Más allá de Google

Más allá
de Google
Jorge Juan Fernández García

Ilustraciones de Sergi Rucabado

“No sabemos casi nada de algo
que está en la base de casi todo: la información”
Prólogo de Alfons Cornella


Es economista por la Universidad de Oviedo y
la Università degli Studi di Torino, master en
Teoría Económica y Teoría Política por la London
School of Economics and Political Science (LSE)
y Programa de Alta Dirección en Instituciones
Sanitarias (PADIS) por el IESE Business School.
Actualmente, desempeña su labor profesional como
Senior Manager en el mundo de la consultoría de
las ciencias de la salud (Antares Consulting), donde
lidera proyectos de posicionamiento estratégico y
eficiencia operativa en España y Europa continental.
Colaborador de Infonomia.com desde 1999.
Su blog es www.jorgejuanfernandez.com

Este libro se publica bajo licencia Creative Commons de tipo
reconocimiento no comercial sin obra derivada. Se permite su
copia y distribución por cualquier medio, siempre que manten-
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Primera edición: diciembre 2008

Diseño y maquetación: dotstation

ISBN: 978-84-612-1535-5
Depósito legal:

Impresión: Major Gràfic
Impreso en España – Printed in Spain

38

Más allá
de Google

Ilustraciones de Sergi Rucabado

índice

Introducción / 5

Prólogo 7

Agradecimientos 11

Introducción 13

Parte I.
El infonomista

DICS: Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría 18
Búsqueda y recuperación de información 52
Trabajador del conocimiento 60
Comunicación 78
Usabilidad, Readability y Visualización 88
Presentaciones 94
Seguridad 102

Parte II.
El sector de las TIC

Evolución de la tecnología 106
Programación y Software 124

Parte III.
La empresa en red

Organizaciones y entorno de trabajo 140
Redes 148
Gestión de proyectos 164
Reuniones 168

Parte IV.
La sociedad

Innovación 174
Evolución infosocial 188

6 / Más allá de Google

No sabemos casi nada de algo que está en la base de casi todo: la infor-
mación.

La información es la sustancia del mundo: la comunicación –la relación–,
una de las razones de la existencia de los seres vivos; la inteligencia, lo
que nos distingue de otras especies; la tecnología, la herramienta que nos
permite transformar el mundo (aunque no necesariamente a mejor); el co-
nocimiento, lo que convierte lo posible en realidad.

Éste es un texto que algún día debería ser considerado precursor. Porque,
si es cierto que la teoría de la información está muy desarrollada, desde la
física a las telecomunicaciones, sabemos más bien poco de la interrelación
entre humanos y de la información. En especial, sabemos poco de cómo la
información da forma (“informa”) a las organizaciones. La usamos mal, la
desperdiciamos, la mezclamos en forma de códigos y de software, y el resul-
tado no siempre es positivo.

Lo comenté hace años en uno de mis textos, parafraseando una observación
de Keith Devlin: si a un hombre de la Edad del Hierro le preguntáramos
qué es el hierro, no entendería la pregunta “¿qué es?”, pues para él ese me-
tal es una experiencia manifestada en forma de útiles, y en absoluto una
realización de un elemento químico de tales o cuales características. De


la misma manera, si a un humano de nuestra generación le preguntamos
“¿qué es la información?”, lo normal es que responda desde su experiencia
de uso, viendo la información como algo que utiliza cada día, en múltiples
formas, sin que hacerse esa pregunta le aporte un valor complementario.
Pero dentro de unas generaciones sabremos mejor “qué es” la información.
Quizá se dirá que el universo existe porque la información se hizo tiempo,
y éste se hizo energía. Quizá resulte que “dios” es información; quizá que
la información es la sustancia que mantiene tensas las 11 dimensiones –o
las que entonces sepamos contar– del universo (del multiverso, si al final
decidimos que no hay un solo universo, sino varios conviviendo y chocando
entre membranas inimaginables en el complejo de la realidad).

Éste es un texto sobre observaciones del día a día, de personas que han
encontrado algún patrón en el uso de la información, ya sea desde la tecno-
logía, ya desde los individuos, ya desde las organizaciones. No es un libro
de teoremas, ni un libro técnico; es un libro de “descubrimiento”, aunque
no científico. Y al mismo tiempo es un libro divertido, curioso. De hecho,
ésa fue una sorpresa inesperada de mi libro kNewton: buscando un orden
en la información: que la gente lo encontrara “divertido”; algo chocante,
teniendo en cuenta que no lo hice con ese objetivo en absoluto. Pero sea
bienvenida esa percepción, si el resultado es que el libro sea leído.

Éste no puede ser el final del trayecto. Es un libro “interminable”, y no me
refiero a lo que nos ha costado terminarlo –o más exactamente editarlo, o
sea, encontrar la forma de financiarlo–. Es un libro que debe seguir per-
manentemente con el objetivo de saber más de esa sustancia integral de
nuestro hoy: la información.

Dijo Alan Key en su día que “la tecnología es tecnología sólo para quien ha
nacido antes que ella”. Yo me atrevo a decir aquí que la información es hoy
una incógnita para nosotros, porque somos la generación que la ha inyecta-
do en el motor del mundo. Somos todos “inmigrantes” en este mundo de la
información, y se nos notará siempre el acento de los que podían vivir sin
ella. Pero para los “nativos” de este mundo informacional, la información es
su vida. Ellos entenderán mejor lo que en este libro sólo se anuncia. El libro
está, en cierta manera, dedicado a ellos.

Alfons Cornella
Fundador de Infonomia
En tren, en algún lugar cercano al Mediterráneo,
una noche de mayo de 2008

Prólogo / 9

Los editores quieren agradecer a las siguientes personas su participación en
este proyecto colaborativo de Infonomia.com:

David Alcubierre, Juan Carlos Arteaga, Albert Bielsa, Ramon Bori, Albert
Cirera, Josep Cobarsí, Agustín Cortés, Ignacio Díaz Rodríguez, Bernat Gui-
tart, Manuel Gutiérrez, Luis Ledesma, Dídac López, José Manuel, Juan
Francisco Martínez, Flavio Masitas, Alfred Mauri, Miguel Montero, Juan
de Novoa, Carlos Nuño, Cristina Osaba, Manuel Jesús Padilla, Llorenç Pagès
Casas, Josep Ponsa, David Ramón, Lara Rey, Jordi Ruiz Medina, Marc de
San Pedro, Harold Tamayo, Gregorio Toga, Andreu Veà i Baró, María Dolores
Vicente.

Además, gracias también a Hugh MacLeod (gapingvoid) por su amable au-
torización para reproducir uno de sus “cartoons drawn on the back of bu-
siness cards”.

Se ha hecho todo lo posible para identificar la fuente y el titular del co-
pyright de cada ilustración. Infonomia pide disculpas por cualesquiera
errores u omisiones que hayan podido cometerse, que serán corregidos en
sucesivas ediciones de este libro.


Quizá lo más interesante de este proyecto es que los que lo hemos originado
nunca nos hemos visto. No nos hemos conocido. No sé si hemos estado geo-
gráficamente lejos o cerca. Sólo sé que hemos coincidido en el tiempo y en
el esfuerzo a realizar. La idea de Alfons Cornella, fundador y presidente de
Infonomia.com, la red de Innovadores, ha sido una causa a través de la cual
sincronizar nuestros talentos. En definitiva, un gran proyecto de inteligen-
cia colectiva: la web 2.0 llevada al papel.

A posteriori, durante el proceso de edición del texto, he de reconocer que
yo sí he trasteado un poco en el directorio de la Red de Innovadores de In-
fonomia (http://www.infonomia.com/directorio/index.php) para conocer a
aquellos cuya inteligencia me llenaba la cabeza de universos. Y lo que allí
descubrí me sorprendió: todos eran gente común. Sin apellidos, sin famas,
sin peso científico. Algo que creo que determinará el futuro: la red no son
conversaciones (lo siento por el Cluetrain Manifesto), son personas con una
pasión por compartir. Sin esa pasión, no hay conversaciones. El manifiesto
infonomista del mensaje 700 de KE! Knowledge Energy en el año 2003 ya
lo sugería: “lo que hace la diferencia son las personas normales que hacen
cosas extraordinarias”.

El origen de este libro que tienes entre tus manos tiene detrás una larga
historia. Tras la publicación de kNewton: buscando un orden en la infor-
mación en 2004, Alfons propuso a la red de innovadores del país, a través
del mensaje 710 de KE! Knowledge Energy (11 de marzo de 2004), que re-
copilaran leyes sobre la gestión de la información derivadas de su propia
experiencia. Es uno de los primeros ejercicios de crowdsourcing, de aper-
tura a la comunidad para resolver problemas de conocimiento, que yo vi en
marcha. A tal efecto, se habilitó un apartado en el blog de Infonomia.com,
de forma que cada una de las personas que quisieran contribuir pudiera
aportar su conocimiento.


La participación fue alta. Concentrada en algunos nodos, como bien seña-
lan las leyes de la nueva ciencia de redes, pero amplia. Unos propusieron
leyes muy inteligentes, de las que estarán entre nosotros con el paso de los
años. Otros propusieron ideas que ya existían, formuladas de forma distin-
ta. Unos y otros realizaban comentarios sobre las leyes aportadas por otros
infonomistas, sugiriendo nombres alternativos a algunas leyes, o matizan-
do algunos de los contenidos. Se generó una pequeña conversación. Alguna
quedó registrada, pero creo que la conversación más importante tuvo lugar
en la cabeza de cada uno de los que realizaban aportaciones. Las ideas de
otros, los sitios a donde miraban, hacían surgir nuevas ideas entre los que
estaban participando en el proyecto.

El resultado final de las aportaciones fue de gran calidad, tanto las origi-
nales como las recopilaciones. Este hecho impulsó a Alfons y al equipo de
Infonomia.com a convertirlo en un libro. Entre las casi 300 propuestas del
colectivo de infonomistas hay auténticas joyas, algunas de las cuales creo
que harán su camino hacia la eternidad de la disciplina de la infonomía.
Te dejo a ti que juzgues con tu propio criterio. Finalmente, el 30 de agosto
de 2005, tras cruzar unos e-mails con Alfons, me ofreció la oportunidad de
editar estas aportaciones, de apalancar la inteligencia de otros, esos “relám-
pagos de conocimiento”, para convertirlos en un texto útil e interesante.
Tres años de trabajo tienen este resultado final.

El libro está estructurado en cuatro bloques: I) el infonomista, II) el sector
de las TIC, III) la empresa en red, y IV) la sociedad. Sugiero leerlo como te dé
la gana. Es un libro para leer en cualquier parte, para leerlo con una mente
curiosa, no con una mente científica o académica. Para reflexionar sobre
cómo te afectan a ti y a tu organización estas leyes. Y para pensar en formas
en las que puedas hacerlas jugar a tu favor.

Podemos decir que todavía estamos muy lejos de comprender qué es la in-
formación y cómo podemos como seres humanos dominarla, haciendo un
uso inteligente de la misma. Pero de lo que no cabe duda es de que una nue-
va ciencia no se construye en un día. Son necesarios cientos de pequeños
pasos. Aquí está el nuestro.

Cada una de las leyes o principios recoge si ha sido recopilada (no es original
de la persona) o formulada (es una creación suya) y por quién, con la idea
de que se atribuya al César lo que es del César. Y hacer justicia al futuro
reconocimiento que estoy seguro que algunas de estas leyes tendrán entre
la comunidad internacional.

Introducción / 15

No me gustaría que la conversación se terminara aquí. Me gustaría escu-
char lo que me quieras contar: cuáles te gustan, cuáles no, con cuáles no
estás de acuerdo, qué errores has encontrado, cuáles son tus favoritas, si se
te ocurren nuevas leyes, si alguna la explicarías de forma distinta… Lo que
sea con tal de mantener viva la conversación. Escríbeme a masalladegoogle@
infonomia.com.

Por último, quiero agradecer a Alfons y a todo el equipo de Infonomia.com
la oportunidad brindada y la confianza depositada. Merecen una especial
mención mis interlocutoras en el proceso de edición de este libro, Aure Va-
lentín y Silvia Langa. Aunque sólo fuera por los dolores de cabeza generados
con los cambios de última hora… Pero, principalmente, por el valor apor-
tado y su profesionalidad a la hora de mejorar lo que les entregué. Y tam-
bién a Sergi Rucabado: ha sido un auténtico placer trabajar con una mente
tan creativa como la suya. Ya sueño con la próxima oportunidad… Gracias
también a Albert Roset, por sus útiles comentarios a las primeras versiones
del texto. Pero sobre todo, quiero expresar mi agradecimiento a los infono-
mistas que han participado: a los hubs y a los spokes, a todos. Porque un
proyecto de inteligencia colectiva necesita de ambos. Todo esto es mejor por
todos ellos. Gracias.

Yo creo que escribir un libro es simplemente una excusa para acercarse a
cosas por las que uno siente pasión, a cambio de robarles tiempo a fami-
liares, amigos y conocidos. Por ello, me gustaría dedicar el libro a todos los
que fueron atracados. A los enlaces fuertes, por supuesto. No los elegí yo,
pero si me hubiera tocado elegir, elegiría esta sangre. Y a los enlaces débiles.
Porque los elegí yo y porque ellos me eligieron. Porque no falláis nunca, y
siempre apoyáis mis sueños. Por ser y por estar. Y porque os portáis con-
migo como si fuera de vuestra propia familia: como si de hecho fuéramos
enlaces fuertes.

Oviedo, mayo de 2008


DICS: Datos, Información,
Conocimiento, Sabiduría

▪ Ley de Malthus de la información
[Recopilada por Ramon Bori]

“Cada nueva fracción de información producida que realmente es consumida
tiende a cero.”

La oferta de información crece exponencialmente mientras que su consumo
se incrementa linealmente, debido a que nuestro ancho de banda mental
para procesar la información, y nuestro tiempo, son limitados.

Esta ley fue enunciada por Ithiel De Sola Pool (1917 – 1984) en su libro
Communications Flows: A Census in the United States and Japan, Elsevier
Science, New York, 1984.


▪ Principio de la infoxicación
[Formulado por Alfons Cornella]

En su momento, Alfons Cornella tuvo el atrevimiento de definir un neolo-
gismo que ha tenido cierto éxito: infoxicación. La palabra surgió para de-
finir la situación de exceso informacional, de intoxicación informacional,
en la que tienes más información para procesar de la que humanamente
puedes, y, como consecuencia, surge la ansiedad (algo que se ha denomina-
do técnicamente information fatigue syndrome). Este término fue acuñado
en 1996 por el psicólogo británico David Lewis, a quien debemos la intere-
sante sentencia: “Knowledge is power, but information is not”. Lewis fue el
autor del informe Dying for Information, financiado por Reuters, en el que
se describía la mísera vida del ejecutivo “informacionalmente inundado”.

El término en inglés para infoxicación es information overload (sobrecarga
informacional). Pues bien, la infoxicación es ya un problema de nuestra
sociedad y, por tanto, también una gran fuente de oportunidades. Cuando
Cornella definió el término, Google no existía. El spam era, quizás, una pre-
dicción de algún visionario al que nadie hizo caso. La situación es hoy peor
de lo que podíamos imaginar.

El ancho de banda, en términos genéricos de cantidad de información que
recibes por unidad de tiempo, no para –y no parará– de crecer. Los estímulos
que recibiremos en forma de e-mail, audio, vídeo, teléfono, mensajería ins-
tantánea, feeds, etc., crecen descontroladamente. Es cada vez más barato
enviar un bit a donde sea. Pero la variable informacionalmente crítica,
que es la atención, es justamente la opuesta del ancho de banda: la cantidad
de tiempo que podemos dedicar a cada input es cada vez menor, porque de-
bemos repartir la cantidad finita de tiempo del que disponemos entre más y
más elementos de información. Nuestra atención es “el” recurso escaso.

Un estudio realizado para HP (http://www.hp.com) en 2005 puso de relieve
nuestras limitaciones a la hora de sacar provecho del potencial de las tec-
nologías. Según el estudio, estar “siempre online” (always on), o sea, estar
siempre disponible para contestar una interacción online (como un correo
electrónico, un mensaje instantáneo o una llamada de telefonía IP), conlle-
vaba una desconcentración comparable a la provocada por haberse fumado
un porro de marihuana (un efecto que ha sido denominado infomanía por
los investigadores que llevaron a cabo el estudio, http://news.bbc.co.uk/1/
hi/uk/4471607.stm). Es decir, el problema no está en que las máquinas pro-
cesen la información en cantidades ingentes, sino en que nuestro cerebro
sea capaz de asimilarla.

Esta ley está relacionada con el principio de Goldhaber de la “economía
de la atención”. El artículo que originó esta idea se publicó en la revista
First Monday en abril de 1997: “The Attention Economy: The Natural Eco-

nomy of the Net” (http://www.firstmonday.org/issues/issue2_4/goldhaber/
index.html), que más tarde (diciembre 1997) se publicó como “Attention
Shoppers!” en la revista Wired (http://www.wired.com/wired/5.12/es_atten-
tion.html?topic=&topic_set).

Michael Goldhaber (http://www.goldhaber.org) es el autor de Reinventing
Technology y visiting scholar en el Institute for the Study of Social Change
en la University of California at Berkeley. Según Goldhaber, la nuestra es
una economía de la atención, donde conseguir la atención de la gente es
cada vez más difícil: una era de exceso de información, donde el tiempo
es el único y verdadero recurso escaso. Ya en un artículo en 1971, Herbert
Simon (Premio Nobel de Economía en 1978) había capturado la misma idea
en una excelente frase: “A wealth of information creates a poverty of at-
tention”.

John Hagel (http://www.johnhagel.com/) ha realizado una estupenda revisión
del concepto de Economics of Attention en su blog (http://edgeperspectives.ty-
pepad.com/edge_perspectives/2006/12/the_economics_o.html). También Juan
Freire en su blog (http://nomada.blogs.com/jfreire/), con un post titulado “De
la persuasión de la publicidad analógica a la sinceridad o engaño absolutos
del marketing digital” (http://nomada.blogs.com/jfreire/2007/01/de_la_per-
suasin.html). Ambas lecturas son altamente recomendables.

Conseguir la atención de la gente es cada vez más difícil, aunque sólo
sea porque la cantidad de inputs (estímulos) que recibimos no para
de crecer. Como señala el estudio realizado en la School of Information
Management and Systems (SIMS) de la University of California at Berkeley
(http://www.sims.berkeley.edu/research/projects/how-much-info-2003), se
producen cada año unos 5 exabytes de información (5 por 10 elevado a die-
ciocho). Se produce más información que tiempo tiene la gente para leerla,
no digamos ya para digerirla. Ésta es una era de exceso de información.

El “problema de la atención” se podría resumir en dos puntos:
· El “ancho de banda” de información que recibe la gente no para
de crecer, porque la tecnología permite enviar más información en
menos tiempo, y porque hay más agentes que emiten hacia los recep-
tores potenciales. Este “ancho de banda personal” es la cantidad de
información que alguien recibe por unidad de tiempo, b=i/t, cantidad
que crece cada día que pasa.
· Pero, al mismo tiempo, la “atención personal”, o sea, la cantidad
de tiempo que uno puede dedicar a cada información que recibe,
a=t/i, disminuye cada vez más. Es lógico, porque ambas variables
son inversas la una de la otra: a mayor “ancho de banda personal”,
menor capacidad de “atención personal”.

¿Qué soluciones hay? Hay que diseñar instrumentos para reducir el
ruido informacional que recibimos, y aumentar la productividad del
tiempo de atención de que disponemos. De hecho, ya tenemos herra-
mientas para hacerlo, pero no las usamos debidamente. Por ejemplo, uno
puede usar los lectores de feed para recibir automáticamente lo que se va
publicando en las páginas que nos interesan, sin necesidad de acudir a ellas,
en una evolución de gran calado desde los mass media (medios de masas) a
los my media (mis medios). La dificultad estriba en ser selectivo a la hora
de suscribirse a fuentes de información.

Pero el punto crítico está en comunicar más eficientemente. En sin-
tetizar el mensaje, en presentarlo de forma atractiva, en combinar textos
e imágenes y cualquier otro formato que le dé riqueza y facilite su com-
prensión. En explicar historias más que en dar datos. En sintonizar lo que
quieres comunicar con el momento de atención del receptor; o sea, en saber
encontrar cuándo éste está en el mejor estado de ánimo para poder digerir
(metabolizar) la información que se le da. Presentar la información en una
dieta informacional que sea útil y emocionante (es información lo que sor-
prende, no lo que ya sabemos). Porque la información que llega sin criterio
o sin pasión es ruido. Y el ruido molesta.

Este principio ha sido formulado por Alfons Cornella,
fundador y presidente de Infonomia.com, la red de inno-
vadores, un think tank sobre cómo las organizaciones se
transforman como consecuencia de la intersección de tec-
nologías, ideas y personas, en su libro Futuro Presente,
ilustrado por Sergi Rucabado.

▪ Ley de la gravedad
[Formulada por Juan Francisco Martínez]

“El que sabe, atrae.”

El conocimiento que poseen ciertas personas provoca, con una intensidad
como nunca antes en la historia se había producido, la atracción de otras
personas sobre ellas. Haciendo una analogía con la ley de la gravedad de
Isaac Newton, podemos afirmar que estas personas ejercen sobre los
demás una fuerza de atracción proporcional al conocimiento que acu-
mulan. Y a mayor conocimiento, mayor atracción.

Hay que señalar que la ley (“el que sabe, atrae”) es aplicable no sólo a los
seres humanos, sino también a soportes físicos. Dicha atracción puede pro-
ducirse entre diversos robots de Internet que realizan búsquedas, cataloga-
ción y almacenamiento del conocimiento. O puede movilizar la atracción de
personas y buscadores sobre ellos, como ocurre con Wikipedia (http://www.
wikipedia.org).

En cierto sentido, se podría realizar una analogía entre esta ley y la se-
gunda ley de Newton, afirmando que la fuerza de atracción que ejerce
un trabajador del conocimiento es directamente proporcional al co-
nocimiento que posee. En entornos de trabajo donde el conocimiento es
crítico, las personas que son referencia son aquellas que saben resolver los
problemas a través de la aplicación de su conocimiento adquirido, o me-
diante la capacidad de generación de nuevo conocimiento.

De este modo, la capacidad de atracción –el número de veces en que uno es
consultado o requerido– depende del diferencial entre lo que uno sabe y lo
que saben los demás, así como de lo único, escaso y organizacionalmente
necesario que sea ese conocimiento que uno posee. Así (y siempre que las
jerarquías organizativas sean horizontales, abiertas y planas), cuanto ma-
yor sea la diferencia entre lo que uno sabe y lo que saben los demás,
mayor número de veces será uno consultado. El camino para evitar un
cuello de botella sería compartir el conocimiento, de modo que se reduzcan
las diferencias y se multiplique el número de nodos a los que acceder para
su adquisición.

Dado que la economía del conocimiento no está basada en un juego de suma
cero (el conocimiento que gana alguien viene dado por la pérdida para aquel
que lo facilita), el hecho de facilitar el conocimiento al resto de personas no
resta valor al propietario del conocimiento semilla original, sino que lo for-
talece como nodo dentro de la red de conocimiento creada (más información
en: http://matenomia.blogspot.com/2006/07/ley-de-la-gravedad-leyes.html).

▪ Regla del 90-9-1
[Recopilada por el equipo editorial]

En prácticamente todas las comunidades online, el 90% de los usua-
rios son lurkers (http://en.wikipedia.org/wiki/Lurker), personas que leen
y/u observan, pero que nunca contribuyen a la discusión, mientras que
un 9% contribuyen de manera esporádica o mediante actividades sen-
cillas, como emitir un voto, y el restante 1% son los usuarios que real-
mente participan activamente mediante sus contribuciones. Como se-
ñala Jakob Nielsen sobre estos últimos: “parece como si no tuvieran vidas,
porque introducen comentarios sólo unos minutos después de que cual-
quier evento sobre el que escriban ocurra”.

Los lurkers están en “shhhhhhilencio”. Son como la letra “h”, que se escribe en
las palabras, y no participa en su pronunciación. Pero tal y como se señala en
Wikipedia: “De acuerdo con la teoría de las comunidades de práctica, un lur-
ker tiene una participación periférica legítima y se espera que, con el tiempo,
pueda llegar a integrarse como un miembro activo de la comunidad”.

La primera referencia a esta idea de “desigualdad en la participación” (par-
ticipation inequality) se debe a Will Hill, de Bell Communications Research,
en: Steve Whittaker, Loren Terveen, Will Hill, and Lynn Cherny (1998):
“The dynamics of mass interaction”, Proceedings of CSCW 98, the ACM Con-
ference on Computer-Supported Cooperative Work (Seattle, WA, November
14-18, 1998), pp. 257-264. Disponible en http://www.ghostweather.com/pa-
pers/dynamics-mass-interaction.pdf.

Aili McConnon en Business Week, InData, p. 40, IN, September, 2006, ha ge-
nerado una información visual muy interesante y complementaria, disponi-
ble en: http://www.businessweek.com/magazine/content/06_39/b4002423.
htm#search=%22Business%20Week%2C%20InData%22. También en la co-
lumna “Participation Inequality: Encouraging More Users to Contribute” del
famoso boletín quincenal Alertbox de Jakob Nielsen del 9 de octubre de 2006:
http://www.useit.com/alertbox/participation_inequality.html. Un buen artículo
donde Nielsen explica los aspectos negativos de esta desigualdad en la partici-
pación, y qué se puede hacer para evitarla (en la medida en la que sea posible).

Nielsen (http://www.useit.com/jakob/) es una de las autoridades más res-
petadas en el ámbito mundial sobre usabilidad web, y cofundador de Niel-
sen Norman Group (http://www.nngroup.com/) junto con Donald Norman
(http://www.jnd.org/), otro experto mundial en usabilidad.

La dificultad de estimar estos datos es que un lurker, para serlo, no se puede
reconocer online. Mientras que los valores del 9% y el 1% sí se pueden cal-
cular de forma directa (por el número de comentaristas y por la frecuencia
de sus comentarios), el 90% sólo se puede estimar de forma indirecta.


▪ Principio olímpico de la resignación informacional
[Formulado por Jorge Juan Fernández]

“En un contexto de infoxicación, no se puede absorber todo lo que uno cree que
debe saber.”

Corolario: en términos informacionales, hay que saber perder. Es decir, lo
importante es participar…

▪ Paradoja del síndrome asintótico

“Saber que se está cada vez más cerca sin dejar de saber que no se llega nunca.”

Esta paradoja es el aforismo n.º 624 formulado por Jorge
Wagensberg en su libro A más cómo, menos por qué (Tus-
quets Editores, Metatemas 92).

Jorge Wagensberg es doctor en física y profesor de teoría de
los procesos irreversibles en la Universidad de Barcelona, y
un dinámico estimulador del debate de ideas.

▪ Principio del 99/1

"Un trabajador del conocimiento dedica el 99% de su tiempo a la ingestión de
información, y sólo el 1% a su digestión."

He aquí la claudicación ante el problema de la infoxicación. En esta socie-
dad del conocimiento, donde todo es “aquí y ahora”, nadie se para un segun-
do para pensar (“digerir lo que se ingiere”).

En resumen, el problema que se genera con la infoxicación sólo se re-
suelve autoimponiéndonos una dieta informacional. Y dándonos tiem-
po a digerir lo que ingerimos. Porque “no existen sustancias tóxicas, sólo
dosis tóxicas” (aforismo n.º 682 formulado por Jorge Wagensberg en A más
cómo, menos por qué).

DICS: Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría / 27

▪ Paradoja de los sistemas de búsqueda de información
[Formulada por Alfons Cornella]

"Tenemos máquinas para generar más información, pero no herramientas para
descubrir qué información es la más relevante para nuestras necesidades en un
momento determinado."

En un contexto de infoxicación, los sistemas de búsqueda de información de
que hoy disponen los trabajadores del conocimiento van en contra de solu-
cionar sus problemas. En vez de reducir sus opciones a las que le son estric-
tamente necesarias, la tecnología disponible aumenta el problema.

En el fondo está el dilema entre la exhaustividad (“todo lo que hay so-
bre”) y la relevancia (“lo más útil sobre”). El mundo googlelizado es un
mundo de exhaustividad. Pero el mundo de los humanos, al menos mientras
no consigamos reemplazar nuestro cerebro por algo mejor, es un mundo de
proceso limitado de información (no podemos aumentar nuestras horas de
vigilia) y, para sobrevivir informacionalmente, la relevancia es crítica. ¿Dis-
pondremos algún día de los instrumentos, y las capacidades, para convertir
esa exhaustividad en conocimiento relevante?

▪ Principio de la sabiduría colectiva
[Recopilado por Alfons Cornella]

“En determinadas circunstancias, los grupos grandes (o sea, las multitudes) son
más inteligentes que las personas más inteligentes del grupo.”

En un fantástico e instructivo libro, The Wisdom of
Crowds, traducido al castellano como Cien mejor que
uno, James Surowiecki explica que la agregación de
la inteligencia de la multitud genera una inteligencia
colectiva excelente. Así, Surowiecki sugiere que en
lugar de ir buscando siempre a un “experto” como
aquel que es más inteligente y tiene la solución para
un determinado problema, quizá fuera mejor, simple-
mente, “preguntar a la multitud”.

