En nuestra vida nos enfrentamos a situaciones muy variadas que, en función de diferentes factores como pueden ser nuestra experiencia, los cambios en el entorno o lo predecible que sean los resultados de las acciones podremos clasificarlos como situaciones, o entornos, sencillos, complejos, complicados o caóticos según el modelo Cynefin del que te hablamos en este artículo.
No es lo mismo que se nos caiga un plato al suelo y estalle en mil pedazos, que sería un problema sencillo ya que sabemos cómo solucionarlo y el resultado es predecible, a que un día vayamos a encender el coche y haga algún ruido raro. En esta última situación nos enfrentamos a un problema complicado donde no sabemos qué puede pasar, no sabemos qué cambios puede haber y no tenemos un resultado predecible si tomamos acciones nosotros mismos por lo que deberemos recurrir a un especialista ya que la dificultad de la tarea y el conocimiento necesario es alto.
Lo mismo sucede en las organizaciones. En muchas ocasiones nos encontraremos ante retos sencillos que el equipo está acostumbrado a abordar pero en muchas otras nos enfrentaremos a situaciones complicadas donde se requieren especialistas, situaciones complejas donde necesitemos una alta adaptabilidad al cambio del entorno o, incluso, en una situación de “caos” donde la complejidad de la situación y la variabilidad del entorno es tan alta que necesitaríamos abordarlo con metodologías que nos permitan probar, fallar y adaptar de forma ágil para poder dar una solución adecuada.
Estos diferentes entornos los identificamos gracias al modelo Cynefin, creado por Dave Snowden, que contempla 5 entornos con acercamientos diferentes. En este artículo te ayudamos a entenderlos y te proponemos las estrategias que mejor funcionan en cada uno de ellos.
Modelo Cynefin
Entorno Simple
Son entornos donde el contexto y sus cambios son predecibles y la complejidad de los retos a los que nos enfrentemos es baja. Aquí tenemos claridad sobre lo que necesitamos hacer y los resultados obtenidos son predecibles.
Ante retos que surjan en un entorno sencillo aplicaremos las mejores prácticas conocidas y marcos de trabajo que nos aseguren el resultado esperado. Son entornos donde no necesitamos una alta experiencia o conocimiento sino aplicar los protocolos y seguir los procesos establecidos.
Entorno Complicado
Es un entorno predecible, pero con una complejidad alta. En este entorno el contexto es predecible, pero hay muchas variables a tener en cuenta y la solución a plantear puede variar. Suele ser necesaria la intervención de expertos para poder darle solución a los retos que surjan en este entorno.
Lo aconsejable es tratar de estandarizar las soluciones aplicadas para mover los problemas complicados a sencillos gracias a la experiencia adquirida.
Un ejemplo puede ser el de pilotar un avión o construir un puente.
Entorno Complejo
Cuando hablamos de entornos complejos hablamos de contextos impredecibles y con una alta complejidad. Es un entorno donde los retos que surgen van a requerir de experimentación para encontrar la solución adecuada y donde los resultados no son predecibles, sino que se conocerán a posteriori.
Estos entornos complejos suelen darse cuando hay personas implicadas dado que el comportamiento es impredecible y las reacciones pueden variar dependiendo de la solución que apliquemos. Son entornos donde hay una alta implicación humana lo cual hace que los resultados sean más impredecibles y cambiantes.
Un ejemplo puede ser cuando desarrollamos un nuevo producto y debemos ir validando el desarrollo, desde un MVP, e incorporando el feedback de los usuarios para llegar al resultado final.
Entorno Caótico
Se caracteriza por ser altamente impredecible. Los entornos caóticos son característicos de crisis donde la necesidad de respuesta rápida exige una actuación inmediata y una alta adaptación al cambio.
Un ejemplo claro sería la gestión de una crisis sanitaria o medioambiental.
Entorno Desordenado
Este es el entorno, según Dave Snowden, en el que nos encontramos cuando no somos capaces de identificar en que entorno estamos. La prioridad en este caso será el trabajo en iteraciones cortas y ser flexibles ante la prueba-error para conseguir movernos a uno de los otros entornos donde podamos aplicar metodologías o formas de trabajo que sepamos funcionan en el entorno identificado.
