La epistemología es la rama de la filosofía que estudia la naturaleza del conocimiento. Una de sus principales tareas es la de estudiar cómo se adquiere el conocimiento y cómo se representa.
La matriz de Rumsfeld es una herramienta que nos ayuda a representar el conocimiento y a identificar qué conocimiento nos falta para tomar decisiones. En este artículo vamos a ver cómo funciona y cómo nos puede ayudar.
La matriz de Rumsfeld
Según nuestro grado de conocimiento y la consciencia que tenemos de él, podemos clasificarlo en 4 categorías:
- Lo que sabemos que sabemos
- Lo que sabemos que no sabemos
- Lo que no sabemos que sabemos
- Lo que no sabemos que no sabemos
La representación tradicional es la siguiente:
Pero no me gusta porque pone las cuatro categorías como del mismo tamaño. Mi representación personal, que me parece que guarda mejor las proporciones es esta:
Bueno, haciéndola un poco más legible (y rompiendo las proporciones) quedaría así:
Pero quiero que te quedes con la idea de una frase que escuché en una serie llamada Dark: “Lo que sabemos que sabemos es una gota, lo que no sabemos es un océano.”
Ejemplos
Pongamos algunos ejemplos de cada categoría para entenderlos mejor.
Categoría 1: Lo que sabemos que sabemos
En este área están todas las cosas que nuestra consciencia puede encontrar y a veces incluso explicar. Por ejemplo si eres programador sabes que sabes algún lenguaje de programación, como Python, Go, Scala. Hablando del futuro sabemos que es muy probable que todos estos lenguajes tengan nuevas versiones, o que se encuentren vulnerabilidades en ellos y que se tengan que actualizar.
También podríamos incluir el conocimiento académico, cosas que hayamos estudiado recientemente y cosas similares.
Categoría 2: Lo que sabemos que no sabemos
Siguiendo el ejemplo de los lenguajes de programación, normalmente sabemos uno o dos, pero estamos conscientes de que no conocemos su funcionamiento interno, o que no conocemos otros lenguajes, por ejemplo Ocaml, Haskell, etc. O sabemos que no podemos montar una infraestructura de Kubernetes, pero sabemos que existe y que hay gente que lo sabe hacer, así que podríamos investigarlo. También hay cosas que son imposibles de conocer y lo sabemos, por ejemplo, cuando va a salir exactamente la próxima versión de Python.
Categoría 3: Lo que no sabemos que sabemos
Aquí se empiezan a poner difíciles las cosas, ¿cómo que hay cosas que no sabemos que sabemos? Este es el conocimiento tácito, cosas que hemos adquirido indirectamente o que ya están tan interiorizadas que no nos damos cuenta que sabemos. Por ejemplo cuando eres programador no te das cuenta que estás haciendo matemáticas con el simple hecho de programar. Entonces sabes matemáticas (por lo menos una rama de ellas), pero no te das cuenta. Otro ejemplo es con nuestro lenguaje natural, sabemos conjugar en todas las formas de subjuntivo, pero no sabíamos ni cómo se llama eso.
Una sub-categoría este tipo de conocimiento es el que tenemos pero no nos damos cuenta que es relevante para el problema en cuestión que estamos tratando.
Categoría 4: Lo que no sabemos que no sabemos
Esta es la más difícil de entender, en inglés le llaman los “unknown unknowns” y son todas aquellas cosas que no sabíamos siquiera que teníamos que preguntar. En el caso de los lenguajes de programación, por ejemplo está el caso de los lenguajes que ni siquiera hemos escuchado su nombre, o de todos aquellos conceptos que no sabemos que existen. Por ejemplo, si no sabemos que existe la programación funcional, no sabemos que no sabemos programación funcional.
Respecto al futuro, este conocimiento son aquellas cosas que no podemos prever que pasarán, por ejemplo, que un proyecto dejará de mantenerse de manera súbita, que su autor principal morirá, etc.
Cuando eres completamente nuevo en un campo, esta parte es tan abrumadora y se come completamente a la categoría 2, las de las cosas que sabemos que no sabemos, que es muy fácil pensar que sabes todo lo que hay que saber, pero no es así. Cuando vas conociendo más el área o el tema, vas sacando cosas de esta categoría y las vas poniendo en la categoría 2, las cosas que sabes que no sabes, y ahí es cuando empiezas a de verdad conocer algo.
Lo más peligroso (y también la mayores oportunidades) para los proyectos y para nosotros están en esta categoría.
¿Cómo nos ayuda esta clasificación?
Esta matriz nos da consciencia de la cantidad de conocimiento que nos hace falta y nos hace pensar además que hay cosas que ni siquiera nos imaginamos que no sabemos.
La matriz de Rumsfeld, está principalmente considerada como una herramienta para la toma de decisiones y el análisis de riesgos. Las principales formas de aplicarla son:
- Al planear de proyectos, en donde podemos analizar las cuatro categorías para encontrar los riesgos de que un proyecto sea factible y salga en el tiempo y presupuesto planeados.
- Al escoger tu stack tecnológico. Recuerda que cuando empiezas a conocer algo puedes sentir que lo sabes todo y tener una confianza excesiva al tener pocas preguntas sobre el tema, pero esto sólo es una señal de que la categoría 4, los desconocidos desconocidos, es demasiado grande. Eso es exactamente lo que pasa con las tecnologías demasiado nuevas o que estás empezando a conocer, lo que puede hacer que un proyecto se vuelva inviable. Por eso, guiarte por esta matriz para escoger la tecnología que vas a usar te puede proteger de tomar decisiones demasiado arriesgadas.
- Desarrollo de software resiliente. Al evaluar contra qué te deberías proteger, vale tener en cuenta que hay cosas que son imposibles de predecir o imposibles de saber. Esto te llevará a fortalecer las áreas del sistema críticas para recuperarse de cualquier problema, conocido o desconocido, que puedan afectar su funcionamiento general.
Conclusión
La matriz del conocimiento nos ayuda a poner los pies en la tierra respecto a los riesgos y lo que de verdad podemos considerar que sabemos. Úsala para planear tus proyectos, escoger tu tecnología y proteger tus sistemas contra cosas que pueden ser catastróficas.
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