpo y la mente, uno de los problemas capitales de la tradición filosófica.

Para el autor, es posible analizar el funcionamiento lógico (software) sin

necesidad de referirlo a su soporte material (hardware). Así, los estados

mentales (pensamientos, razonamientos, etcétera) podían ser descriptos sin

involucrarse en su vínculo con el sistema nervioso.

En 1960, Bruner y Miller fundaron en Harvard el Centro para Estudios

Cognitivos, para muchos, la cuna de las ciencias cognitivas. Con la publicación

del trabajo Plans and structure of behavior (1960), Miller, Karl Pribam y Eugene

Galanter pronto hicieron pública su rebelión contra el abordaje conductista “[...]

y en su lugar reclamaron un enfoque cibernético de la conducta en términos de

acciones, iteraciones o bucles [loops] de retroalimentación, y reajustes de la

acción a la luz de la retroalimentación. [...] La computadora tornaba

teóricamente legítimo describir a los seres humanos en función de planes

(procesos jerárquicamente organizados), imágenes (todo el conocimiento

disponible acerca del mundo), objetivos y otras concepciones mentalistas; [...]

modelos más abiertos y flexibles, interactivos e intencionales” (Gardner, p.49).

Entre las obras más tempranas e importantes de las ciencias cognitivas cabe

mencionar Cognitive psychology (Ulric Neisser, 1967), The sciences of the

artificial (reúne conferencias dictadas por Herbert Simon en Compton durante

1969), The structure of language (compilación de Jerry Fodor y Jerrold Katz,

4

1964), Computers and thoughts (compilación de Edward Feigenbaum y Julian

Feldman, 1963), Semantic information processing (compilación de Marvin

Minsky, 1968) y Cognitive anthropology (Stephen Tyler, 1969).

Quizás a causa de su juventud y de la complejidad que presenta su objeto de

estudio, las ciencias cognitivas exhiben aún hoy divergencias en muchos

aspectos. No obstante, constituyen un campo de investigación definido por

supuestos nucleares y metodológicos comunes (cfr. ut supra). Entre las

principales disciplinas cognitivas cabe mencionar las siguientes.

•

Psicología cognitiva. “En vista de sus lazos de filiación con la filosofía y la

biología, no es sorprendente que hoy se considere con frecuencia que la

psicología es la disciplina central y federativa de las ciencias cognitivas. La

recién nacida, ahora adulta y saludable, ya no es rebelde ni ingrata respecto de

sus mayores, que (con nuevos nombres) siguen interesándose en ella: la

neurociencia cognitiva (anclada en la biología) y la filosofía de la mente.

Mientras tanto, con la aparición de la computadora, nació una hermana menor:

la Inteligencia Artificial, y la psicología ha exclamado a su vez ‘se parece a mí’.

Por último, las primas, la lingüística, la lógica, etc. no han faltado a la nueva

cita” (Houdé en Houdé et al., p. XVI).

Aunque es posible distinguir diferentes concepciones entre los autores, el rasgo

distintivo de la psicología cognitiva consiste en presentar un abordaje del

fenómeno psicológico que rechaza el dualismo mente-materia y busca, en

cambio, una explicación que pueda echar nueva luz sobre la relación entre la

actividad cognitiva y la naturaleza fisicoquímica y neuroanatómica del cerebro.

•

Neurociencia cognitiva. Toma como punto de partida que las actividades

cognitivas son aquellas realizadas por el cerebro y que, por lo tanto, resulta

imprescindible conocer el funcionamiento de éste.

5

La neurociencia cognitiva estudia las actividades mentales desagregándolas en

los subsistemas de procesamiento necesarios para su consecución y

relacionándolas con la anatomía y el funcionamiento del cerebro. A partir un

análisis computacional, se hipotizan los subsistemas de procesamiento

necesarios para realizar una actividad particular (por ejemplo, leer). Luego,

esas hipótesis son puestas a prueba mediante experiencias de simulación

informática. En el Capítulo 3 volveremos sobre esta disciplina a propósito de la

arquitectura de la mente.

•

Inteligencia artificial (IA). Analiza y trabaja sobre la inteligencia como “[...] una

cualidad abstracta, de la que sólo las actuaciones humanas pueden, en la

actualidad, darnos una idea. El papel principal de la IA en las ciencias

cognitivas es intentar diferenciar lo que es intrínseco de esa cualidad, de lo que

depende de su realización biológica, y sobre todo de las particularidades de la

especie humana” (Kayser, en Houdé et al., p. XXIII).

