José-Miguel Palacios

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“Bayes ingenuo” en apoyo del análisis de inteligencia

José Miguel Palacios, 11 de junio de 2020

Un interesante artículo de Juan Pablo Somiedo[1], aparecido a finales de 2018, nos recordaba que el teorema de Bayes[2], en su versión más elemental (lo que se suele llamar “Bayes ingenuo”) puede seguir siendo útil en análisis de inteligencia.

El teorema de Bayes en el análisis de inteligencia

Se puede argumentar que todo análisis de inteligencia es bayesiano en su naturaleza. En esencia consiste en obtener unas evidencias iniciales, simples fragmentos de una realidad bastante compleja, para formular después hipótesis explicativas, recolectar más evidencia y verificar cuál de nuestras hipótesis se ajusta mejor a la evidencia disponible. Algo que no es esencialmente distinto de la “lógica bayesiana”, es decir, de ir modificando nuestras valoraciones subjetivas iniciales a medida que vamos recibiendo evidencias más o menos consistentes con ellas.

En las décadas de 1960 y 1970 hubo varios intentos de utilizar directamente el teorema de Bayes para fines de análisis de inteligencia. Algunos de ellos han sido documentados en las publicaciones del Centro para el Estudio de la Inteligencia de la CIA[3]. Los resultados, sin embargo, no llegaron a ser plenamente convincentes. Y una de las razones principales fue que el mundo real resultó ser demasiado complejo para los modelos elementales que deben considerarse al utilizar “Bayes ingenuo”. Y es que estos modelos presuponen la invariabilidad de la situación inicial (oculta a nuestros ojos), así como la independencia absoluto de los sucesos que vamos considerando. Este problema puede resolverse mediante el uso de “redes bayesianas”[4] y los resultados son matemáticamente correctos, aunque aquí el principal problema radica en conseguir modelar correctamente la realidad. Es el enfoque que fue seleccionado para el programa Apollo[5] y otros similares.

A pesar de todo, y con las debidas precauciones, el uso de “Bayes ingenuo” puede ayudarnos en algunos casos a valorar la evidencia de que disponemos. Para que ello sea así, tendríamos que prestar atención a neutralizar las principales debilidades del método. A saber:

a) Deberíamos utilizar únicamente evidencia relativamente “reciente” (algo que, medido en tiempo, puede tener distintos significados dependiendo de los casos). El problema es que Bayes nos da información sobre una situación preexistente y oculta (por ejemplo, la decisión que puede haber adoptado un determinado líder político) fijando nuestra atención en sus manifestaciones visibles. Si la evolución de la situación es bastante lenta (por ejemplo, la soviética durante el brezhnevismo medio y tardío), podemos asumir que no cambia sustancialmente durante años, por lo que el momento de obtención es escasamente relevante para la valoración de la evidencia. En situaciones más dinámicas, como suelen ser la actuales, las posiciones de los líderes se están modificando continuamente como consecuencia de los cambios que se producen en el entorno. Evidencia relativamente antigua puede referirse a una “situación oculta” que ya no es actual. Por ello, deberíamos utilizar solo evidencia bastante nueva y, si la crisis continúa, prescindir de la más antigua en beneficio de otra más reciente.

b) En la medida de lo posible, el conjunto de las hipótesis debería cubrir la totalidad de las posibilidades existentes, y no debería existir ningún solape entre las diferentes hipótesis. En la práctica, este objetivo es casi imposible de alcanzar, aunque cuanto más nos acerquemos a él, más fiables serán los resultados que obtengamos al aplicar “Bayes ingenuo”.

c) Las evidencias (“Sucesos”) deberían ser de un “peso similar” y no estar relacionadas entre sí[6].

En la práctica

Hemos elaborado una hoja de Excel[7], con la esperanza de que pueda ayudar con los cálculos matemáticos que esta técnica requiere. Para rellenarla, seguiremos los siguiente pasos, sugeridos por Jessica McLaughlin[8]:

1) Creamos un conjunto de hipótesis mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas relativas al fenómeno incierto que queremos investigar. Como ya hemos explicado, es, quizá, uno de los pasos más difíciles. En general, resulta complicado imaginar hipótesis que sean por completo mutuamente excluyentes (sin ningún solape entre ellas). Y no lo es menos conseguir que el conjunto de ellas agote todas las posibilidades.

2) Asignamos probabilidades previas (pr.previa, en nuestra hoja de cálculo) a cada una de las hipótesis. La probabilidad previa es nuestra estimación intuitiva de la probabilidad relativa de cada una de las hipótesis. Dado que son mutuamente excluyentes y que cubren todas las posibilidades, la suma de las probabilidades previas debe ser 1. En nuestra tabla, expresamos las probabilidades en tantos por ciento.

3) Ahora debemos ir incorporando los “Sucesos” que nos servirán para valorar las hipótesis. El método reajusta las probabilidades de las hipótesis después de cada suceso, por lo que estos pueden añadirse secuencialmente, según se van produciendo o según tenemos noticia de ellos. Una buena elección de sucesos es muy importante para que el método produzca resultados aceptables. Los sucesos deben tener valor diagnóstico (es decir, deben ser más o menos probables según cuál de las hipótesis es la correcta) y, en lo posible, de un “peso” (importancia) similar.

4) Según incorporamos “Sucesos” a la tabla, les asignamos “verosimilitudes” (“verosim.”, en nuestra hoja de cálculo), relativas a cada una de las hipótesis. Se trata para cada caso de la probabilidad estimada por el analista de que el suceso ocurra, suponiendo que la hipótesis que estamos considerando sea correcta. En la tabla, esta probabilidad la expresamos por un entero entre 0 y 100, siendo 0 la imposibilidad total, y 100 la seguridad completa (de que el suceso se producirá suponiendo que la hipótesis se verifica). Obviamente, la suma de todas las verosimilitudes no tiene por que ser la unidad (100% o, según la notación que utilizamos en nuestra tabla, 100).

