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Los mapas no son el territorio

black toy car on world map paper
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El mapa de la realidad no es la realidad. Incluso los mejores mapas son imperfectos, porque son reducciones de lo que representan. Si un mapa representara el territorio con perfecta fidelidad, dejaría de ser una reducción y, por tanto, dejaría de sernos útil. Un mapa también puede ser una instantánea de un punto en el tiempo, que representa algo que ya no existe. 

En 1931, Alfred Korzybski, un matemático de Nueva Orleans, Louisiana, publicó un artículo sobre semántica matemática. Para el lector no técnico, la mayor parte del artículo parece un argumento complejo sobre la conexión entre las matemáticas, el lenguaje humano y la realidad física; no necesariamente útil para una persona sin conocimientos previos.

Sin embargo, en su argumentación sobre la estructura del lenguaje, Korzybski presentó y difundió la idea de que "el mapa no es el territorio". Es decir, la descripción de una cosa no es la cosa. Un modelo no es la realidad y la abstracción no es lo abstraído. Esto tiene un gran impacto práctico.

Mapas mentales

La mente crea mapas de la realidad para comprenderla, ya que la única forma de procesar la complejidad de la realidad es a través de la abstracción. Sin embargo, a menudo no entendemos nuestros mapas o sus límites. En realidad, dependemos tanto de la abstracción que, con frecuencia, usamos un modelo incorrecto simplemente porque creemos que cualquier modelo es mejor que no tener modelo alguno.

Tres cosas para tener en cuenta:

  1. El mapa puede ser erróneo sin que lo sepamos
  2. El mapa es necesariamente una simplificación de la realidad, lo que resulta en la pérdida de información importante
  3. El mapa requiere interpretación, un proceso que puede resultar en errores graves

La única forma de abordar este último problema es a través de una serie interminable de mapas dentro de mapas, lo que Korzybski llamó autorreflexión.

En simultáneo, el cerebro humano toma grandes saltos y atajos para dar sentido a su entorno. Como ha señalado Charlie Munger, una buena idea y la mente humana actúan como el espermatozoide y el óvulo: una vez que la primera buena idea entra, la puerta se cierra. Esto hace que el problema del mapas-territorio sea afín a la tendencia de tener un martillo y ver clavos por todas partes.

Esta tendencia es, obviamente, perjudicial en nuestros esfuerzos por simplificar la realidad. Cuando vemos que un modelo eficaz funciona bien, tenemos la tendencia a aplicarlo en exceso, incluso en situaciones no adecuadas. Nos cuesta delimitar su utilidad, lo que nos lleva a cometer errores.

Aceptar las limitaciones

En nuestra marcha para simplificar la realidad con modelos útiles, confundimos los mapas con la realidad. Para muchas personas, el modelo crea su propia realidad. Es como si la hoja de cálculo cobrara vida. Nos olvidamos de que la realidad es mucho más desordenada. 

El mapa no es el territorio. La teoría no es lo que describe, es simplemente una forma que elegimos para interpretar un determinado conjunto de información. Los mapas también pueden estar equivocados, pero incluso si son esencialmente correctos, son una abstracción, y eso significa que la información se pierde para ahorrar espacio.

El problema de los mapas, en palabras de Nassim Taleb, es que:

Un modelo puede mostrarle algunos riesgos, pero no los riesgos de usarlo. Además, los modelos se construyen sobre un conjunto finito de parámetros, mientras que la realidad nos brinda infinitas fuentes de riesgos.

Esto es como un sistema de GPS que te muestra dónde estás en todo momento, pero no incluye acantilados. Entonces todos seríamos perfectamente felices con este GPS... hasta que se bajáramos de una montaña.

Mejores mapas

Entonces, si nuestros mapas nos fallan, ¿cómo enfrentamos el incierto mundo que nos rodea? Construyendo sistemas más humildes, que asuman y comprendan sus propias limitaciones. Por ejemplo, Warren Buffett, hasta donde sabemos, nunca ha usado un modelo de computadora en su vida, pero administra una institución de medio billón de dólares en activos. ¿Cómo lo hizo?

Este enfoque requiere asumir un futuro mucho más grave que el pasado, y construir sistemas de respaldo y márgenes de seguridad. Dinero extra, en lugar de apalancamiento extra. Haciendo grandes esfuerzos para asegurarse de que las colas no puedan matarte. Es decir, en lugar de optimizar a un modelo es mejor aceptar los límites de tu clarividencia.

Fuentes

  1. Farnam Street. (2022). Models. (S. Melzner, trad)
  2. Korzybski, Alfred (1931). A Non-Aristotelian System and its Necessity for Rigour in Mathematics and Physics.
  3. Taleb, Nassim (199). Against Value-at-Risk: Nassim Taleb Replies to Philippe Jorion.

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