Surowiecki avisa, sin embargo, de que, para que una multitud sea inteligen-
te, es preciso que se cumplan cuatro condiciones:

1. Diversidad: el grupo de personas es suficientemente diverso, para
que todo el espectro de posibles opiniones esté representado.


2. Independencia: cada persona decide basándose en la información
individual que tiene, y no en el comportamiento de los demás.
3. Descentralización: las personas del grupo tienen un cierto grado de
especialización en su área de conocimiento local (o sea, hay experien-
cia distribuida).
4. Agregación: hay algún tipo de mecanismo para recabar la opinión de
los individuos con el fin de derivar una decisión colectiva.

Hay un fantástico ejemplo de cómo las decisiones colectivas son excelen-
tes cuando se cumplen estas condiciones: el mecanismo de pagerank de
Google. En Google se cuentan cuantos links tiene una página desde otra
página. Una página “vota” por la relevancia de otra poniéndole un link. Así,
al sumar los “votos” que las demás páginas dan a una página determinada
se mide la relevancia de esta última (que no su visibilidad, o sea, lo que la
gente la visita).

Las “votaciones” son realizadas por millones de páginas (detrás de las cuales
hay personas que las han hecho), de temas increíblemente diversos, y han
puesto los links a otras páginas con gran independencia (aunque aquí quizá
deberíamos discutir un poco más… porque hay algunas páginas que se con-
vierten en referentes de facto sin que la gente ni siquiera las conozca bien,
caso de los periódicos).

Volviendo al tema de las cuatro condiciones, me da la impresión de que
empiezan a aparecer algunas paradojas. Así, éste es un momento de la
historia en la que prácticamente las cuatro condiciones se podrían cumplir
cada día. Hay, en principio, acceso a tanta información como se quiera, cada
cual puede especializarse en lo que prefiera, hay mecanismos novedosos
para recabar las opiniones, etc. Pero, curiosamente, es también el momento
en que estamos, quizás, más desinformados, y en el que somos más sus-
ceptibles de ser manipulados, en masa. O sea, es más difícil en la práctica
asegurar que las personas sean informacionalmente independientes.

James Surowiecki es redactor en The New Yorker, donde escribe la popular
columna sobre negocios, “The Financial Page”.


▪ Principio del correo electrónico no deseado

Existen tres tipos de correo electrónico no deseado, que afectan de
manera diferente a los trabajadores del conocimiento y a las organi-
zaciones:

· El primero es el spam: es aquel e-mail, no solicitado, que proviene de
direcciones de correo desconocidas, con fines comerciales o fraudu-
lentos. Según la consultora Radicati Group (http://www.radicati.com),
con el spam se cumple algo parecido a la ley de Moore: el número
diario de spam se duplica cada 18 meses (ley de Moore del spam). Los
últimos cálculos señalan que de los casi 200.000 millones de e-mails
que se envían diariamente, entre el 74% y el 98% son spam.

· El segundo es el spam-PPT: es aquel e-mail, solicitado o no, que lle-
va adjunto ficheros, proveniente de direcciones de correo electrónico
conocidas, sin fines comerciales, pero que no sólo roba tiempo a un
trabajador del conocimiento, sino que atasca el servidor. La temática
es variada, pero se concentra en tres temas: sexo, consejos sobre la
vida y el amor, y rivalidades deportivas.

· El tercero es el spam informacional: es aquel correo electrónico que
se genera dentro de las organizaciones para asegurarse de que “mi jefe
sabe cuánto trabajo…”. Tiene mucha relación con el principio SNAFU
(“Situation Normal - All Fucked Up”): la comunicación de calidad sólo
es posible entre iguales.

El siguiente recuadro recoge las principales características de cada tipo:

Tabla 1: Tipología del correo electrónico no deseado

Variables Spam Spam-PPT Spam informacional
Fines comerciales Sí (directos) No Sí (Indirectos)

Origen/generador Máquinas Humanos Humanos
(externos e internos a la (internos de la
organización) organización)
Modelo de negocio Sí No Sí
asociado
Delito Sí No No

Receptores Desconocidos Conocidos Conocidos

Continúa en la página siguiente.


Variables Spam Spam-PPT Spam informacional
Volumen *** * **
Mayor entre los mandos
intermedios (te envían
los superiores y los
subordinados)
Archivos adjuntos No Sí Sí / No

Peso (kb) * *** ***

¿Atasca el servidor? No Sí Sí

Deseado No No / Sí No / Sí

Necesidad de ser leído No No Sí

Solicitado No No / Sí No

"Ladrones de tiempo" No Sí Sí

¿Genera pérdida de * *** ***
tiempo?
¿Por qué funciona? Porque tiene un buen Porque es ocio, Por miedo a los
modelo de negocio introducido en los superiores y a posibles
canales corporativos consecuencias
negativas
Posibles soluciones Medidas legales, Pedir a los amigos Introducir una
técnicas, económicas que te borren de sus nueva cultura en la
listas de distribución. organización
No enviar nada por ti
mismo.

En todo caso, si aceptamos que el e-mail es un medio de comunicación cuya
función es poner en contacto, cada tipo de correo electrónico no deseado
se combate de forma distinta:

· Contra el spam se puede luchar (ver kNewton: buscando un orden
en la información (2004) para un análisis de las diferentes opciones),
destruyendo su modelo de negocio, lo cual consiste principalmente
en hacer más caro a los spammers el envío de spam.

· El spam-PPT, como su origen es de amigos y conocidos, se puede
combatir pidiendo que no te envíen nada, nunca. Y aplicándose a
uno mismo la ley de Postel (ver más adelante).

· El spam informacional es más complicado de vencer. Son los pro-
pios profesionales de las empresas, auténticos generadores de spam
informacional, con billones de mensajes y billones de gigas en docu-
mentos adjuntos, de información insustancial, quienes son los máxi-
mos responsables de su generación. La tarea de hacer profesionales
“informacionalmente responsables” depende más del tipo de or-
ganización que del tipo de persona.


▪ Ley de la inmunidad infoxicacional

“The more e-mail we get, the shorter and more selective and more delayed our
responses become.”

Esta ley ha sido formulada por Malcolm Gladwell en The Tipping Point
(2000), (http://www.gladwell.com/tippingpoint/index.html).

▪ Ley de la distribución de los e-mails
[Formulada por Jorge Juan Fernández]

El número de e-mails reales (no spam) que una persona recibe se en-
globa en dos tipos:
1) los propios de la organización para la que trabaja.
2) los que yo me autogenero, por suscripción a newsletters y usos perso-
nales del correo electrónico corporativo.

En las partes de abajo de la jerarquía, el número de e-mails que me au-
togenero es superior al que me genera la organización para la que trabajo.
En la parte alta de la jerarquía, el número de e-mails que me genera la
organización es muy superior a los que me autogenero yo mediante suscrip-
ciones a newsletters y usos personales del correo electrónico corporativo.

▪ Principio de la creación de los flujos de información

"Los flujos de información se crean mediante el e-mail en sustitución de la
clásica convocatoria de reuniones."

La transmisión de información, con anterioridad a la aparición de diferen-
tes tecnologías de la información y la comunicación, se producía en las reu-
niones. Uno sabía cosas porque asistía a determinadas reuniones, y no las
sabía si no estaba invitado. Ahora, este hecho se produce mediante el correo
electrónico. Lo que antes ocurría en reuniones, ahora se genera por e-mail.
También conocida como ley del CC en los e-mails.

Corolario: seleccione muy bien a quién pone y a quién no pone en copia
de ese e-mail particular. Está dejando gente fuera de un proceso de
comunicación determinado.


▪ Ley de lo que revelan nuestras búsquedas

“Somos lo que buscamos en Internet.”

A las clásicas “somos lo que comemos” o “somos lo que leemos”, se suma
ahora esta moderna versión. La mejor representación de esta ley es el caso
de AOL y la publicación en su página web de la información detallada sobre
las búsquedas realizadas por 657.000 estadounidenses.

Todo comenzó a inicios de 2006, cuando el Departamento de Justicia de los
EE.UU. requirió judicialmente a Google para que entregara parte de sus da-
tos sobre búsquedas. El Departamento de Justicia quería esta información
para defenderse ante un ataque contra una ley cuyo objetivo era proteger
de material sexualmente explícito a los niños. Google logró rechazar en los
tribunales esta petición del organismo. AOL, en cambio, hizo públicos estos
datos en su página web, que la gente almacenó y que siguen circulando por
la red. Estos datos incluían información sobre las búsquedas realizadas por
657.000 usuarios. Y créeme: lo que la gente busca puede incluir cosas muy
sensibles…

Este incidente ha puesto de relieve la gran cantidad de cosas que, sin
intención explícita, la gente revela sobre sí misma cuando usa mo-
tores de búsqueda. En nuestras búsquedas existen unos patrones. Si las
empresas que tienen motores de búsqueda registran y almacenan estas bús-
quedas, son datos sobre los que se puede hacer data mining y obtener infor-
mación muy interesante en algunos casos y muy sensible en otros (piénsese,
por ejemplo, que hay gente que puede buscar cosas como “videos sexuales
de niñas”, “veneno para asesinar a mujeres”, “mejores puentes para suici-
darse”…).

Cuando George Orwell hablaba en 1984 del Gran Hermano se refería a alguien
que veía y controlaba lo que hacías. En este caso, hablamos de ser capaces de
conocer cosas antes de que las personas las hagan realidad. El límite de lo que
se puede hacer con esta información va a ser muy difícil de marcar.

John Batelle, fundador de The Industry Standard (http://
www.thestandard.com) y uno de los editores de Wired (http://
www.wired.com/), y autor del libro The search: How Google
and its rivals rewrote the rules of business and transformed
our culture, sostiene que el error de AOL puede tener un efec-
to positivo si sirve para concienciarnos de lo que está suce-
diendo y de lo que está en juego.

Nuestras búsquedas revelan nuestras preocupaciones, nuestros sue-
ños, nuestros miedos, nuestras vidas… En definitiva, lo que somos.

▪ Principio no-darwiniano de la información

Dado un ecosistema cualquiera, por ejemplo, el de los animales en la saba-
na, la ley de Darwin establece que sobrevive el más fuerte (o el que mejor
se adapta, como posteriormente se ha reescrito).

En el caso de un sistema de información, esta ley no se cumple. Ante un
ecosistema de información, la competencia entre los diferentes siste-
mas de información no “autoselecciona” el sistema superior al resto,
sino que produce una situación de inmovilismo (“me quedo con lo que ya
tengo”). Es preciso imponer el sistema que se considere superior.

▪ Principio fundamental de funcionamiento de la información y sus sistemas

"En términos informacionales, unas veces funciona la ley de Gresham (lo malo
desplaza a lo bueno) y otras veces funciona la ley de Darwin (por selección natu-
ral, lo bueno desplaza a lo malo)."

Ningún elemento informacional es, per se, sensible a la ley de Darwin o la
ley de Gresham, sino que existen acciones que pueden llevarse a cabo para
provocar que ante un determinado ítem informacional, funcione la ley de
Gresham en vez de la de Darwin.

Por ejemplo, en el caso de los foros, la acción consiste en tener a alguien
que “vigile” la calidad de los comentarios. En el caso de la introducción de
un nuevo sistema de reporting, puede pasar por destruir el sistema antiguo
(ver Principio del éxito de un sistema de información, más adelante).

Aviso para navegantes: también se pueden crear estrategias que permitan
que un elemento informacional cualquiera funcione (siempre) bajo la ley de
Gresham…


▪ Ley del éxito en la implantación de proyectos de infonomía

“Los proyectos que finalmente son implantados no son necesariamente los
mejores, sino aquellos que están apoyados por la coalición de poder más fuerte.”

Corolario: No basta con tener razón, hay que tener poder.

Hay numerosas causas que inciden en el fracaso de la implantación de pro-
yectos de infonomía. Una de las más complejas es la de los conflictos de
poder ligados a la implantación del sistema. Hay personas a las que, por
diversas razones, no les conviene que el proyecto tenga éxito. Por ello
es necesario identificar sutilmente a estas personas y cuidarse de ellas.

En el diseño y la implantación de los proyectos de infonomía hay que pre-
guntarse, con lucidez y “sin anestesia”:
· Si el proyecto tiene éxito, ¿quién pierde?, ¿quién gana?
· ¿A quién no le conviene que el proyecto sea un éxito?

A partir de ahí pueden deducirse las coaliciones que se van a formar, a favor
o en contra del proyecto.

Si la coalición contraria al proyecto es la más fuerte, podemos renun-
ciar a él (de todas maneras el proyecto no tendrá lugar), o bien modifi-
carlo para integrar en él los intereses de algunos de los actores de la
coalición que se opone.

Esta ley ha sido formulada por Sergio Vásquez Bronfman en el artículo
“La táctica importa: poder y política en los proyectos de infonomía” en la
revista de innovación If… (número 47). Vásquez es profesor de sistemas
de información en la ESCP-EAP (European School of Management) (http://
www.escp-eap.net/) en París.

▪ Axioma del Sr. Cole
[Recopilado por el equipo editorial]

“La cantidad total de inteligencia del planeta permanece constante.”

La población, sin embargo, sigue aumentando: 600 millones hacia el año
1500, 700 millones hacia 1650, 1.000 millones en 1802, 2.000 millones en
1927, 3.000 millones en 1961, 4.000 millones en 1971, 5.000 millones en
1987, 6.000 millones en 1999, 6.500 millones en 2006.


Gráfico 1: Crecimiento de la población mundial 1750-2050, © World Bank
Miles de millones
9

8

7

6 Población mundial total

5

4

3

2
Países en desarrollo
1
Países desarrollados
0
1750 1800 1850 1900 1950 2000 2050
http://www.worldbank.org/depweb/spanish/beyond/global/chapter3.html

Es decir, aunque cada vez hay más gente en el planeta (en teoría, más men-
tes pensantes), la cantidad total de inteligencia (me pregunto cómo se medirá
esto…) sigue constante. Por tanto, no existe una correlación entre número de
personas e inteligencia. A pesar de tanto dato, información y no sé qué más….

A ver si va a ser un problema de capacidad humana y no de disponibilidad
humana…

▪ Ley del comportamiento (conservación) del conocimiento
[Formulada por Gregorio Toga]

"El conocimiento se comporta de manera contraria a la energía."

En la física: al transcurrir el tiempo, la energía total permanece constante
mientras que su distribución se hace más uniforme.

En el conocimiento: al transcurrir el tiempo, el conocimiento total no
permanece constante (aumenta) mientras que la distribución del co-
nocimiento se hace menos uniforme (brecha digital).


▪ Cuarta ley de Anderson

“La ciencia puede producir conocimiento, pero no puede producir sabiduría.”

Esta ley ha sido formulada por Alun Anderson en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en http://www.edge.org. Alun Anderson es
editor en jefe del seminario londinense New Scientist. Previamente trabajó
en Nature y en Science.

▪ Ley de Cohen

“Lo que es importante verdaderamente es el nombre que se le pone a los he-
chos, no los hechos por sí mismos.”

En una economía de la atención (Principio de Goldhaber, Wired, diciembre
de 1997), donde el fenómeno de la infoxicación crece exponencialmente, no
hay tiempo para “conocer” los hechos/datos directamente, sino que
sólo se discuten las etiquetas que ponemos a estos hechos o datos.

▪ Ley de Segal

“Un hombre con un reloj siempre sabe la hora que es; un hombre con dos relojes,
nunca está seguro.”

La aplicación para mejorar la gestión de la información es clara: las bases de
datos hay que depurarlas para que sean únicas. Es decir, una realidad =
un dato.

Lo explica muy bien George Tillman en un artículo en Strategy + Business
(número 34, 2004), titulado “A CIO’s View of the Balanced Scorecard”: “Then
there’s the ever-present problem of “dueling data”. Database administra-
tors (DBAs) know that nothing can damage confidence in a database more
than inconsistency. Having two pieces of the same data in a database is
worse than having only one incorrect piece; any DBA worth his or her salt
knows that if you have multiple pieces of the same data in a database, you
should delete all but one. One wrong employee number can be blamed on
HR. Two employee numbers for one individual spells trouble for IT”.


▪ Segunda ley de Arthur

"More data is good, and drives out the bad."
Tener más datos es bueno, porque permite depurar los datos incorrectos.

Un proceso fundamental para depurar el sistema de información es hacer
el esfuerzo de “data mining” interno. Es decir, encontrar todas las fuentes
posibles de un mismo dato, identificar por qué son diferentes y fijar un
criterio único.

Esta ley ha sido formulada por Charles Arthur en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en http://http://www.edge.org. Charles
Arthur es, desde noviembre de 2005, editor del suplemento tecnológico del
periódico inglés The Guardian. Con anterioridad (desde 1995 hasta 2004)
fue editor de Tecnología en The Independent. Su página web es http://www.
charlesarthur.com.

▪ Leyes de la información de Finagle
[Recopiladas por el equipo editorial]

La etiqueta “ley de Finagle” fue popularizada por el escritor de ciencia ficción
Larry Niven en varias historias que representan una civilización de mineros del
cinturón de asteroides; esta cultura “cinturoniana” profesaba una religión que
adoraba a un dios pavoroso de nombre Finagle y a su rabioso profeta Murphy.

Algunas culturas científicas y técnicas (por ejemplo, la de los paleontólogos)
la conocen por el nombre de ley de Sod. Los hackers tienen su variante parti-
cular: “la perversidad del Universo tiende al máximo”. Niven se refirió a esta
última de forma específica como "corolario de O’Toole" a la ley de Finagle.

Las cuatro leyes son:

Primera ley:
"La información que tienes no es la que quieres."

Segunda ley:
"La información que quieres no es la que necesitas."

Tercera ley:
"La información que necesitas no la puedes obtener."


Cuarta ley:
"La información que puedes obtener cuesta más de lo que estás dispuesto a
pagar."

Estas leyes no parecen haber sido creadas por Niven, sino que les han asig-
nado este nombre, para expresar el concepto “Murphy-Finagle”: “si algo
puede ir mal, lo hará”, referido al campo de la información.

▪ Teoría de Gioia

“The person with the least expertise has the most opinion.”
La persona que tiene menos experiencia y conocimiento es la que tiene más
opiniones.

Es decir, si no tienes expertise, la sustituyes opinando acerca de todo. Ge-
nial manera de contribuir al ruido informacional…

▪ Ley sobre el límite de fragmentación de la información
[Recopilada por Luis Ledesma]

"Para ser más fácil de comprender y retener, la información se debe agrupar en
unidades pequeñas y manejables."

Las investigaciones demuestran que la gente puede procesar y recordar me-
jor hasta 7 +/- 2 unidades de información (pieces of information) a la vez.

No sólo el número de unidades ha de ser pequeño (5-9), sino que las
unidades, para ser mejor recordadas (a no ser que permitan la creación de
una regla mnemotécnica), han de estar compuestas por el mismo número
de caracteres. Por ejemplo, mejor retener un número de teléfono como 607
946 536, que como 607 94 65 36. En cualquier caso, jamás como 607946536.

Esta ley tiene sus orígenes en los estudios del psicólogo George Miller, re-
cogidos en el clásico artículo “The Magical Number Seven, Plus or Minus
Two: Some Limits on our Capacity for Processing Information”, Psychologi-
cal Review (March 1956), vol. 63, n.º 2, pp. 81-97. El artículo original está
disponible en: http://psychclassics.yorku.ca/Miller/.


▪ Ley de Postel

“You should be liberal in what you accept and conservative in what you send.”
Debería ser liberal en lo que acepta recibir y conservador en lo que envíe.

Esta ley es crítica para combatir el segundo (spam-PPT) y el tercer tipo
(Spam informacional) de correo electrónico no solicitado, desarrollados an-
teriormente.

Jon Postel (1943 – 1998), aunque desconocido para el gran público, ha sido
una figura emblemática en el mundo de Internet, cuyo desarrollo, sin su
contribución, hubiera sido muy diferente. Junto con Vint Cerf, Steve Croc-
ker y otros expertos, Postel desempeñó un papel primordial en el desarrollo
de la Red.

Durante casi treinta años fue el director de IANA (Internet Assigned Num-
bers Authority, http://www.iana.org/), la autoridad para la asignación de
números de Internet. Desde allí controlaba la raíz del sistema de asignación
de nombres de dominio, Domain Name System (DNS). Su página oficial es
http://www.isi.edu/div7/people/postel.home/.

▪ Ley de Cooke

"En cualquier decisión, la cantidad de información relevante que está disponible
es inversamente proporcional a la importancia de la decisión."

▪ Teoría del punto de fuga de las noticias
[Recopilada por David Alcubierre]

“Our interest in a subject is in inverse proportion to its distance (geographic,
emotional or otherwise) from us.”
El interés por las noticias es inversamente proporcional a la distancia al lugar
donde se produce, y directamente proporcional a la distancia emocional (el nivel
de emociones que la noticia nos produce).

Esta teoría (Vanishing Point Theory) ha sido formulada por Chris Anderson
en su blog (http://www.longtail.com/the_long_tail/2007/01/the_vanishing_p.
html). Chris Anderson es editor jefe de Wired Magazine (http://www.wired.
com/) y autor del famoso bestseller The Long Tail – Why the Future of Busi-
ness is Selling Less to More (2006).

Anderson pone el siguiente ejemplo: “La noticia de que hoy mi hija se ha
dañado la rodilla en el patio me interesa más que el hecho de que haya
estallado un coche bomba en Kandahar”.

Si esa teoría es cierta, significa que, en una Internet en la que abunda la
información de todo tipo, es más probable que la información que de
verdad nos interese de una forma más directa sea la que se produce
geográficamente cerca del lugar donde nos encontremos, habitualmen-
te del lugar donde vivimos.

Esta idea entraría en conexión con la idea de la similitud de Internet con
una red urbana de Steve Berlin Johnson (http://www.stevenberlinjohnson.
com/), para quien Internet tiene muchas cosas en común con los espacios
urbanos (los barrios). Ambos ámbitos mantienen una serie de característi-
cas comunes que los relacionan de una forma clara: existen interacciones
entre extraños, encuentros aleatorios, serendipity, vecindarios, orden desde
abajo, densidad, etc.

Johnson cree que debemos usar la red como capa a fin de extraer sentido
para el mundo real. La idea básica de la red urbana es que el concepto de
conectividad no sólo debe ser útil a la hora de conectar a personas que


se encuentran en lugares diferentes, sino también a las personas que
geográficamente se encuentran cerca entre sí.

Se trata de una teoría imprescindible para entender la relevancia de lo local
en nuestras vidas. Como concluye Anderson: “The future of media is to stop
boring us with news that doesn’t relate to our lives. I’ll start reading my
‘local’ newspaper again when it covers my block”.

▪ Ley del valor de una noticia

“Cuanto mayor sea la probabilidad de que algo ocurra, menos valor poseerá
como noticia.”

Por ejemplo: 2005. Campeonato del Mundo de Fórmula-1. Según iban pa-
sando las carreras, lo que al principio era una noticia de primer rango mun-
dial (un joven asturiano lideraba la clasificación y tenía posibilidades de
proclamarse campeón), disminuía como noticia de valor. La probabilidad de
que acabara proclamándose campeón del mundo de F-1 iba en aumento con
cada carrera. Y así ocurrió.

▪ Ley de las velocidades de difusión de las noticias
[Formulada por Josep Cobarsí]

"La velocidad de difusión de las malas noticias es mucho mayor que la de las
buenas."

▪ Principio del éxito de un meme

“El contenido del meme es más importante que la lista de distribución.”

La memética (memetics) es la parte de la ciencia que se dedica a estudiar la
transferencia de información basada en el concepto de meme. Un meme es
“una unidad cultural (idea, valor, patrón de comportamiento) que se pasa de
unos a otros”. Un meme es la contraparte cultural del gen: los memes son
a las ideas lo que los genes son a la genética. Mientras que los genes se
propagan de un cuerpo a otro a través de los espermatozoides y los óvulos,
los memes se propagan de una mente a otra mediante un proceso que po-
dríamos denominar como imitación.


En definitiva, tal y como explica excelentemente Enrique Dans en su blog
(http://www.enriquedans.com), un meme es una idea contagiosa que se
mueve entre personas en la red. En cierta medida, las que tienen éxito,
se difunden casi como un virus. Alguien la lanza, otras personas se unen en
torno a ella y se genera un fenómeno de difusión. Existen dos formatos:
· Espontáneo: o sea, he hecho esto y quien quiera que se apunte.
· Piramidal mediante envío: hago esto, se lo envío a X personas, que se
lo tienen que reenviar a otras X personas, etc.

El concepto fue introducido por Richard Dawkins en su libro The
Selfish Gene (1976), y es un neologismo que proviene de la palabra griega
μνήμη, memoria. La palabra fue elegida por su semejanza fonética con el
término “genes”, introducido en 1909 por Wilhelm Johannsen para desig-
nar las unidades mínimas de transmisión de la herencia biológica.

Uno de los memes que más me ha gustado en los últimos tiempos es
The Year in Cities, generado por Hanna Wallach (http://www.srcf.ucam.
org/~hmw26/join-the-dots/index.php) el 1 de enero de 2006 (http://www.
srcf.ucam.org/~hmw26/join-the-dots/2006/01/01/year-summary/). De Han-
na llegó hasta Jason Kottke (http://www.kottke.org) el 11 de enero (http://
www.kottke.org/06/01/the-year-in-cities), de ahí a Enrique Dans (http://
www.enriquedans.com) el 12 de enero, y de ahí a… La idea consiste en
hacer una lista con todas aquellas ciudades en las que has pasado al menos
una noche durante el pasado año. Es una manera muy interesante de volver
a pensar nuestro pasado. En vez de tomar como eje de referencia los días
y los meses, tomar las ciudades. Me ha parecido tan interesante que desde
que la descubrí es una de las listas que hago todos los años: voy recopilando
la lista durante todo el año para no tener que hacerla de memoria al final.

▪ Ley del Sr. Cooper

“Si no entiende una palabra en un documento técnico, ignórela. La frase tendrá
sentido independientemente de esa palabra.”

Esta ley pone de manifiesto que lo importante es la idea general y que pocas
veces los manuales técnicos están hechos para que una palabra sea crítica
para la comprensión del texto. Esta ley es particularmente útil ante la com-
pra de cualquier tipo de gadgets o aplicativos, y en los exámenes oficiales
de idiomas (TOEFL, Proficiency, GMAT…).


▪ Ley de Considine

“Cuando el cambio de una letra o palabra pueda cambiar el sentido de la frase,
la probabilidad de que se materialice el error es directamente proporcional a la
vergüenza que le hará pasar.”

Un ejemplo: en vez de “Comunidad Foral de Navarra” el error se materiali-
zará como “Comunidad Floral de Navarra”.

La vergüenza puede llegar a límites máximos en el caso de que los comuni-
cantes sean de distinto sexo. Imaginemos una conversación entre un hom-
bre y una mujer. En vez de “La evaluación de su desempeño la realizaré yo
mismo personalmente de forma anual”, el error se materializaría como: “La
evaluación de su desempeño la realizaré yo mismo personalmente de forma
anal”. No hace falta afirmar que se trata de ejemplos reales…

▪ Principio WORN (gusano)

"WORN = Written Once, Read Never."
Escrito una vez, nunca más vuelto a leer.

Se trata de uno de los problemas más importantes de los sistemas de gestión
del conocimiento. Existen organizaciones que han hecho enormes esfuerzos
a la hora de codificar su conocimiento, pero donde los trabajadores no usan
ese conocimiento codificado.

El conocimiento no vale nada por estar bien definido, o bien almacenado:
sólo tiene valor si es utilizado.

▪ Ley de Zipf

Esta ley fue formulada por el lingüista de la Harvard University, George
Kingsley Zipf (1902–1950), cuya investigación estadística originó su descu-
brimiento.

En lingüística, la ley de Zipf establece que la frecuencia de cualquier pa-
labra es, más o menos, inversamente proporcional a su rango en la
tabla de frecuencias. Es decir, la palabra más frecuente aparece el doble


de veces que la segunda palabra más frecuente, tres veces más que la ter-
cera en la lista… Zipf prefirió explicar estos resultados empíricos como una
condición humana: siempre se prefiere escribir una palabra conocida antes
que usar una que lo es menos.

En general, el término ha pasado a referirse a cualquier universo y sus
distribuciones de probabilidad relacionadas. La ley de Zipf se refiere a la
probabilidad de las distribuciones de un universo determinado.

Algunos ejemplos de sucesos que obedecen la ley de Zipf:

· La distribución de palabras en la web
· Número de enlaces que salen/llegan de/a una página
· La frecuencia de acceso a las páginas web
· El tamaño de los párrafos
· El tráfico por sitios de Internet

Una de las explicaciones más claras y sencillas sobre la ley de Zipf y su apli-
cación al entorno web se encuentra en el artículo “Zipf Curves and Websi-
te Popularity” (http://www.useit.com/alertbox/zipf.html) de Jakob Nielsen,
publicado en su famoso boletín quincenal Alertbox. Nielsen (http://www.
useit.com/jakob/) es una de las autoridades más respetadas en el ámbito
mundial sobre usabilidad web.