La propia tabla recalculará las probabilidades de las hipótesis una vez que hayamos computado cada “Suceso”. En nuestra tabla, podemos encontrar estas probabilidades recalculadas en la columna G (“probab.”).

5) Reiteraremos el proceso según añadimos nuevos sucesos. En nuestra tabla, cada nuevo suceso está representado 10 filas más abajo del anterior. Si agotamos los predefinidos en la tabla, podemos añadir más copiando el último “bloque” diez filas más abajo.

Un ejemplo: crisis de Crimea, marzo de 2020

El proceso puede verse mucho más claro con la ayuda de un ejemplo. Utilizaremos el de la crisis de Crimea de 2014, en particular las dos semanas que siguieron a la caída del Presidente ucraniano Yanukovich, el 21 de febrero. Hemos rellenado la hoja Excel con una serie de “Sucesos” y el resultado puede encontrarse en la hoja prueba_crimea.xlsx[9]. Se trata, evidentemente, de un supuesto didáctico en el que la elección su “Sucesos” y la determinación de las verosimilitudes están condicionados por el interés en ilustrar algunos de los posibles resultados.

Como vemos, la técnica nos permite calcular en todo momento las probabilidades de las diversas hipótesis, y mantener este cálculo actualizado según vamos recibiendo nueva información. Algunas observaciones interesantes:

  1. a) A fecha 6 de marzo de 2014, consideraríamos casi seguro (probabilidad del 90%) que la intención rusa sea anexionar la península de Crimea.
  2. b) Sin embargo, unos días antes (según la tabla) no estaría tan claro. El 1 de marzo la hipótesis de la anexión era ya la más probable (55%), pero aún calculábamos una probabilidad notable (39%) de que los rusos estuvieran intentando crear una república virtualmente independiente sin poner en cuestión (formalmente) las fronteras reconocidas (modelo “Transnistria”).
  3. c) Tan solo unos días antes, hacia el 25-26 de febrero, la hipótesis más probable era aún que los rusos estuvieran intentando impedir que el nuevo gobierno de Kiev tomara el control efectivo de Crimea (probabilidad del 63-68%).

Con la tabla, podemos fácilmente excluir como sospechoso de desinformación un suceso que hemos aceptado previamente, modificar la verosimilitud de sucesos pasados a la luz de nueva evidencia, o cambiar las probabilidades previas de las que hemos partido. En todos estos casos, la tabla nos recalcula automáticamente todas las probabilidades.

Bayes ingenuo y Análisis de Hipótesis Alternativas (ACH)

En el fondo, la técnica de Bayes ingenuo no es muy diferente del Análisis de Hipótesis Alternativas (ACH) de Heuers. La lógica subyacente es la misma (conocer una realidad oculta gracias al estudio de sus manifestaciones visibles) y la diferencia principal radica en la forma de atacar el problema: mientras  Bayes ingenuo calcula las probabilidades relativas, ACH intenta descartar hipótesis por ser inconsistentes con la evidencia.

Para ilustrar mejor las diferencias entre estas dos técnicas, hemos elaborado una matriz (prueba ach_crimea.xlsx[10]) con los sucesos y las hipótesis del ejemplo sobre Crimea. Como sabemos, las diversas variantes de ACH se diferencian entre sí por la manera de contabilizar los resultados. En nuestro caso, marcaremos CC y contaremos 2 puntos cuando el suceso sea altamente consistente con la hipótesis, C (1 punto) cuando sea consistente, I (-1) cuando sea inconsistente y X (rechazo de la hipótesis) cuando sea incompatible. Con estas reglas, hemos llegado a los resultados que a continuación se indican:

a) La hipótesis de la Anexión parece la más probable, aunque seguimos atribuyendo una probabilidad considerable a la hipótesis del Caos. Las dos primeras hipótesis (Evitar el control de Kiev sobre la península y el modelo Transnistria) podrían ser descartadas.

b) Si elimináramos la última fila, es decir, si no tomáramos en consideración el suceso del 6 de marzo, las cuatro hipótesis seguirían siendo verosímiles, con dos de ellas (Anexión y Transnistria) vistas como claramente más probables.

Vemos, pues, que partiendo de una lógica similar, las dos técnicas nos conducen a resultados ligeramente distintos. Y en el proceso podemos apreciar algunos de los inconvenientes que cada una de ellas tiene:

a) En ACH el principal problema es que no siempre resulta fácil encontrar sucesos que desmientan alguna de las hipótesis (“coartadas”) por ser completamente incompatibles con ella. Y, en ocasiones, sucesos muy interesantes pueden ser sospechosos de desinformación.

b) En ausencia de “coartadas”, la puntuación en ACH depende mucho de la metodología de cálculo que se siga. La que hemos elegido es, quizá, excesivamente simple. Otras más complejas pueden resultar difíciles de aplicar (aunque hay programas informáticos que pueden servir de ayuda) y resultar en cierta medida arbitrarias.

c) El problema con Bayes ingenuo es que para muchos analistas no resulta intuitivo. El uso de la hoja Excel ayuda mucho a realizar los cálculos, pero puede oscurecer la lógica que hay detrás de ellos.

