Problemas complejos en el centro de la innovación

Cuando se habla de problemas complejos muchos no piensan en innovación. Se habla sobre problemas políticos, económicos o incluso sociales, pero pocas veces se piensa que cuando nos enfrentamos a un reto de innovación se debe enfocar como un problema de este tipo.

Estaba leyendo los hechos y maravillas del System Thinking (pronto haré una entrada sobre este enfoque) y recordé en que muchos enfoques de pensamiento, como son el pensamiento sistémico o el pensamiento de diseño, surgen como propuesta para afrontar lo que se denominan circunstancias encuadradas en lo que Horst Rittel y Melvin Webber clasificaron en 1973 como “problemas complejos” o “problemas enrevesados” dentro de su propuesta de “Dilemas en la teoría general de planificación”.

Innovación problemas complejos

Banco de imágenes de Creative Commons, autor Neal Fowler

¿Qué es un problema complejo y qué tiene que ver con la innovación? Buena pregunta a la que se debe buscar una mejor respuesta. Un problema complejo es aquel que en el que simplemente entender el contexto y su ámbito ya no es algo sencillo. Si entendemos un problema “sencillo” como algo que debiera tener una solución exacta, con un número, con una reacción, con un sí o un no, con un verdadero o un falso. Por el contrario, un problema complejo es aquel que no tiene una solución única, ya que se genera otra situación distinta que en sí misma puede contener un problema de este tipo; suelen caracterizarse por tener muchísimos aspectos relacionados con personas, cada una con intereses y puntos de vistas distintos. Por este motivo, comprender y buscar verlo de una forma global y completa es fundamental, conseguir empatizar con cada uno de los participantes suele ser una de las claves (sino la más importante) para conseguir el éxito. Además, difícilmente son abarcables de forma completa, por lo que al ser tan complejos, se deben ir afrontando de una forma parcial.

Una vez comentados todos estos aspectos, más incorporando la volatilidad de las situaciones tal y como se plantean en este tipo de problemas, generan un entorno de incertidumbre muy grande para encontrar una posible solución. Por todo ello, se puede considerar que la situación a la que se enfrenta un nuevo proyecto de innovación se puede clasificar como un problema complejo.

Por este motivo, propuestas de metodologías como son Lean Startup, con un recorrido o proceso basada en una metodología como es Customer Development, para abordar un nuevo proyecto de innovación pura como es una startup, nos permite, de una forma coherente, validar una solución al reto complejo planteado. Todas estas lógicas tienen un nexo en común:  la propuesta tantas veces repetida del pensamiento de diseño.

Aspectos como la posibilidad de empatizar con los posibles clientes o usuarios de mi solución, intentando conocer sus motivaciones, sus creencias, miedos o comportamientos, se convierten en una de las principales tareas a las que todo emprendedor o componente de un proyecto de innovación debe enfrentarse. Hablar y relacionarse con ellos, y entender cómo afrontar el problema en el cual se basa nuestro reto, corresponde con una parte muy importante del trabajo a realizar, siendo además una de las principales claves para conseguir el éxito del proyecto.

En los últimos tiempos, quizá aportado por otros enfoques más predictivos, o bien por la incorporación de nuevos paradigmas de resolución de problemas complejos, además de conseguir empatizar y comprender las motivaciones de los clientes y usuarios, cada vez se están trabajando más los denominados stakeholders. Este rol se asigna directamente a todas las personas, organizaciones o empresas que están afectados de alguna forma por el reto sobre el cual se está trabajando.

Por lo tanto, si se entiende que los retos de innovación (como puede ser encontrar un modelo de negocio viable y repetible en una startup) son problemas denominados complejos, se debe pensar en ellos no en términos de encontrar una solución única con un camino predeterminado, sino en validar e ir eliminando incertidumbre a través de validaciones intermedias según se vaya evolucionando hacia una solución final, que no necesariamente será la mejor, pero sí una posible.

 

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