El enfoque centrado en objetivos para la inteligencia es un método de análisis de inteligencia que Robert M. Clark introdujo en su libro "Análisis de inteligencia: un enfoque centrado en objetivos" en 2003 [1] para ofrecer una metodología alternativa al ciclo de inteligencia tradicional . Su objetivo es redefinir el proceso de inteligencia de tal manera que todas las partes del ciclo de inteligencia se unan como una red. Es un proceso colaborativo donde los recopiladores, analistas y clientes son parte integral, y la información no siempre fluye de manera lineal. [2]
La visión más común del proceso de inteligencia es el modelo conocido como ciclo de inteligencia . En el concepto original de este modelo, los pasos son etapas aisladas donde cada parte tiene un propósito o tarea designado. Cuando los contribuyentes y recopiladores completan la recopilación de datos, el ciclo continúa. Si bien este procedimiento completa cada parte del ciclo, puede restringir el flujo de información. [3] La comunidad de inteligencia a menudo analiza los problemas con este modelo puro y ofrece múltiples enfoques para resolverlos.
En el modelo puro, los contribuyentes o consumidores tienen pocas oportunidades de hacer preguntas o proporcionar retroalimentación. [4] Para entender completamente lo que analizan, los analistas deben tener la oportunidad de hacer preguntas sobre las fuentes de las que los recopiladores obtuvieron información. De la misma manera, cuando el responsable de la toma de decisiones recibe una estimación de inteligencia, debe tener la oportunidad de hacer preguntas no solo sobre cómo el analista llegó a una conclusión particular, sino también sobre la confiabilidad de las fuentes.
Sherman Kent, el "padre del análisis de inteligencia", dejó un legado no sólo en su trabajo, sino también en los miembros del cuerpo docente del Centro Sherman Kent. El cuerpo docente enseña principios de inteligencia a futuros analistas de inteligencia. Según Jack Davis, del Centro Sherman Kent, Kent fomentaba los argumentos y el disenso entre los analistas, así como la toma en cuenta una "amplia gama de opiniones externas". [5] Kent también fomentaba la "responsabilidad colectiva por el juicio", lo que apoya un enfoque de red para la inteligencia. En una red de este tipo, los analistas son directamente responsables del trabajo, y las preguntas de un decisor o un consumidor ayudan al proceso de inteligencia al impulsar al analista a cuestionar y refinar su propio trabajo.
Es importante señalar que las agencias modifican constantemente el modelo tradicional y puro en la práctica de inteligencia. Por ejemplo, varios "centros" bajo la dirección del Director de Inteligencia Nacional colocan deliberadamente a recopiladores y analistas en equipos.
El ciclo de inteligencia tradicional separa a los recopiladores, procesadores y analistas y, con demasiada frecuencia, da como resultado “arrojar información por encima del muro” para que pase a ser responsabilidad de la siguiente persona. Todos evitan hábilmente la responsabilidad por la calidad del producto final. Debido a que este “proceso compartimentado da como resultado requisitos formalizados y relativamente inflexibles en cada etapa, es más predecible y, por lo tanto, más vulnerable a las contramedidas del oponente”. [2]
Kurt April y Julian Bessa examinaron las debilidades de la comunidad de inteligencia competitiva en su artículo “Una crítica del proceso de inteligencia competitiva estratégica dentro de una multinacional energética global”. Examinaron dos procesos de inteligencia competitiva: la inteligencia empresarial estratégica competitiva (CIAD) y la inteligencia técnica competitiva (CTI). Según April y Bessa, la CIAD es un proceso lineal en el que el producto de inteligencia se mueve hacia arriba a través de las capas de la organización. En contraste, la CTI es un modelo más en red. Encontraron que la estructura organizacional asociada con la CIAD impide el intercambio abierto de información e ideas, y es un obstáculo para el análisis de inteligencia”. [6]
En su testimonio ante el Comité de Seguridad Nacional de la Cámara de Representantes, el Sr. Eliot A. Jardines , presidente de Open Source Publishing, Incorporated, presentó una declaración y apoyó el enfoque centrado en el objetivo para la inteligencia. Según el Sr. Jardines, el Dr. Robert Clark "propone un enfoque más centrado en el objetivo, iterativo y colaborativo que sería mucho más eficaz que nuestro actual ciclo de inteligencia tradicional". [7] Con un enfoque centrado en el objetivo para el análisis de inteligencia, la inteligencia es colaborativa, porque este modelo crea un sistema donde puede incluir a todos los contribuyentes, participantes y consumidores. Cada individuo puede cuestionar el modelo y obtener respuestas a lo largo del camino. El modelo centrado en el objetivo es un proceso de red donde la información fluye sin restricciones entre todos los participantes, quienes también se centran en el objetivo para crear una imagen compartida del objetivo. [8] Para otros modelos y sus limitaciones, véase Análisis de hipótesis en competencia y trampas cognitivas para el análisis de inteligencia.