A modo de conclusión                                                 

a) El Teorema de Bayes no sirve para predecir el futuro, sino que nos ayuda a conocer una realidad pasada o presente que permanece oculta a nuestros ojos. Es obvio que si el Presidente del país X ha decidido invadir el país vecino Y, acabará haciéndolo, de no mediar alguna circunstancia que le haga cambiar de opinión. Pero lo que averiguamos no es el hecho futuro (que invadirá), sino el pasado (que ha tomado la decisión de hacerlo).

b) Bayes ingenuo (como también ACH) es más efectivo cuando se usa para estudiar una situación estable, cuando la evidencia se puede recolectar durante un período de tiempo suficientemente largo sin que la “incógnita” que intentamos resolver cambie apreciablemente. Porque cuando la “incógnita” cambia con relativa rapidez, como suele ser el caso durante las crisis actuales, diferentes observaciones realizadas en momentos distintos pueden ser producto de una “realidad oculta” que se ha modificado, que ya no es la misma. Por eso, si queremos que Bayes ingenuo funcione razonablemente bien con situaciones dinámicas, la recogida de datos debe realizarse en plazos de tiempo relativamente cortos. O debemos descartar los “sucesos” más antiguos, que pueden responder a una “realidad oculta” que ya no es real.

c) Más importante que las dos técnicas que hemos examinado en este post es la “lógica bayesiana” que subyace a ambas. En inteligencia (sobre todo, en inteligencia estratégica) es raro conseguir evidencias directas sobre la realidad que nos interesa. Esa realidad siempre permanece oculta a nuestros ojos y lo que podemos averiguar sobre ella es gracias a sus manifestaciones visibles.

d) Quien quiera ocultar una información valiosa no solo intentará protegerla de intentos directos de acceder a ella, sino que tendrá también en cuenta esas manifestaciones visibles, tan difíciles de ocultar. Y lo hará utilizando desinformación. Este es el principal problema para utilizar Bayes ingenuo (o ACH): distinguir la información correcta de la inexacta y de la desinformacón.

Y es que no resulta nada fácil ser un analista inteligente.

 

[1]     SOMIEDO, J.P. (2018). El análisis bayesiano como piedra angular de la inteligencia de alertas estratégicas. Revista de Estudios en Seguridad Internacional, 4, 1: 161-176. DOI: http://dx.doi.org/10.18847/1.7.10. Para una lista de las interesantes aportaciones de Somiedo al estudio de la metodología del análisis de inteligencia, ver https://dialnet.unirioja.es/servlet/autor?codigo=3971893.

[2]     Para una explicación rápida del teorema de Bayes, véase https://es.wikipedia.org/wiki/Teorema_de_Bayes.

[3]     Puede verse, por ejemplo, FISK, C.F. (1967). The Sino-Soviet Border Dispute: A Comparison of the Conventional and Bayesian Methods for Intelligence Warning. CIA Center for the Study of Intelligence. https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/kent-csi/vol16no2/html/v16i2a04p_0001.htm (acceso: 08.062020).

[4]     Los no familiarizados con las redes bayesianas pueden encontrar una introducción elemental de este concepto en https://es.wikipedia.org/wiki/Red_bayesiana.

[5]     Ver STICHA, P., BUEDE, D. & REES, R.L. (2005). APOLLO: An analytical tool for predicting a subject’s decision making. En Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis. https://cse.sc.edu/~mgv/BNSeminar/ApolloIA05.pdf (acceso: 08.06.2020).

[6]     Los que conozcan el histórico concurso de televisión Un, dos, tres, responda otra vez recordarán que una táctica muy eficaz para responder consistía en repetir un “objeto”, alterando alguna de sus características. Por ejemplo, si pedían “muebles que puedan estar en un comedor”, ir diciendo sucesivamente “silla blanca”, “silla negra”, “silla roja”, etc. Esta táctica aplicada a la técnica de “Bayes ingenuo” nos acabaría conduciendo inexorablemente a una hipótesis predeterminada. Claro que sería como hacernos trampas al solitario…

[7]     El nombre de la hoja es bayes_excel.xlsx, y puede encontrarse en https://bit.ly/2An58uc.

[8]     MCLAUGHLIN, J., & PATÉ-CORNELL, M.E. (2005). A Bayesian approach to Iraq’s nuclear program intelligence analysis: a hypothetical illustration. En 2005 International Conference on Intelligence Analysis. https://analysis.mitre.org/proceedings/Final_Papers_Files/85_Camera_Ready_Paper.pdf (acceso: 27.10.2018). También, MCLAUGHLIN, J. (2005). A Bayesian Updating Model for Intelligence Analysis:A Case Study of Iraq’s Nuclear Weapons Program. Honors Program in International Security Studies Center for International Security and Cooperation Stanford University.

[9]     Puede accederse a ella en la siguiente dirección: https://bit.ly/30veoY3.

[10]   Puede encontrarse en https://bit.ly/3dUsENL.

A hombros de gigantes: estudios de inteligencia fuera de la “angloesfera”

“Building a significant body of research on intelligence outside of the Anglosphere has the potential to create new ‘black holes’ driving the evolution of the wider universe of Intelligence Studies away from cultural biases. This diversification will require skilled and driven researchers who understand non-Anglophone cultures and are ready to explore intelligence practices and cultures in countries where their research may not be particularly welcome”.

Damien Van Puyvelde y  Sean Curtis

José Miguel Palacios, 11 de mayo de 2020

Damien Van Puyvelde[1], profesor de inteligencia en la Universidad de Glasgow, es, quizá, una de las figuras más brillantes en esta disciplina dentro de la generación de los nacidos durante los años ochenta. Y es ciudadano francés, aunque haya desarrollado su carrera en medios académicos anglosajones (Estados Unidos, primero, y el Reino Unido, actualmente). Hace unos años, publicó un artículo[2], escrito en colaboración con Sean Curtis (Universidad de Texas en El Paso), en el que exploraba algunos elementos clave en el desarrollo de la cultura de inteligencia. A pesar del tiempo transcurrido, las ideas que Van Puyvelde y Curtis desarrollaban hace cuatro años pueden aún servirnos de guía para analizar la situación de los estudios de inteligencia en nuestro país y en su entorno (la Unión Europea).