Algunos de los aportes más significativos de esta ciencia cognitiva y que

contribuyeron de manera crítica a la informática se refieren a la la vida artificial,

el aprendizaje, la solución de problemas, la comunicación, la comprensión del

lenguaje y la representación de lo incierto.

•

Lingüística cognitiva. El paradigma simbólico del cognitivismo es el resultado

de la confluencia de los avances provenientes de la lingüística formal, la

psicología cognitiva y la inteligencia artificial. A semejanza de los algoritmos

informáticos, “el pensamiento es concebido como una secuencia reglada de

operaciones sobre símbolos. El ‘lenguaje del pensamiento’, propuesto por Jerry

Fodor [...] desempeña para el cerebro el mismo papel que desempeña el

lenguaje de máquina para la computadora. Estructura las representaciones

mentales en proposiciones lógicas, que las lenguas tienen la tarea de expresar”

(Rastier, en Houdé et al., p. XXV).

6

Entre los investigadores más destacados de esta disciplina se cuentan Noam

Chomsky, Geoge Lakoff, Charles Fillmore y Richard Montague.

• Filosofía

de la mente. Valida la cognición como dominio común del conjunto de las

ciencias cognitivas, proveyendo a éstas instrumentos conceptuales que

permiten coordinar las investigaciones e, incluso, formular nuevas hipótesis

teóricas. “Se denomina ‘investigación fundacional’ a la indagación de las

condiciones de legitimidad de la correspondiente empresa de conocimiento. La

investigación fundacional se interroga sobre la naturaleza del objeto a conocer,

sobre la adecuación de los métodos utilizados con respecto al objeto, y, por

último, sobre la validez de esos métodos. En el caso de las ciencias cognitivas,

las disciplinas implicadas poseen independientemente objeto y métodos

propios. No se trata por tanto de fundar cada una de estas ciencias sino de

justificar la focalización de su esfuerzo conjunto en un nuevo dominio,

denominado ‘cognición’, entendido como todo procesamiento de la información

que permite a un organismo (o, más en general, a un sistema) formar

representaciones de su entorno, almacenarlas y combinarlas en la planificación

de su acción” (Proust en Houdé et al., pp. XXVIII-XIX).

ARQUITECTURA DE LA MENTE: MODELIZACIÓN DEL FUNCIONAMIENTO

COGNITIVO

Por lo general, el concepto “cognición” se aplica a los procesos y los productos

superiores de la mente humana. Entre éstos suelen incluirse el conocimiento, la

conciencia, la inteligencia, el pensamiento, la imaginación, la creación, la

generación de planes y estrategias, el razonamiento, la inferencia, la resolución

de problemas, la elaboración y la clasificación de conceptos, el establecimiento

de relaciones y la simbolización (Levy, 2007, 2013).

Sin embargo, existen otros componentes cognitivos que deben considerarse

como tales, aun cuando no exhiban un carácter de producto intelectual tan

marcado (por ejemplo, los movimientos motores organizados en los niños y la

7

percepción) o se encuentren fuertemente relacionados con procesos

sociopsicológicos (los usos del lenguaje sociocomunicativos y la cognición del

mundo humano, entre otros).

Una comprensión acabada de la cognición exige develar el entretejido del

funcionamiento cognitivo, ya que cada proceso desempeña un papel clave en

la operación y el despliegue de los otros. Por eso, lo que un sujeto imagina

suele depender de sus conocimientos o del modo en que clasifica sus

conceptos.

La mente puede pensarse como una suerte de dispositivo que realiza una

amplia variedad de operaciones que se traducen en una también vasta

diversidad de productos. Desde luego, se trata de un dispositivo muy

organizado, cuyas partes no conforman un agregado sino un sistema complejo

y fuertemente interconectado en constante desarrollo (Flavell et al., 2002).

El funcionamiento de la mente y, en especial, la naturaleza y dinámica de las

capacidades cognitivas ha sido el objeto de estudio de diversas disciplinas,

entre otras, la psicología cognitiva y la inteligencia artificial. Ambas toman a la

computadora como metáfora central de sus desarrollos, dejando de lado el

estudio del cerebro en sí y la relación de éste con los procesos cognitivos.