Los modelos conceptuales son útiles para el proceso analítico y son particularmente útiles para ayudar a comprender el enfoque centrado en el objetivo de la inteligencia. Un modelo conceptual es una invención abstracta de la mente que incorpora y aprovecha al máximo el proceso de pensamiento de un analista. El modelo le permite al analista utilizar una poderosa herramienta descriptiva para estimar situaciones actuales y predecir circunstancias futuras. [9]
Una vez que el analista construye la estructura básica del modelo, el siguiente paso es agregarle contenido. Aquí es donde el analista debe investigar, reunir información y sintetizar para completar el modelo. Para que un analista complete con éxito un modelo para un objetivo complejo, debe encontrar información de una amplia gama de fuentes tanto clasificadas como no clasificadas. Esto incluye recuperar información del conjunto de inteligencia existente. [10] Dependiendo del objetivo, un analista puede buscar información de inteligencia de fuentes abiertas (información disponible para el público en general), inteligencia humana ( HUMINT ), inteligencia de medidas y firmas ( MASINT ), inteligencia de señales ( SIGINT ) o inteligencia de imágenes ( IMINT ). Aunque la información de fuentes abiertas es barata o gratuita y de fácil acceso, puede ser tan útil como las fuentes de inteligencia técnica más especializadas que son costosas de usar. [11]
Al completar el modelo, el analista debe cotejar los datos recopilados, organizarlos y evaluar la evidencia en cuanto a su relevancia y credibilidad. Por último, después de examinar cada dato, debe incorporar la información al modelo de destino. A medida que se va acumulando información en el modelo, el analista puede determinar con mayor facilidad dónde hay inconsistencias en las conclusiones. Esto requiere que el analista realice más investigaciones para respaldar o rechazar una conclusión en particular. Además, a medida que el analista completa el modelo, el modelo de destino muestra dónde existen lagunas en el modelo. Estas lagunas también obligan al analista a recopilar información adicional para describir el objetivo de manera más completa.
Clark definió una organización como un sistema que "puede ser visto y analizado desde tres perspectivas: estructura, función y proceso". [12] La estructura describe las partes de la organización en su conjunto, haciendo hincapié en las personas que forman parte de la organización y sus relaciones entre sí como parte de ese todo. La función describe el producto de la organización y hace hincapié en la toma de decisiones. Por último, el proceso describe las actividades y el conocimiento que formulan el producto final. Un analista debe considerar cada uno de estos componentes al examinar una organización objetivo en particular. Lo más importante es que, cuando un analista describe con éxito la organización objetivo con una comprensión completa de su estructura, función y proceso, el modelo demuestra las fortalezas y debilidades de la organización objetivo al analista. Las debilidades o los cambios en la organización objetivo ayudan al analista a construir un análisis predictivo y confiable. [12]
El enfoque de la inteligencia centrado en objetivos no pretende negar otros procesos de inteligencia, sino ofrecer un método alternativo al proceso de inteligencia establecido. El ciclo de inteligencia, como muchos otros sistemas, necesita mejoras continuas. Tras los ataques terroristas de 2001, la Comisión del 11 de septiembre declaró que la comunidad de inteligencia estadounidense necesitaba mejoras en la recopilación y el intercambio de información. Según la Comisión del 11 de septiembre, las agencias de inteligencia estadounidenses experimentaron una coordinación y cooperación inadecuadas. [13] Este es un ejemplo de fracaso en el ciclo de inteligencia , donde una falla en el proceso aceptado llevó a resultados devastadores.
El general Stanley A. McChrystal escribió en 2014 sobre un ciclo de selección de objetivos llamado "F3EA" utilizado en la guerra de Irak , que significa:
Según Heuer, los analistas siempre pueden esforzarse por mejorar las estimaciones y ningún método garantiza conclusiones precisas en todo momento. Los analistas deben esperar errores de inteligencia y refinar la metodología para aprender de lo que funcionó y lo que no. [15]
Además, según Johnston, las limitaciones de tiempo son uno de los obstáculos más difíciles para los analistas de inteligencia. [16] Un modelo centrado en el objetivo, por su propia naturaleza, es un proceso en red que, en su forma ideal, requiere más tiempo que el ciclo tradicional. Si los analistas retroceden para colaborar con los recopiladores y responder a múltiples preguntas de los tomadores de decisiones, es probable que el producto final tarde más tiempo en llegar a manos de los tomadores de decisiones.