Como mencionábamos en la entrada anterior, diferentes tipos de conocimiento de futuros tienen diferentes roles en los procesos de Inteligencia de futuros. Aunque en algunas situaciones puede ser suficiente con distinguir entre señales y drivers (como lo plantea el Institute for the Future), muchas otras organizaciones y practicantes del tema de futuros utilizan un lenguaje más detallado, que puede ser útil para entender de manera más fina posibilidades e implicaciones. A continuación relacionamos algunos de esos términos:
Señales débiles
Son información temprana sobre posibles discontinuidades y problemas emergentes, como nuevas tecnologías que están en su fase inicial, pero que podrían tener avances en algún momento. Las señales débiles no son conocidas por el público general, sino que sólo un pequeño grupo de expertos o pioneros es consciente de su potencial. Pueden convertirse en señales fuertes, desvanecerse o aparecer como advertencias tempranas en comodines. Por ejemplo, hasta junio de 2022, GPT-3 era una señal débil y promisoria, un LLM conocido solamente por un nicho muy particular de expertos.
Las señales débiles corresponden, en general, a la categoría de señales del Institute for the Future.
Señales fuertes
A diferencia de las señales débiles, estas empiezan a ser mencionadas en publicaciones para un público general, trascendiendo los nichos de expertos y pioneros. Una señal fuerte puede convertirse (o no) en tendencia. Siguiendo con el ejemplo de GPT-3, entre junio y noviembre de 2022 se convirtió en una señal fuerte, con la publicación del API que permitió un acceso mayor y un nivel de experimentación adicional por parte de un público, todavía especializado pero más amplio. En algunos casos, las señales fuertes pueden ser llamadas tendencias potenciales.
Comodines (wildcards)
Son un tipo de señal que corresponde a eventos de baja probabilidad (pero, como toda señal, visibles) y alto impacto potencial. Por naturaleza, representan discontinuidades y choques repentinos, raros, inesperados, sorprendentes y disruptivos, que pueden ser positivos o negativos.
Algunos comodines que se han hecho realidad (también pueden entenderse como riesgos de baja probabilidad que se materializan) son la crisis financiera de 2008, la pandemia de Covid-19 o algunos desastres naturales repentinos.
Tendencias
La palabra tendencia suele referirse a una dirección general hacia la cual algo está cambiando o desarrollándose con el paso del tiempo. Las tendencias tienen un camino de desarrollo reconocible que, al menos en teoría, puede verificarse con datos cuantitativos. En este sentido, una tendencia es equivalente a los drivers de IFTF.
Una tendencia tiene una alta probabilidad de continuar en el futuro, y permite identificar futuros esperados (esto es, aquellos futuros que tienen alta probabilidad de materializarse si nada cambia). Como mencionábamos en la entrada anterior, una tendencia sólo es una tendencia cuando involucra a un volumen significativo de una población o de una sociedad.
Por lo anterior (dado que son experimentadas por todos y a menudo en contextos similares), las tendencias crean parámetros amplios para cambios en actitudes y comportamientos en muy diversas áreas, durante períodos de varios años.
Un aspecto interesante de las tendencias es que normalmente la mayoría de los actores, organizaciones o incluso naciones no pueden hacer mucho para cambiarlas: son más grandes que el poder de las organizaciones individuales y, a menudo, también de los estados nacionales. Esto se relaciona de manera directa con el volumen de la población al que involucra, y es por esto que se espera que exista información cuantitativa que las sustente.
En el caso de GPT, desde noviembre de 2022 se convirtió en una tendencia con el lanzamiento de ChatGPT. En dos meses, 100 millones de usuarios se había registrado en este servicio (un volumen representativo). De un momento a otro, su potencial no sólo estaba generando gran inquietud en todas las áreas, sino que a través de su API numerosos servicios enfocados en diversas áreas empezaron a aparecer (y seguirán apareciendo). Más aún, uno podría decir que GPT en realidad es un aspecto de una tendencia más amplia: la inteligencia artificial generativa.
Con frecuencia, las tendencias suelen ser clasificadas usando heurísticas como STEEP (Sociedad, Tecnología, Economía, Ambiente (Environment), Política). Para algunos escaneos y análisis específicos, pueden incluirse categorías como Cultura, Educación, Leyes, etc.
Como una tendencia puede ocurrir en diferentes escalas, existe una denominación para aquellas tendencias de gran escala: megatendencias.👇
Megatendencias
Una megatendencia suele tener una escala global, y corresponde a las grandes fuerzas de desarrollo de la sociedad que muy seguramente afectarán al futuro en todas las áreas en los siguientes 10-15 años.
Una megatendencia puede extenderse a lo largo de muchas generaciones, describe interacciones complejas entre factores de muy diversos tipos y difícilmente cambia de dirección. Una vez establecidas, tienen influencia sobre un amplio rango de actividades, procesos y percepciones en la economía, la sociedad y la cultura, tanto a nivel individual como colectivo.
Las megatendencias también pueden ser denominadas fuerzas de futuro.
El cambio climático, el envejecimiento de la población o la digitalización son ejemplos de megatendencias.
Impulsores / movilizadores de cambio (drivers of change)
Si bien IFTF usa la palabra driver para referirse a tendencias, otras organizaciones usan este término para referirse a fuerzas internas o externas que dan forma al desarrollo de una organización, un mercado, una estrategia o una sociedad.
Este es un aspecto en el que las sutilezas adquieren importancia. Por ejemplo, una fuerza interna que está dando forma al desarrollo de una organización puede entenderse como una tendencia localizada en el ámbito organizacional (que puede estar respaldada con información cuantitativa). O podría ser una señal fuerte, de nuevo localizada en un ámbito organizacional específico. Pero si hablamos de una fuerza externa que está dando forma a una sociedad, nos estaríamos refiriendo a una megatendencia.
La utilidad de referirse de esta manera a impulsores/movilizadores (drivers) es que el término permite poner énfasis en aquello que es realmente relevante para un contexto específico. Por ejemplo, una nueva legislación, que para IFTF sería una señal de futuros posibles, para una organización específica puede representar un riesgo de alta urgencia, y en este sentido representar un importante movilizador de cambio. El cambio tecnológico, que puede entenderse de manera general como una tendencia, para una empresa puede representar la obsolescencia de sus servicios y, por ende, ser un movilizador de cambio.
Y con esto concluye este recorrido (muy inicial) por un conjunto de términos que representan algunos de los bloques fundamentales de los procesos de escaneo de señales y prospectiva.
Lo que hicimos en el caso del reporte de Fuerzas de futuro que inciden en la educación superior, que elaboramos para el Consejo Superior de la Universidad EAFIT, fue realizar un meta-análisis que nos permitió identificar un conjunto de tendencias localizadas en lo educativo y megatendencias (fuerzas) STEEP interpeladas desde una perspectiva educativa, para generar un panorama de temas que serán retadores para el presente y futuro de la educación superior. Este reporte lo complementamos con un conjunto de pronósticos (no predicciones) que tienen el propósito de movilizar conversaciones estratégicas y fomentar la exploración de futuros posibles para una institución de educación superior. Una forma inicial de poner estos bloques de futuro al servicio de las preguntas específicas del Centro Imaginar Futuros.