En el caso de la lingüística, parece clara la causa de la ley de Zipf:
algunas palabras se utilizan a menudo; otras se usan poco o casi nunca. La
causa o causas de las distribuciones de Zipf en la vida real está sujeta
a controversias. No está claro por qué la frecuencia de acceso a páginas
web o el tráfico en Internet sigue este tipo de distribución. Probablemente
está en relación con otras leyes (p.e., el modelo “pajarita” de la World Wide
Web, propuesto por un estudio de IBM Research de principios del año 2000.
El texto de este estudio está disponible en: http://www.almadem.ibm.com/
cs/k53/www9.final/.

▪ Ley de la controversia de Benford

“La pasión es inversamente proporcional a la cantidad de información real
disponible.”

La idea fue establecida por el autor de ciencia ficción Gregory Benford
(1941) en 1980 en Timescape (traducción española: Cronopaisaje).


▪ Leyes de la Gestión de Información sobre Clientes

Primera ley:

“Never invest a single dollar to build a customer information database that you
are not willing to spend money to maintain.”

Es decir, ni se le ocurra gastarse dinero en un siste-
ma de información de clientes que no está dispuesto
a mantener actualizado. O como reza la regla del Skylab
de la NASA: “Don’t do it if you can’t keep it up”. No lo haga
si no lo puede mantener.

Segunda ley:

“All databases should be built and used in a way that ensures that each data
element means only one thing and stores only that one kind of data.”

Esto es, cualquier base de datos debería ser creada y utilizada de modo
que cada elemento se refiera a un único concepto y almacene un único
tipo de dato.

El origen de estas leyes es Judith W. Kincaid, en su libro Customer Relation-
ship Management: Getting It Right! (2002).

▪ Segunda ley de Blakemore

“La única forma de inteligencia que verdaderamente importa es la capacidad
para predecir.”

Esta ley ha sido formulada por Colin Blakemore en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en http://http://www.edge.org. Colin Blake-
more es CEO del Medical Research Council (MRC) desde octubre de 2003.

Como dice la sabiduría popular, “lo único que se puede predecir es el futu-
ro”. O inversamente Niels Bohr en su día: “predecir es difícil, en especial
cuando se trata de predecir el futuro”. Sobre este tema, resultan particular-
mente interesantes las reglas para predecir (rules for forecasting) de Paul
Saffo (http://www.saffo.com), Director y Roy Amara Fellow del Institute
For The Future (http://www.iftf.org).


Saffo se ve a sí mismo como un “predictor” no como un “futurólogo” (a fore-
caster, not a futurist). A su entender, un futurólogo defiende un particular
tipo de futuro, mientras que un “predictor” es un observador que trata de
entender y acotar las incertidumbres generadas por diferentes eventos, e
intenta articular un marco para establecer las opciones que puedan influen-
ciar los posibles resultados.

Sus siete reglas para la predicción son:
1. Know when not to make a forecast
2. Overnight successes come out of twenty years of failure
3. Look back twice as far as forward
4. Hunt for prodomes
5. Be indifferent
6. Tell a story or, better, draw a map
7. Prove yourself wrong

Leído en: http://www.corante.com/futuretense/archives/2005/12/22/paul_
saffo_on_rules_for_forecasting.php.

Saffo ha publicado también un artículo en la Harvard Business Review (ju-
lio-agosto 2007) titulado “Six Rules for Effective Forecasting” en el que ex-
plica que el objetivo del forecasting no es predecir el futuro, sino decirte lo
que necesitas saber para tomar decisiones con sentido en el presente. En el
artículo explica paso a paso seis reglas para realizar y evaluar predicciones.

Otro de los grandes infonomistas en lo referente a predicciones es Rai Kur-
zweil. Muchas de sus “predicciones” se han cumplido. De forma sistemática
y metódica, el equipo de Kurzweil (http://www.kurzweilai.net/) “escanea”
miles de avances científicos y tecnológicos para desvelar “lo que viene”.

▪ Ley de De Vany

“The future is over-forecasted and underpredicted.”

Esta ley ha sido formulada por Art De Vany en The 2004 Edge Annual Ques-
tion… (“What’s your law?”), en http://http://www.edge.org. Art De Vany es
profesor emérito de Economics and Mathematical Behavioural Sciences en
la University of California, Irvine. Su página es http://www.arthurdevany.
com.


▪ Leyes de Brand

Ley de Brand:
"La información quiere ser libre."

El resto de la ley de Brand:
"La información también quiere ser cara."

Ley de la tranquilidad de Brand:
"Con precipitación, los errores se multiplican. Con tiempo, los errores instruyen."

Asimetría de Brand:
"El pasado sólo puede ser conocido, pero no cambiado. El futuro sólo puede ser
cambiado, pero no conocido."

Atajo de Brand:
"La única forma de predecir el futuro es asegurarse de que se mantiene exacta-
mente igual que el presente."

Estas leyes han sido formuladas por Stewart Brand en The 2004 Edge
Annual Question… (“What’s your law?”), en http://http://www.edge.org.
Stewart Brand es cofundador y copresidente de The Long Now Foundation
(http://www.longnow.org/), cofundador de Global Business Network (http://
www.gbn.com/) y fundador de The Whole Earth Catalog, un catálogo de
tamaño considerable que se publicó dos veces al año, desde 1968 a 1972
y, de manera ocasional, desde entonces hasta 1998. Su propósito era pro-
porcionar formación y acceso a herramientas de forma que el lector pudie-
ra “encontrar su propia inspiración, moldear su entorno y compartir sus
aventuras con quien quisiera estar interesado”. Para el fundador de Apple
Computer y Pixar, Steve Jobs, el Catalog fue un precursor conceptual de los
motores de búsqueda en Internet.


Búsqueda y recuperación
de información

▪ Ley de la miopía en la búsqueda de información

“Lo que no aparece en Google, no existe.”

En este mundo en que todo está a un google de distancia, la nueva unidad
de medida digital, algunos profesionales creen que para encontrar infor-
mación es suficiente con buscar en Google. Eso de “hazte un Google” y todo
arreglado.

Existen otras opciones: por ejemplo, las búsquedas especializadas, para ám-
bitos del conocimiento muy concretos, que identifican con exhaustividad y
ordenan con mayor relevancia.

¿La medicina? Un pensamiento a lo Paul Eluard (1895-1952): “Hay otros
mundos. Pero no están en Google…”.


▪ Leyes de la serendipia

Como señaló Herbert Simon (Premio Nobel de Economía en 1978), “el sig-
nificado de saber ha cambiado de ser capaz de recordar y repetir in-
formación a ser capaz de encontrarla y usarla”. Una de las formas de
encontrar información es la serendipia. La serendipia (término todavía no
incorporado en el diccionario de la Real Academia Española) es la traduc-
ción directa del término inglés serendipity. Se refiere a encontrar algo útil
de forma inesperada, mientras se está buscando algo completamente
diferente.

Primera ley de la serendipia:
"Para descubrir cualquier cosa, tienes que estar buscando algo."

Segunda ley de la serendipia:
"Si quieres tener un producto mejor, tienes que estar trabajando ya en hacer
uno peor."

O como decía Pablo Picasso: “las musas te han de pillar trabajando”.

▪ Leyes de Bunnell sobre la recuperación de información

Primera ley de recuperación de información de Bunnell:
"Toda información es recuperable."

Segunda ley de recuperación de información de Bunnell:
"Toda la información se archiva en alguna parte. El secreto para recuperar infor-
mación consiste simplemente en descubrir dónde está almacenada o archivada."

Estas leyes han sido formuladas por David Bunnell en The 2004 Edge An-
nual Question… (“What’s your law?”), en http://http://www.edge.org. David
Bunnell, emprendedor del mundo de los medios de comunicación y pionero
en la introducción de tecnología, es el fundador de varias publicaciones
como PC Magazine, PC World, Macworld, Macworld Expo, New Media y
BioWorld.

Búsqueda y recuperación de información / 53

▪ Ley de Maryann

"Siempre se puede hallar lo que no se busca."

▪ Ley de Suitt

“Cuanto mejor seas buscando información en la web, menos información tendrás
que almacenar en tu cerebro.”

Un argumento a favor de la idea de mejorar tus habilidades de búsqueda de
información. Pero, como otras muchas ideas inteligentes, ya Albert Einstein
se nos había adelantado a todos: “No necesito saberlo todo. Tan sólo necesi-
to saber dónde encontrar lo que me haga falta, cuando lo necesite”.

Esta ley ha sido formulada por Halley Suitt, una de las pioneras en la blo-
gosfera. Halley lleva escribiendo desde 2002 en su blog Halley’s Comment
(http://halleyscomment.blogspot.com).

Leido en: Microsiervos (http://www.microsiervos.com/archivo/internet/saber-
dsbuscar.html).

▪ Ley de la búsqueda de información

"La información que necesita hoy y no encuentra está directamente relacionada
con la que encontró ayer y no necesitaba. El tiempo perdido en Internet es el
vaso comunicante entre ambas."

Corolario: guarde lo que le parezca útil, aunque no lo sea hoy. Acabará sién-
dole útil.


▪ Ley de las palabras correctas

“Entre todas las palabras que tienen el mismo significado, unas palabras son
mejores que otras.”

Esta ley está relacionada con la idea sobre la “esencia de la información”
(“information scent”), un término que fue introducido por Peter Pirolli del
PARC (Palo Alto Research Center) (http://www2.parc.com/istl/members/pi-
rolli/pirolli.html) en 1997. Todas las palabras tienen alguna esencia, pero
entre las que significan lo mismo (polisémicas), hay algunas con más esen-
cia que otras. Por ejemplo: a la hora de diseñar un sitio web para un banco,
¿qué es mejor: crédito, préstamo, o hipoteca? Las palabras más consul-
tadas son las de mayor esencia y dependen del lenguaje, el país, la
cultura y la edad, entre otros factores.

Es una ley crítica para la búsqueda y recuperación de información: puede
ser que la gente no encuentre lo que busca, si el sitio web no tiene las pala-
bras correctas; es decir, las que la gente usa.

Ha sido expuesta por Ricardo Baeza-Yates, catedrático ICREA en el De-
partamento de Tecnología de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona y
Director de Yahoo! Research Barcelona (España) y Yahoo! Research Latin
America en Santiago (Chile), en su artículo “Excavando la web” en El profe-
sional de la información, 2004, enero-febrero, v. 13, n.º 1, pp. 4-10.

Guarda relación con las leyes de la presencia en Internet, formuladas por
Andreas Weigend (ver más adelante).

▪ Ley de los "favoritos" concatenados

"Cuando encuentras un link que agregar a tu carpeta de “favoritos”, siempre va
acompañado de otros links “amigos”. De este modo, la carpeta “favoritos” crece
periódicamente, en períodos irregulares, y a saltos exponenciales."

Gráfico 2: Crecimiento de los archivos de la carpeta de "favoritos"

F1

F1= n
n

F1= 0
x1 x1 xn x

▪ Ley del rato convertido en horas

Cuando piensas pasar muy poco tiempo navegando en Internet, resulta que
encuentras multitud de información tremendamente útil y fascinante, de
tal modo que, en realidad, el rato que pensabas pasar se convierte en varias
horas de navegación ininterrumpida.

▪ Ley del tiempo dedicado a encontrar información

"Nunca se encuentra definitivamente lo que se está buscando. Y aún cuando lo
encuentre, lo seguirá buscando."

El poder de atracción de la web es así...

Corolario: decida previamente cuando parará de buscar algo. La web no lo
hará por usted.

Búsqueda y recuperación de información / 57

▪ Regla de oro de los blogs

“Tus lectores siempre saben más que tú.”

A la hora de escribir un blog, funciona mejor la humildad que la prepoten-
cia. Lo expresa mejor Enrique Dans: “Los lectores responden muy bien a
entradas en las que pones de manifiesto tus debilidades, los temas que no
dominas o los agujeros en tu conocimiento, mejor que cuando intentas ir de
que sabes todo lo que existe bajo el sol de un tema determinado”.

La regla de oro la formuló Dan Gillmor, director del Center for Citizen Media
(http://www.citmedia.org/), un proyecto conjunto entre el Berkman Center
for Internet & Society (http://cyber.law.harvard.edu/home/) de la Harvard
University y el Graduate School of Journalism (http://journalism.berkeley.
edu/) de la University of California, Berkeley. Su página web es http://www.
dangillmor.com/.

▪ Ley del orgasmo informacional

"El grado de felicidad que se obtiene al encontrar información relevante como
resultado de un proceso de búsqueda es directamente proporcional al tiempo
que se dedica a su búsqueda."

A más tiempo invertido en la búsqueda, mayor es el placer cuando se
localiza.


Trabajador
del conocimiento

▪ Ley del anumerismo

El anumerismo es la incapacidad de manejar cómodamente los conceptos
fundamentales de número y azar. Esta ley establece que “los ciudadanos
de la era del conocimiento están más cómodos interpretando informa-
ción presentada mediante palabras que mediante números”.

El origen de esta ley se encuentra en El hombre anumérico, Tusquets Edi-
tores, Metatemas 20 (Innumeracy, 1988) de John Allen Paulos. En este en-
sayo, al alcance de cualquier lector, el matemático estadounidense revela
cómo “nuestra incapacidad para comprender las principales magnitudes y
sus leyes, y todas las probabilidades que conllevan, desinforman políticas
públicas, confunden decisiones personales y aumentan nuestra vulnerabi-
lidad ante todo tipo de pseudociencias”.

Según Paulos, “si la gente estuviera más capacitada para
hacer estimaciones y cálculos sencillos, se podrían sacar
muchas conclusiones obvias y no se tendrían en considera-
ción tantas opiniones ridículas. Se podría recoger informa-
ción de los puros datos numéricos, y refutar afirmaciones,
basándose sólo en las cifras que las acompañan”.


▪ Efecto de la estufa caliente

James March (http://www.stanford.edu/dept/soc/people/faculty/march/
march.html), profesor emérito, y Jerker Denrell (http://www.stanford.
edu/~jdenrell/jd.htm), ambos de la Stanford University, escribieron un artí-
culo en 2001 titulado “Adaptation as Information Restriction: The Hot Sto-
ve Effect,” Organization Science, 12 (5): 523-538, tomando como base una
anotación ingeniosa del escritor estadounidense del siglo xxi Mark Twain:
“Debemos tener cuidado de extraer de una experiencia solamente la sa-
biduría que contiene, y detenernos; no seamos como el gato que se sienta
sobre la estufa caliente. Nunca volverá a sentarse sobre una estufa ca-
liente (y eso está bien), pero tampoco volverá a sentarse sobre una fría”.

March y Denrell comienzan señalando cómo los individuos son habitual-
mente definidos como adversos al riesgo. En el artículo, aportan una ex-
plicación alternativa de este fenómeno: señalan cómo el aprendizaje y la
selección generan sesgos respecto a nuevas alternativas o a alternativas de
mayor riesgo. La causa que establecen es que el sesgo es una consecuencia
de la tendencia a reproducir experimentos exitosos. Es decir, en cuanto el
éxito se reduce, los intentos se reducen.

Lo que puede acabar sucediendo es que uno persista en alternativas que son
“pobres” o de “bajo valor añadido”, tanto en el corto como en el largo plazo,
simplemente porque las curvas de la experiencia de algunos eventos son
más pronunciadas. March y Denrell señalaban cómo lo primero (no volver
a sentarse sobre una estufa ardiendo) es positivo, pero no así lo segundo (no
volver a sentarse sobre una estufa fría).

La historia del gato y la estufa ardiendo es un problema fundamental del
aprendizaje en sentido amplio. Aprender bajo este efecto provoca que uno
no haga cosas que en el pasado le dieron problemas o no le salieron según
sus expectativas.

Pero lo que eso significa es que, al final, acabas sabiendo menos sobre
los entornos en los cuales tu desempeño fue bajo, o en los cuales tu-
viste dificultades, que en los entornos en los que las cosas te salieron
bien a la primera. Y esto es un problema porque, en determinados casos,
las primeras experiencias sobre una alternativa no son determinantes so-
bre cómo serán las siguientes experiencias. Es decir, que hay una curva de
aprendizaje. Esto genera dificultades en aquellos entornos en los que la
práctica marca la diferencia. Puede ocurrir por ejemplo, que se abandone
una tecnología de forma prematura.

Trabajador del conocimiento / 61

Este efecto es contrario a la lógica del aprendizaje experimental (learning
by doing), porque lleva a los “experiential learners” a ser adversos al riesgo:
“para qué voy a intentarlo, si ya me salió mal una vez, si ya me quemé una
vez”.

Esta idea aparece en una entrevista a James March en la Harvard Business
Review del mes de octubre de 2006, titulada “Ideas as Art: A Conversation
with James G. March”.

▪ Ley del e-mail huérfano de attachment

"Al menos 1 de cada 4 e-mails iniciados por ‘Te adjunto el fichero/documento/
archivo...’ no contiene ningún archivo adjunto."


▪ Ley del error en el envío del e-mail

“Al menos una vez al mes enviamos un e-mail a una persona equivocada.”

Este efecto se debe a que las herramientas de correo electrónico reconocen
los caracteres ortográficos según se escribe.

Habitualmente, no da problemas, porque tanto el título del e-mail, como el
contenido no le dicen nada al que lo recibe. Pero en algún caso ha generado
un gran desastre empresarial.

Lamentablemente no hay más solución que prestar más atención, com-
probando detenidamente quién es el destinatario que aparece escrito en el
apartado correspondiente de cada correo electrónico.

▪ Ley de la participación y la productividad

“Productivity is second to Connectivity: network productivity trumps personal
productivity.”
Cuanto mayor es el tiempo que como individuos dedicamos a socializar y a crear
nuestra red, nuestra productividad individual disminuye.

La consecuencia en la blogosfera es clara: cada vez se lee más, pero se
participa menos.

Esta ley ha sido formulada por Stowe Boyd: http://www.stoweboyd.com/.

Muy buena también la pregunta que lanza Boyd: "¿Es posible superar la
constante de Dunbar?". La constante de Dunbar se refiere al número de
personas con las que uno puede mantener una relación estable, y se sitúa
en 150. Este concepto se debe al antropólogo británico Robin Dunbar, el


cual sostiene que este valor está relacionado con el tamaño y la capacidad
de procesamiento del neocórtex del cerebro humano.

Es decir, "Can you ‘know’ and care about more than 150?". No existen datos
concluyentes al respecto, pero los posts en varios blogs sugieren la idea de
un descenso en la participación en los blogs de otros. Mi hipótesis es que
puedes “know”, pero “care” es imposible.

Respecto al mundo de la participación, me quedo con la idea de que
iremos a menos. El tiempo es un recurso finito. O bien soy productivo indi-
vidualmente (leo y escribo) o me conecto socialmente (participo y comento
en otros medios). Pero nuestro recurso escaso (el tiempo, y por extensión, la
atención) actúa como factor limitador y no nos permite hacer las dos cosas
a la vez.

Leído en: http://artesaniaenred.blogspot.com/2007/06/las-ideas-de-stowe-
boyd.html.

▪ Observación de Launegayer

“Hacer preguntas tontas es más fácil que corregir errores tontos.”

O como decía el gran gurú del management, Peter Drucker (1908-2005):
“Mi fuerza más grande como consultor es ser ignorante y hacer algunas
preguntas”.

Unas cuantas preguntas antes de ponerse a hacer cualquier actividad, es-
pecialmente las del conocimiento, es un tiempo ganado. Los seres humanos
cometemos más errores por responder a la pregunta que no toca que por
responder mal a la que toca.

En la época industrial, las tareas estaban perfectamente claras y de-
finidas. En la era del conocimiento, las tareas tienen habitualmente
unos límites difusos. Y responder a las preguntas adecuadas es uno de
los grandes retos de cualquier trabajador del conocimiento, porque contri-
buye extraordinariamente a clarificar los límites de las tareas.


▪ Ley de Bok

“If you think education is expensive, try ignorance.”
Si cree que la educación es cara, pruebe con la ignorancia.

Derek Curtis Bok (1930, Penssylvania) fue presidente de la Harvard Univer-
sity entre 1971 y 1991. En una ocasión, un periodista le recriminaba el alza
en las tarifas universitarias, lo cual incidía en la capacidad de la población
de acceder a la educación. La respuesta de Bok no tuvo desperdicio.

Formar a profesionales del conocimiento es costoso, en términos de tiempo
y dinero. Y el retorno de esa inversión no está claro. El riesgo de que su-
ponga un coste para la organización, en vez de una inversión, es elevado.
Pero frente a esta paradoja sólo queda una opción: más vale formar a la
gente y que se nos vaya, que no formarla y se nos quede. No me canso
de repetírsela a todos los que en algún momento dudan de seguir invirtien-
do en formación en sus organizaciones y piensan en recortar esa partida
presupuestaria.

Actualmente, Bok continúa su labor docente en la Harvard Graduate School
of Education.

▪ Ley de la infodistracción

"A más programas instalados en el ordenador, mayores posibilidades de distrac-
ciones y problemas a la hora de trabajar."

▪ Ley del trabajo asociado a una persona con una pantalla de ordenador
delante

"Si coloca una pantalla de ordenador delante de cualquier persona, y ésta se
pone a mirarla, da la sensación de que está trabajando, aunque realmente esté
navegando por Internet o no esté trabajando para lo que se le paga."

Corolario primero:
Como el jefe sabe esto, suele mandar más trabajo del que el empleado puede
hacer.

Corolario segundo:
Si usted es muy eficiente y hace todo su trabajo a tiempo y de inmediato,
entonces el jefe percibirá que usted es “bueno” y le mandará más trabajo,
con lo que no tendrá tiempo para distraerse.

Corolario tercero:
Dado que el empleado conoce el corolario segundo, tiende a entregar las
cosas que tiene asignadas justo al límite del plazo que tenía planificado, al
objeto de que no le caiga encima más trabajo.

Corolario cuarto:
Como el jefe conoce el corolario tercero, seguirá dándole más trabajo.

▪ Principio de la calidad en el trabajo para un infotrabajador
[Formulado por Juan Francisco Martínez]

"La calidad en el trabajo es un equilibrio entre el corolario tercero (el empleado
tiende a entregar las cosas justo en su plazo para que no le caiga encima más
trabajo) y el corolario cuarto (el jefe conoce este hecho y le da más trabajo) de la
‘Ley del trabajo asociado a una persona con una pantalla de ordenador delante.’ "


▪ Paradoja de la productividad personal del knowledge worker

“The hurrier I go, the behinder I get.”
Es decir, cuanto más productivo soy, más tarea se me acumula.

Obtener más output por unidad de input no implica acabar con los pro-
blemas. El secreto es ponerse límites, dietas informacionales. Pero auto-
limitarse es más complicado que que te limiten.

Esta paradoja se sugiere en el libro de David Allen (http://www.davidco.
com) Getting Things Done (2001).

▪ Propiedad no conmutativa de la generación de conocimiento

"Para crear cualquier tipo de producto del conocimiento, el proceso correcto
consiste en leer, observar, dialogar, reflexionar y escribir. El orden de factores sí
que altera el producto."

▪ Postulado de Felson

"Robar las ideas de una persona es plagio; robar las de muchas es investigación."

▪ Ley de la rapidez del plagio
[Formulada por Ramon Bori]

"La creatividad es genial, pero plagiar es más rápido."

▪ Principio de Jones-Einstein

"La originalidad es el arte de ocultar tus fuentes."


▪ Ley del Copy-Paste

"A la hora de generar productos basados en conocimiento, el tiempo dedicado
a escribir algo original (“no escrito antes por nadie”) se reduce, y se dedica en
cambio a buscar cosas ya formuladas y escritas por otros, y a copiarlas y pegar-
las en un nuevo orden."

Dentro de la cadena de valor se pasa de actividades de valor añadido
(pensar y analizar las implicaciones del análisis) a actividades sin valor
añadido (dar formato y color). Ocurre tanto en las organizaciones educati-
vas como en las empresariales.

La utilización de la función “Copiar-Pegar” (CTRL+C, CTRL+V) a la hora
de preparar estos productos del conocimiento es mayor según avanzan las
horas nocturnas.

▪ Leyes de Dror

Primera ley de Dror:
“While the difficulties and dangers of problems tend to increase at a geometric
rate, the knowledge and manpower qualified to deal with these problems tend
to increase linearly.”
Segunda ley de Dror:
“While human capacities to shape the environment, society, and human beings
are rapidly increasing, policymaking capabilities to use those capacities
remain the same.”

Yehezkel Dror es catedrático de Ciencias Políticas en la Universidad Hebrea
de Jerusalén y miembro del Club de Roma (http://www.clubofrome.org).
Ha ocupado puestos de alta responsabilidad sobre planificación política en
el Gobierno israelí, ha sido analista senior en la RAND Corporation (http://
www.rand.org) y ha trabajado sobre problemas de la Unión Europea como
Distinguised Professor en el Instituto Europeo de Administración Pública
de Maastricht.

Las dos leyes aparecen en su libro Ventures in Policy Sciences (1971), aunque
ya habían sido presentadas previamente en conferencias y artículos.


▪ Ley de la capacidad de uso del ordenador
[Formulada por Josep Ponsa]

“La capacidad de un usuario de utilizar su ordenador es inversamente proporcio-
nal al nivel jerárquico del cargo de este usuario dentro de su organización.”

El valor añadido de los ordenadores como herramientas de productividad
en la jerarquía alta de la pirámide organizacional es bajo, porque los cua-
dros directivos utilizan principalmente los ordenadores como dispositivos
de acceso a información (e-mails e Internet), y no como herramientas de
incremento de la productividad.

▪ Paradoja de la distribución incorrecta de los ordenadores
dentro de una organización

Dentro de una organización, es bastante habitual que las personas que
menos utilizan el ordenador tengan asignadas las mejores máquinas
del parque informático. La causa de esto es que el ordenador es una fuen-
te de estatus en las organizaciones: “Si tengo un ordenador mejor, es porque
soy más importante”.

Esta paradoja está relacionada con la tercera ley de Murphy de la tecno-
logía: “el grado de competencia técnica es inversamente proporcional al
nivel jerárquico del cargo”. Y con la "Ley de la capacidad de uso del ordena-
dor "(Josep Ponsa, ver más arriba). La lógica de estas dos leyes objetiva que
los mejores ordenadores deberían ir a parar a aquellos usuarios que
mayor rendimiento les pueden sacar.

▪ Ley del deseo tecnológico

"Cada trabajador del conocimiento quiere un ordenador nuevo, sólo por el hecho
de que es nuevo (y por tanto, se asume que tecnológicamente superior a aquél
del que ya dispone), sin reparar en sus verdaderas capacidades técnicas y en
cómo se ajusta a sus necesidades."


▪ Leyes de Acosta sobre la gestión eficaz del tiempo

Primera ley de Acosta:
· El tiempo que requiere una tarea crece en proporción al número de
veces que la interrumpimos y reanudamos.
· Es decir, todo trabajo interrumpido es menos eficaz y consume más
tiempo que si se realiza de forma continua. Trabajar cuatro horas se-
guidas en un proyecto, es mejor que trabajar media hora durante ocho
días.

Segunda ley de Acosta:
· Para una tarea corta, siempre se encuentra un minuto. Para una larga,
nunca hay tiempo.
· Es decir, planificar y ejecutar una tarea compleja suele requerir más
tiempo que una simple.

Tercera ley de Acosta:
· El valor de una tarea no crece proporcionalmente al tiempo que se le
dedica, sino que forma una curva. Por tanto, “lo perfecto no resulta
rentable”.

Cuarta ley de Acosta:
· Alcanzar la excelencia requiere dedicar la cuarta parte del tiempo a lo
que sólo es urgente, para poder dedicar cuatro veces más tiempo a lo
que sólo es, aún, importante.

Estas leyes han sido formuladas por José María Acosta Vera, en sus libros
Uso eficaz del tiempo y El tiempo, la inteligencia emocional y la PNL.

▪ Paradoja del “trabaja sin horarios” o del “trabajador à la Martini”
(“donde estés y a la hora que estés”)

A través de las herramientas y tecnologías de la información y la comuni-
cación, se puede llegar a ofrecer y afirmar que alguien puede trabajar sin
horarios y desde cualquier sitio, por ejemplo, a través de móviles y portá-
tiles. Uno cree entonces que podrá liberarse del trabajo más que si
tuviese horario fijo, pero finalmente resulta que se acaba trabajando
bastante más, llegando a cumplir un horario más abierto y amplio que el
que tendría con horario fijo.


La duda que nos queda es si el resultado final es mejor con la situación anterior
o con la nueva…. Tal y como recoge Alfons Cornella en Futuro Presente, un ex-
ceso de incremento de productividad puede acusarse en forma de estrés
de las personas: “En una interesante columna titulada “ America’s Productivity
Secret: You” en la revista Fast Company (http://www.fastcompany.com), Shosa-
na Zuboff advertía de que una parte considerable del aumento de la productivi-
dad en los Estados Unidos se debe a que los individuos trabajan más, gracias a
la desaparición de la frontera entre oficina y domicilio que facilitan las tecnolo-
gías como Internet y la telefonía móvil, y que esto no aparece en las estadísticas
de productividad como input, aunque sí que se mide el output (el resultado de
este trabajo no medido en términos de horas laborales). Por otro lado, Zuboff
nos recuerda que el autoservicio (self-service) está cada vez más extendido, y
esto implica que es el cliente el que trabaja para la empresa, en una forma de
outsourcing interno en la nación, sutil e invisible, por lo menos para las estadís-
ticas laborales. Este “trabajo de más” (en casa y en el autoservicio extendi-
do) puede llegar a tener sus consecuencias en la salud de la población. De
hecho, quizá ya lo vemos en la frecuencia del estrés, de las depresiones, de las
fatigas…, y en las ventas de todo tipo de fármacos psicotrópicos”.