1) La mayor parte de los trabajos académicos sobre inteligencia es obra de autores de sexo masculino que trabajan en instituciones británicas o norteamericanas (“A vast majority of authors publishing in the two flagship journals of Intelligence Studies are males affiliated with institutions based in the United Kingdom and the United States”; Van Puyvelde & Curtis, 1048). No se trataría, por supuesto, de impedir a nadie que escribiera y publicara, pero, en opinión de estos autores, habría que animar los grupos actualmente menos representados (mujeres, no anglosajones) a participar más en el debate académico sobre inteligencia (“Western male authors should not stop researching and writing about intelligence, but encouraging a more diverse set of authors to write about intelligence and exploring non-Anglophone cultures might provide new and important insights into the nature of intelligence”;  Van Puyvelde & Curtis, 1041). Porque es bueno para el progreso de la disciplina.

2) La incorporación de perspectivas no anglosajonas es, en opinión de ambos autores, una tendencia al alza (“In the last few years, a growing number of scholars have sought to remediate the lack of content diversity in the field of Intelligence Studies by researching intelligence outside of the Anglosphere”; Van Puyvelde & Curtis, 1041). Lo que resulta más discutible es si estas aportaciones (cada vez más numerosas) llegan a afectar al “núcleo” de los estudios de inteligencia o apenas constituyen “notas a pie de página” que permiten a los practicantes de los estudios de inteligencia asegurar que se está huyendo del “anglocentrismo” y se están explorando muchas otras perspectivas. Aunque de hecho no sea así.

3) Por el momento, los sistemas anglosajones (sobre todo, los de Estados Unidos y el Reino Unido) van a seguir centrando el interés de los estudiosos de la inteligencia, por más que vayan apareciendo materiales relativos a otros países. Y quizá la razón principal para ello sea la facilidad de acceso a fuentes primarias (“One of the main reasons why so many intelligence scholars focus their research on the American and the British communities is because of the archival resources these countries have made available”; Van Puyvelde & Curtis, 1049). Si un investigador académico quisiera consagrarse al estudio de la comunidad de inteligencia del país X (distinto de Estados Unidos y Reino Unido) se encontraría con que muy pronto, quizá con apenas dos o tres trabajos publicados, habría agotado las posibilidades de las fuentes disponibles. Y que, quizá, ciertos temas de gran interés estarían por completo fuera de su alcance por falta de acceso a fuentes relevantes. Sin un sistema de desclasificación similar al de los principales países anglosajones, es muy difícil que surja una literatura “nacional” (o “regional”) sobre inteligencia.

 

[1]     Ver https://www.gla.ac.uk/schools/humanities/staff/damienvanpuyvelde/  (acceso: 10 Mayo 2020).

[2]     Van Puyvelde, D., & Curtis, S. (2016). ‘Standing on the shoulders of giants’: diversity and scholarship in Intelligence Studies. Intelligence and National Security, 31(7), 1040-1054.

La inteligencia y la crisis del COVID19

“It is difficult to make predictions, especially about the future».

Atribuido a Niels Bohr

 

José Miguel Palacios, 14 de abril de 2020

Hace algunas semanas, Javier Jordán[1] pasaba revista en las páginas de El País a diversas previsiones que a lo largo de los últimos años se habían hecho, tanto en España como en otros países, sobre el posible impacto de una pandemia global. Y su conclusión, muy bien documentada, era que lo que nos ha ocurrido no ha sido una sorpresa. Que se trataba de una de las contingencias que los especialistas en prospectiva hacía tiempo que consideraban posibles. Que la pregunta real no era por qué no se previó (que sí se hizo), sino por qué no se tomaron a tiempo las medidas preventivas adecuadas.

Es este, desde luego, uno de los grandes problemas de los sistemas de alerta temprana: ¿cómo hacer que las alertas se traduzcan en respuestas políticas eficaces? La Comisión Europea explicaba muy claramente este dilema en el título de una conferencia que organizó en 2007: From Early Warning to Early Action[2]. Porque parece claro que una buena alerta temprana no siempre desencadena una acción preventiva eficaz.

Javier Jordán señala en su artículo algunos de los problemas que dificultan la adopción temprana de decisiones. Y a su análisis me remito. Aunque, sin pretender agotar el tema, yo añadiría tres más a las que él apunta:

a) Prestamos mucha atención a las previsiones correctas y mucha menos a las incorrectas. Quizá porque somos conscientes de la dificultad de predecir el futuro, lo que hace que nos impresionen más los aciertos que los errores. Quizá también porque los encargados de la inteligencia prospectiva tienden a utilizar sus pronósticos correctos como indicio de eficacia, de calidad, algo siempre muy difícil de medir con exactitud en las actividades de inteligencia. El caso es que a las mesas de los decisores llegan no solo las predicciones que más tarde se revelan exactas, sino también muchas otras que son demasiado vagas, o demasiado exageradas. O que son, simplemente, erróneas. ¿Y cómo distinguir de antemano las unas de las otras? Pues no resulta nada fácil.

b) Se ha escrito que la inteligencia, para ser eficaz, tiene que llegar a los decisores en el momento preciso. Es decir, cuando el tema esté ya sobre sus mesas y antes de que hayan tomado las decisiones[3]. Porque, si están ocupados con otras cuestiones, no van a tener tiempo (ni ganas) de dedicar demasiada atención a algo que puede suceder o no. Es lo que ocurrió con el magnífico NIE sobre Yugoslavia de la Comunidad de Inteligencia norteamericana (1990). La administración Bush estaba centrada en la crisis soviética y en la crisis de Kuwait, y no tenía demasiado interés en hacer hueco en sus agendas para una nueva crisis como la que el NIE pronosticaba[4].

