Los problemas de la física newtoniana se resolvían con fórmulas sencillas, que relacionan entre sí a pocas variables. Luego la teoría de la probabilidad y la estadística permitieron a la ciencia enfrentar los problemas inciertos. Recientemente la complejidad del mundo se ha multiplicado exponencialmente. ¿Cómo enfrentar sus crecientes desafíos? ¿Son imprescindibles los modelos sofisticados de computadora? Algunos -recordando la frase de Albert Einstein: “Todo debe hacerse lo más simple posible, aunque sin exagerar”- sugieren mantener simples los procesos y no complicarlos innecesariamente.

Los profesores Donald Sull de MIT y Kathleen Eisenhardt de Stanford han publicado el libro Simple Rules: How to Thrive in a Complex World. Identifican criterios que deben cumplir con estas reglas simples: 1) deben ahorrar recursos, especialmente tiempo y energía, 2) deben poder ajustarse según las circunstancias, 3) deben poder eliminar la confusión y las vacilaciones, 4) deben establecer un marco dentro del cual se pueda improvisar y 5) deben permitir la colaboración flexible, especialmente bajo tensión.

No es tan cierto que los modelos complicados trabajen necesariamente mejor que las reglas simples -las que pueden versar sobre límites, prioridades, topes, know-how, coordinaciones o tiempos- cuando éstas están bien formuladas. Se requiere una adecuada concentración en las variables críticas y optar por criterios que funcionen para un rango plural de escenarios antes que buscando esfuerzos singulares de optimización. Harry Markowitz ganó el Premio Nobel de Economía en 1990 por su investigación sobre la Teoría del Portafolio. Su propio ahorro, en cambio, lo invertía según la regla 1/N, dividía el total que tenía disponible entre el número de fondos que le merecían consideración.

Los autores, por ejemplo, festejan el consejo simple del autor Michael Pollan sobre la mejor dieta: “Come comida, no mucha, mayoritariamente plantas”.