▪ Ley del aprendizaje interesado
o cómo influir positivamente en la revisión anual de nuestro salario
[Formulada por Cristina Osaba]

La idea del “aprendizaje por el aprendizaje” agoniza en un entorno alta-
mente competitivo. En el contexto empresarial actual, la competitividad
alienta el deseo de “aprendizaje por interés”, con el único objetivo de ser
percibido por la organización y los líderes de la misma como un profesional
competente. El objetivo no es tanto aprender, sino ganar prestigio inter-
no, ser percibidos como expertos y, en último término, ser premiados (€)
por nuestra dedicación al conocimiento y la mejora permanente.

▪ Ley del JIT vs JIC

“El conocimiento JIC (Just-in-case) disminuirá progresivamente en los ámbitos
de trabajo y quedará reducido a los ámbitos académicos, mientras que el conoci-
miento JIT (Just-in-time) crecerá exponencialmente.”

En la sociedad del conocimiento (como necesidad) y en un contexto de in-
foxicación (como realidad), será cada vez más relevante que al conoci-
miento se le pueda sacar un rendimiento inmediato o Instant Payback.


Aquellas organizaciones que no lo hagan se estancarán.

Una excelente fuente de ideas al respecto del concepto de Instant Payback
es el texto Serious Play, de Michael Schrage (Harvard Business School Press,
2000).

▪ Ley de Baxter

“El error en la premisa aparecerá en la conclusión.”

En la misma línea, está el Burn’s Balance (equilibrio de Burn):

"If the assumptions are wrong, the conclusions aren’t likely to be very good."
Si las premisas son equivocadas, las conclusiones no tienen muchas posibilida-
des de ser buenas.

Esta ley es fundamental en la generación de productos del conocimiento.

▪ Ley de Van Herpen

“La solución de un problema consiste en hallar a quienes lo solucionen.”

Esta ley está relacionada con la "Ley de la gravedad": “El que sabe, atrae”
(ver más arriba).

▪ Ley de Hoare sobre los grandes programas

"En cada programa de tamaño grande hay un programa pequeño que lucha por
salir."

▪ Ley inversa de Schainker a la ley de Hoare
sobre los grandes programas
[Recopilada por Ramón Bori]

"En cada programa pequeño hay un programa grande que lucha por salir."


▪ Ley de la maldición del exceso

"La oferta de contenidos supera a la demanda en una proporción mucho más
elevada para los profesionales de perfil generalista que para los de perfil espe-
cialista."

Esto genera un problema porque el perfil necesario en la parte alta de la
pirámide organizativa es el generalista.

Corolario: no creo que estemos entrando en la muerte de Internet o del co-
rreo electrónico. Es la tasa de supervivencia de los ejecutivos y los mandos
intermedios la que está disminuyendo a marchas exponenciales.

▪ Ley de la homogeneidad en las firmas en los e-mails

La mejor forma de conocer la capacidad organizativa de una empresa es
analizar los e-mails que envían sus empleados. La variabilidad del for-
mato de las firmas de los e-mails es mayor cuanto más desorganizado
es el Departamento de Sistemas de Información/Servicio Informático/
Centro de Cálculo. Existen organizaciones donde nadie tiene la misma fir-
ma en sus comunicaciones corporativas por e-mail…

Si al recibir dos e-mails de dos personas distintas dentro de la misma orga-
nización, el formato de la firma electrónica es diferente, dude de la forta-
leza de sus procesos internos. Ojo, porque lo contrario no es cierto: firmas
homogéneas no garantizan la existencia de buenos procesos internos.

▪ Ley de los compartidores, los acumuladores y los “vivo en mi mundo”

"Dado un grupo de personas que trabajan juntas en una estructura determinada
(no es necesario que trabajen en el mismo proyecto), el número de profesionales
que comparten información (compartidores) es siempre inferior al sumatorio
de profesionales que tienen información relevante y no la comparten (acumu-
ladores) y de profesionales que no tienen información relevante (“vivo en mi
mundo”)."

∑ Compartidores < ∑ (Acumuladores + “Vivo en mi mundo”)


Además, los incentivos para que los que son compartidores se transformen
en acumuladores son superiores que para que los acumuladores se trans-
formen en compartidores. A no ser, que a escala organizacional, se creen
mecanismos e incentivos para favorecer que se comparta la información
relevante.

▪ Principio del compartidor de conocimiento

"Quién más comparte es quién más recibe. Pide y se te dará."

▪ Ley de las newsletters que no se leen

“Más de la mitad de las newsletters a las que uno se suscribe, nunca se abren.”

Habitualmente, antes que abandonar la suscripción, lo que hacemos es es-
tresarnos y o bien almacenamos estos e-mails (ocupando espacio) o bien los
eliminamos sin abrirlos ni leerlos (perdiendo tiempo).

▪ Primera ley de la gestión y archivo de documentos
[Formulada por Alfred Mauri]

"Toda persona u organización tiende a aplicar técnicas y principios archivísticos
a la documentación que utiliza y produce, solamente cuando ya ha perdido el
control sobre ella."

▪ Principio organizativo de Tillis

"Si lo archiva, sabrá dónde está pero casi nunca lo necesitará. Si no lo archiva, lo
necesitará pero nunca sabrá dónde está."


▪ Leyes de Arnold sobre los documentos

Primera ley:
"Si debe estar, no estará."

Segunda ley:
"Si está, no está actualizado."

Tercera ley:
"Si está, y está actualizado, no sirve para nada."

▪ Ley de los documentos en los servidores

Los servidores no se actualizan solos. A pesar de que usted haya ac-
tualizado la presentación corporativa de su empresa en su ordenador, sus
colegas seguirán utilizando una versión antigua a no ser que decida hacer
tres cosas:
1) almacenarla en el servidor
2) comunicarlo a los posibles usuarios mediante e-mail/intranet
3) echar una bronca cuando sigan utilizando una presentación antigua.

En el caso de que no haga 1 y 2, hará 3 por lo menos dos veces al mes.

▪ Ley de la dualidad de los documentos

"Cuando necesite acceder a la versión digital de un documento ya impreso, no
la encontrará. Por el contrario, hay toda una infinidad de versiones digitales del
mismo, pero ninguna es la impresa y entregada al cliente."

Esta ley es una consecuencia directa de la "Ley de los documentos en los
servidores" (ver más arriba).


Teorema de Shannon-Hartley
(teorema de capacidad máxima de un canal)
[Recopilado por Ramon Bori]

"Es posible transmitir información libre de ruido siempre y cuando la tasa de
información no exceda la capacidad del canal."

La cantidad de información (C, en bps) que puede ser transmitida a través
de un canal depende de dos factores: el ancho de banda – gama de frecuen-
cia – (W, en Hz), y la relación señal/ ruido (S/N, en decibelios).

C = W x log_2 (1+S/N)

Más información en el artículo “A mathematical theory of communication”
de Claude Shannon, (1948). Accesible en: http://www.cs.unibo.it/~margara/
shannon.PDF.
Principio de la calidad de la comunicación

“En un proceso de comunicación, para que éste sea de calidad, no es convenien-
te incluir más ruido que señal.”

Porque si no, pasa lo que pasa…
Principio de McKinsey sobre la compartición de información

“Keep the information flowing.”
Un poco a lo Heráclito: que la información no se detenga.

La empresa de consultoría McKinsey&Co. (http://www.mckinsey.com) in-
siste en que sus profesionales no detengan los flujos de información. En la
sociedad del conocimiento actual, la información es poder. El conocimiento,
a diferencia de otros bienes, no disminuye su valor ante un mayor número
de usuarios, sino que lo incrementa. Por lo tanto, es fundamental que la
información fluya dentro de la empresa y dentro de los equipos de
proyectos. En McKinsey, como en todas las consultoras, se piensa que todo
lo que merece la pena conocerse ha de transmitirse. Nadie quiere que
alguien tome una mala decisión, o haga un comentario fuera de lugar a un
cliente, simplemente porque un ítem informacional no llegó a la persona
adecuada.

Este principio ha sido recogido por Ethan Rasiel y Paul Friga en el libro The
McKinsey Mind (McGraw-Hill, 2002).

Comunicación

▪ Teorema de Shannon-Hartley
(teorema de capacidad máxima de un canal)

"Es posible transmitir información libre de ruido siempre y cuando la tasa de
información no exceda la capacidad del canal."

La cantidad de información (C, en bps) que puede ser transmitida a través
de un canal depende de dos factores: el ancho de banda – gama de frecuen-
cia – (W, en Hz), y la relación señal/ ruido (S/N, en decibelios).

C = W x log_2 (1+S/N)

Más información en el artículo “A mathematical theory of communication”
de Claude Shannon, (1948). Accesible en: http://www.cs.unibo.it/~margara/
shannon.PDF.


▪ Ley del retorno informacional

Al emitir un determinado ítem informacional, el retorno no desea-
do en forma de preguntas, reclamaciones, etc. decrece exponencial-
mente con el tiempo empleado en elaborar la información emitida, con el
número de personas que la han elaborado/revisado, y con la frecuencia de
comunicación de otras informaciones a los destinatarios, y crece propor-
cionalmente al número de destinatarios.

Es decir:

R = f (T, n, F, D)

R = retorno informacional (número de preguntas)
T = tiempo empleado en elaborar la información emitida
n = número de personas que la han elaborado/revisado
F = frecuencia de comunicación de otras informaciones a estos destinatarios
D = número de destinatarios

donde:

∂R ∂R ∂R ∂R
―― < 0 ; ―― < 0 ; ―― < 0 ; ―― > 0
∂T ∂n ∂F ∂D

▪ Principio de la calidad de la comunicación

“En un proceso de comunicación, para que éste sea de calidad, no es convenien-
te incluir más ruido que señal.”

Porque si no, pasa lo que pasa…

▪ Principio de McKinsey sobre la compartición de información

“Keep the information flowing.”
Un poco a lo Heráclito: que la información no se detenga.

La empresa de consultoría McKinsey&Co. (http://www.mckinsey.com) in-
siste en que sus profesionales no detengan los flujos de información. En la
sociedad del conocimiento actual, la información es poder. El conocimiento,
a diferencia de otros bienes, no disminuye su valor ante un mayor número
de usuarios, sino que lo incrementa. Por lo tanto, es fundamental que la
información fluya dentro de la empresa y dentro de los equipos de
proyectos. En McKinsey, como en todas las consultoras, se piensa que todo
lo que merece la pena conocerse ha de transmitirse. Nadie quiere que
alguien tome una mala decisión, o haga un comentario fuera de lugar a un
cliente, simplemente porque un ítem informacional no llegó a la persona
adecuada.

Comunicación / 81


Este principio coincide con la idea comentada por Genís Roca en las aulas
de By example: “En esta sociedad del conocimiento, un individuo que retie-
ne información es malo para la sociedad”.

▪ Principio de los desequilibrios comunicacionales

“Overcommunication is better than undercommunication.”
Es decir, en lo referente a la comunicación de información relevante, es mejor
decir de más que de menos.

La realidad es que en lo referente a comunicación, la comunicación perfecta
es más un concepto teórico que real. O bien comunicamos poco mensaje
(“undercommunicate”) o bien lo comunicamos demasiado (“overcommuni-
cate”). ¿Qué es mejor, entonces? Según McKinsey&Co., vale más pasarse
que quedarse corto.

Las razones que se argumentan atienden al análisis de los costes y benefi-
cios de cada una de las dos opciones:

· Si comunicamos poco nuestro mensaje (“undercommunication”),
este hecho tiene como consecuencia la pérdida de información.
Habitualmente, el hecho de no estar enterado de determinados ítems
informacionales críticos para el desarrollo de un producto, o servicio
o proyecto (por ejemplo, un gran clásico es el del Departamento de
Marketing que inicia unas determinadas acciones comerciales sin co-
municarlo a su red comercial, la cual se acaba enterando a través del
mercado, de los propios clientes) juega en contra de la motivación de
aquellos a quienes no se les comunica: se sienten alienados, ajenos a la
organización o al equipo de trabajo concreto. Además, no suele haber
ninguna ganancia de tiempo asociada, porque casi siempre acaba uno
teniendo que comunicar lo que no comunicó (además de tener que
aguantar el enfado de los ignorados, que a veces genera situaciones de
tensión en la propia empresa).

· El coste, tanto el real como el de oportunidad, de “sobrecomuni-
car” (o sea, de decir las cosas, aún a riesgo de que el otro ya las sepa;
no hablamos aquí de transmitir información confidencial) es bajo, a
no ser que se lleve la sobrecomunicación a un extremo. El coste


marginal de incluir a una persona adicional en el flujo de la comu-
nicación es pequeño (ver el "Principio de la creación de los flujos de
información" o "Ley del CC en los e-mails", más atrás), especialmen-
te con las nuevas posibilidades de comunicación (e-mail, intranet…).
Además, los costes de “sobrecomunicar” son principalmente costes de
oportunidad: cualquier directivo o mando intermedio con responsabi-
lidad sobre equipos tiene que leerse esos e-mails y, en el caso de que
ya “conozcan el mensaje”, pierden un tiempo valioso que podrían estar
dedicando a aportar valor en cualquier otra tarea (ver el "Principio del
correo electrónico no deseado", tipo 3: spam informacional, más arri-
ba). Si comparamos este coste de oportunidad con el coste de poten-
cial destrucción de valor de comunicar de menos (clientes enfadados,
pérdida de contratos, accidentes, acciones legales…) resulta sencillo
comprender por qué “más es mejor que menos”.

Por supuesto que no todo es perfectamente comunicable: hay aspectos con-
fidenciales o simplemente internos de una organización, pero en la gran
mayoría de las situaciones, tiene menos coste que alguien escuche un
mensaje repetido que que alguien no lo oiga.

La recomendación, por tanto, es que, si se va a equivocar (que es lo que
ocurre siempre, dado que la comunicación perfecta es una condición aca-
démica, no existe en la realidad), es preferible que sea por sobrecomunicar.


Esta idea no es sólo relevante para las comunicaciones de equipos de pro-
yecto, sino también para las comunicaciones de la alta dirección a los em-
pleados de la organización. Y está en consonancia con la "Ley de Green"
(“dada una historia cualquiera, en todo grupo de personas habrá al
menos una que no la conoce”). Aunque, como señala Alfons Cornella en
kNewton: buscando un orden en la información (2004), sea una ley difícil
de demostrar, hay voces experimentadas que la apoyan. La más conocida
quizás sea la de Jack Welch, anterior CEO de General Electric, quien sostie-
ne en su libro Winning (2006) que todo directivo tiene que repetir, repetir
y repetir su mensaje: “siempre había alguien que jamás lo había oído, y
sólo por ese, merecía la pena hacer que todos los demás lo volvieran
a escuchar”.

Comunicación / 83

▪ Entropía de Shannon revisitada

"La cantidad de información implicada en el conocimiento de un suceso depende
de la probabilidad (P) de que este suceso ocurra."

I = -P log_2 P

Es decir, como una cantidad matemáticamente definida que representa el
grado de la opción en la selección o la formación de un símbolo, secuencia,
mensaje, etc. y que se define en términos de las probabilidades estadísti-
cas de la ocurrencia del símbolo o de los elementos del mensaje.

Introducido por Claude Shannon (1948, aunque presagiado anteriormente),
es usado en la Teoría de la Información, donde la información se mira gene-
ralmente como sinónimo de entropía.

En la Teoría de la Información, la entropía es la magnitud que mide la in-
formación contenida en un flujo de datos; es decir, lo que nos aporta sobre
un hecho concreto. Por ejemplo, que nos digan que las calles están mojadas,
sabiendo que acaba de llover, nos aporta poca información, porque es lo ha-
bitual. Pero, si nos dicen que las calles están mojadas y sabemos que no ha
llovido, aporta mucha información (porque no las riegan todos los días).

Nótese que, en el ejemplo anterior, la cantidad de información es diferen-
te, pese a tratarse del mismo mensaje: “Las calles están mojadas”. En
ello se basan las técnicas de compresión de datos, que permiten empaquetar
la misma información en mensajes más cortos. La medida de la entropía
puede aplicarse a información de cualquier naturaleza, y nos permite co-
dificarla adecuadamente, indicándonos los elementos de código necesarios
para transmitirla, eliminando toda redundancia. Por ejemplo, para indicar
el resultado de una carrera de caballos basta con transmitir el código aso-
ciado al caballo ganador, no hace falta contar que es una carrera de caballos
ni su desarrollo.

La entropía nos indica el límite teórico para la compresión de datos. Su cál-
culo se realiza mediante la siguiente fórmula:

H = p1 x log(1/p1) + p2 x log(1/p2) + ... + pm x log(1/pm)

donde “H” es la entropía, las “p” son las probabilidades de que aparezcan
los diferentes códigos, y “m” el número total de códigos. Si nos referimos a
un sistema, las “p” se refieren a las probabilidades de que se encuentre en


un determinado estado, y “m” el número total de posibles estados. Se utiliza
habitualmente el logaritmo en base 2, y entonces la entropía se mide en
bits.

▪ Ley de Martin de la comunicación

“The inevitable result of improved and enlarged communication between diffe-
rent levels in a hierarchy is a vastly increased area of misunderstanding.”
El inevitable resultado de profundizar y mejorar las comunicaciones entre los
diferentes niveles de una jerarquía es una gran confusión.

Esta ley tiene relación con el "Principio SNAFU" (“Situation Normal, All
Fucked Up”), el cual predice que la comunicación de calidad sólo es po-
sible entre iguales, porque cuando se produce de superior a inferior, el
superior tiende a “recompensar” al inferior por darle mentiras “positivas”,
en vez de por darle verdades “negativas”. En otras palabras, puesto que se
tiende a “castigar” al transmisor de una mala noticia (“matar al mensajero”),
el inferior tiende a maquillar los datos hasta convertirlos en una mentira
cosmética.

▪ Ley de Rushkoff de los medios de comunicación

”True communication can only occur between people with equal access to the
medium in which the communication is taking place.”
La comunicación de calidad sólo puede ocurrir entre aquéllos que tengan un
mismo acceso al medio en el que la comunicación está teniendo lugar.

Esta ley ha sido formulada por Douglas Rushkoff en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en http://http://www.edge.org. Douglas
Rushkoff es escritor, profesor y documentalista, y se especializa en las
formas en que la gente, la cultura y las instituciones crean, comparten e
influencian sus valores entre sí. Su página web es: http://www.rushkoff.
com.

Comunicación / 85

▪ Ley de la mala educación tecnológica

En todo proceso de compartición de información, los compartidores descu-
bren que un número importante de gente jamás agradece el esfuerzo
que uno hace por compartir su información de valor.

Dado que siempre son los mismos los que agradecen el esfuerzo realizado
por el compartidor, y que es independiente de la calidad del recurso com-
partido, la conclusión es que la mala educación también existe en el
mundo digital.

▪ Ley del resentimiento informacional

Si una persona envía un documento/información relevante a otra per-
sona (de su mismo equipo o de otro equipo dentro de la misma organiza-
ción), y ésta no le concede los créditos adecuados (es decir, reconocer
su aportación, y por extensión, su valía), aquélla sufre un proceso de
resentimiento informacional consistente en no volver a participar en ese
mecanismo de conocimiento. Es decir, deja de enviar cosas interesantes a
sus colegas: pasa de ser un “compartidor” a ser un “acumulador” de
conocimiento.

Corolario: para que un sistema de gestión del conocimiento funcione
de forma adecuada, ha de reconocer las aportaciones de los miembros
de la comunidad. En caso contrario, el profesional no sólo no participa,
sino que se enfada y contribuye, con su pasividad, a la destrucción del sis-
tema y a erosionar internamente la empresa como learning organization.

▪ Ley del silencio en las oficinas

Desde que existen las tecnologías en red, el tráfico de “sonido humano” (con-
versaciones) ha disminuido en las oficinas. Es decir, la gente habla menos
entre sí. Por otro lado, la aparición de la telefonía móvil ha incrementado
el “sonido de máquina” (más bien ruido). Este hecho ha provocado que las
empresas cada vez se parezcan más a los cementerios. Nadie habla,
pero se oyen muchos ruidos raros…


▪ Ley del malentendido inevitable
[Formulada por José Manuel]

Cuando se comunique con alguien sin mirarle a los ojos (lo que incluye fo-
ros, chats, mensajería instantánea, e-mails...), asegúrese por todos los
medios de que ese alguien ha entendido lo que quería decirle en el
sentido exacto en el que quería decírselo. Nota: los emoticonos no siem-
pre son la solución.

▪ Ley del profesional que sólo se comunica por e-mail
o Ley del ADAE

En todas las organizaciones profesionales, hay una persona de rango
jerárquico superior a uno mismo que realiza todas las comunicacio-
nes, importantes y no tan importantes, por e-mail. Este individuo siem-
pre es el máximo responsable de las alteraciones en el estado de ánimo
de los profesionales de la empresa.

Si tiene usted rango jerárquico superior a este “alfabeto digital-analfa-
beto emocional” (ADAE), recuérdele que hay cosas que es mejor hacerlas a
la antigua usanza. Si usted tiene un rango jerárquico inferior, simple-
mente apúntese a cursos zen, reduzca sus comunicaciones al nivel de lo
estrictamente necesario y depure su técnica de contar hasta cien.

▪ Axioma de Cann

Cuando todo falle, lea las instrucciones, FAQs, sección de Ayuda… Aunque
quizá sea mucho más útil leerlas antes de comenzar la tarea.

Comunicación / 87

Usabililidad,
readability
y visualización

▪ Principio de la calidad de un texto

"La calidad de un texto (en cuanto a inteligibilidad y profundidad de contenido)
es inversamente proporcional al deseo que uno tiene de escribir para impre-
sionar, y directamente proporcional al deseo que uno tiene de escribir para
comunicar."

▪ Ley de Malek

"Cualquier idea, por simple que sea, tiende a ser expresada de la forma más
complicada posible."


▪ Gunning Fog Index

Cuando alguien escribe algo (y ocurre mucho en un mundo en que el co-
nocimiento no se adquiere a lo Harry Potter, sino que hay que comunicarse
para intercambiarlo), el objetivo del autor es transmitir DICS (datos, in-
formación, conocimiento, sabiduría) al que lo lee. El éxito de esta tarea,
depende de la readability (facilidad de lectura o legibilidad) del texto.
Existen una serie de índices o fórmulas, principalmente para el idioma in-
glés, siendo el de Gunning uno de los más populares y fáciles de aplicar.

El Gunning Fog Index (Índice Niebla de Gunning) es un índice para medir la
readability. Representa la edad media necesaria para leer un texto; es decir,
la edad que tiene que tener un lector para entender lo que está leyendo.

La fórmula de cálculo de este índice es:

GFI = [(n.º medio de palabras por frase + % de palabras con 3 sílabas)*0,4]

La puntuación ideal es 7 u 8. Por encima de 12, es muy complicado de leer.
La Biblia, Shakespeare y Mark Twain tiene índices de Gunning en torno a
6. Las revistas Time, Newsweek y Wall Street Journal promedian en torno
a 11.

Cuanto menor es la puntuación, más fácil de leer (que no necesaria-
mente quiere decir más comprensible). Cualquier texto por encima de
22 se considera equivalente a un texto de nivel posgraduado. Los textos que
se hayan escrito para llegar a una audiencia numerosa es conveniente que
tengan un GFI inferior a 12.

El origen de este índice es Robert Gunning, un hombre de negocios estado-
unidense, que escribió un libro al respecto: The Technique of Clear Writing
(1952).

Otros tests de readability para el idioma inglés son:
· Flesch-Kincaid Readability Tests:
· Flesch Reading Ease
· Flesch-Kincaid Grade Level
· Automated Readability Index
· Coleman-Liau Index
· Dale-Chall Formula
· Powers-Sumner-Kearl Formula
· McLaughlin “SMOG” Formula

Usabilidad, readability y visualización / 89

· Fry Readability Graph
· Raygor Estimate Graph
· Linsear Write

Si está interesado en cualquiera de ellos, una consulta a la enciclopedia
colaborativa Wikipedia (http://www.wikipedia.org/) le aclarará su origen y
su forma de cálculo.

Se puede localizar más información para hacer pruebas con sus propios
escritos en: http://juicystudio.com/services/readability.php.

También Amazon.com permite, a través de una reciente funcionalidad
Text Stats (http://www.amazon.com/gp/search-inside/text-percentiles-help.
html/002-2684469-0771234), determinar los resultados de tres de estos ín-
dices: Gunning Fog Index, Flesch Index y Flesch-Kincaid Index.

Aquí está la prueba realizada con The Long Tail, de Chris Anderson, que
tiene un Gunning Fog Index de 13,8.


En cualquier caso, el libro La cocina de la escritura (Daniel
Cassany, 1995) es una excelente introducción para aquellos
que quieran mejorar su técnica de escritura.

Respecto a la readability, las primeras investigaciones se
remontan a los años veinte y treinta del siglo pasado en los
EE.UU. A partir de ejemplos reales, los científicos pudieron
discriminar diferentes grados de dificultad de la escritura:
es decir, textos más legibles (más fáciles, simples o que se
entienden más rápidamente) y otros menos legibles, que re-
quieren más tiempo, atención y esfuerzo por parte del lec-
tor. El análisis de estos textos permitió extraer las pautas
verbales asociadas a unos y a otros. El grado de legibilidad
dependía de factores lingüísticos objetivos y mensura-
bles. Cassany ha recogido en un cuadro la mayoría de los
rasgos descubiertos:

Tabla 2: Factores lingüísticos que determinan el grado de legibilidad

Legibilidad alta Legibilidad baja

Palabras cortas y básicas Palabras largas y complejas

Frases cortas Frases más largas

Lenguaje concreto Lenguaje abstracto

Estructuras que favorecen la anticipación Subordinadas e incisos demasiado largos

Presencia de repeticiones Enumeraciones excesivas

Presencia de "marcadores textuales" Poner las palabras importantes al final

Situación lógica del verbo Monotonía

Variación tipográfica: cifras, negrita, cursivas

De toda esta lista, los tres primeros puntos de cada columna son los más
relevantes.

Usabilidad, readability y visualización / 91

▪ Principio de la findability

“Si no se encuentra, no se puede usar.”

La findability se refiere a la cualidad de una cosa de ser localizable o nave-
gable (“the quality of being locatable or navegable”).

Esta ley se debe al trabajo de Peter Morville, evangelista de la arquitectura
de la información y fundador de Semantic Studios (http://www.semantics-
tudios.com), en su libro Ambient Findability. Su blog (http://www.findabili-
ty.org) es una buena fuente de información.

Según Morville, la arquitectura de la información no se puede concen-
trar sólo en la usabilidad, sino también se ha de evaluar la findability,
porque si no se encuentra no se puede usar.

Este principio destruye una de las grandes falacias de la infonomía, que
consiste en asumir como cierta la inversa de la ley “quién no está en Inter-
net, no existe”.


Presentaciones

▪ Ley del directo

"La probabilidad de que una presentación informática falle es directamente
proporcional a la importancia de la audiencia."

▪ Ley del número de diapositivas en una presentación

"Para una presentación de 30 minutos, un aprendiz construye 45 diapositivas;
alguien experimentado, 30; un crack, 10; un gurú, puede llegar a arreglárselas
con 1."

Un buen indicador para posicionar a un ponente es la ratio: número de dia-
positivas que presenta / número de minutos de los que dispone. Si la ratio
es superior o igual a 1, no se ha enterado de la "Ley del aburrimiento en las
presentaciones" (ver más adelante). Si la ratio es inferior a 1, sabe lo que se
hace. Cuanto más se acerque a 0, puede que se encuentre usted en presencia
de un gurú.


▪ Regla 10/20/30 del PowerPoint

“Una presentación de PowerPoint debería tener 10 diapositivas, durar no más de
20 minutos, y tener un tamaño de fuente no inferior a 30 puntos.”

Esta regla fue formulada el 30 de diciembre de 2005 por Guy Kawasaki en
su blog “How to Change the World” (http://blog.guykawasaki.com/).

Guy Kawasaki (http://www.guykawasaki.com/) es actualmente inversor de
capital riesgo (Garage Technology Ventures, http://www.garage.com/), aun-
que su fama le viene por su pasado, como el más famoso evangelizador
de Apple (puedes leer una breve historia autobiográfica en: http://blog.gu-
ykawasaki.com/2005/12/to_build_a_case.html).

Guy ha ofrecido esta efectiva regla para hacer presentaciones de empresa a
inversores, pero que es aplicable para cualquier industria y situación cuyo
objetivo sea llegar a un acuerdo: por ejemplo, conseguir financiación, reali-
zar una venta, hacer una alianza...

Esta ley aparece explicada en detalle en The Art of the Start (2004), un ex-
celente libro de Kawasaki para emprendedores.

Leído en: http://blog.guykawasaki.com/2005/12/the_102030_rule.html.