c) Con todo, el mayor problema es que cualquier medida preventiva que un gobierno quiera adoptar tiene un “precio”. Un precio que el gobierno debe pagar gastando parte de su “capital político”. Está claro que en una democracia el pueblo encuentra razonable que se gaste todo lo necesario en hacer frente a una amenaza real, visible, que pueda percibir y comprender con la información de que dispone. Es el caso de la actual pandemia, de la amenaza de ETA durante tantas décadas, o del terrorismo de Al-Qaida a partir de 2001. Los ciudadanos tendrán, en cambio, más dificultades en aceptar gastos y esfuerzos encaminados a contrarrestar amenazas que no conocen y que quizá no lleguen a materializarse. Y son precisamente las amenazas de este tipo las que, supuestamente, debería detectar un sistema eficaz de alerta temprana. 

 

[1]     JORDÁN, J. (2020). ‘COVID-19’ y prospectiva en seguridad y defensa. Agenda Pública El País, 28 Marzo 2020. http://agendapublica.elpais.com/covid-19-y-prospectiva-en-seguridad-y-defensa/  (acceso: 12.04.2020).

[2]     Ver https://ec.europa.eu/jrc/en/event/early-warning-early-action-developing-eu-s-response-crisis-and-longer-term-threats-7760 (acceso: 13.04.2020).

[3]     “For intelligence to be welcomed and to have an impact, it must arrive at the right time, which is after the leaders have become seized with the problem but before they have made up their minds”. Jervis, Robert (2010). Why Intelligence Fails: Lessons from the Iranian Revolution and the Iraq War.  Cornell Studies in Security Affairs. pg. 167.

[4]     Treverton, Gregory F., and Renanah Miles (2017). “Unheeded Warning of War: Why Policymakers Ignored the 1990 Yugoslavia Estimate.” Intelligence and National Security 32, no. 4 (2017): 506–522.

 

Inteligencia desclasificada y verdad

“Porque nada hay encubierto, que no haya de ser manifestado; ni oculto, que no haya de saberse».

Mt, 10:26[1]

 

José Miguel Palacios, 4 de marzo de 2020

Los documentos de inteligencia suelen ser clasificados porque si el oponente[2] desconoce lo que sabemos (o lo que ignoramos) sobre él, entonces tenemos una ventaja competitiva[3]. La clasificación implica que solo una minoría (los “happy few”, que diría Stendhal) conozca su contenido y que aquellos muchos que lo ignoren puedan hacerse una idea exagerada acerca de su valor. Acerca, en particular, de su veracidad. Y es que algunos de ellos quizá imaginen que la desclasificación de informes de inteligencia hará que todos tengamos acceso a una verdad de orden superior, una verdad que hasta ese momento se nos había ocultado.

Por eso es inevitable que la lectura de los numerosos informes de inteligencia que ciertos países (Estados Unidos, sobre todo) han desclasificado provoque en muchos una cierta decepción. Porque bastante de lo que contienen ya estaba disponible en medios abiertos. Y porque las novedades sensacionales que incorporan son, a veces, poco más que rumores de escasa verosimilitud y difícil confirmación.

¿De verdad la inteligencia real está tan lejana de ese orden superior de veracidad que se le atribuye? Y, si es así, ¿por qué?

Está, en primer lugar, el factor del tiempo. La inteligencia se produce en apoyo al proceso de toma de decisiones y debe entregarse en el momento en que sea necesaria. Lo que, en el mundo real, supone que los servicios de inteligencia dispondrán habitualmente de menos tiempo del que se requeriría para hacer un trabajo plenamente sólido. Para llegar a conocer la verdad-verdad. La investigación técnica de un accidente aéreo puede durar varios meses y la instrucción judicial de una causa compleja, varios años. Pero los políticos tienen que adoptar decisiones trascendentales en pocas horas o días, y la inteligencia tiene que ajustarse a sus plazos para proporcionar dentro de ellos los mejores elementos de juicio que pueda obtener o elaborar. Que, evidentemente, habrían sido de más calidad si hubiese contado con más tiempo.

Un segundo problema lo representan las fuentes. En parte por su culto del secreto, en parte para evitar solapes con otros proveedores de información y análisis, la inteligencia (al menos, muchos servicios de inteligencia) tiende a basar sus informes en lo obtenido de cierto tipo de fuentes: fuentes humanas, con las que a menudo existe una relación conspiratoria, y fuentes técnicas. El problema es que tales fuentes, insustituibles para ciertos temas, tienen muchas limitaciones a la hora de iluminar otros[4]. Además, las fuentes humanas son las que se consigue captar, no siempre aquellas a las que habría que acceder para conseguir una información veraz. Los propios intereses de las fuentes, tanto económicos como políticos, influyen también en la información que proporcionan[5].

Un tercer problema es que los analistas que redactan los informes de inteligencia no son siempre grandes expertos en los temas de los que tratan. En 2004, David Ignatius aseguraba que un analista medio de la CIA apenas tenía tres años de experiencia en su puesto, un plazo que cualquier especialista universitario consideraría corto para formar a un verdadero experto[6]. Por otra parte, la compartimentación, característica del trabajo de los servicios de inteligencia, puede hacer que en ocasiones el analista tenga un buen conocimiento de su propio tema y ningún conocimiento de otras cuestiones conexas, que pueden ser responsabilidad de un equipo de trabajo diferente[7].