La neurociencia, en tanto, parte de la premisa de que la mente es lo que el

cerebro hace. Si estableciéramos una analogía con la arquitectura, podría

afirmarse que mientras unas estudian las características, el diseño y las

prestaciones que ofrece un edificio, la otra se enfoca en los materiales con que

está construido a fin de descubrir cómo condicionan el diseño. Así, la

neurociencia se interesa por un tipo de fenómeno particular (los procesos

cognitivos) en tanto emergente de un tipo de sustrato peculiar (el cerebro).

El cerebro humano trabaja como un instrumento que tiene la capacidad de

detectar y registrar sus propios estados, ya que puede procesar contenidos de

manera conciente. Es autoorganizado respecto de su manejo de la información

y posee la habilidad de crear por sí mismo los “programas” con que realiza sus

8

tareas, aún cuando admitamos que esa creación tiene como punto de partida

una programación genéticamente determinada.

Como señala Löwenhard (1990), a diferencia de la computadora más poderosa

que pueda haberse creado hasta hoy, el cerebro funciona sin que nadie le diga

cómo hacerlo.

Con el propósito de construir un modelo del sistema completo que permita

comprenderlas y estudiarlas, algunas corrientes de la psicología han recurrido

a la descomposición de las capacidades cognitivas en módulos o subsistemas

diferenciados por la naturaleza de las representaciones y los procedimientos

que se les asocian. Esta clase de modelización ha sido profundamente

capitalizada por la neurociencia cognitiva, disciplina que busca “[...] identificar

esos módulos, especificar su actividad y comprender su organización en una

arquitectura funcional (conjunto de módulos de procesamiento necesarios para

la realización de una actividad cognitiva dada)” (Koenig, 2003, p. 305).

Los módulos receptores constituyen el sistema de entrada de los inputs

externos. Mientras que algunos autores consideran que están encapsuados o

claramente diferenciados (Fodor, 2000), otros hablan de una modularidad débil,

ya que un mismo módulo puede formar parte de diversos sistemas de

procesamiento cognitivo y, por lo tanto, su caracterización debe tenerlos en

cuenta (Kosslyn y Koenig, 1992).

A través de éstos, las señales del entorno son formateadas y convertidas en

datos que pueden ser elaborados por las funciones cognitivas superiores.

La memoria, por su parte, desempeña un papel central en el procesamiento de

la información y el aprendizaje. De acuerdo con la psicología cognitiva, “[...] la

noción de memoria designa los estados mentales portadores de información,

mientras la noción de aprendizaje designa la transición de un estado mental a

otro” (Gaonac´h, 2003, p. 284).

9

Según la transitoriedad o estabilidad de los estados mentales puede

distinguirse entre memorias de corto y largo plazo. La primera opera con un

número limitado de unidades de información almacenadas transitoriamente. Es

altamente sensible a las interferencias. La segunda almacena una gran

cantidad de información y puede clasificarse según diversos criterios (Tulving y

Craik, 2000; Anderson, 1995):

• Memoria

de largo plazo declarativa. Información que puede ser traída a la conciencia

como una formulación expresada en lenguaje natural o mediante imágenes

mentales. A su vez, puede ser:

• MLP

episódica (información que puede situarse en el espacio y en el tiempo cuya

evocación se vincula con el contexto); o

• MLP

semántica (conocimientos generales que se recuperan en función de su propia

organización y no de sus coordenadas espaciotemporales de construcción).

• MLP

procedimental. Información de difícil acceso a la conciencia, pero implicada en

la realización de actividades perceptivo-motoras o cognitivas.

La memoria de trabajo (working memory) (en realidad, en gerundio, "memoria

Trabajando") es el espacio en que se procesa la articulación entre las señales

externas formateadas por los módulos receptores y la parte activada de la

memoria de largo plazo.

Cabe aclarar que el número de elementos que pueden activarse

simultáneamente es limitado (entre cinco y nueve). La memoria "trabajando"

interviene cumpliendo diversas funciones como, por ejemplo, retener el

significado de los términos a fin de permitir la comprensión de un texto o

mantener presente el objetivo perseguido durante una operación.

10

Su funcionamiento está influido por aspectos particulares de cada individuo (su

teoría de la mente, emociones y paradigma cognitivo). Los productos de la

memoria "trabajando" (working memory) se transfieren a la memoria de largo

plazo.

Por último, para completar esta modelización esquemática del funcionamiento

cognitivo, es preciso introducir el concepto de atención.