▪ Ley del aburrimiento en las presentaciones

“El secreto de aburrir está en contarlo todo.”

Independientemente de cuánto se decida a ocultar, procure seguir el consejo
de Dorothy Sarnoff: “asegúrese de que acaba de hablar antes de que su
audiencia haya acabado de escuchar”. Simple, pero efectivo.

▪ One-thing rule

"Cuando se hace una presentación, el ponente debería lograr que la audiencia se
marchara con una idea."

Existen dos perfiles de ponentes:

Presentaciones / 95

a) los que hablan durante 30 o 60 minutos, y no dan ninguna
b) los que dan demasiadas ideas

Lograr este equilibrio es complicado, pero es la base de la transferencia
del conocimiento en las presentaciones.

En La isla de los 5 faros (RBA, 2005), Ferran Ramon-Cortés explica cinco re-
glas de oro para la comunicación, siendo la primera de ellas (oh, casualidad)
“tener un único gran mensaje”. Cito textualmente: “Si no somos capaces de
hacer este ejercicio de concreción, o no tenemos nada que decir, o lo que
tenemos que decir es demasiado complejo, y debemos reformularlo. Cuan-
do queremos decir demasiadas cosas, corremos el riesgo de que ninguna
llegue con claridad. Se diluye el mensaje y las ideas acaban compitiendo
unas con otras. Eso no significa que nos limitemos a exponer una única
idea. Significa que el resto de explicaciones tienen que estar a su servicio.
Cualquier argumentación, ejemplo o detalle tiene que girar en torno a la
idea principal, que tiene que ser la que queremos que la gente finalmente
recuerde”.

▪ Ley de la información importante

“Si todo es importante, nada es importante.”

Sirve tanto para un contexto de infoxicación, como para un contexto de
equilibrio informacional.

▪ Ley del retorno menguante

“Cuanto más a menudo se utiliza un recurso expresivo, menos efectivo es.”

Cuantas más palabras hay en una película, menos cosas dicen.

La ley ha sido formulada por Robert McKee, el más conocido y respetado
profesor de guionistas. Ha publicado varios libros; Story: Substance, Struc-
ture, Style and the Principles of Screenwriting (HarperCollins, 1997) es su
gran éxito editorial. Tiene un seminario de tres días sobre el arte de la na-
rración de historias famoso entre los profesionales del mundo del espectá-
culo. Su página es: http://www.mckeestory.com.


▪ Principio de la memoria informacional

97 / Manual de uso del blog en la empresa

La capacidad de que el mensaje del emisor se introduzca/incorpore
en la red mental del receptor es directamente proporcional a la capa-
cidad atractiva de la narrativa que se cree. Listas, bullet points e imá-
genes sólo sirven para potenciar el mensaje, pero no para hacerlo aparecer.
La clave para llegar a los corazones de las personas es contar una his-
toria. La mejor forma de persuadir a las personas consiste en conectar una
idea con una emoción. Y la mejor forma de lograrlo consiste en narrar una
historia que sea estimulante.

Como señala el guionista Robert McKee, “las historias son la forma en que
recordamos; solemos olvidar las enumeraciones y las listas”. Algo apunta
también el escritor Javier Marías: “El relato de las cosas que nos cuentan
perdura más que el de las imágenes que vemos.”

El común de los mortales se acuerda de las historias. Las historias tienen
mucho mayor poder de adherencia que las imágenes. El valor de las metá-
foras y de las parábolas para explicar cosas se vuelve crítico. Encaja con el
pensamiento de que las narrativas tienen un papel crítico en la trans-
misión de conocimiento.

Este hecho lo conocen muy bien los guionistas de cine y televisión, y lo re-
cogen en el principio “Show, not tell”. Es decir, no me diga que Steve Urkell
es un despistado; haga que yo lo vea…

▪ Ley del PowerPoint infinito

"Al preparar una presentación y/o documentación con la herramienta MS Power-
Point, siempre se trabaja en aspectos mejorables de la misma hasta el último
minuto. Literalmente."

Aunque este final se pueda atrasar y postergar algún día más, por ejemplo
debido a cambios en la agenda, siempre parece que quedan cosas por hacer
y mejorar en la presentación final, por mucho que pensásemos que lo que
teníamos la semana o el día anterior era ya “lo mejor de lo mejor”. Si des-
pués utiliza esa misma presentación en otro evento otro día, le parecerá que
también puede mejorarla otra vez, y que la que tenía no era del todo buena.
Si El Quijote, que tiene ya 400 años, no tiene versión definitiva todavía, ¿a
qué espera para abandonar ese documento de PowerPoint?

O lo que es lo mismo, la "Ley de Neil Gershenfeld sobre la escritura": “Good
(theses, papers, books) are never finished, just abandoned”. Lo dejo
traducido, por si acaso: “no se terminan nunca, se abandonan”. Pues eso…

▪ Tercera ley de Finagle

"En cualquier serie de datos, la cifra que parece más correcta, tanto como para
no requerir revisión, es el error."

Corolarios:
1. No lo detectará nadie a quien pida ayuda
2. Lo detectará cualquiera que pase por allí, para darle consejos sin que
se los pida

▪ Ley del enemigo en las presentaciones
[Formulada por Joan Barrubés]

"En cualquier presentación, siempre hay por lo menos un “enemigo” entre la
audiencia que suma todas las cantidades y comprueba la exactitud de los datos
presentados."

Presentaciones / 99

▪ Ley de Truman

“Si no puedes convencerlos, confúndelos.”

Es el motto de guerra de los enemigos de la sociedad del conocimiento. Tam-
bién conocidos como bla-blas (muchas palabras, para no acabar diciendo
nada). Desprenden verborrea por todos los poros de su piel, con el único
objetivo de “agotar la atención” de quienes les escuchan.

▪ Tercera ley de Campbell

"La probabilidad de que falle una presentación en PowerPoint es directamente
proporcional a la sofisticación técnica de la institución en la que se está presen-
tando."

Es decir, es más probable que falle la presentación en el MIT que en la junta
de accionistas de Bankinter. Además, cuanto mayor es el fallo tecnológi-
co, mejor resultará su discurso.

Esta ley ha sido formulada por Philip Campbell en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en: http://www.edge.org. Philip Campbell
es el editor-jefe de Nature, una de las revistas científicas más antiguas (su
primer número fue publicado el 4 de noviembre de 1869) y famosas (la otra
gran revista es su competidora, Science, fundada por Thomas Edison en
1880, órgano de expresión de la American Association for the Advancement
of Science).


Seguridad

▪ Paradoja del número de usuarios y contraseñas

El número de usuarios y contraseñas que uno se ve obligado a memorizar
en el mundo on-line es superior al número que uno se ve obligado a memo-
rizar en el mundo off-line. Este hecho induce a pensar que la cantidad de
riesgo al que uno se ve sometido en el mundo on-line es superior a la del
mundo off-line. Lo cual es cierto para las transacciones económicas, pero
¿para el resto de cosas?

▪ Leyes del número de contraseñas
[Formuladas por Jorge Juan Fernández]

Enrique Dans es profesor de sistemas de información en el Instituto de Em-
presa (http://www.ie.edu), reputada escuela de negocios de Madrid. Su blog
(http://www.enriquedans.com) es una de las referencias del mundo hispano
en lo que respecta a tecnologías de la información.

Dans explica en sus clases de forma muy sencilla los factores de seguri-
dad, dividiendo las posibilidades en tres categorías:

· "algo que sabes” (una clave, contraseña o dato determinado)
· "algo que tienes” (una tarjeta con banda física, un generador de con-
traseñas, un token)
· "algo que eres” (tu huella dactilar, tu iris, las venas de tu muñeca)


Mientras la identificación de los usuarios logre avanzar hacia la identifica-
ción por alguna característica personal (“algo que eres”) o una combinación
múltiple de sistemas (“algo que sabes” + “algo que tienes”), se cumplirán las
siguientes leyes:

Primera ley:
A pesar de que el número de contraseñas que uno debe conocer tenderá a
decrecer en el mundo off-line (debido a la biometría y otras tecnologías), en
el mundo on-line se incrementarán (por la aparición constante de nuevos
contenidos “privilegiados” para los que se exige una contraseña).

Segunda ley:
El número de contraseñas que uno se ve obligado a gestionar crece de forma
casi proporcional (pero no del todo) al número de nuevos contenidos “privi-
legiados” a los que accede.

▪ Ley del olvido de las contraseñas

“Las posibilidades de olvidar la clave de acceso a una aplicación o página web es
directamente proporcional a la necesidad y urgencia de acceso o consulta.”

Es más probable que se acuerde de todas sus contraseñas en el bar de la es-
quina, una vez acabada la jornada laboral, que delante del ordenador cuan-
do ha de realizar una operación urgente.

Seguridad / 103

parte II

el sector
de las TIC

Evolución de la tecnología / 105

Evolución
de la tecnología

▪ Principio fundamental de la tecnología

“Si no está en el ordenador, no existe.”

En algunos casos, como pueden ser los call centers o los servicios de aten-
ción al cliente, lo virtual es lo único que existe. Si lo que ha sucedido no ha
sido almacenado, no existe. No pasaría nada si la traducción del mundo real
al virtual fuera perfecta, pero todos hemos tenido varios “encuentros en
la tercera fase” con algunos de estos bucles: “Sr. Fernández, no nos consta
ninguna queja suya referida al servicio recibido”.


▪ Ley suprema de la tecnología

“Un programa informático siempre hará lo que le digas que haga, pero pocas
veces lo que quieres que haga.”

Esta ley está estrechamente relacionada con la primera "Ley de Gilb" (ver
más adelante) sobre la ausencia de fiabilidad (unreliability): “No se puede
confiar en los ordenadores, pero aún menos se puede confiar en los seres
humanos”.

El corolario de Gilb no tiene desperdicio: “En el origen de cualquier error
que sea atribuido al ordenador, se encuentran siempre dos errores de tipo
humano, incluido el error de echarle la culpa al ordenador”.

▪ Primera y segunda reglas de la tecnología

Respecto a cualquier tecnología usada en cualquier organización:

Primera regla:
La automatización aplicada a una operación eficiente multiplicará la eficiencia.

Segunda regla:
La automatización aplicada a una operación ineficiente multiplicará la inefi-
ciencia.

El origen de estas reglas se atribuye a Bill Gates, fundador y CEO de Micro-
soft (hasta julio de 2008…).

▪ Ley de Pringles

“A nadie le importa lo que pienses de una tecnología dada... Alguien ya tomó la
decisión de adopción por ti.”

Lo que no queda nada claro es cómo y por qué esos “otros” deciden apostar
por una tecnología concreta, porque el argumento de la superioridad tecno-
lógica (ejemplos como el teclado QWERTY o el estándar de vídeo VHS) tiene
apoyos y detractores.


Esta ley ha sido formulada por Enrique Dans, profesor de sistemas de infor-
mación del Instituto de Empresa.

Leído en: Enrique Dans (http://profesores.ie.edu/enrique_dans/download/
AEDE.ppt).

▪ Ley de la movilidad

“El valor de cualquier producto o servicio se incrementa con su movilidad.”

El valor de la movilidad se concreta como disponibilidad y relevancia
contextual. Un indicador sencillo para medir la movilidad es el porcentaje
de tiempo que un producto está disponible para ser usado.

Hasta hace poco, el coste de añadir movilidad a cualquier producto supera-
ba el incremento de valor, pero diversos factores han hecho que el coste de
hacer disponible todo el tiempo cualquier producto (especialmente aquellos
relacionados con información) está cayendo rápidamente.

Esta ley ha sido formulada por Russ McGuire, director de estrategia cor-
porativa del gigante de las telecomunicaciones Sprint (http://www.sprint.
com). McGuire ha escrito un libro en 2007 al respecto, The Power of Mobi-
lity (http://www.powerofmobility.com/), y mantiene un blog sobre el tema
(http://law-of-mobility.com/).

Leído en: Microsiervos (http://www.microsiervos.com/archivo/internet/
saber-buscar.html).

▪ Ley de la validez de las nuevas tecnologías

“El mal uso de una nueva tecnología no es un argumento contra su buen uso.”

Esta ley es el aforismo n.º 575 formulado por Jorge Wagensberg en su libro
A más cómo, menos por qué (Tusquets Editores, Metatemas 92).


▪ Ley de Blaauw

“La tecnología establecida tiende a mantenerse a pesar de la aparición de nueva
tecnología.”

Es decir, que si quiere que algo desaparezca es preciso un esfuerzo. Nunca
una tecnología (hardware o software) se queda tan obsoleta que absoluta-
mente todos quieran dejar de utilizarla. Por eso se recomienda hacer des-
aparecer las aplicaciones antiguas. Jamás dar la oportunidad de trabajar
a través de dos sistemas diferenciados. Es la única forma segura de que se
produzca la “transición tecnológica”.

La ley fue formulada por Gerrit Anne Blaauw (1924, Holanda), conocido
por ser uno de los principales diseñadores del proyecto IBM OS 360, junto
con Fred Brooks ("Ley de Brooks"), Gene Amdahl ("Ley de Amdahl") y otros.

Blaauw preparó su doctorado en Harvard, donde conoció
a Fred Brooks, el futuro líder del equipo de diseño del pro-
yecto IBM OS 360, y es autor de uno de los libros más cono-
cidos sobre tecnología: The Mythical Man-Month: Essays
in Software Engineering (1975). Blaauw se incorporó al
equipo de Brooks en 1959, trabajando hasta 1964, cuando
IBM anunció el éxito del proyecto.

Se puede obtener más información sobre el proyecto en este artículo: Am-
dahl, G. M., G. A. Blaauw, and F. P. Brooks, Jr., “Architecture of the IBM Sys-
tem/360”, IBM Journal of Research and Development 8 (2), 87–101 (1967).
Descarga completa desde: http://www.research.ibm.com/journal/rd/441/
amdahl.pdf.

▪ Principio de Endo

"Si existen dos tecnologías en el mercado en competencia, que son incompati-
bles, la inferior será la vencedora."

▪ Ley de Andreu sobre la ralentización del despegue
de una tecnología superior
[Formulada por Andreu Veà i Baró]

“El ADSL1 de los operadores dominantes (antiguos monopolios) ralentizará el
despliegue de fibra2 durante varios lustros.”

El “gran invento” del fax evitó durante más de una década que el correo
electrónico, desarrollado en 1971, se extendiera, cuando la tecnología (mó-
dems) estaba más que madura y existían ya ordenadores en las oficinas.

No será de extrañar que el “gran ADSL” que ofrecen actualmente los opera-
dores históricos en toda Europa ralentice uno o varios lustros el despliegue
de fibra hacia los hogares, que de forma tan rápida había comenzado en la
segunda mitad de los años noventa.

La validez de esta ley será de algunas décadas, porque sin duda llegará el
día en que estaremos todos “fibreados” hasta casa (FTTH, fiber to the home),
y se utilizarán tecnologías vía radio (wi-fi, wimax) para las distancias cor-
tas dentro de casa/oficina, en donde “abrir las paredes en canal” es costoso
e ineficiente.

Esta ley ha sido formulada por Andreu Veà i Baró en el año 2000, quedando
recogida en el capítulo V “Evolución de la tecnología de acceso a Internet”
de su tesis doctoral, publicada el 12 de septiembre de 2002 (Stanford Uni-
versity, accesible desde http://tdx.cesca.es/TESIS_URL/AVAILABLE/TDX-
1104104-101718//Index.htm).

1. Tecnologías en general basadas en el cable de cobre, o sea “electrónica”.
2. Tecnologías vulgarmente llamadas “de cableTV” (léase fibra o “fotónica”).


▪ Ley de Kryder

“La densidad/capacidad de los discos duros se duplica cada 12 meses.”

Esta ley ha sido formulada por Mark Kryder, Stephen J. Jatras Professor
de Electrical and Computer Engineering en Carnegie Mellon Universi-
ty y director-fundador de su Magnetics Technology Center (actualmente,
CMU Data Storage Sistems Center, http://www.dssc.ece.cmu.edu/); aunque
no está muy claro, su primera formulación fue recogida en un artículo de
la revista Scientific American de agosto de 2005 (http://www.sciam.com/
article.cfm?chanID=sa006&colID=30&articleID=000B0C22-0805-12D8-
BDFD83414B7F0000).

Según Kryder, el cumplimiento de esta ley relegará la "Ley de Moore" (el
número de componentes que se podría integrar en un chip –y con ello la
potencia de cada ordenador – se duplica cada 18 meses) a un estatus secun-
dario. Según Kryder, “hoy en día la densidad de información que podemos
almacenar en un disco duro es mucho más importante para permitir la
aparición de nuevos servicios y aplicaciones de lo que son los avances en
semiconductores”.

Una crítica a esta ley señala que la "Ley de Kryder" no dice nada nuevo so-
bre la "Ley de Moore". Accesible en: http://www.mattscomputertrends.com/
Kryder’s.html. Merece la pena para completar el análisis.

Leído en: Microsiervos (http://www.microsiervos.com/archivo/tecnologia/
discos-duros-futuro.html).

▪ Ley de Orwell del futuro
[Recopilada por Alfons Cornella]

“Any new technology that can be tried will be.”
Cualquier nueva tecnología que pueda ser probada, lo será.

Esta ley ha sido propuesta por David Gelernter, profesor de Computer Scien-
ce en Yale University y Chief Scientist en Mirror Worlds Technologies, en
“The Second Coming – A Manifesto”, en Edge (http://www.edge.org).


▪ Ley de Amara

“We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and under-
estimate the effect in the long run.”
Se tiende a sobreestimar los efectos de una tecnología en el corto plazo y a sub-
estimarlos en el largo plazo.

El origen de esta ley corresponde a Roy Amara, presidente y CEO del Insti-
tute for the Future (http://wwwiftf.org) entre 1970 y 1990.

▪ La ley de Brooks y el código abierto
[Formulada por Lola Vicente]

La "Ley de Brooks (“adding manpower to a late software project makes it
later”, añadir más programadores a un proyecto de desarrollo informático,
en vez de permitir acabarlo antes, lo retrasa), así nombrada en honor a Fred
Brooks (IBM), fue enunciada en 1975.

Según la "Ley de Brooks", un proyecto donde participaran multitud de pro-
gramadores, como por ejemplo Linux (sistema operativo de distribución li-
bre nacido a partir del UNIX), hubiera sido imposible. ¿Cómo se explica esta
paradoja?

La "Ley de Brooks" tiene una asunción escondida y es que la estructura
de comunicaciones de un proyecto es necesariamente un grafo completo:
todos hablan con todos. Pero, en los proyectos de código abierto, los progra-
madores trabajan en lo que son de hecho subtareas paralelas separables y
la interacción entre ellos es muy poca; los cambios de código y el report de
errores se hacen a través del núcleo del grupo, y sólo dentro del pequeño
núcleo es donde se produciría el efecto de la "Ley de Brooks".

Por éstas y otras razones, Linux fue una realidad como proyecto…

▪ Ley de la madurez de la tecnología

“La madurez de una tecnología se detecta por cómo se habla de ella.”

Cuanto más tecnológico es el discurso que la rodea, menos madura está.
Cuando alcanza su mayoría de edad se diluye en favor de los productos y
servicios que se construyen sobre ella. Es decir, se habla de dicha tecnología
en términos de usuario, no de desarrollo.

Esta ley ha sido formulada por Albert Knapp (http://www.the-mixer.net/
post/2004/03/15/never-email-pictures-again).


▪ Ley de Harvard

“Bajo las más rigurosas condiciones de presión, temperatura, volumen, hume-
dad y cualquier otra variable, cualquier organismo experimental se comporta
como le da la gana.”

Su aplicación al mundo de la tecnología es bastante directa: bajo las más
rigurosas condiciones de presión, temperatura, volumen, humedad y cual-
quier otra variable, cualquier ordenador se comporta como le da la gana.

Ante la realidad de esta ley, la "Observación de Ralph" (ver a continuación)
se vuelve muy relevante.

▪ Observación de Ralph

"Es un error permitir que cualquier instrumento mecánico o tecnológico se dé
cuenta de que tiene prisa."

▪ Ley de Linus

“Given enough eyeballs, all bugs are shallow.” Enun-
ciado más formalmente: dada una base suficiente-
mente amplia de betatesters y codesarrollado-
res, casi cualquier error puede ser detectado y
corregido por algún miembro de la comunidad.

Esta ley ha sido formulada por Eric S. Raymond en
su obra The Cathedral and the Bazaar, quien le dio
el nombre de "Ley de Linus", en honor de Linus Tor-
valds, originador del sistema operativo GNU/Linux.

Pero ojo, porque el propio Linus Torvalds, en el prólogo del libro The Hac-
ker Ethic, establece una "Ley de Linus": “Todas nuestras motivaciones caen
dentro de tres categorías básicas (supervivencia, vida social, entreteni-
miento)”. Linus establece en este prólogo que el progreso es la evolución
de unas fases a otras, pasando de una categoría a otra. La idea toma como
base la jerarquía o pirámide de necesidades, teoría psicológica propuesta
por Abraham Maslow en 1943.


A pesar de que el gran perdedor sería Eric S. Raymond, creo que la que que-
dará para la historia es la que él creó. Y creo que la que creó el propio Linus
Torvalds se apagará con el transcurrir del tiempo.

Curiosamente, casi todas estas leyes, especialmente si su creador es estado-
unidense, cogen el apellido de sus creadores. Ésta es la única ley que toma
el nombre, en lugar del apellido. Quizá porque el nombre de la ley no lo puso
el mismo Linus Torvalds.

▪ Ley de Gilder

“El ancho de banda crece por lo menos tres veces más rápidamente que la capa-
cidad de los ordenadores.”

Esto significa que, si la capacidad de los ordenadores se dobla cada diecio-
cho meses (primera "Ley de Moore"), entonces la capacidad de las comuni-
caciones (el ancho de banda) se dobla cada seis meses.

Esta aserción tiene su origen en George Gilder, presidente de Gilder Publis-
hing, la cual produce el Gilder Technology Report (http://www.gildertech.
com), del que es editor-jefe, y la conferencia anual de renombre internacio-
nal sobre tecnología, la mundialmente reconocida Gilder/Forbes Telecosm
Conference (http://www.gildertech.com/public/Telecosm2006/Home.htm),
conjuntamente con Steve Forbes. En ambos casos se ofrecen análisis sobre
nuevas tecnologías disruptivas y sus efectos sobre la gestión y las decisio-
nes de inversión de ejecutivos, inversores, ingenieros y emprendedores.

▪ Ley de Nacchio

“El número de puertos y el precio por puerto de una puerta de enlace (IP gate-
way - analog voice to digital IP) mejora en dos órdenes de magnitud cada 18
meses.”

Esta ley ha sido formulada por Joseph Nacchio, ex presidente y CEO de
Qwest Communications; con anterioridad, responsable de Servicios de Lar-
ga Distancia de AT&T.


Disponer de puertas de enlace que sean económicas es esencial para permi-
tir que la VoIP (Voice over Internet Protocol) se convierta en una tecnología
de uso habitual.

Leído en: Answers.com (http://www.answers.com/topic/nacchio-s-law?cat
=technology).

▪ Primera ley de Gelernter

“Computers make people stupid.”
Los ordenadores hacen a la gente estúpida.

O como sostenía Picasso: “Los ordenadores no sirven para nada. Sólo
dan respuestas”. También relacionado con el "Principio IBM" de Pollyan-
na: “las máquinas deben funcionar, las personas pensar”.

Esta ley ha sido formulada por David Gelernter en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en: http://http://www.edge.org. David Ge-
lernter es profesor de Computer Science en Yale University y Chief Scientist
en Mirror Worlds Technologies.

▪ Tercera ley de Murphy de la tecnología
(o ley de Gourhan)

“El grado de competencia tecnológica es inversamente proporcional al nivel
jerárquico del cargo.”

▪ Ley de Crayne

“Todos los ordenadores esperan sus órdenes a la misma velocidad.”

La "Ley de Crayne" comparte con la "Ley suprema de la tecnología" (“un pro-
grama informático siempre hará lo que le diga que haga, pero pocas veces
lo que quiere que haga”) y con la primera "Ley de Gilb" sobre la ausencia
de fiabilidad, unreliability (“no se fíe de los ordenadores, pero menos aún
de los seres humanos”) una misma idea: el hombre y no la máquina es el
factor limitante.


▪ Ley de la sincronización de dispositivos

"La probabilidad de que acabe sin realizar una tarea anotada en sus dispositivos
(ordenador, teléfono móvil, PDA) es mayor cuanta mayor sincronización tenga
entre los diferentes dispositivos."

Por ejemplo, si tiene como cita “Llamar a P.D.F., Departamento de SS.II.”,
y tiene todos los dispositivos sincronizados, acabará descartando unos y
otros, pensando que “ya habrá otro dispositivo que se lo recuerde”, y no
llamará a P.D.F.

Esta fatiga con las alertas se ha identificado en el ámbito sanitario, en la
utilización de ERM (Electronic Medical Records) y CDS (Clinical Decision
Support), instrumentos de apoyo en la toma de decisiones por parte de los
clínicos. Se empieza a conocer como “alert fatigue” o “pop-up fatigue” la
situación por la cual los usuarios obvian las alertas.

Un estudio (Heleen Van der Sijs, et al., “Overridding of Drug Safety Alerts in
Computer Physician Order Entry”, Journal of the American Medical Infor-
matics Association, 2006; 13: 138-147) señala que los médicos hacen caso
omiso de las alertas de estos sistemas en un rango de 49-96% de las veces.

¿Solución? Utilice el método Cortés: “queme” todos sus dispositivos me-
nos uno...

▪ Ley del informático que no ha entrado en la era del conocimiento

“El informático de su organización considerará que el ordenador está ‘listo como
herramienta de trabajo’, cuando haya realizado la instalación y/o actualización
del sistema operativo y la conexión a la red local.”

En el 90% de los casos, olvidará instalar una serie de programas que, aun-
que no forman parte del sistema operativo (por ejemplo, Adobe Acrobat o
WinZip), son críticos para el día a día de un trabajador del conocimiento. El
valor de estos programas “olvidados” es elevado según la "Ley de Metcalfe":
todos los usan.

Cuando se lo eche en cara, le responderá que "no forma parte de su trabajo"…


▪ Ley del espacio-tiempo expandido
a través de una actualización de software

”El día que pretenda encender el ordenador y estar mirando una cosa durante
cinco minutos, se dará cuenta de que tiene que actualizar el software que utiliza
(Adobe Acrobat, Windows...) y, al final, estará un par de horas para hacer lo que
pretendía terminar rápidamente.”

Esta ley también es conocida como "Ley de los cinco minutos convertidos
en un par de horas".

▪ Principio del éxito de un nuevo sistema de información

Para que un nuevo sistema de información tenga éxito, es preciso des-
truir (y quiero decir exactamente lo que escribo) los sistemas de infor-
mación anteriores. Todos. Nada hace más daño a la credibilidad de un
sistema de información que la existencia de otros sistemas de información
sustitutivos que sean perfectamente útiles a los usuarios.

▪ Ley de Belinda

”La probabilidad de que un ordenador se averíe es directamente proporcional a
la importancia del documento en el que se está trabajando.”

▪ Ley de Meissiner

”Cuando se trate de probarle a alguien que algo no funciona, funcionará.”

Cierto especialmente ante la presencia de informáticos…


▪ Ley de Putt

“Those who understand what they do not manage, and those who manage what
they do not understand.”
La tecnología está dominada por dos tipos de personas: aquellos que la com-
prenden, pero a quienes no les toca gestionarla, y aquellos que la gestionan,
pero que no la entienden.

Por nuestro propio bien, sería interesante conocer cuándo esta ley quedará
obsoleta… Es un lujo que no nos podemos permitir.

▪ Ley de Goodin sobre el hardware nuevo

“El nuevo hardware se estropeará en el momento en que desconecte el antiguo.”

▪ Ley de Tuttle

“El porcentaje de hardware funcionando en el mundo es constante.”

▪ Ley de la compatibilidad del hardware

“La probabilidad de que un periférico cualquiera sea compatible con un ordena-
dor concreto es inversamente proporcional a la inmediatez de la necesidad de
ese periférico.”

▪ Ley de Wasser-Leiner

“La probabilidad de que un nuevo hardware instalado en un ordenador funcio-
ne a la primera es inversamente proporcional a las ganas de usarlo de su feliz
usuario.”


▪ Principio de culpabilidad tecnológica
[Formulado por las empresas de hardware y software, a partes iguales]

“Ante la aparición de cualquier problema, la empresa de software dice que es
culpa del hardware donde está instalado su software, y las empresas de hard-
ware, que es culpa del software que corre por sus máquinas.”

▪ Tercera ley de la impresión

“En cuanto se aleje de la impresora, se atascará el papel.”

▪ Ley de Murphy de las copias

“La legibilidad de una fotocopia o impresión es inversamente proporcional a su
importancia.”

Cuanto más importantes sean las impresiones y más se aleje de la impre-
sora, mayor es la probabilidad de que las impresiones realizadas no se lean
bien o que una parte del texto se haya imprimido fuera del margen de im-
presión. Además, uno tiende a darse cuenta de ello cuando ya es imposible
solucionarlo: ya ha abandonado la oficina, y está en el taxi, donde se pone a
revisar el documento, y ¡oh, sorpresa!...