Dicho esto, parece claro que historiadores y otros especialistas académicos sacarán buen provecho de los documentos de inteligencia que puedan ser desclasificados. A menudo encontrarán en ellos una comprensión bastante sofisticada de lo que estaba ocurriendo, algo muy difícil de conseguir cuando se tiene que trabajar en unos plazos estrictamente limitados. En ocasiones, se sorprenderán de que las conclusiones de los analistas de inteligencia no sean sustancialmente distintas de las alcanzadas por especialistas académicos (y por algunos periodistas)[8]. En otras, descubrirán que los productos de inteligencia pueden ser netamente inferiores a las obras de los historiadores, escritas con más tiempo y perspectiva, con un mejor acceso a fuentes fiables. Así que los amigos de las conspiraciones, nuestros entrañables “conspiranoicos”, quedarán casi siempre decepcionados. La cara oculta de la Luna resulta no ser tan distinta[9].

 

[1]     Según la traducción de Casiodoro de la Reina.

[2]     La “parte contratante de la segunda parte”, según el léxico marxista.

[3]     El conocido periodista portugués José Rodrigues dos Santos lo explica muy bien en su novela O Códex 632: “Os portugueses eram um povo pequeño e com recursos limitados, não seriam capazes de competir com as grande potências europeias em plano de igualdade se todos partilhassem a mesma informação. Eles perceberam que a informação é poder, e, conscienciosos, guardaram-na com grande avareza, preservando assim o monopólio do conhecimento sobre esta matéria estratégica para o seu futuro”. RODRIGUES DOS SANTOS, J. (2005). O Códex 632. Lisboa: Gradiva. Pp. 119-120.

[4]     Robert Jervis ha escrito: “Although intelligence organizations do not like to recognize it, they rarely have special advantages in understanding revolutions and general political developments. CIA and its counterparts are in the business of stealing secrets, but secrets are rarely at the heart of revolutions.” JERVIS, R. (2010). Why Intelligence Fails: Lessons from the Iranian Revolution and the Iraq War. Cornell Studies in Security Affairs. P. 26.

[5]     Un caso paradigmático es el de la fuente iraquí Curveball. Ver Wikipedia contributors. (2020, January 21). Curveball (informant). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 10:07, March 3, 2020, from https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Curveball_(informant)&oldid=936917180.

[6]     IGNATIUS, D. (2 Mayo 2004). Spy world success story. Washington Post: B07.

[7]     En un informe redactado por la CIA en 1983 se decía que “Después de Yugoslavia, España es el país étnica y lingüísticamente más diverso de entre los principales países europeos”. Lo que indica que el autor estaba muy poco familiarizado con la situación etnolingüística de países como Francia o Italia. Ver https://arainfo.org/aragon-en-los-papeles-de-la-cia/

[8]     En un artículo publicado en 2007, James D. Marchio, un veterano analista de inteligencia en la DIA y, posteriormente, en la ODNI, afirmaba que en lo relativo a la fiabilidad de las fuerzas no soviéticas del Pacto de Varsovia, “most academics came to the same conclusions as the IC did…”. Y parece que lo escribía con cierto orgullo, como prueba de que los analistas de inteligencia habían hecho bien su trabajo. Ver MARCHIO, J.D. (2007). Reliability of Non-Soviet Warsaw Pact Armed Forces, 1946-89. Studies in Intelligence Vol. 51, No. 4 (Extracts-December 2007): 40.

[9]     En las viejas novelas de ciencia ficción (por ejemplo, en Esa horrible fuerza, de C.S. Lewis), la cara oculta de la Luna es presentada a veces como una región misteriosa, donde existen seres o instalaciones (en general, malignos) que no pueden verse en la cara vista. Como todos sabemos, la realidad es más prosaica. Menos novelesca.

Los límites de la inteligencia

“Intelligence does not drive policy. Policymakers drive policy. Intelligence forms a crucial part of their intellectual background, but competing with intelligence are their prejudices and opinions formed over lifetimes of thinking about politics and history.»

 

Paul D. Miller[1]

 

José Miguel Palacios, 22 de enero de 2020

Este mismo mes de enero, el think tank francés Geopragma, que se define a sí mismo como “polo francés de geopolítica realista”, afirmaba en un artículo sobre la crisis entre Irán y Estados Unidos que “Europa, y parece que también Francia, por sus desastrosas decisiones sobre Libia y Siria a lo largo de los últimos diez años, han perdido perdido el control en Oriente Medio… y ahora pierden la cabeza”[2]. Dos casos tremendos en los que la reacción de Europa (y de muchos países europeos) ante lo que en su momento se llamó la “primavera árabe” parece haber sido muy inadecuada. Como si aquellos acontecimientos hubieran pillado a Europa (y a los dirigentes europeos) por sorpresa, como si, además, nadie hubiera acertado en el diagnóstico.

Y de una manera natural surge la pregunta de cuál ha sido el papel de la inteligencia en este fracaso político. De por qué la inteligencia no parece haber servido de mucho. Por qué, en particular, la inteligencia no ha proporcionado una eficaz alerta temprana. O por qué no ha sido capaz de diagnosticar a tiempo lo que estaba ocurriendo. Y es que, como Fernando Velasco nos recordaba hace pocas fechas, en casos como estos los ciudadanos pueden preguntarse “por qué y para qué necesitamos la Inteligencia en un mundo en el que la información está al alcance de cualquiera”, o “cuál es el valor añadido que justifica la existencia de un Servicio de Inteligencia”[3].

Cuando un sistema falla (y tendríamos que aceptar que en este tema ha fallado lo que podríamos llamar “sistema de toma de decisiones informado por la inteligencia”) el error puede deberse al mal funcionamiento de cualquiera de sus componentes. Simplificando mucho, podríamos aventurar que el fallo puede haberse dado en la elaboración de la inteligencia por parte de los servicios, o en su uso por parte de los decisores políticos. O, quizá, en ambos.

