Los diseños absurdos son un caso especial de la genialidad; es posible, es deseable ¿es necesario? No, pero tampoco es necesario sufrir ¿o si? Hace falta hacer una historia del placer y el diseño y descifrar los estilos estudiando la moral de las culturas que los engrendran.
La innovación depende del entorno, de ahí la observación: fijaos:
La inserción de un elemento extraido de otro entorno aporta novedad en el entorno en el que se inserta; surgen dos procesos de adaptación, la del nuevo objeto en el viejo entorno y la del viejo entorno al nuevo objeto.
Así pues por ejemplo lo novedoso que puede ser un sistema u objeto obsolescente en un entorno premodernizado no expuesto con anterioridad a este nuevo influjo. Este ha sido el camino que la innovación en el tercer mundo ha venido siguiendo; ya que al no establecerse como centros generadores de novedad son campo fértil para la reconversión de recetas agotadas en el mundo tecnologizado. Eso explica el éxito que tecnologías caras y viejas han tenido en mercados controlados por la poca oferta o el proteccionismo; la telefonía digital en México, por ejemplo, o las incipientes democracias en paises invadidos por las fuerzas multinacionales.
La innovación como proceso global implica partir de un entorno multidiferenciado como generador de relevancia. La innovación como gran promesa del Design Thinking debe ser evaluable desde la más exigente cuota de diferenciación; ahí su posible impacto.
El concepto de bondad y progreso asociado al Design Thinking no es una novedad relevante en los sitemas de mercado que lo exigen: de hecho siempre han querido lo mismo; la realidad como problema exige su resolución: nuestros clientes exigen soluciones reales al problema establecido.
Pero la verdadera innovación creativa no implica el llegar a la solución mediante procedimientos de diseño: sino reconocer que el problema no tiene una solución segura. La mayor aportación del design thinking a los sistemas de realidad es trastocarlos; redefinirlos; ello implica cambiar las reglas básicas del juego de realidad y comenzar a considerar que nuestros problemas no tienen soluciónes; tienen posibilidades de redefinición.
Por ejemplo: la inserción de la tecnología de alto rendimiento en México, o en cualquier otro país, no es un problema de mercado; de retorno de inversión, de ventaja competitiva, ni siquiera de tecnología: es un problema de uso; no es necesario pensar en términos de rentabilidad, sino de aplicabilidad, demanda y cultura. El mejor escenario posible para llegar a un entorno utópico es eliminar el obstáculo conceptual que hace pensar que todo problema tecnológico (social, educativo, de salud, etc) es un problema de mercado y tecnología. En la medida en la que el mercado sólamente se defina por la ganancia y el retorno de inversión ningun problema puede establecerse en términos de innovación: debe cambiar la evaluación del beneficio, en la medida en que la tecnología se defina únicamente como hardware-software está condenada a sujetarse al mercado y sus limitaciones monetarias.
Es necesario insertar el sentido de ineficacia en los problemas de mercado para probar su capacidad de adaptación a los entornos de realidad variable; creativa y propositiva. Hace falta experimentar hasta donde el máximo nivel de ineficiencia puede generar innovación: insetar la mayor ineficiencia de un entrono en otro para ver cuanto beneficio puede sacarse de esa adaptación.
El fracaso de los sitemas que no soporten sus máximos niveles de ineficacia demostrará que no fueron buenas soluciones desde un principio; la realidad en el fututro es un deporte extremo, simepre lo ha sido; las guerras y las catástrfes lo demuestran.
Johnny Holland Magazine publica un estupendo artículo sobre técnicas deconstructivas de análisis. Muy útil para entender las estrategias de investigación e interpretación de datos que participan en los procesos de diseño. Hay elementos que emergen diréctamente de la observación y otros que son resultado de la creatividad asociada a una buena base de segmentación del problema. Una delicia.
” Trabajar con datos de investigación y observaciones es considerado frecuentemente la caja negra en la literatura sobre diseño. Los diseñadores se encuentran enfrentedos con la intimidante tarea de analizar datos, pero carecen de claridad para esta tarea. Comprender las principales técnicas utilizadas en el trabajo anlítico puede desplazar algunas de las incertidumbres y proveer de un camino despejado en esta tarea”
Técnicas de AnálisisPodemos revelar las técnicas del análisis:
Deconstrucción: Fragmentar las observaciones en sus componentes. Esta es la definición clásica del análisis.
Manipulación: reclasificar, reordenar o mover los datos de la investigación sin hacer cambios fundamentales. Se utiliza tanto como una técnica preparatoria; p.ej. como precursora de una actividad, y como medio de exploración de los datos como herramienta analítica por derecho propio)
Transformación: Proceso de la información para llegar a una nueva representación de las observaciones. A diferencia de la manipulación, la transformación tiene el efecto de cambiar los datos.
Sumarización: Combinar observaciones similares y tratarlas colectivamente. Es una técnica standard en muchos métodos cuantitativos de análisis.
Agregación: Muy cercana a la sumarización, esta técnica conjunta datos de múltiples fuentes. Tal recolección representa típicamente una visión de “nivel superior” hecha a partir de conjuntos subyacentes de datos individuales. La agregación de datos es utilizada frecuentemente en el análisis cuantitativo.
Generalización: Tomar datos específicos de las observaciones y a partir de ellos crear juicios o reglas generales.
Abstracción: El proceso de desechar elementos particulares- información que se relaciona a ejemplos específicos- de manera que las características más generales sobresalgan.
Síntesis: El proceso de integrar conceptos, ideas, objetos y otros datos cualitativos
en nuevas configuraciones, o para crear algo totalmente nuevo.