Dado que la probabilidad de que las tres páginas importantes de un docu-
mento no sean legibles es alta, es necesario echarles una ojeada antes de dar
la tarea de impresión por terminada.

▪ Ley de “lo que se ve no es lo que sale impreso”

“Independientemente de la impresora que tenga a su disposición, lo que salga
impreso en el papel no tendrá el mismo look & feel que usted ve en la pantalla.”

Y no tiene nada que ver con el tipo de papel que utiliza…


▪ Ley de Sattinger

“Funciona mejor si lo enchufas.”

Una clara demostración de la primera "Ley de Gilb" sobre la ausencia de
fiabilidad, unreliability (“no se fíe de los ordenadores, pero menos aún de
los seres humanos”).


Programación
y software

▪ Ley de la programación de Townsend

“Nothing takes less than a week.”
Nada lleva menos de una semana.

Se cumple para todo tipo de programadores y programas.

▪ Prescripción de Dijkstra para la inercia del programador

“Si no sabe qué es lo que se supone que su programa ha de hacer, es mejor que
no se ponga a escribirlo.”

La aportación de Dijkstra, a pesar de que no fue referida por él, es perfec-
tamente aplicable a cualquier producto del conocimiento: no se ponga a es-
cribir nada acerca de lo que no tenga claro a qué necesidad de conocimiento
busca servir.

Esta prescripción fue formulada por Edsger Dijkstra (1930 - 2002), profesor
holandés de ciencias de la computación en la Universidad de Texas desde
1984 hasta su fallecimiento. Dijkstra fue ganador en 1972 del ACM Turing
Award (http://awards.acm.org/homepage.cfm?srt=all&awd=140), el más
prestigioso de los premios en el mundo de las ciencias de la computación
(computing science). Su página oficial es: http://www.cs.utexas.edu/users/
EWD/.

Fuente: Leído en Wikipedia.


▪ Teoría de las ventanas rotas

Es una teoría sobre el contagio de las conductas inmorales o incívicas,
propuesta por el politólogo James Q. Wilson y el criminalista George I. Ke-
lling en un artículo (“Broken Windows”) publicado en marzo de 1982 en la
revista estadounidense Atlantic Monthly (http://www.theatlantic.com/). El
texto es accesible de forma gratuita en: http://www.codinghorror.com/blog/
files/Atlantic%20Monthly%20-%20Broken%20Windows.htm.

Wilson y Kelling establecían allí que el crimen es el resultado inevitable de
la combinación de dos elementos: las disposiciones criminales de tipo indi-
vidual y las condiciones de desorden público, señalando que ésta última ya
había sido puesta de relieve en un experimento que condujo en 1969 Philip
G. Zimbardo (http://www.zimbardo.com), profesor emérito de psicología
de la Stanford University (http://www.stanford.edu). Zimbardo (sí, el mis-
mo del famoso experimento carcelario, http://www.prisonexp.org), estaba
interesado en demostrar las diferencias entre un sitio donde se dieran las
condiciones de anonimato (lo que vivió en su ciudad natal, Nueva York) y
uno donde existiera un fuerte sentido de comunidad (lo que percibía en Palo
Alto, donde trabajaba). Para ello, abandonó dos GM Oldsmobile del mismo
color (verde) y características, uno en las calles del Bronx de Nueva York,
enfrente de la New York University (http://www.nyu.edu), y otro en Palo
Alto, California, en la zona de la Stanford University, con las placas de la
matrícula arrancadas y el capó ligeramente levantado, al objeto de compro-
bar qué suerte corrían ambos coches.

Las expectativas de Zimbardo y su equipo de investigación eran que los
actos vandálicos serían más numerosos en el caso del coche abandonado en
la gran ciudad de Nueva York, en el entonces difícil barrio del Bronx, que en
la tranquila comunidad de Palo Alto, y que los actos tendrían lugar de noche
y a manos de jóvenes.

En el Bronx, los primeros movimientos tuvieron lugar en seguida, no dando
tiempo al equipo de investigación a preparar las cámaras de grabación, ya
que a los diez minutos empezaron a robar los componentes del coche. En
menos de cuarenta y ocho horas no quedaba nada de valor y comenzaron a
destrozarlo. El equipo investigador recogió 23 actos destructivos indepen-
dientes, realizados bien por individuos bien por grupos. Sorprendentemen-
te, sólo uno de los 23 actos destructivos fue realizado por jóvenes.

¿Qué sucedió con el Oldsmobile de Palo Alto? Las cámaras de grabación no
registraron ni un solo incidente durante 5 días. Zimbardo incluso relató que
uno de los días en que había comenzado a llover, uno de los viandantes bajó
el capó del motor, para que éste no se mojara. Y que en el momento de dar
por finalizado el experimento y retirar el coche, tres residentes llamaron a
la policía local para alertar de que alguien estaba robando un coche. Para
Zimbardo, ésta es la idea de “comunidad”: un sitio donde la gente se pre-
ocupa de las cosas, incluso de las de otros, conocidos o desconocidos.

Entonces, Zimbardo dio un paso más y rompió una de las ventanas. Este
hecho tuvo un rápido efecto, porque a las pocas horas el coche estaba tan
destrozado como el del Bronx. También los “honrados” habitantes de Palo
Alto necesitaban simplemente de una pequeña alteración en las condi-
ciones del ambiente.

La conclusión de Zimbardo es que el sentimiento de anonimato indivi-
dual que se da en grandes ciudades incentiva el comportamiento des-
tructivo, el cual es desincentivado por un sentido de comunidad (un
ambiente donde los vándalos sienten que todos los que les miran desaprue-
ban lo que están haciendo o a punto de hacer).

El relato periodístico del experimento de Zimbardo y su equipo se recogió en
la revista TIME, con el título de “Diary of a Vandalized Car”, el 28 de febre-
ro de 1969, (http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,900702,00.
html) siendo la única evidencia empírica que Wilson y Kelling aportaron en
su artículo del Atlantic Monthly donde presentaban la teoría. Allí sostenían
que el comportamiento de las “ventanas rotas” es independiente del nivel
socioeconómico o la edad, y depende en cambio del contexto. El delincuente
no es un autómata, incapaz de dejar de cometer delitos, sino que es un indi-
viduo sumamente sensible a su entorno inmediato.

La "Teoría de las ventanas rotas" definida por Wilson y Kelling establece que
los barrios con signos de decadencia y desorden abren sus puertas a
las conductas incívicas: si el desorden y la decadencia (deterioro, grafitos,
basura...) no se detienen y continúan sin control, se convierten en poderosas
señales que indican a los incívicos que nada le importa a nadie y que nadie
vigila, lo cual estimula el crimen. Además, como la señal es que “nadie vigi-
la”, los alborotadores y criminales encuentran el sitio ideal para hacer de las
suyas y sentirse protegidos, y acaban emigrando a vivir a estos barrios.

¿Qué quiere esto decir? Una ventana rota en un edificio, si no es reparada
pronto, es el preludio para que todas las demás sean pronto dañadas por los
vándalos. ¿Por qué? Porque la ventana rota envía un mensaje: aquí no

hay nadie que cuide de esto. De ahí la importancia de mantener siempre
la ciudad limpia, las calles en orden, los jardines en buen estado…

El mensaje es claro: lo que Wilson y Kelling sostienen es que el crimen es
contagioso, exactamente igual que una moda, empezando con una ventana
rota y extendiéndose a toda una comunidad. Una vez que se empieza a ig-
norar las normas que mantienen el orden en una comunidad, tanto el orden
como la comunidad empiezan a deteriorarse, a menudo a una velocidad
sorprendente.

Corolario: la mejor forma de combatir el crimen es combatir el des-
orden que lo precede (grafitos, contenedores quemados, basura sin re-
coger…).

En este principio se basó el republicano Rudolph Giuliani cuando era
alcalde de la ciudad de Nueva York en los años 90 (http://www.nyc.gov/
html/records/rwg/html/bio.html), para reducir drásticamente la tasa de
crimen (un 70%) en la Gran Manzana, convirtiendo Nueva York en la
urbe más segura de los Estados Unidos (véase el capítulo 4 sobre el poder
del contexto en The Tipping Point. How little things can make a big differ-
ence, de Malcolm Gladwell).

Los delitos menores (grafitos, no abonar el ticket, orinar en la vía pública…)
eran “tipping points”, como señala Gladwell (http://www.gladwell.com)
para los crímenes violentos. Se demostró que era una estrategia mejor
no tolerar las transgresiones menores más que los delitos mayores. Lo
más curioso es cómo un pequeño ejercicio de investigación, casi anecdótico,
ha dado lugar a un poderoso descubrimiento, con capacidad predictiva.

En definitiva, la gran enseñanza que hay detrás de la teoría de las venta-
nas rotas es que no es necesario atacar los grandes problemas para
solucionar el problema del crimen. Con atacar determinados pequeños
detalles del contexto más inmediato es suficiente. Esta conclusión es muy
relevante, por lo que supone de contradecir la "Regla del 20/80 de Pa-
reto". No es necesario atacar el 20% de las causas que generan el 80% de
las consecuencias, sino que algunas de las restantes causas, aparentemente
irrelevantes, pueden ser suficientes.

En el caso de la empresa o de una comunidad, las aplicaciones de esta teoría
son muchas y muy relevantes. Desde cómo impulsar un nuevo sistema de
gestión de conocimiento en una empresa hasta cómo detener el deterioro de
determinadas zonas urbanas.

Aplicado al entorno de la gestión inteligente de la información, ¿qué
implicaciones tiene esta teoría? Ante cualquier tipo de aplicación, ya sea
un software que esté desarrollando, una página web que tenga, un foro
que gestione o un blog que mantenga, cuando un desarrollador externo o
un usuario le haga un comentario sobre un error (“bug”), es imprescindible
corregirlo inmediatamente. En el caso de que no pueda corregirlo inme-
diatamente, envíe un e-mail como respuesta o introduzca algún icono que
muestre que, aunque no esté corregido, se ha detectado para así transmitir
a sus usuarios que hay alguien detrás de todo ello y que, en cuanto disponga
de tiempo, lo corregirá.

En definitiva, que todos los edificios abandonados y destruidos empezaron
por una ventana rota, y que todos los proyectos de software fracasados em-
pezaron por un pequeño “bug” que nadie se molestó en arreglar.

Es como ese proverbio chino de que un viaje de mil kilómetros empieza con
un solo paso, pero haciéndolo al revés…

▪ Teorema de Dijkstra

Todo programa puede escribirse utilizando únicamente tres instrucciones
de control:
1. El bloque secuencial de instrucciones, instrucciones ejecutadas suce-
sivamente
2. La instrucción condicional alternativa, de la forma “IF condición
THEN instrucción-1 ELSE instrucción-2”
3. El bucle condicional “WHILE condición DO instrucción”


▪ Ley de Freedman

“Cada 18 meses, hay más novatos programando.”

Esta ley, irónica (juega con la referencia numérica de la primera "Ley de
Moore"), ha sido formulada por Alan Freedman, autor de The Computer
Glossary y Computer Desktop Encyclopedia. Según Freedman, la profesión
de programador es una de las grandes desconocidas. Sostiene que, en la ac-
tualidad, programar es una tarea más sencilla de lo que la gente se piensa.
Sin embargo, la falta de experiencia hace que los programadores creen un
laberinto de líneas de texto que después es muy complicado de revisar y
depurar.


▪ Ley de Gates

“The speed of software halves every 18 months.”
La velocidad del software se reduce a la mitad cada 18 meses.

Esta ley, muy citada, es un comentario irónico sobre la tendencia a la apa-
rición de software bloat (la tendencia de los nuevos programas de software
a usar grandes cantidades de los recursos del sistema, bien sea espacio de
almacenamiento, capacidad del procesador y/o memoria RAM), lo cual hace
inútil la primera "Ley de Moore" ("cada 18 meses se dobla el número de
transistores que se pueden integrar en un procesador").


Obviamente, la ley no ha sido propuesta por Bill Gates, sino que se hace
referencia a su nombre porque Microsoft es considerada de las peores, sino
la peor, empresa originadora de software bloat.

▪ Ley de Barabási de la programación

“Program development ends when the program does what you expect it to do
— whether it is correct or not.”
El desarrollo de un programa finaliza cuando el programa hace lo que espera que
haga, independientemente de que lo haga correctamente o no.

Esta ley ha sido formulada por Albert László Barabási en
The 2004 Edge Annual Question… (“What’s your law?”), en
http://http://www.edge.org. Albert László Barabási, uno de
los infonomistas más admirados en la actualidad, es el Emil
T. Hofman Professor of Physics de la Universidad de Notre
Dame, Indiana, y autor de Linked, The New Science of Net-
works (2002), la obra de referencia en el estudio de redes
complejas.

▪ Leyes fundamentales de la presencia en Internet

Primera ley:
“You are what you tag.”

Segunda ley:
“You are what you are tagged as.”

Tercera ley:
“I tag, therefore I am (‘Tagito Ergo Sum’).”

Formuladas por Andreas Weigend, Chief Strategist de MusicStrands, y pro-
fesor en la Stanford University y en Jiao Tong University (Shanghai). Ante-
riormente, fue Chief Scientist en Amazon.com, y profesor en NYU.

Leído en: Enrique Dans (http://www.enriquedans.com/2005/11/tags-tags-
tags-tags-tags.html).

Programación y software / 131

▪ Ley de los números de versiones de los programas informáticos

“En una oficina cualquiera, no hay dos personas que tengan el mismo número de
versión en todos los programas informáticos que se utilizan.”

▪ Segunda ley de Hut

“In scientific software development, research = education.”
En el desarrollo científico de software, investigación = educación.

Ante la necesidad de escribir el código de una aplicación compleja o de todo
un entorno de software, el método más eficiente para producir un producto
robusto es documentar, a todos los niveles, a la vez que se escribe el código
del programa: desde comentarios y manuales hasta narrativas que expli-
quen el razonamiento de las decisiones tomadas.

Tener que explicarte a ti mismo y al resto de coprogramadores el qué, cómo,
cuándo, por qué, y para qué es la mejor guía para descubrir rápidamente los
fallos y otras alternativas mejores, minimizando la necesidad de tener que
dar marcha atrás más adelante.

Por lo tanto, el método más eficiente para escribir de forma coheren-
te un programa de software como proyecto de investigación es verlo
como un proyecto educativo.

Esta ley ha sido formulada por Piet Hut en The 2004 Edge Annual Ques-
tion… (“What’s your law?”), en: http://http://www.edge.org. Piet Hut es
profesor de astrofísica en el Institute for Advanced Study (Princeton).

Su página es: http://www.ids.ias.edu/~piet/index.html.

Esta ley tiene relación con la idea de "programación literal" de Donald Knuth
(http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/lp.html) y el consejo de Gerald
Sussman (http://www-swiss.ai.mit.edu/~gjs/) de escribir con la mayor cla-
ridad primero para humanos y, en un último momento, para máquinas.


▪ Ley de las preferencias de las opciones de software

“Cuando dos personas comparten un ordenador, sus preferencias en las opcio-
nes y configuraciones de software difieren en todas y cada una de las formas
posibles.”

▪ Leyes de Troutman de la programación

Es uno de los grandes conjuntos de leyes que circulan por la red de redes.
No he logrado identificar ni quién es Troutman ni cuándo ni dónde formuló
estas siete leyes.

Primera ley:
“Cualquier programa, cuando funciona, es obsoleto.”

Segunda ley:
“Todos los programas cuestan más y tardan más tiempo de lo esperado.”

Tercera ley:
“Si un programa es útil, te lo harán cambiar.”

Cuarta ley:
“Si un programa no sirve para nada, te lo harán documentar.”

Quinta ley:
“Cualquier programa se va extendiendo hasta ocupar toda la memoria disponible.”

Sexta ley:
“El valor de un programa es inversamente proporcional al peso de la información
de salida que produce.”

Séptima ley:
“La complejidad de un programa va creciendo hasta que sobrepasa la capacidad
de los programadores que lo tienen que mantener.”


▪ Leyes de Gilb sobre la ausencia de fiabilidad de los ordenadores

Primera ley:
“No se puede confiar en los ordenadores, pero menos aún en los seres humanos.”

Corolario: en el origen de cualquier error en el que se culpa al ordenador,
se encuentran al menos dos errores humanos, incluyendo el error de culpar
al ordenador.

Segunda ley:
“Cualquier sistema que dependa de la precisión humana es poco fiable.”

Tercera ley:
“La única diferencia real entre un tonto y un criminal que atacan un sistema es
que el tonto ataca de forma impredecible y en varios frentes.”

Cuarta ley:
“Un sistema tiende a crecer en complejidad en vez de en simplificación, hasta
que la ausencia de fiabilidad resultante se vuelve intolerable.”

Quinta ley:
“Los programas de autochecking tienden a tener una complejidad proporcional
a la ausencia de fiabilidad inherente al sistema en que son usados.”

Sexta ley:
“Las capacidades de cualquier sistema para corregir y detectar errores serán
críticas para entender el tipo de error que no pueden manejar.”

Séptima ley:
“Los errores imposibles de descubrir son infinitos en su variedad, en contraste
con los detectables, que por definición son limitados.”

Octava ley:
“Todos los programas reales contienen errores hasta que se demuestre lo con-
trario, lo cual es imposible.”

Novena ley:
“Las inversiones para mejorar la precisión de un sistema crecerán hasta que
sean superiores al probable coste de los errores, o hasta que alguno proponga
hacer algo útil.”


Estas leyes han sido propuestas por Tom Gilb (EE.UU., 1940) en un artículo
en Datamation en marzo de 1975, “Laws of Unreliability”. Gilb es un ex-
perto en Evolutionary Project Management. Su página web es: http://www.
gilb.com.

▪ Ley de Murphy de la programación

“Un sistema complejo que no funciona es consecuencia de la evolución de un
sistema sencillo que funcionaba perfectamente.”

La programación evoluciona hacia la complejidad (hacer más cosas, incluir
más funciones) en vez de hacia la simplificación.

▪ Ley de la limpieza de los errores de programación del software
o Ley del debugging

“La dificultad de limpiar un software de errores de programación (debugging)
es directamente proporcional al número de personas que finalmente lo usarán.”

Es decir, no depende del número de programadores implicados ni de la com-
plejidad del software en sí.

▪ Principios negativos de los ordenadores de Ander
[Recopilados por el equipo editorial]

Primer principio negativo:
“Un programa de software nunca se estropea al inicio de una tarea.”

Segundo principio negativo:
“Los datos que no necesita para nada nunca se pierden.”


▪ Leyes de Carey sobre los programas

Primera ley:
“El 20% de las funciones de cualquier programa de software no son usadas
jamás por nadie.”

Segunda ley:
“Un programa de software queda superado el día que al menos una persona en
el mundo ha usado el 80% de sus funciones.”

▪ Ley de Revans

“Un organismo sigue vivo, si y sólo si es capaz de cambiar a un ritmo por lo
menos tan veloz como el entorno.”

Perfectamente trasladable al entorno de la tecnología: si una aplicación in-
formática no sabe evolucionar con la rapidez que exige el mercado, desapa-
recerá.

▪ Ley de Lewis aplicada al software

“Si nadie lo usa, hay una razón.”

Lo difícil es encontrar esa razón. Una posible explicación la ofreció en
1959 Calvin Mooers, uno de los pioneros de la recuperación automática de
información (information retrieval) en su "Ley de Mooers": “Un sistema de
recuperación de información tenderá a no ser usado cuanto más molesto y
difícil sea para alguien ‘tener’ información en vez de ‘no tenerla’”.


▪ Ley del usuario silencioso
[Formulada por Llorenç Pagès]

“Cuando un usuario deje de reclamar o de pedir nuevos cambios, no piense que
su aplicación es perfecta. Muy probablemente haya decidido dejar de usarla.”

La principal consecuencia para una empresa de software de esta ley es doble:

1. El programa de software se convertirá en un “shelfware” (=programa
de software instalado, pero que nadie utiliza) en el cliente y, por lo
tanto, la empresa de software no podrá utilizar en sus presentaciones
comerciales el nombre de esta empresa como un caso de éxito.

2. Si quien paga el uso del software conoce esta realidad, dejará de pagar
el mantenimiento de la aplicación, que es la principal fuente de ingre-
sos para las empresas de software.

▪ Principio de Holten de la descarga

“La probabilidad de recibir un mensaje de error durante una descarga aumenta
cuando el proceso está a punto de concluir.”


▪ Leyes de Golub del Reino de los Ordenadores
(Golub’s laws of computerdom)

Primera ley:
“Los proyectos que tienen objetivos difusos se hacen para evitar la vergüenza
de tener que estimar su coste correspondiente.”

Segunda ley:
“Acabar un proyecto que ha sido planificado de cualquier manera lleva tres
veces más tiempo de lo esperado; un proyecto perfectamente planificado sólo
lleva el doble de tiempo.”

Tercera ley:
“El esfuerzo necesario para corregir la desviación de la trayectoria planificada
se incrementa geométricamente con el paso del tiempo.”

Cuarta ley:
“Los equipos de proyecto detestan las sesiones semanales de revisión del
progreso, porque ponen de manifiesto de una manera muy clara la ausencia de
progreso.”

▪ Ley del espacio disponible

“Si un programa de software crucial tiene “n” bytes, el espacio del que dispone
para su almacenamiento o descarga de forma conveniente es igual a “n-1” bytes.”


Organizaciones
y entorno de trabajo

▪ Ley de Rowen de conservación de los beneficios empresariales

Cuando los márgenes atractivos desaparecen de una determinada fase
de la cadena de valor porque el producto/servicio ha sido comoditizado, la
oportunidad de conseguir unos beneficios atractivos con un producto/servi-
cio diferenciado y descomoditizado es muy probable que haya transitado
a otra fase adyacente de la misma cadena de valor.

Esta ley se inspira en la primera "Ley de la termodinámica” citada por Clay-
ton Christensen (http://www.claytonchristensen.com) y Michael Raynor en
The Innovator’s Solution.


▪ Leyes fundamentales de la estupidez humana

Se trata de cinco leyes formuladas por el historiador eco-
nómico italiano Carlo Cipolla (1922 – 2000), catedrático
de Historia Económica en las universidades de Pavía y
Berkeley, en su libro Allegro ma non troppo (1988). Este
libro es uno de los más inteligentes y divertidos que se
hayan escrito nunca. Se divide en dos partes: la primera,
“El papel de las especias (y de la pimienta en particular)
en el desarrollo económico de la Edad Media”, y la se-
gunda, “Las leyes fundamentales de la estupidez huma-
na”. En esta segunda parte (apenas 30 páginas) es donde
aparecen formuladas las cinco leyes.

Primera ley fundamental:
“Siempre e inevitablemente cada uno de nosotros subestima el número de
individuos estúpidos que circulan por el mundo.”

Esta ley impide la atribución de un valor numérico a la fracción de personas
estúpidas respecto del total de la población. Cualquier estimación numérica
resultaría ser una subestimación.

Segunda ley fundamental:
“La probabilidad de que una persona determinada sea estúpida es independien-
te de cualquier otra característica de esa persona.”

Una de las frases de Cipolla en el libro no tiene desperdicio: “Tengo la firme
convicción, avalada por años de observación y experimentación, de que los
hombres no son iguales, de que algunos son estúpidos y otros no lo son”.

No todos los humanos son iguales, ya que unos son más estúpidos que otros.
Según Cipolla, el grado de estupidez viene determinado genéticamente por
la naturaleza, pero no está asociado a ninguna otra característica de raza,
sexo, nacionalidad o profesión.

Tercera ley fundamental:
“Una persona estúpida es una persona que causa un daño a otra persona o
grupo de personas sin obtener, al mismo tiempo, un provecho para sí, o incluso
obteniendo un perjuicio.”

El análisis de costes y beneficios de Cipolla permite clasificar a los seres
humanos en cuatro tipos de personas. Cada uno de los cuales ocupa un

cuadrante en un sistema de coordenadas. Si representamos en el eje de abs-
cisas el beneficio, positivo o negativo, que obtiene el individuo y en el eje de
ordenadas el beneficio (+) o coste (-) que causa a los demás en sus interac-
ciones, podemos definir las coordenadas de los siguientes tipos:

· Incauto (H): aquel que se causa un perjuicio a sí mismo, beneficiando
a los demás.

· Inteligente (I): aquel que se beneficia a sí mismo, beneficiando a los demás.

· Malvado (M): aquel que obtiene beneficios para sí mismo, perjudican-
do a los demás.

· Estúpido (E): aquel que causa pérdidas a otros, perjudicándose a la
vez a sí mismo.

Cuarta ley fundamental:
“Las personas no estúpidas subestiman siempre el potencial nocivo de las
personas estúpidas.”

Los no estúpidos, en especial, olvidan constantemente que en cualquier mo-
mento, lugar y circunstancia, tratar y/o asociarse con individuos estúpidos
se manifiesta infaliblemente como un error costosísimo.

Quinta ley fundamental:
“La persona estúpida es el tipo de persona más peligroso que existe. El estúpido
es más peligroso que el malvado.”

Las investigaciones de Cipolla le hacen asegurar que el coeficiente de estu-
pidez σ es una constante histórica. El hecho de que unas sociedades prospe-
ren y otras entren en decadencia depende exclusivamente de la capacidad
de los individuos inteligentes para mantener a raya a los estúpidos. En las
sociedades en decadencia, el porcentaje de individuos estúpidos sigue sien-
do igual a σ; sin embargo, Cipolla observa en el resto de la población, sobre
todo entre los individuos que están en el poder, una alarmante proliferación
de malvados con un elevado porcentaje de estupidez.

Giancarlo Livraghi (http://www.gandalf.it/) ha publicado Il potere della stu-
pidità (2004), donde aporta tres corolarios a las cinco leyes de Cipolla:

Primer corolario de Livraghi:
En cada uno de nosotros hay un factor de estupidez, el cual siempre es más
grande de lo que suponemos.

Segundo corolario de Livraghi:
Cuando la estupidez de una persona se combina con la estupidez de otras,
el impacto crece de manera geométrica; es decir, por multiplicación, no adi-
ción, de los factores individuales de estupidez.

Tercer corolario de Livraghi:
La combinación de la inteligencia en diferentes personas tiene menos im-
pacto que la combinación de la estupidez, porque “la gente no estúpida
tiende siempre a subestimar el poder de daño que tiene la gente estúpida”
(Cuarta "Ley de Cipolla").

También Albert Einstein tenía su propia opinión sobre la estupidez huma-
na: “Sólo existen dos cosas infinitas: el universo y la estupidez humana. Y
no estoy tan seguro de la primera”.

▪ Axioma de Vail

“En cualquier proyecto humano, el trabajo se desplaza hacia la parte más baja de
la jerarquía.”

Es decir, los “picadatos” siempre tendrán el futuro asegurado…

▪ Ley de la fiabilidad de los sistemas de información
[Formulada por Albert Bielsa]

“La fiabilidad de los sistemas de información (personal incluido) es inversa-
mente proporcional al número de operativas y advertencias enganchadas en la
pared del Departamento de Informática (o Servicio de Informática, o Centro de
Cálculo…).”

▪ Ley de Juanes de la consultoría
[Formulada por Juan Carlos Arteaga]

“Quien te contrata para arreglar un problema en una organización resulta ser
gran parte del problema de la organización.”

Es decir, los problemas de una organización provienen de la jerarquía supe-
rior de la pirámide organizativa.

▪ Paradoja de la lejana cercanía

Mandas un e-mail al compañero de trabajo que se sienta en la mesa de en-
frente (en vez de levantarte, acercarte y decírselo de palabra), pero haces
mil kilómetros para hablar diez minutos en una conferencia (en vez de uti-
lizar la tecnología disponible). Yo creo que éste no era el uso principal de
las tecnologías cuando se inventaron…


▪ Ley de la entropía organizacional

La cantidad de orden que pueden introducir en una organización “n”
personas ordenadas es la suma del orden que puede incorporar cada una
de ellas por separado. En cambio, el desorden que pueden introducir “n”
personas desordenadas es el producto del desorden que cada una de ellas
puede introducir por separado.

Redes

▪ Ley de redes

“La forma segura de dar valor a una red es conectarla con otra red.”

En otras palabras, si tienes tu propia red de gente (que debes tratar como
una auténtica red), su valor se incrementa si la conectas con cualquier red
de otra organización.

Esta ley ha sido formulada por Michael Schrage, codirector de la iniciativa
E-Markets del MIT Media Lab (http://ebusiness.mit.edu/schrage/) y senior
adviser del Security Studies Program del MIT.

▪ Regla del networker

“El producto más importante de una red (network) es el networker.”

El tipo de red que queramos diseñar depende del tipo de personas que que-
ramos como clientes, proveedores o socios.

Esta ley ha sido formulada por Michael Schrage (http://ebusiness.mit.edu/
schrage/).


▪ Principio de la assortativity de las redes

“En las redes sociales, los hubs (nodos altamente conectados) tienden a cono-
cerse entre sí (assortativity), mientras que en las redes tecnológicas y biológi-
cas los hubs tienden a no estar conectados entre sí (disassortativity).”

Este principio ha sido propuesto por Albert László Barabási, referente mun-
dial en el estudio de redes complejas.

La web del profesor Barabási es: http://www.nd.edu/~alb.