No conocemos todavía qué inteligencia elaboraron los servicios europeos sobre la posibilidad de una “primavera árabe”, sus características y su posible evolución. Aún faltan bastantes años para que los documentos relevantes puedan ser desclasificados[4]. Podemos aventurar, sin embargo, que es difícil que su aportación haya marcado la diferencia en un tema como el que tratamos. Porque no se puede pedir peras a un olmo y los servicios de inteligencia están optimizados para elaborar otro tipo de productos:

– Los servicios suelen concentrar su esfuerzo en áreas en las que tienen una ventaja comparativa clara. Porque, como nos recordaba Paul Miller, en estos momentos no están, ni mucho menos, solos entre los proveedores de conocimiento estratégico en apoyo del proceso de toma de decisiones. Así que los servicios valoran, sobre todo, aquellos de sus productos que están elaborados con información procedente de fuentes clandestinas y de procedimientos específicos. Y, claro, estos productos pueden ser muy útiles en ciertos temas y nada útiles en otros. Si se trata de conseguir información técnica detallada acerca de un avión de combate de quinta generación, o sobre la postura negociadora de un país, entonces un buen servicio puede tener algo (o bastante) que ofrecer. Pero si se trata de prever o de estudiar procesos como el de la “primavera árabe”, entonces los servicios son menos útiles. Porque, con toda probabilidad, su desencadenamiento no fue producto de los manejos de un poderoso dirigente en cuyo círculo de confianza quizá se podría intentar el reclutamiento de una fuente.

– Los buenos servicios tienen muy asumido su papel en apoyo al proceso de toma de decisiones. Lo que implica que tienden a ignorar temas y procesos que no tienen interés para sus clientes. En los países democráticos, en que la duración de los ciclos políticos depende de los procesos electorales y raramente es mayor de cuatro años, el plazo medio-largo tiene un interés escaso para los decisores y, en consecuencia, también para los servicios.

– Los servicios de inteligencia son particularmente buenos en el conocimiento del pasado reciente y tienden a imaginar el futuro extrapolando las tendencias que son capaces de detectar en estos momentos. Como Tom Fingar ha explicado, “most of the time, the future is like the past, with certain variations, and most of the time it is ‘safe’ to predict basic continuity”[5]. Lo que explica las enormes dificultades con las que se enfrentan los servicios para detectar posibles puntos de inflexión. Como, por ejemplo, la “primavera árabe”.

Pero también puede haber habido disfunciones en el lado de los clientes. La inteligencia no es la única fuente de conocimiento de la que beben y lo que los decisores buscan en los servicios “es aquello que otras agencias no pueden suministrarles”[6]. En un problema como el descrito, en el que los servicios difícilmente pueden poner en valor sus fortalezas específicas (principalmente, en cuanto a fuentes y procedimientos), es fácil que un político de alto nivel se deje guiar, sobre todo, por su ideología, por su intuición (en muchos casos, educada por una larga experiencia) o por el “conventional wisdom” de la época.

En 2010 -2011 muchos gobernantes europeos creyeron ser testigos del comienzo de una nueva “ola de democratización”[7], como la que se desarrolló en Europa Centrooriental y los Balcanes durante los años noventa. Se equivocaron.

 

[1]     MILLER, P.D. (2010). Working for the “War Czar”. Lessons for Intelligence Support to Policymaking during Crises. Studies in Intelligence Vol. 54, No. 2. https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/csi-publications/csi-studies/studies/vol.-54-no.-2/pdfs-vol.-54-no.-2/U-%20Miller-Working%20for%20the%20War%20Czar-19June2010-web.pdf (acceso: 22.01.2020).

[2]     GEOPRAGMA (17.01.2020). Communiqué Geopragma : Dans la crise irano-américaine : l’Europe entre inconstance et suivisme. Geopragma. http://geopragma.fr/communique-geopragma-dans-la-crise-irano-americaine-leurope-entre-inconstance-et-suivisme/  (acceso: 22.01.2020).

[3]     VELASCO, F. (16.01.2020). Repensar los servicios de inteligencia: aprendiendo de la sociedad. Blog Cátedra Servicios de Inteligencia y Sistemas Democráticos. http://catedra.proyectointeligenciavisualanalitica.com/blog-fernando-velasco/  (acceso: 22.01.2020).

[4]     La UE sí desclasificó hace unos años un análisis estratégico sobre este tema redactado en 2007. Council of the European Union (05.07.2017). Worst Case Scenarios for the Narrower Middle East (declassified version of the confidential report SIT-6577/07, dated 12.07.2007). http://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-7636-2017-INIT/en/pdf (acceso:22.01.2020).

[5]     FINGAR, T. (2011). Reducing uncertainty: Intelligence analysis and national security. Stanford University Press. P. 80.

[6]     DÍAZ FERNÁNDEZ, A.M. (2006). El papel de la comunidad de inteligencia en la toma de decisiones de la política exterior y de seguridad de España. Fundación Alternativas: documento de trabajo OPEX 03/2006. P.61.

[7]     Para el concepto “ola de democratización”, ver HUNTINGTON, S. P. (1993). The third wave: Democratization in the late twentieth century. University of Oklahoma press. P. 15.

 

Inteligencia: impacto y transparencia

“Porque nada hay encubierto, que no haya de ser manifestado; ni oculto, que no haya de saberse».