Desde la psicología cognitiva, puede definirse como una metáfora “[...] que

remite a un conjunto de actividades cognitivas que operan sobre

representaciones mediante procesos de amplificación (realce) o de atenuación

(inhibición) que modulan transitoriamente la eficiencia de nuestra actividad

mental y cuyas consecuencias comportamentales se manifiestan en forma de

un conjunto de beneficios” (Camus, p. 37). De este modo, la atención introduce

un componente selectivo respecto de la información que será procesada por el

sistema cognitivo.

Mi trabajo con las organizaciones humanas tiene constantemente que ver con

temas sobre esta modelización (Levy 2007, 2013). Sin esta modelización no

podríamos explicar los procesos de formulación y ejecución de estrategias,

planes y programas, alineamiento y dispersión cognitivas y, por supuesto,

change management, que en su versión más avanzada la llamo Desarrollo

Estratégico-Operacional.

BIBLIOGRAFÍA

Bruner, J.S.; Goodnow, J.J.; Austin, G.A. (1956). “A study of thinking”. New

York: Wiley.

Camus, J.F. (2003). “Atención. Psicología cognitiva”. En Houdé et al., op. cit.,

pp. 37-39.

11

Flavell, J. H.; Wellman, H. M. (1977). “Metamemory”. En Kail (Jr.), R. V.;

Hagen, J. W. (eds.). “Perspectives on the development of memory and

cognition”. Hillsdale (N.J.): Erlbaum.

Flavell, J.H. (1987). “Speculations about the nature and development of

metacognition”. En Weinert, F.; Kluwe, U.R. (eds.). “Metacognition, motivation,

and understanding”. Erlbaum (N.J.): Hillsdale.

Flavell, J.H.; Miller, P.H.; Miller, S.A. (2002). “Cognitive development”. (4th

edition). Upper Saddle River (N.J.): Prentice Hall.

Fodor, J.A. (2000). “The modularity of mind”. (11th ed.) Cambridge (MA): The

MIT Press.

Gaonac´h, D. (2003). “Memoria. Psicología”. En Houdé et al., op. cit., pp. 284-

286.

Gardner, H. (1985). “La nueva ciencia de la mente. Historia de la revolución

cognitiva”. Barcelona: Paidós Transiciones.

Houdé, O. (2003). “Aprendizaje. Psicología”. En Houdé et al., op. cit., pp. 25-29.

Houdé, O.; Kayser, D.; Kœnig, O.; Proust, J.; Rastier, F. (2003). “Diccionario de

ciencias cognitivas”. Buenos Aires: Amorrortu.

Koenig, O. (2003). “Modularidad. Neurociencia”. En Houdé et al., op. cit., pp.

305-306.

Levy, A.R. (2007) “Estrategia, Cognición y Poder: Cambio y alineamiento

conceptual en sistemas socio técnicos complejos”, Buenos Aires, Granica

Levy, A.R. (2013) “Estrategia / La Razón y la Emoción: El modelo base de la

estrategia empresarial, militar, política, social o ambiental”. Buenos Aires.

EDICON

12

Löwenhard, P. (1990). “Mind: mapping and reconstruction of reality”. En Alonso,

M. (ed.). Organization and change in complex systems. New York (NY):

Parangon House.

Maturana Romesín, H. (1996). “Desde la biología a la psicología”. Santiago de

Chile: Editorial Universitaria.

Maturana Romesín, H.; Nisis, S. (1997). “Formación humana y capacitación”.

Santiago de Chile: UNICEF-Chile/Dolmen.

Maturana, H.; Varela, F. (1984). El árbol del conocimiento. Santiago de Chile:

OEA/Editorial Universitaria.

Miller, G.A. (1956). “The magical number seven, plus or minus two: some limits

on our capacity for processing information”. En Psychological Review, Nº63, 81-

97.

Miller, G.A.; Galanter, E.; Pribam, K. (1960). “Plans and the structure of

behaviour”. New York: Holt, Rinehart & Winston.

Newell, A.; Simon, H.A. (1956). “The logic theory machine. A complex

information processing system”. En IRE Transactions on Information Theory, IT-

2, 61-79.

Putnam, H. (1960). “Minds and machines”. En Hook, S. (ed.). Dimensions of

mind. New York: Collier.

Tulving, E.; Craik, F.I.M. (eds.) (2000). “The Oxford handbook of memory”. New

York (NY): The Oxford University Press.

Turing, A. (1950). “Computing machinery and intelligence”. En Mind, 59, 433-

460.

von Neumann, J. (1958). “The computer and the brain”. New Haven: Yale Univ.

Press.

13

14