▪ Leyes de Reed

Primera ley de Reed sobre el almacenamiento de datos a largo plazo:
“If you want to keep information for a long time, never separate the head from
the recording.”
Si quiere mantener información durante un periodo de tiempo largo, nunca
separe la reproducción del reproductor.

Corolario:
Si no quiere pagar el coste de tener y mantener los reproductores, debe ac-
tualizar los bits de datos al sistema tecnológico contemporáneo del momen-
to (“If you don’t want to pay the cost of keeping and maintaining the heads,
you must keep moving the data bits to contemporary media”).

Segunda ley de Reed sobre las comunicaciones:
“Los media sólo existen para confirmar los prejuicios de su audiencia.”

Tercera ley de Reed sobre el escalado del valor de una red:
Cuando una red crece, su valor cambia: el contenido (cuyo valor es pro-
porcional al tamaño) lleva a las transacciones (cuyo valor es proporcional al
cuadrado de su tamaño) y de ahí a las afiliaciones (cuyo valor es exponen-
cial respecto al tamaño de la red).

El valor que se crea a través de los grupos que se conectan a través
de una red es 2 elevado al número de nodos de la red (“n”), siendo el valor
creado exponencial al tamaño de la red, el cual crece a una ratio mayor que
el cuadrado del tamaño de la red, tal y como señala la "Ley de Metcalfe".

La causa es que el número de posibles subgrupos de los participantes en la
red es:
2n – n – 1

donde “n”es el número de participantes.

Se deduce el propio usuario (para evitar asignar valor al contacto de una
persona consigo misma) y la consideración del propio tipo de red (si la red es
1:n –broadcast– su valor es proporcional a “n”; si la red es 1:1 –transaccio-
nal– su valor es proporcional a “n2”; si la red es n:n – formación de grupos–
su valor es proporcional a “2n”).

“Even Metcalfe’s Law understates the value created by a group-forming
network (GFN) as it grows. Let’s say you have a GFN with n members. If you
add up all the potential two-person groups, three-person groups, and so on
that those members could form, the number of possible groups equals 2n. So
the value of a GFN increases exponentially, in proportion to 2n. I call that
Reed’s Law. And its implications are profound.”

La explicación de Reed: “Las redes que permiten la formación de grupos
de comunicación crean un valor que aumenta exponencialmente con el
crecimiento del tamaño de la red, es decir, mucho más rápido que la ley
al cuadrado de Metcalfe. He escogido llamar a tales redes “redes para la
formación de grupos” (Group-Forming Network, GFN)”.

El número de posibles subgrupos crece más rápidamente que:

· El número de participantes, “n”, o que
· El número de posibles conexiones entre pares “n(n-1)/2” (el cual sigue
la "Ley de Metcalfe", es decir, el valor de una red es proporcional al
cuadrado del número de nodos de la red).

Esta tercera ley ha sido formulada por David P. Reed en un artículo en la
Harvard Business Review (en febrero de 2001, página 21-23), “The Law of
the Pack”, y añade una dimensión humana a la tecnológica (tal y como
viene especificada por la "Ley de Metcalfe").

David P. Reed es profesor adjunto del MIT Media Lab dentro del grupo de
investigación de Viral Communications. Su página es: http://www.reed.
com/.

Personalmente, tengo la sensación de que hay abundante “petróleo” en este
campo que Reed ha abierto. Recomiendo la lectura de su página con recur-
sos sobre GFN: http://www.reed.com/dprframeweb/dprframe.asp; especial-
mente esta entrevista en el Journal of the Hyperlinked Organization (http://
www.hyperorg.com/backissues/joho-jan19-01.html#reed).

▪ Ley del valor real de una red

El valor potencial de una red viene determinado por la "Ley de Metcalfe"
("el valor de una red es proporcional al cuadrado del número de nodos de
una red"). Pero el valor real de una red es otra cosa. El valor real de una
red es una función del número de conexiones que tienen lugar entre los
nodos que la componen, no del número de nodos. Es decir, disponer de
muchos nodos sólo incrementa el valor real de la red si esos nodos
entran en contacto.

En el caso de las redes descentralizadas (p.e., la red que se genera con la
utilización de WinZip (http://www.winzip.com) para comprimir documen-
tos) el valor real de la red coincide con su valor potencial. En el caso de re-
des centralizadas (p.e., la red de innovadores de Infonomia –http://www.in-
fonomia.com/directorio/index.php– o una red construida en LinkedIn –http://
www.linkedin.com–), el valor real de la red es inferior al valor potencial,
porque la red se “operativiza” en función de impulsos del nodo central de
la red.

Por tanto, aquí no estoy de acuerdo con la "Ley de redes" de Michael Schrage,
quien sostiene que “la forma segura de dar valor a una red es conectarla
con otra red”. Yo me pregunto entonces: ¿para qué nos configuramos como
red? ¿Sólo para tener valor cuando nos conecten con otra red? No cuadra…
La forma segura de dar valor real a una red es crear subconjuntos más
homogéneos dentro de esa red ya construida, o conectarla con otra
red que comparta intereses con la nuestra (no con cualquiera, como
establece Schrage). Y para ello hay que articular mecanismos y dinámicas
que lo permitan.

Esta ley no contradice la "Ley inversa de Metcalfe" formulada por Jakob
Nielsen (“el resultado de romper [partir] una red en N partes tiene un valor
que es 1/N del valor original de la red”), porque Nielsen se refiere a “partir”
como separar, escindir; en este caso, me refiero a “agrupar en grupos más
homogéneos”.

Otros infonomistas han propuesto que la nomenclatura de la “Ley del valor
real de una red” sea “Ley del aprovechamiento de una red” o “Ley del grado
de inteligencia de una red”.

En resumen, el valor de una red no se deriva de su número de nodos,
es decir, de su tamaño ("Ley de Metcalfe", Bob Metcalfe), ni de la intensi-
dad de las transacciones entre estos ("Ley de Metcalfe extendida", Alfons


Cornella), sino del número de conexiones entre los nodos ("Ley del valor
real de una red"), que pueden ser poco o muy intensas.

▪ Ley del wiki

“In truly democratic wikis, output quality declines as the number of
contributors increases.”
En wikis abiertos, la calidad del resultado decrece al incrementarse el número
de contribuidores.

Además, para complicar más las cosas, los mejores contribuidores, al ver
cómo sus aportaciones pierden visibilidad ante la maraña de aportaciones
que realizan los nuevos contribuidores, finalmente acaban por dejar de
aportar y comentar, lo cual se traduce en una caída más pronunciada de la
calidad de los contenidos.

Esta ley ha sido formulada por Nicholas Carr (http://www.nicholasgcarr.
com/) en su blog "Rough Type" (http://www.roughtype.com/archives/2005/10/
the_law_of_the.php) el 18 de octubre de 2005.

▪ Las tres reglas de las epidemias
(o Reglas del Tipping Point)

The Tipping Point (2000) es un libro sobre el cambio en
el cual Malcolm Gladwell (http://www.gladwell.com) ex-
plica una nueva forma de entender por qué los cambios
surgen como lo hacen, de forma tan rápida e inespe-
rada. La idea de Gladwell es que ideas, comportamien-
tos, mensajes, productos… se expanden exactamente
igual que un virus. Gladwell las denomina “epidemias
sociales”.

El tipping point es ese punto en una epidemia en el cual todo cambia
en el mismo momento. Es el punto de ebullición, en el que se consigue
una masa crítica y se alcanza el umbral, la gota que colma el vaso. Y esos
cambios son cambios en el margen, pequeños cambios incrementales,
no grandes cambios. Todas las epidemias tienen tipping points. Sólo es
necesario un cambio casi insignificante.

Redes / 155

Según Gladwell, los seres humanos tenemos la mente preparada para pen-
sar que existe una relación directa y proporcional entre cualquier causa
y su efecto. Lo que entra en el sistema (input) está relacionado directa y
proporcionalmente, en intensidad y tamaño, con lo que sale (output). Glad-
well señala que, para poder comprender en profundidad las epidemias, es
necesario abandonar este estilo de pensamiento de “progresión aritmética”,
y entrar en uno de “progresión geométrica”.

Las epidemias son una función de a) la gente que transmite el agente
infeccioso, b) el agente infeccioso en sí mismo, y c) el entorno en el cual
el agente infeccioso está operando.

Estos tres elementos se concretan en las tres reglas de las epidemias:

· La regla de unos pocos (The Law of the Few)
· El factor pegamento (The Stickiness Factor)
· El poder del contexto (The Power of Context)

La regla de unos pocos
En todo proceso o sistema, algunas personas son más importantes que otras.
Una de las leyes más conocidas en el mundo de la gestión quizá sea el 20/80
o "Ley de Pareto", (aunque no fue Wilfredo Pareto (1848-1923) quien le dio
el nombre, sino Joseph Juran (1904-2008). Según esta ley, el 20% de causas
origina el 80% de las consecuencias. En el caso de las epidemias sociales,
Gladwell señala que un pequeñísimo porcentaje de las causas origina el
desencadenamiento de las consecuencias.

El éxito de cualquier tipo de epidemia social se debe a la implicación de
un perfil de gente con unas particulares características sociales. Las epi-
demias sociales son una función de a cuánta gente llega el mensaje. Por
tanto, el mensajero es importante porque es quien logra expandir el
mensaje. Si sabes llegar a los agentes clave de la red, no necesitas a los
mass media.

El boca a boca es algo que generan tres tipos psicológicos especiales:3
· Los conectores (connectors)
· Los maven
· Los vendedores (salesmen)

Los conectores son ese tipo de gente que conoce a muchísima gente, en

3. The Tipping Point ha sido publicado en español por la editorial Espasa con el poco afortunado título de La
frontera del éxito: cómo pequeños detalles provocan grandes diferencias. Dado que la traducción al español
es compleja, he preferido mantener el término inglés antes que traducir.


muchos ámbitos diferenciados. Los conectores no son importantes sólo por
el elevado número de personas que conocen, sino por el tipo de personas
que conocen: pertenecen a mundos muy distintos. Tienen una larga co-
lección de enlaces débiles (weak ties, en la terminología de los estudios de
Mark Granovetter).

Los maven son esas personas que tienen un gran conocimiento sobre de-
terminadas cosas. El origen de la palabra maven es yiddish, donde significa
literalmente, “aquel que acumula sabiduría”. En las últimas décadas, los
economistas se han interesado mucho por este tipo de personas porque,
si los mercados son dependientes de la información, la gente que acumula
mucha información ha de tener un rol importante. Es decir, son “infor-
mation brokers”. Los maven son gente que sabe mucho sobre diferentes
productos, o precios, o lugares. Son ese tipo de gente que te ayuda a tomar
tus decisiones sobre productos o servicios, porque ellos mismos ya han pro-
cesado esa información. Los maven son muy importantes en el inicio de
las epidemias, porque es gente que tiene el conocimiento y las habilidades
sociales necesarias para iniciar una epidemia social.

En resumen, los maven son bases de datos (datawarehouses): proveen el
mensaje, pero como no conocen a tanta gente como los conectores no tienen
la misma capacidad de transmisión; los conectores son el pegamento social,
los que extienden el mensaje.

Los vendedores (salesmen) son el tercer grupo importante en las epide-
mias. Son individuos con una gran capacidad de empatía, de contagio emo-
cional y habilidades de persuasión. Son ese tipo de personas que tienen
la habilidad para convencernos cuando estamos escuchando algo que no
terminamos de creernos.

El factor pegamento
La "Ley de unos pocos" nos decía que en las epidemias sociales el mensajero
es muy importante. Pero eso no quiere decir que el contenido del mensaje
no lo sea.

En la Sociedad de la Infoxicación, los mensajes son cada vez menos
“pegajosos” (sticky). Somos acribillados con miles de mensajes a diario,
pero son muy pocos los que recordamos, los que no entran por un oído y
salen por otro (el mejor ejemplo, en mi caso, son los anuncios de coches;
diría que los conozco todos, pero soy incapaz de recordar qué marca hay
detrás de cada anuncio): “Contagiousness is in larger part a function of the
messenger. Stickiness is primarily a property of the message”.

Redes / 157

Para que una epidemia se extienda, las ideas tienen que ser recordables y
movernos a actuar (comprarlo, comentarlo, recomendarlo…).

El factor pegamento lo que sugiere es que pequeños cambios en la estruc-
tura y el formato del material que quieres comunicar pueden incre-
mentar su pegajosidad (stickiness) de forma dramática.

El poder del contexto
Las epidemias sociales son muy sensibles a las condiciones y circunstancias
de los tiempos y lugares en las que tienen lugar.

En definitiva, el "Poder del contexto" y la "Teoría de las ventanas rotas" (ver
más arriba) representan la misma idea: que una epidemia puede ser ini-
ciada o revertida a través de pequeños, casi insignificantes, cambios
en el entorno inmediato. Estamos influenciados por nuestro contexto in-
mediato y por las personalidades de aquellos que nos rodean.

En resumen, que hay gente que tiene una extraordinaria capacidad para
iniciar una epidemia social ("Ley de los pocos"), todo lo que hay que hacer
es identificarlos, lo cual tiene cierta complejidad. Existe una forma de “em-
paquetar” la información, el mensaje, que lo hace simplemente irresistible
("El factor pegamento"), lo que pasa es que hay que encontrarlo. Y somos
más influenciables por el entorno ("El poder del contexto") de lo que nos
pensamos o de lo que nos gusta creer.

Complementario al texto de Malcom Gladwell es Made to Stick: Why Some
Ideas Survive and Others Die (http://www.madetostick.com/), publicado en
2007 por Chip Heath y Dan Heath, donde se explican las seis característi-
cas que tiene que tener un mensaje para ser sticky. Chip Heath es profesor
en la Stanford Graduate School of Business (http://faculty-gsb.stanford.edu/
heath/) y Dan Heath es consultor en The Aspen Institute (http://www.aspe-
ninstitute.org/).

▪ Ley de Godwin

Un viejo adagio de la cultura de Internet establece que, según va avan-
zando una discusión online, la probabilidad de que se produzca una
comparación que involucre a los nazis o a Hitler se aproxima a uno.

“As an online discussion grows longer, the probability of a comparison involving
Nazis or Hitler approaches one.”


Aunque la ley no lo especifica, existe una tradición entre los usuarios de
Usenet newsgroups, según la cual, una vez que una comparación de este es-
tilo es realizada, la argumentación se da por terminada, y quien ha mencio-
nado a los nazis o a Hitler pierde automáticamente la discusión en curso. Es
decir, no se aceptan argumentos emocionales en vez de racionales. Se
considera una forma pobre introducir arbitrariamente una comparación de
este tipo con el objeto de finalizar la discusión. También está ampliamente
extendido que cualquier invocación deliberada de la "Ley de Godwin", al
objeto de que no se produzca el hecho que denuncia, no tiene éxito.

El origen de la ley se debe a Mike Godwin, un abogado que en 1990 traba-
jaba como consejero legal para la Electronic Frontier Foundation (http://
www.eff.org), entidad sin ánimo de lucro cuyo objetivo es la protección de
los derechos digitales.

Godwin estableció la ley como parte de un experimento en memética (estu-
dio de la transferencia de información). En Usenet había una tendencia en
las discusiones a demonizar a los oponentes, comparando la posición
que sostenían con la de los nazis o la de Hitler. Godwin consideraba este
hecho como una “trivialización ilógica y ofensiva”.

En respuesta a ello, Godwin desarrolló en 1990 la ley como un contrameme
y comenzó a postearla en las discusiones de Usenet, cada vez que la com-
paración tenía lugar.

A raíz de su formulación, Godwin escribió un libro sobre libertad de expre-
sión y privacidad online titulado Cyber Rights: Defending Free Speech in
the Digital Age, en el cual se discute el origen de esta ley.


▪ Ley de la evolución del discurso online de Wilcox-McCandlish

Desarrollada por Bryce Wilcox y Stanton McCandlish en Usenet, establece que:

“The chance of success of any attempt to change the topic or direction of a
thread of discussion in a networked forum is directly proportional to the quali-
ty of the current content.”

Es decir, la posibilidad de éxito a la hora de cambiar el curso o el argu-
mento de una discusión en un foro es directamente proporcional a la

Redes / 159

calidad del contenido actual. A mayor calidad del contenido, más difícil
es cambiar el curso o el tema de la discusión.

La "Ley de Wilcox-McCandlish" surgió en una serie de discusiones por e-mail
a lo largo de un periodo de varios días, en torno a 1995-96, y cuenta con
múltiples corolarios.

Primer corolario de McCandlish a la Ley de Wilcox-McCandlish:
La posibilidad de que cualquier cambio de un argumento o discusión sea
un cambio a mejor es inversamente proporcional a la calidad del contenido
previo al cambio.

Excepción al Primer Corolario de McCandlish:
Cuando una argumentación alcanza el nivel de “batalla campal”, todos los cam-
bios, tanto en el tema como en la dirección del argumento, serán cambios a peor.

Segundo corolario de McCandlish a la Ley de Wilcox-McCandlish:
El consumo de ancho de banda por una discusión se incrementa en propor-
ción inversa a la calidad del contenido de la discusión.

Corolario de Wilcox a la Ley de Wilcox-McCandlish:
Cuanto más implicado esté alguien en un “fuego cruzado” dialéctico, tanto
menos posible es que lo reconozca.

Tercer corolario de McCandlish a la Ley de Wilcox-McCandlish:
Cualquier intento de recurrir a la lógica formal o de identificar las falacias
simplemente incrementará la irracionalidad de la discusión.

Crítica de McCandlish a las leyes de David Reed y Bob Metcalfe:
La utilidad de foros online de gran tamaño se reduce exponencialmente en
proporción al número de participantes.

Esta crítica fue desarrollada porque McCandlish consideraba que la ter-
cera "Ley de Reed" ("según crece una red, su valor cambia") y la "Ley de
Metcalfe" ("el valor de una red es proporcional al cuadrado del número
de nodos de esa red") no tenían en cuenta los efectos negativos que se
generan en el crecimiento de redes en algunos contextos.

La paradoja de Wilcox-McCandlish:
La degeneración de una discusión online puede (teóricamente) prevenirse o
incluso ser revertida, citando la "Ley de Wilcox-McCandlish".



▪ Termodinámica de la colaboración en red

“Los sistemas humanos necesitan inputs de energía presencial para funcionar
correctamente.”

Cualquier sistema de información –Internet, agentes artificiales, wireless,
minería del conocimiento– es contingente; un apoyo, pero no el sistema hu-
mano en sí mismo. Por consiguiente, cuando diseñamos sistemas, servicios,
infraestructuras, debemos preguntarnos si el diseño facilitará verdadera-
mente, o no, la agencia (interacción) humana.

La ley ha sido enunciada por el experto holandés en diseño John Thackara
(http://www.thackara.com), en The thermodynamics of cooperation. Thac-
kara fue durante años director del influyente Netherlands Design Institute,
y mantiene un interesante blog sobre diseño en Doors of Perception (http://
www.doorsofperception.com).

Gestión
de proyectos

▪ Ley de Hofstadter

“Cualquier proyecto siempre dura más de lo previsto, incluso cuando se tiene en
cuenta la ley de Hofstadter.”

La ley fue formulada por Douglas Richard Hofstadter, un aca-
démico estadounidense, en su mundialmente famoso libro Gö-
del, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid (versión española
Gödel, Escher, Bach: un eterno y grácil bucle, Tusquets Edito-
res, Metatemas 14, 1987). El libro fue publicado en 1979 y en
1980 ganó el Premio Pulitzer en la categoría de no ficción.

Donald A. Norman (http://www.jnd.org/), autor del referenciado libro The
Design of Everyday Things (1988, originariamente con el título The Psy-
chology of Everyday Things), amplió el alcance de la ley en Turn Signals
are the Facial Expressions of Automobiles (versión en español, Ordenado-
res, electrodomésticos y otras tribulaciones): “Siempre se requerirá más
tiempo, siempre costará más, siempre será más difícil, siempre habrá
más, siempre habrá menos de lo esperado, incluso teniendo en cuenta
la ley de Hofstadter”.


▪ Ley de Edwards del tiempo/esfuerzo

Esfuerzo x Tiempo = Constante

“Dado un tiempo inicial grande para hacer algo, el esfuerzo inicial será pequeño.
A medida que el tiempo se aproxima a cero, el esfuerzo tiende al infinito.”

Corolario: De no ser por el último minuto, nunca se conseguiría acabar
nada.

Probablemente más cierto para unos infotrabajadores que para otros, pero
a nivel agregado para el trabajo en equipo es absolutamente cierto. Es decir,
para una persona en concreto, esta ley es cierta en función de cómo sea: or-
denado (el valor lo aporta de forma temporalmente ordenada) o desordena-
do (el valor lo aporta a última hora). Pero para los trabajos de equipo, y a no
ser que el equipo esté perfectamente coordinado, de no ser por ese último
minuto, la mayoría de las actividades, tareas, presentaciones, proyectos…
no se terminaría nunca.

▪ Teorema de Bove

“La cantidad de trabajo pendiente para finalizar una tarea y alcanzar el objetivo
marcado se incrementa según el plazo de finalización se acerca.”

▪ Principio de la incertidumbre de los proyectos de Dilbert

“Si se entiende un proyecto no podrá conocerse su coste y viceversa.”

Dilbert es el personaje de la tira cómica de Scott Adams (http://
www.dilbert.com).

▪ Teorema de la inevitabilidad de Bachman

“Cuanto más cuesta llevar a la práctica un proyecto, menor es la probabilidad de
abandonarlo, aunque luego resulte irrelevante.”

Gestión de proyectos / 165

▪ Teoría de Lorean

“Los proyectos tienden a juzgarse no tanto por la calidad de aquello que produ-
cen, sino por la cantidad de financiación que reciben.”

Es decir, se supone que el presupuesto es lo que justifica su calidad y nece-
sidad. Esta teoría ha sido formulada por Rodney Barker.

▪ Ley del debate de Green

“Todo es posible si no sabes de qué hablas.”

Sucede que la poca capacidad/calidad de determinados mandos intermedios
provoca que todo sea posible. Tiene relación con la "Ley de la programación
de Townsend" (“nada lleva menos de una semana”).


Reuniones

▪ Ley de las decisiones de Wolf

“Major actions are rarely decided by more than four people.”
Las grandes decisiones raramente son tomadas por más de cuatro personas.

Si piensa usted, por ejemplo, que en una mesa de decisión donde hay más
de cuatro personas se están tomando decisiones “de verdad”, desengáñese.
Probablemente esté equivocado. O bien la decisión ha sido acordada pre-
viamente por un grupo más pequeño (inferior a cuatro personas) antes del
inicio de la reunión, o bien la decisión que se tome durante la reunión será
modificada posteriormente a la finalización de la reunión por un grupo de
tres o cuatro personas.


▪ Ley de las decisiones de Dilbert

“Las decisiones son tomadas por las personas que tienen tiempo para tomarlas,
no por las personas que tienen talento.”

Leído en: Nodos en la red (http://nodos.typepad.com/nodos_prime/2007/10/
dilbert-on-maki.html).

▪ Leyes de McLaughlin

Primera ley:
“En una reunión cualquiera, la cantidad de tiempo utilizado en un tema cual-
quiera es inversamente proporcional a su importancia. Independientemente de
quién dirija la reunión y/o de quienes sean los participantes.”

Segunda ley:
“La duración de cualquier reunión es inversamente proporcional a la longitud de
la agenda para esa reunión.”

▪ Ley de la deliberación legislativa de Knowles

“La duración de un debate es inversamente proporcional a la complejidad del
asunto en cuestión.”

Cuando el asunto es trivial, y todo el mundo comprende sus puntos princi-
pales, el debate es casi interminable.

Reuniones / 169

▪ Ley de Shanahan

“La duración de una reunión crece geométricamente con el cuadrado del número
de participantes.”

▪ Ley de Kirkland

“La utilidad de cualquier reunión es inversamente proporcional al número de
asistentes.”

Cuanta más gente asista a una reunión, menor será la utilidad de su out-
come final.

▪ Ley de la obviedad errónea
[Formulada por Dídac López]

“En cualquier reunión donde se trata un problema, existe un participante que
aporta una solución obvia y evidente al problema, que es fácil, sencilla, barata,
óptima, eficiente, eficaz, potente… y además ¡errónea!”

Esta ley está relacionada con la "Ley de la resistencia a una idea" de Ber-
trand Russell (“cuanto más importante es una idea, mayor es la resisten-
cia”) y con la "Ley de Keynes" (“la dificultad no estriba en generar nuevas
ideas, sino en escapar de las viejas”).

▪ Ley de las reuniones de Wolf

“El único resultado importante de una reunión es acordar los siguientes pasos.”


▪ Ley de la importancia de las primeras reuniones

“The importance of first meetings will be the opposite of what you think they
will be.”
La importancia de las primeras reuniones es exactamente la contraria de la que
te piensas que va a ser.

Esta ley ha sido formulada por Mark Albion, el antiguo profesor de marke-
ting de la Harvard Business School que se cansó de preguntar “¿qué quie-
re el mercado?” y empezó a preguntarse “¿qué quiero yo?”. Albion tiene
dos libros excepcionales, altamente recomendables: Making a Life, Making
a Living (versión en español, Vivir y ganarse la vida) y True To Yourself.
Leading a Values-Based Business (versión en español, Fiel a ti mismo. Los
valores también cuentan).

Su página web es: http://www.makingalife.com.

Reuniones / 171

Innovación

▪ Principio fundamental de la innovación

“¿Por qué no?”

¿Por qué no atreverse a hacer cosas que otros no han hecho?

Siempre recuerdo aquella historia del colegio (que ahora que la recuerdo es-
toy seguro de que era una leyenda urbana) sobre aquel examen de filosofía
cuya única pregunta era: “¿Por qué?”. Toda la clase se puso manos a la obra
y dispuso la mejor de sus verborreas para poder aprobar el examen: “porque
la principal de las respuestas hay que encontrarla dentro de uno…”, “porque
las preguntas llevan a las mejores respuestas…”… Cuenta la leyenda que el
único diez se lo llevo un alumno que respondió un sencillo “¿Por qué no?”.

Seguro que la historia no ocurrió nunca, pero la enseñanza que hay detrás
es maravillosa.

La repito: “¿Por qué no?”.


▪ Primera ley de la innovación

“No hay innovación sin innovadores.”

Independientemente del sector, del tipo de organización o del producto, el
factor definitivo para que la innovación tenga lugar es la energía de la per-
sona innovadora.

Vamos, que ya pueden caer todas las manzanas de tres cosechas, que si
el señor Newton no está debajo…

▪ Segunda ley de la innovación

“Innovación no es lo que hacen los innovadores… Innovación es lo que consumi-
dores y clientes adoptan.”

Vamos, que quede claro: no hay innovación sin consumidores…

La idea aparece en la página web de Michael Schrage (MIT):
http://ebusiness.mit.edu/schrage/index.html.

Pero cuidado: los consumidores son los que adoptan la innovación, pero no
quienes la impulsan. Tengamos en cuenta la advertencia de Henry Ford: “Si
le hubiera preguntado a la gente qué quería, me hubiera dicho que un
caballo más rápido”.

Moraleja: Si una empresa sólo atiende a lo que los clientes “piensan que
necesitan”, no será capaz de innovar.

▪ Ley de las prioridades del innovador
[Recopilada por Dídac López]

“Preparados. ¡FUEGO! Apunten.”

Formulada por Tom Peters (http://www.tompeters.com), el iconoclasta gurú
del management, refleja perfectamente la realidad del innovador hoy. Hay
que llegar antes de salir…

▪ Ley del Circo del Sol

“Si podemos imaginar algo, tenemos que intentarlo.”

Esta ley ha sido formulada en el libro La Magia (Lynn
Heward y John Bacon), que trata del Circo del Sol (http://
www.cirquedusoleil.com). El Circo del Sol ha cambiado la
estructura del sector del circo: en un sector maduro, que
estaba en crisis, el Circo del Sol se enfocó a romper las tra-
dicionales fronteras del negocio del circo, y acabó creando
una nueva industria: mitad circo, mitad teatro.

El Circo del Sol es el primer ejemplo que W. Chan Kim y Renée Mauborgne
exponen en el libro Blue Ocean Strategy (2005) (http://www.blueoceanstra-
tegy.com/), imprescindible para entender una nueva forma de competir: la
Blue Ocean Strategy (BOS), consistente en perseguir simultáneamente la
diferenciación y el bajo coste, mediante la aplicación sistemática de innova-
ción para crear nuevos espacios de mercado que vuelvan a los competidores
irrelevantes.

▪ Principio de la perseverancia del innovador

“El número de los que renuncian es siempre superior al de los que fracasan.”

Pase lo que pase, conserva tus sueños. No desfallezcas. Los sueños no tienen
fecha de caducidad. Se puede tardar más o menos en hacerlos realidad, pero
un sueño nunca fracasa.

Este principio surge de una frase de Henry Ford: “Los que renuncian son
más numerosos que los que fracasan”.

Además, ya lo dejó dicho William Faulkner: “La sabiduría suprema es te-
ner sueños bastante grandes para no perderlos de vista mientras se persi-
guen”.

Pues eso, manos a la obra…

Innovación / 181

▪ Paradoja de la innovación en las organizaciones

“Las organizaciones que no quieren innovar cuando el entorno es propicio acos-
tumbran a querer hacerlo cuando ya es tarde.”

