Desde los albores de la Ilustración en el siglo XVII, Causa y Efecto ha sido un método clave utilizado por académicos y científicos para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas. Uno de los aspectos más difíciles de entender Causa y Efecto es poder dominar qué información necesita incluir y qué puede ignorar. Como dijo el ensayista y ex analista de riesgos Nassim Taleb: “Es fácil pensar que la inteligencia consiste en darse cuenta de cuándo las cosas son relevantes (detectar patrones). En un mundo complejo, la inteligencia consiste en ignorar cosas que son irrelevantes (evitando patrones falsos) ”.
En la lógica de Causa y Efecto, rara vez descubrimos causas únicas para cualquier evento (si la vida fuera tan simple) y, por lo tanto, nos embarcamos en el análisis de lo que llamamos 'conjuntos causales', y de ese modo determinamos exactamente qué combinación de causas era 'necesaria y suficiente'. para crear un efecto determinado. Una especie de versión de causa y efecto de la navaja de Ockham. En la práctica, observamos un efecto y nos preguntamos "si se elimina una de las causas, ¿seguirá ocurriendo el efecto?", Seguido de la pregunta "¿son las causas restantes suficientes en sí mismas para explicar el evento en su totalidad?"
Dicho de otra manera, si todas nuestras causas seleccionadas son necesarias para que suceda el evento, la alteración de cualquiera de ellas DEBE cambiar el resultado al menos de alguna manera. Además, como grupo, deben ser suficientes para explicar el evento que está sucediendo como sucedió, con CERO causas adicionales necesarias para explicar el evento.
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En el bestseller seminal de Malcolm Gladwell del año 2000 "The Tipping Point" podemos ver una explicación de "Necesario y Suficiente" en acción. Comienza su discusión analizando el episodio de una gran epidemia de sífilis que sacudió la ciudad estadounidense de Baltimore a fines del siglo XX.
¿Qué pudo haber causado este dramático y devastador aumento? La investigación de Gladwell descubrió cuatro causas que pueden considerarse necesarias y suficientes.
En primer lugar, la enfermedad había prevalecido en la ciudad durante generaciones. Sin embargo, cabe señalar que durante décadas la tasa de infección se mantuvo constante antes de que se disparara repentinamente en el verano de 1996.
En segundo lugar, los CDC informaron que en 95/96 Baltimore experimentó un aumento notable en el consumo de crack, lo que provocó un aumento sustancial de lo que las autoridades describirían más tarde como "comportamiento de riesgo", lo que permitió que enfermedades como la sífilis y el VIH se propagaran con mayor facilidad.
Los académicos de la Universidad John Hopkins revelaron otro factor; que ha habido recortes federales en los servicios médicos, particularmente en las áreas más pobres, reduciendo los servicios de control de enfermedades hasta en un tercio. Lo que significa que, en promedio, una persona infectada llevaba la enfermedad de tres a cuatro veces más antes de recibir tratamiento.
Finalmente, uno de los principales epidemiólogos de EE. UU. Señaló una cuarta causa necesaria. A mediados de la década de 1990, Baltimore se propuso destruir dos grandes proyectos de viviendas públicas de la ciudad de 1960, uno en el este y otro en el oeste. Esto provocó la migración de dos comunidades previamente aisladas, comunidades que hasta este momento habían sido entornos socio-sexuales relativamente autónomos.
Lo que esto nos sugiere desde una perspectiva de RCA es que este suceso aparentemente sencillo solo puede explicarse completamente por estas cuatro causas que trabajan en combinación, causas que son todas necesarias y suficientes para esta epidemia. El primero involucró a la enfermedad en sí, el siguiente cambio de comportamiento, el tercero provocó un cambio en los procedimientos de salvaguardia y el último cambió radicalmente el entorno. Si bien ninguna de las causas fue tan dramática por sí sola (tenga en cuenta que los servicios médicos se redujeron en un tercio, no se abolieron) en combinación, permitieron que ocurriera un cambio dinámico y dañino. Elimine una de estas causas y seguirá teniendo un gran aumento en el número de personas infectadas, pero no una gran epidemia. Y tampoco es necesario agregar otras causas a este "conjunto causal" para explicar la gran epidemia.
En Root Cause Analysis recopilamos y gestionamos datos de forma estructurada, lo que nos permite abrir nuestro pensamiento sobre cómo coexisten causas aparentemente pequeñas y desconectadas para crear eventos que, en ocasiones, son enormes. De esta manera nos posicionamos para poder comprender la causalidad en su totalidad y aplicar múltiples soluciones que evitarán o reducirán los problemas que nos encontremos.
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