Mt, 10:26

José Miguel Palacios, 13 de diciembre de 2019

No sé si es positivo o negativo, pero en nuestro mundo actual estamos asistiendo a una creciente “comercialización” de la inteligencia estatal (governmental intelligence, en terminología anglosajona). Si hace cuarenta años Sir Humphrey, el inefable Secretario Permanente de la serie británica Yes Minister, se refería a sus superiores políticos como “Lords and Masters”, en la inteligencia actual se habla de clients (clientes) y de customers (usuarios). Y se busca un beneficio, que, ante la dificultad de monetizarlo, se suele identificar con el “impacto” que la inteligencia (sus productos y actividades) puede tener sobre el proceso de toma de decisiones.

Y aquí nos enfrentamos a una doble paradoja. La inteligencia, tal y como se ha concebido hasta ahora, está estrechamente relacionada con el secreto, pero el impacto de un producto de inteligencia puede ser mayor cuando es filtrado (leaked), es decir, cuando alguien viola el secreto que debería protegerlo. Por otra parte, la inteligencia actúa en apoyo de los escalones superiores del proceso de toma de decisiones (el “cliente”), pero cuando se filtra un documento de inteligencia el que lo hace suele intentar perjudicar al “cliente”, dejando claro que sus decisiones no se adaptaban a la inteligencia que había recibido. Algunos ejemplos:

– En octubre de 1990, un NIE de la comunidad de inteligencia norteamericana (Yugoslavia transformed) predecía la desintegración de Yugoslavia un año antes de que tuviera lugar[1]. Aunque el documento no tuvo ninguna influencia real sobre las decisiones que adoptaría la administración Bush, fue ampliamente leído y comentado en Washington. Es decir, resultó ser una contribución importante a la discusión pública del problema (tuvo impacto). Y ello se debió, sobre todo, al hecho de que su contenido fuera filtrado rápidamente al New York Times, quizá por alguien que no estaba de acuerdo con la política que Estados Unidos estaba adoptando.

– Un análisis de inteligencia estratégica de la Unión Europea, Worst Case Scenarios for the Narrower Middle East, anticipaba en 2007 lo que más tarde sería la “primavera árabe”[2]. Hasta la desclasificación del documento en 2017 su contenido era desconocido y no parece haber ejercido ninguna influencia directa o indirecta sobre la percepción por parte de los líderes europeos de los procesos que se estaban desarrollando en diversos países árabes a finales de la primera década del siglo XXI.  Más impacto tuvo un informe de alcance mucho más modesto (current intelligence), producido el 13 de octubre de 2015, en el que se sostenía que “el atentado suicida del 10 de octubre de 2015 contra una manifestación pacífica ante la estación de ferrocarril de Ankara puede haber sido cometido por orden del partido gobernante AKP”[3]. Quienquiera que lo filtró pudo utilizar sus conclusiones como munición argumental contra el gobierno turco, en contra de los deseos del “cliente” (el EEAS) para el que se había escrito el informe[4].

– El buen trabajo analítico realizado por el CNI en los meses anteriores al comienzo de la Segunda Guerra del Golfo (marzo de 2003) es conocido, en parte, a través de filtraciones efectuadas a la prensa. Los filtradores fueron, en la mayor parte de los casos, miembros de la oposición que buscaban desacreditar la postura adoptada por el gobierno de entonces[5].

Las sociedades modernas piden cada vez más transparencia, algo que está reñido con la forma tradicional de funcionamiento de la inteligencia. El ejemplo de bastantes democracias avanzadas sugiere que es posible ser más transparente de lo que en el pasado se creía. Pero también que hay límites. En la sociedad contemporánea conocemos no pocos ejemplos de actividades en que el secreto está celosamente protegido. Es así, por ejemplo, en las comunicaciones, en la labor de los medios de comunicación, en las relaciones entre abogados y clientes, etc. De esta manera se ayuda a proteger bienes públicos tan estimables como la privacidad de los ciudadanos o su derecho a la información. Y también debería considerarse normal y democrático que (en determinadas circunstancias, con determinados controles) pueda hacerse uso del secreto para proteger la integridad y el buen funcionamiento del sistema de toma de decisiones.

Transparencia y confidencialidad son importantes, aunque cada sociedad y cada época requieren que ambos criterios se combinen en proporciones diferentes. Y parece demasiado aventurado sacrificar por completo la una a la otra. Aunque sea en nombre del ahora tan valorado “impacto”.

 

[1]     Ver Treverton, Gregory F. y Renanah Miles. Unheeded warning of war: why policymakers ignored the 1990 Yugoslavia estimate. Washington DC: Centre for the Study of Intelligence. Central Intelligence Agency, Octobre de 2015. https://www.cia.gov/library/center-for-the-study-of-intelligence/csi-publications/books-and-monographs/csi-intelligence-and-policy-monographs/pdfs/unheeded-warning-yugoslavia-NIE.pdf.

[2]     Council of the European Union, Worst Case Scenarios for the Narrower Middle East (SIT-6577/07), 12 julio 2007. http://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-7636-2017-INIT/en/pdf.

[3]     Ankara Bombing. Ver https://ahvalnews.com/terrorism/ahval-reveals-top-secret-eu-report-akp-commissioned-isis-ankara-massacre.

[4]     Según otra filtración, un informe del INTCEN fechado el 24 de agosto de 2016 consideraba que no podía atribuirse a Gülen la responsabilidad del intento de golpe de estado de julio de aquel año. Ver Gultasli y Rettman, “Leaked document sheds light on Turkey’s ‘controlled coup’”, EU Observer, 11 marzo 2019. https://euobserver.com/foreign/144366.

[5]     Ver Palacios, J.M., “Coalitional Intelligence: The Strategic Role of Minor Partners”, Journal of European and American Intelligence Studies 2:1 (June 2019), 7-20.