El MIT Sloan Fellows Professor of Management Emeritus Edgar Schein
(http://web.mit.edu/scheine/www/home.html), prestigioso experto en el
cambio organizativo y el management de empresas, inició sus estudios in-
vestigando la historia de los prisioneros estadounidenses en la guerra de
Corea. Y lo que más le sorprendió fue que la mejor fórmula para sobrevivir
era que nadie se fijara en uno, es decir, ser como todos los demás: “en un
campo de concentración, el 80% de la gente sobrevive siendo pasivo.
Lo mismo que ocurre en algunas organizaciones”. Un mensaje muy poco
estimulante para los innovadores…

La historia empresarial se ha caracterizado hasta ahora precisamente por
eso, por limitarse a ser como los demás en un entorno tremendamente tran-
quilo. Pero las cosas han cambiado radicalmente durante la última década,
con el inicio de la era de Internet y de las nuevas tecnologías.

La idea está extraída de una entrevista a Schein en la Harvard Business
Review de marzo de 2002.

▪ Ley de la Innovación frente al Cambio
[Formulada por Ignacio Díaz Rodríguez]

A mayor percepción de cambio en un proceso, con el mismo trabajo de
explicación y motivación, menor nivel de innovación autorizarán los
participantes en el mismo. Cuanto menos perciba el cambio el personal
implicado en la mejora de un proceso, menos problemas plantearán sobre él
y menor esfuerzo de gestión del cambio habrá de realizarse.

▪ Ley sobre el grado de innovación ante la necesidad de consenso
[Formulada por Ignacio Díaz Rodríguez]

Siempre que sea necesario alcanzar un consenso, el grado de innovación
que se puede aplicar a un proceso es inversamente proporcional al
número de personas participantes en el diseño de dicha innovación.
Las limitaciones y temores personales se suman ineludiblemente, si no
coinciden.


▪ Principio de transparencia
[Formulado por Manuel Jesús Padilla]

Un consultor, un orientador, un psicólogo, un académico, un gurú… cual-
quier trabajador del conocimiento será tanto más eficaz cuanto más
viva de acuerdo con la tecnología y el conocimiento que pretende
como científico o cierto.

Algunos vendedores de software tendrían una tasa de éxito superior en sus
procesos comerciales si utilizaran en sus empresas lo que quieren vender a
sus clientes potenciales.

▪ Ley de la resistencia a una nueva idea

“The resistance to a new idea increases as the square of its importance”.
La resistencia a una nueva idea se incrementa de forma proporcional al cuadra-
do de su importancia.

La “nueva idea” es de Bertrand Russell (1872-1970), filósofo, pedagogo, ma-
temático y ensayista inglés que tiene un libro maravilloso sobre la introduc-
ción de las ideas en la historia: History of Western Philosophy (1946).

▪ Principio de la dificultad de escapar de las viejas ideas

“The difficulty lies not so much in developing new ideas as in escaping from old
ones”.
La dificultad no estriba en generar nuevas ideas, sino en escapar de las viejas.

Fue formulada por John Maynard Keynes (1883-1946), economista británico.

Tendremos que desarrollar mecanismos y dinámicas para hacer des-
aparecer las ideas que ya no sirven… Es decir, para “matar” las ideas
“muertas”…

Innovación / 183

▪ Ley de las tangentes que hacen el círculo

Cuando uno piensa en las innovaciones que han hecho que el mundo avan-
ce, se encuentra con que muchos de los saltos científicos, artísticos, tecno-
lógicos... han sido realizados por personas que han estado fuera de lo que se
consideraba “normal”, en cuanto a relaciones con el resto de la sociedad. Es
decir, en realidad son las personas de la periferia las que hacen que el
mundo progrese. Son las tangentes las que crean el círculo.

Algunos ejemplos: Pitágoras, Ramanujan, Nash, Kaczynski, Erdös, Copérni-
co, Newton, Boltzmann, Picasso, Dalí, Einstein...

▪ Ley sobre la propiedad del futuro

“The Future Belongs to the Geeks”, © Hugh MacLeod.
http://www.gapingvoid.com/Moveable_Type/archives/003301.html

“El futuro pertenece a los geeks. Nadie más lo quiere.”

Gapinvoid (http://www.gapingvoid.com/) es el blog de Hugh MacLeod, uno
de los bloggers con mayor reputación. Sus “cartoons drawn on the back of
business cards”, como él llama a sus dibujos, son simplemente puros estí-
mulos intelectuales.


▪ Ley del regreso al pasado

"En algún momento futuro cercano, los usuarios se darán cuenta de que no
necesitan tantos servicios/funciones como se ofrecen en los aparatos que
utilizan. Querrán simplicidad y concreción, y no complejidad, para las cosas
cotidianas."

El libro La alquimia de la innovación (Alfons Cornella y
Antoni Flores, 2006) recoge la idea de la sobreespecifica-
ción de productos, que está alcanzando cotas preocu-
pantes. Existe una multitud de productos a los que se les
han añadido múltiples funciones y que están claramente
sobreespecificados porque, en realidad, los usuarios sólo
utilizan un 20% o 30% de las mismas. Un ejemplo muy
ilustrativo de este fenómeno es el mando a distancia de un
televisor o un DVD: nadie utiliza todo lo que puede hacer
un mando. Se trata de un producto desaprovechado.

Esta ley está relacionada con el efecto de las segundas versiones: “la segun-
da versión de un sistema eficiente y elegante, que funciona correctamente,
se convierte en un monstruo grandioso con muchas más utilidades de las
que el usuario va a utilizar nunca”.

Tal y como señalaba Alfons Cornella en kNewton: buscando un orden en la
información (2004), este efecto fue mencionado por primera vez por Fred
Brooks en su texto The Mythical Man-Month: Essays in Software Enginee-
ring (1975). En inglés se ha denominado de forma más técnica: “creeping
featurism” (que Cornella propone traducir como funcionalismo desborda-
do), la idea errónea de que más funciones, o “utilidades”, hacen un
producto más “útil” que su versión original.

El reto consiste en hacer productos que tengan muchas o pocas funciones,
pero que todas estén bien utilizadas y sean prácticas.

Corolario: O los aparatos se hacen más sencillos de utilizar, o surgirán lí-
neas de producción para aparatos que ofrezcan menos servicios, pero más
simplicidad y sencillez. Será como una vuelta al pasado, a los orígenes de
los objetos y los aparatos. Es decir, surgirán los coches sin tanta tecnología,
las televisiones sin tantos botones, los DVD sin tantas posibilidades... Un
Back to the Future, pero a la inversa y sin Michael J. Fox…

▪ Ley de las buenas ideas

“La manera de tener una buena idea, es tener muchas ideas.” O lo que
es lo mismo, para tener una buena idea, hay que tener muchas malas.

Esta ley ha sido formulada por Linus Pauling (1901–1994), químico esta-
dounidense, Premio Nobel de Química en 1954 y Premio Nobel de la Paz en
1962. Sólo cuatro personas han recibido el premio por partida doble: John
Bardeen (Física, 1956 y 1972), Marie Curie (Física, 1903; Química, 1910),
Frederick Sanger (Química, 1958 y 1980) y el mismo Linus Pauling. Pauling
es el único que ha sido premiado en dos ocasiones, a título individual, sin
compartir con otros el galardón. Esta ley es la base de la técnica de bra-
instorming o “tormenta de ideas”.

▪ Ley de Schrage de las buenas ideas

“There is no idea so good that it’s not pushed well past the point of its
diminishing returns.”
No existe ninguna idea que sea tan buena como para no poder ser llevada más
allá del punto de rendimientos marginales decrecientes.

La idea aparece en la página web de Michael Schrage:
http://ebusiness.mit.edu/schrage/index.html.

▪ Prescripción para la innovación

“No innovaremos en la materia si no innovamos en el alma.”

Es cierto: sin mejores personas no se puede hacer un mundo mejor.

Esta prescripción ha sido sugerida por Alex Rovira, autor de los libros La
Buena Suerte (2003), Los siete poderes (2006) y El laberinto de la felicidad
(2007), en el número 48 de la revista de innovación If…

Su página web es: http://www.alexrovira.com.

Innovación / 187

Evolución
infosocial

▪ Ley de la aceleración de las posibilidades de colaboración social

”Cuando una nueva tecnología de comunicación baja el umbral para que grupos
de gente puedan actuar colectivamente, emergen nuevos tipos de instituciones.”

Esta ley ha sido formulada por Howard Rheingold en un artículo en el New
York Times (23 de febrero de 2003).

El bajo coste de las telecomunicaciones en red permite que las mul-
titudes (fenómeno antiguamente negativo que se entendía como desorden)
se organicen espontáneamente (generando un orden) y actúen con cier-
ta inteligencia colectiva (o “coordinación social”). El ejemplo descrito por
Rheingold fue los smart mobs, grupos que se forman ad hoc, instantánea-
mente, en poco tiempo, gracias a las tecnologías que conectan a la gente, ya
sea Internet o el teléfono móvil, para pasarlo bien o realizar un acto político
o artístico, etc., normalmente en un lugar público.

Lo más notable de este fenómeno es la rapidez con que se difunde, y la no
necesidad de una organización logística compleja. La multitud se genera
de forma cuasi-espontánea, siendo las tecnologías digitales el medio
de organización. No hay control. Hay una especie de orden generado en
tiempo real alrededor de una propuesta atractiva lanzada por alguien, que
puede ser cualquiera, no un miembro del establishment social. Y el medio
de difusión es lo digital.

Para ampliar la información, véase su libro Smart Mobs, the next social
revolution, traducido al castellano como Multitudes Inteligentes, y http://
www.smartmobs.com.


▪ Ley de la transformación del stock en flujo

“Internet ha pasado de ser la gran biblioteca a ser la gran conversación.”

Este comentario de David Sifry, fundador de Technorati, explica el cambio
en el perfil de los usuarios y abre toda una nueva era: de la Sociedad del
Conocimiento a la Sociedad de la Inteligencia Colectiva. Joakim Jarden-
berg, director de Mindpark (http://mindpark.se/) va en la misma dirección:
"Content is not the king. Conversation is".

Los grandes generadores de contenido son ahora las personas y no los edi-
tores tradicionales: las personas han pasado de absorber contenidos a pro-
ducirlos. El 80% del contenido que existe actualmente en la web ha
sido generado por los propios internautas (lo que se ha denominado UGC
– User-Generated Content). La explosión de contenidos ha sido brutal. Tal y
como señalaba el chileno Ricardo Baeza-Yates en Renacer’06 (http://www.
infonomia.com/renacer06/): “en los últimos cuatro años, se ha puesto más
texto en la web, que todo el texto que había generado la humanidad hasta
este momento”.

Los usuarios ya no son sujetos pasivos que se sientan frente a una
pantalla (los contenidos no nos llegan sólo a través de los ordenadores)
a tragarse contenidos producidos por los media, propietarios de los “me-
dios de comunicación” tradicionales. Ahora los generan, distribuyen y
valoran, positiva o negativamente, ellos mismos. En definitiva, son los
que mandan.

Sifry sostiene que Internet es la mayor biblioteca que existe, y Google es su
mayor bibliotecario, el que encuentra todas las páginas y todas las referen-
cias, pero que el perfil de los usuarios ha cambiado y que ahora la gente no
sólo lee, sino que habla, escribe, comenta, fotografía o filma. Es otra forma
de usar Internet.

Como muestra, algunos datos, sobre lo que los usuarios hemos hecho:

· Compartido más de 2.000 millones de fotos en Flickr! (http://www.
flickr.com), desde febrero de 2004.
· Generado más de 200 millones de espacios personales en MySpace
(http://www.myspace.com/), desde julio de 2003.
· Más de 52 millones de usuarios en Facebook (http://www.facebook.
com), una aplicación que data de febrero de 2004, pero sólo desde
septiembre de 2006 abierta al público no académico.

· Colgado en la red más de 62 millones de vídeos en YouTube (http://
www.youtube.com), desde febrero de 2005.
· Participado con 65 millones de respuestas a las más de 7 millones de
preguntas en Yahoo! Answers (http://answers.yahoo.com/) –servicio
gratuito–, y con más de 25.000 preguntas y respuestas en Google An-
swers (http://answers.google.com/answers/) –servicio de pago–, desde
diciembre de 2005 y abril de 2002, respectivamente.
· Creado 133 millones de blogs (datos de Technorati, http://www.tech-
norati.com), desde 2002.
· Creado más de 10 millones de residentes (avatares o dobles digitales)
para vivir una “segunda vida” en el mundo virtual de Second Life
(http://www.secondlife.com), desde 2003.
· Participado en casi 9 millones de entradas (más de 2 millones son en
inglés) en la enciclopedia colaborativa Wikipedia (http://www.wiki-
pedia.org), en más de 250 idiomas diferentes, y con la colaboración
de casi 1.400 editores, desde 2001.
· Compartido nuestros "favoritos" a través de herramientas como Del.
icio.us (http://del.icio.us), desde 2003, y
· Votado los artículos que más nos gustan de la red, mediante gestores
sociales de contenidos como los estadounidense Digg (http://www.
digg.com) o Reddit (http://reddit.com/) o el español Menéame (http://
meneame.net/), desde octubre de 2004 (Digg) y 2005 (Reddit y Me-
néame).

Por esta pequeña revolución iniciada en los últimos 5
años, la revista TIME (http://www.time.com) nos ha
elegido Personaje del Año 2006:

Como señala el editor de la revista:

“Who are these people? Seriously, who actually sits down after a long day at work
and says, I’m not going to watch Lost tonight. I’m going to turn on my computer
and make a movie starring my pet iguana? I’m going to mash up 50 Cent’s vocals
with Queen’s instrumentals? I’m going to blog about my state of mind or the state
of the nation or the steak-frites at the new bistro down the street? Who has that
time and that energy and that passion? The answer is, you do. And for seizing the
reins of the global media, for founding and framing the new digital democracy, for
working for nothing and beating the pros at their own game, TIME’s Person of the
Year for 2006 is you”.

Ya no es que los mercados sean conversaciones, como señalaba el Cluetrain
Manifesto (http://www.cluetrain.com) en abril de 1999, es que ahora noso-
tros somos el mercado: la oferta y la demanda.

Estos cambios, tal y como señala Enrique Dans (http://www.enriquedans.
com), han sido debidos principalmente a:

· La extensión de la banda ancha, lo cual ha permitido que los usua-
rios envíen y reciban información multimedia de gran tamaño; y a

· La creación de los social media, nuevas herramientas de software
que permiten la creación y compartición de contenidos propios y
ajenos, mediante la participación activa de los mismos internautas.

Estos cambios han impactado también sobre la naturaleza de las re-
laciones entre los propios usuarios y las empresas. “Esa relación ya no
es unidireccional, sino bidireccional. Los usuarios reaccionan, tienen voz
propia, y la manifiestan. La Web 2.0”, señala Dans, “ha introducido la con-
versación en las relaciones comerciales.”

Bienvenidos a un nuevo mundo… O mejor dicho, gracias.

▪ La teoría de la larga cola (The Long Tail)

“Nuestra cultura y economía están mostrando cada vez menos interés
en el número relativamente pequeño de éxitos comerciales (productos
y mercados convencionales) que se encuentran a la cabeza, el extremo su-
perior de la curva de la demanda, y se están desplazando hacia un núme-
ro enorme de nichos en la larga cola de esa curva”.

Gráfico 3: La larga cola (The Long Tail)

cabeza
popularidad

cola

productos
http://www.thelongtail.com/

En estadística, las curvas con esta forma se denominan “distribucio-
nes de larga cola”, porque el extremo inferior de la curva es muy largo
en relación con el extremo superior. Por tanto, la teoría no ha tenido tanto
éxito por su novedad, sino por la demostración con datos reales de diferen-
tes empresas (Amazon.com, Netflix, Rhapsody…), y por el análisis que hay
detrás para explicar el porqué de este tipo de distribución.

El mundo ha cambiado. Bueno, vaya noticia. No. No ese mundo, el otro. El
de la distribución actual y, por extensión, el mundo de los negocios. Antes
de la revolución digital, el espacio era el factor determinante en el proceso
de distribución y venta. El espacio disponible en las tiendas era fini-
to. Las diferentes tiendas minoristas (libros, discos, películas…) precisaban
ocupar ese escaso espacio con productos que fueran “probables superéxi-
tos”. Esta concentración de la oferta se traducía en una concentración de
la demanda.

En el mundo que ha surgido tras la Revolución Digital ya no es imprescindi-
ble concentrarse en los “probables superéxitos", porque el espacio del lineal
ha dejado de actuar como cuello de botella, como factor limitante de la
oferta. En la red no hay limitación física de espacio como en las tiendas.

¿Acaso consume menos ahora la gente? Todo lo contrario. Simplemente
se han distribuido en miles de nichos de mercado distintos. ¿Han desapa-
recido los superventas? No se trata de que la era de los superéxitos (block-
busters) esté llegando a su fin, sino de que lo que está llegando a su fin es la
era del monopolio de los superéxitos.

Las audiencias y las ventas de cada uno de los diferentes productos están
disminuyendo. Hoy en día, el superventas número 1 en música, cine, o te-
levisión no se encontraría entre la lista de los diez más vendidos de hace 15
años. En consecuencia, los superventas ya no son la fuerza económica
que era en la etapa previa a la Revolución Digital. En cambio, todos esos
nichos, cuando se suman, pueden crear un mercado sustancial.

Por primera vez, la venta de pequeñas cantidades es rentable. Por un
lado, gracias a la generalización de la banda ancha en Internet, la distribu-
ción de los libros, discos y películas es posible, todo ello a un coste asumi-
ble. Por otro lado, gracias a la aparición de las herramientas social media,
editar un libro, grabar un disco, filmar una película… es algo factible para
cualquiera que tenga interés y se ponga a ello.

El factor crítico que hace que un mercado tenga una larga cola es el
coste de almacenamiento del inventario y de la distribución. Cuando estos
costes son insignificantes, resulta económicamente viable vender produc-
tos relativamente poco populares.

Quizá la mejor captura de la idea sea una frase que pronunció un empleado
de Amazon.com, Josh Petersen, para explicarle la idea a un tipo de marke-
ting que quería que Amazon.com siguiera una estrategia de mayor concen-
tración en los bestsellers (http://longtail.typepad.com/the_long_tail/2005/01/
definitions_fin.html; mirad, en los comentarios, el tercero):

“Hoy vendemos más libros que no vendíamos en absoluto ayer que libros que
también vendíamos ayer.”

Este Josh Peterson es el fundador de 43things (http://www.43things.com/),
43places (http://www.43places.com/), 43people (http://www.43people.com/)…
Más información en: http://blog.robotcoop.com/.

En consecuencia, nuestra economía se está desplazando desde los mer-
cados de masas hacia los millones de nichos. Y esto tiene muchas impli-
caciones cuyo impacto es todavía desconocido.

Este cambio supone un desafío a las formas de producir, distribuir y vender
productos por parte de las empresas, porque han de crear formas para
generar negocio en un contexto basado en nichos. Porque la verdad es
que se llega antes a 1.000 de cien en cien que de cinco en cinco...

Esta ley ha sido formulada por Chris Anderson, editor
jefe de Wired Magazine (http://www.wired.com/) y fue
publicada primero en un artículo en Wired titulado “The
Long Tail” (http://www.wired.com/wired/archive/12.10/
tail.html) en octubre de 2004, el cual fue convertido en
un libro en mayo de 2006: The Long Tail – Why the
Future of Business is Selling Less to More (traducción
al español: La economía long tail – De los mercados de
masas al triunfo de lo minoritario).

Anderson mantiene un blog (http://www.thelongtail.com/) en el cual re-
flexiona y conversa con gente que tiene ideas sobre el concepto de la larga
cola y su aplicación a cualquier tipo de negocio.

▪ Ley de la reinvención política de la rueda

“La mayoría de los proyectos políticos orientados a desarrollar la Sociedad de la
Información tratan de realizar actuaciones comenzando desde cero, no tenien-
do en cuenta otras experiencias realizadas fuera del entorno político que la
promueve.”

Cada “ciudad digital” es reinventada continua-
mente, cada región crea su versión Linux propia
sin aportar nada a las anteriores. Esta ley tam-
bién puede denominarse como “yo soy más listo
que los demás”.

Reinventing the Wheel, escultura conceptual de Susan White
http://www.susandwhite.com.au/sculpture/reinventing.html

▪ Principio de la sustitución de capital humano por capital físico
[Formulado por Alfons Cornella]

“En la sociedad del conocimiento, todo aquel que pueda ser sustituido por una
máquina, merece serlo.”

Esta ley es crítica para entender hoy el concepto de valor añadido. El siglo
XXI va de gestionar el talento, el ajeno y el propio. El que no sea capaz
de “paquetizar” su talento, será comido por una reingeniería de procesos,
por una nueva tecnología o por una combinación de ambas.

▪ Principio de la dependencia mental

“En un contexto de infoxicación, el número de personas que se vuelven depen-
dientes de otras para el trabajo mental es exponencial.”

Este hecho genera una angustia importante a un determinado grupo de
profesionales, que se ven obligados, simultáneamente, a luchar contra la
infoxicación y a resolver la dependencia mental de estos profesionales.

Evolución infosocial / 197

▪ Principio del early adopter

“En todo grupo de personas, siempre existe al menos un early adopter tecnológico.”

Los expertos de marketing han de estar muy atentos a localizar a estos per-
files, porque, mediante el boca-oreja, son trendsetters, que actúan como
referentes en las decisiones de compra del resto del grupo. Como se-
ñala el ilustrador Don Moyer en una de sus síntesis visuales de conceptos,
publicada en la Harvard Business Review (febrero 2004): “en un mercado
ruidoso, focaliza tu mensaje a las bocas que importan” (o sea, da a cono-
cer tu producto a quién tenga prestigio en un colectivo, para que lo difunda
con su “opinión informada”).

Un producto o servicio que consiga la fidelización de estos early adopters
obtendrá el valor añadido de la prescripción por parte del consumidor a
todo su círculo de contactos.

▪ Ley de Turkle de los objetos evocativos

“Cada tecnología tiene un aspecto instrumental (lo que esa tecnología es
capaz de hacer por nosotros) y un aspecto subjetivo (lo que esa tecnología
hace sobre nosotros o con nosotros, sobre nuestra forma de ver el mundo,
incluyendo la forma en que nos pensamos como individuos)”.

Internet facilita la comunicación, pero también ha cambiado nuestro sen-
tido de la identidad, la privacidad y nuestras posibilidades sexuales; la se-
cuencia del genoma nos proporciona nuevas posibilidades en el diagnóstico
y tratamiento de enfermedades y también nuevas formas de pensar sobre la
naturaleza humana y sobre la historia del hombre sobre la tierra (obsérvese
que digo “y también” y no “pero también”).

En un nivel instrumental, los robots interactivos ofrecerán nuevas opor-
tunidades para la educación, el cuidado de niños y adultos…; en un nivel
subjetivo, ofrecerán nuevos retos en lo referente a nuestra visión sobre la
naturaleza humana y sobre aspectos morales tales como qué tipo de cria-
turas son merecedoras de una relación por parte de un humano (¿sólo lo
humano es merecedor de una relación humana, o también una máquina es
merecedora de una relación humana, con todo lo que ésta conlleva?).


Es decir, la tecnología no es neutra. No es sólo aumentadora de nues-
tras capacidades como seres humanos, sino también transformadora,
no sólo de nuestras capacidades, sino de nuestra esencia como seres huma-
nos.

Esta ley ha sido formulada por Sherry Turkle en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en http://http://www.edge.org. Sherry
Turkle es Abby Rockefeller Mauze Professor del Social Studies of Science
and Technology en el Program in Science, Technology and Society del MIT,
y fundadora en el año 2001 y actual directora del MIT Initiative on Tech-
nology and Self, un centro de investigación y reflexión sobre las conexiones
entre gente y artefactos.

▪ Ley de la evolución tecnológica de Aunger

”As the rate of technological innovation increases, so too does the inertia from
ancillary institutions, but not as much.”

Es decir, la aparición de nuevas tecnologías no asegura la evolución de las
instituciones o de la sociedad en general. Es preciso gestionar el cambio.

Esta ley ha sido formulada por Robert Aunger en The 2004 Edge Annual
Question… (“What’s your law?”), en: http://http://www.edge.org. Robert
Aunger, antropólogo biológico, se doctoró en antropología por la Universi-
dad de California en Los Ángeles y en la actualidad es Senior Lecturer en
Evolutionary Public Health en la London School of Hygiene and Tropical
Medicine.

Fue Aunger quien pronunció la primera conferencia académica dedicada a
los memes, que fue el origen de su libro Darwinizing Culture: The Status of
Memetics as a Science.

Esta ley está relacionada con la "Ley de la disrupción" formulada por
Downes y Mui en Unleashing the killer application: “los sistemas sociales,
políticos y económicos cambian de modo incremental, mientras que la
tecnología cambia de manera exponencial”.

Evolución infosocial / 199

1 Hacia la empresa en red
Alfons Cornella

2 De la idea a la empresa
Marcel Planellas

3 Capital intelectual
Carlos Obeso

4 Visualización de la información: una visita guiada
Juan Carlos Dürsteler

5 Gestión del conocimiento
Agustí Canals

6 Sanidad en un mundo digital
Albert Oriol

7 Servicios financieros: la era del cliente
Salvador Mas

8 E-learning, corporate learning
Íñigo Babot

9 Días de 25 horas
Ramon Bori, Laura Miñano

10 KNewton: buscando un orden en la información
Alfons Cornella

11 Más días de 25 horas
Ramon Bori, Laura Miñano, Epi Amiguet

12 El fenómeno Wi-Fi
Antoni Brey

13 Software libre: técnicamente viable,
económicamente sostenible y socialmente justo
Jordi Mas

14 Infonario: hacia un diccionario de la infonomía
Laura Rosas

15 Penélope y Ulises: tramas y exploraciones en la red
Fabio Tropea

16 Manresa innov@
Epi Amiguet, Fernando L. Mompó

17 Administracions digitals innovadores a Catalunya:
experiències innovadores en l’ús de les tecnologies
digitals a les administracions públiques
Ramon Bori, Fernando L. Mompó

18 XTEC: perfils d’innovació en educació
Epi Amiguet

19 La alquimia de la innovación: 10 palabras para innovar
Alfons Cornella, Antoni Flores

20 Mataró: la classe creativa emergeix
Ramon Bori

21 Pequeños y grandes desastres de la información
Josep Corbasí

22 Innova.vic
María Sanz

23 Manresa innov@ 2
Toñi Herrero, María Sanz

24 Sabadell innov@

25 Centrales de compra y servicios:
12 casos de mejora de la competitividad
Fernando L. Mompó

26 Programari Lliure i empresa a Catalunya:
Experiències empresarials i casos d’èxit.
Jordi Mas i Hernàndez

27 Fent camí cap a la innovació: 20 experiències a Mataró i al Maresme
Epi Amiguet, Fernando L. Mompó, María Sanz

28 Innovadores de Extremadura:
Un modelo de desarrollo a través de la Sociedad de la Imaginación
Epi Amiguet

29 Red pública
Roc Fages

30 Persona, empresa y sociedad
Josep Maria Lozano

31 Reflexiones educativas.
El binomio Educación y nuevas tecnologías
Miguel Angel Prats

32 Innova’t. 19 experiències innovadores de Terrassa
i comarca
Lluís Cugota

33 Anemames 2006. Reconeixements a la trajectòria
empresarial 1a edició. Sant Cugat del Vallès

34 25 empresas de futuro
Valeria Lafita, Fernando L. Mompó, María Sanz

35 TicSalut, la revolució digital al servei de les persones
Exemples d’innovació al sistema català de salut
Lluís Cugota y otros autores

36 Sabadell Innova II
Sílvia Llombart i Beatriz Silva

37 Manual de uso del blog en la empresa
Alberto Ortiz de Zárate Tercero

38 Más allá de Google

Más allá de Google

Este texto, el primer proyecto de crowdsourcing 2.0 en español, surge de
un ejercicio de inteligencia colectiva que se propuso y administró desde
Infonomia.com. Todo lo que hay en él es el resultado de la colaboración libre
entre varios infonomistas. De gente normal, que no se conoce, que no se
ha visto nunca. Que no saben si han estado geográficamente cerca o lejos.
Gente normal que ha compartido un objetivo y un espacio temporal con la
idea de contribuir a entender dos realidades cotidianas difíciles de manejar:
información y tecnologías.

En el texto están recogidas y ordenadas casi 300 “leyes” relativas a cómo
utilizamos o nos afectan a nivel individual u organizacional la información y
las tecnologías. Estas leyes “todavía no científicas” son los primeros pasos
hacia la definición de una nueva disciplina académica, la Infonomía, cuyo
impacto en las vidas de las personas y en la eficiencia de nuestras empresas
será crítico en el siglo XXI.

Es un libro para leer en cualquier parte y en cualquier orden, para leerlo con
curiosidad, y reflexionar sobre cómo te afectan a ti y a tu organización estas
leyes. Tu tarea consiste en pensar formas en las que puedas hacer que jueguen
a tu favor.

Av. Icària 205 - 08005, Barcelona - Tel.+34 93 224 01 50 - info@infonomia.com

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