El enfoque centrado en el objetivo de la inteligencia es un método de análisis de inteligencia que Robert M. Clark introdujo en su libro "Análisis de inteligencia: un enfoque centrado en el objetivo" 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 recolectores, analistas y clientes son integrales y la información no siempre fluye de manera lineal. [2]
Análisis centrado en el objetivo
Proceso de inteligencia
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 designada. Cuando los contribuyentes y recolectores 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 discute los problemas con este modelo puro y ofrece múltiples enfoques para resolverlos.
En el modelo puro, existe una oportunidad limitada para que los contribuyentes o consumidores hagan preguntas o brinden comentarios. [4] Para comprender completamente lo que analizan, los analistas deben tener la oportunidad de hacer preguntas sobre las fuentes donde los recolectores recopilaron información. Del mismo modo, cuando el tomador de decisiones recibe una estimación de inteligencia, debe tener la oportunidad de hacer preguntas no solo sobre cómo el analista llegó a una conclusión en particular, sino también sobre la confiabilidad de las fuentes.
Sherman Kent, el "padre del análisis de inteligencia", dejó un legado no solo en su trabajo, sino también en los miembros de la facultad del Centro Sherman Kent. La facultad enseña principios de inteligencia a futuros analistas de inteligencia. Según Jack Davis, del Sherman Kent Center, Kent fomentó las discusiones y el disenso entre los analistas, además de tener en cuenta una "amplia gama de opiniones externas". [5] Kent también alentó la "responsabilidad colectiva por el juicio", 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 tomador de decisiones o del consumidor ayudan al proceso de inteligencia al liderar al empujar al analista a desafiar y refinar su propio trabajo.
Es importante señalar que las agencias modifican constantemente el modelo puro tradicional en la práctica de la inteligencia. Por ejemplo, varios "centros" dependientes del Director de Inteligencia Nacional colocan deliberadamente a recolectores y analistas en equipos.
El ciclo de inteligencia tradicional separa a los recolectores, procesadores y analistas y con demasiada frecuencia resulta en "arrojar información por encima de la pared" para convertirse en la responsabilidad de la siguiente persona. Todos evitan cuidadosamente 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 de un 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: Inteligencia comercial estratégica competitiva (CIAD) e Inteligencia técnica competitiva (CTI). Según April y Bessa, CIAD es un proceso lineal donde el producto de inteligencia se mueve hacia arriba a través de las capas de la organización. Por el contrario, CTI es un modelo más interconectado. Descubrieron que la estructura organizativa asociada con CIAD evita el intercambio abierto de información e ideas, y es un obstáculo para el análisis de inteligencia ". [6]
Testificando 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 de inteligencia centrado en el objetivo. Según el Sr. Jardines, el Dr. Robert Clark "propone un enfoque más centrado en el objetivo, iterativo y colaborativo que sería mucho más efectivo 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 en el que 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 en el que la información fluye sin restricciones entre todos los participantes, que también se centran en el objetivo de crear una imagen compartida del objetivo. [8] Para conocer otros modelos y sus limitaciones, consulte Análisis de hipótesis en competencia y trampas cognitivas para el análisis de inteligencia .
Creando el modelo
Modelos en inteligencia
Los modelos conceptuales son útiles para el proceso analítico y son particularmente útiles para ayudar a comprender el enfoque de la inteligencia centrado en el objetivo. Un modelo conceptual es una invención abstracta de la mente que incorpora y aprovecha mejor el proceso de pensamiento de un analista. El modelo permite al analista utilizar una poderosa herramienta descriptiva para estimar situaciones actuales y predecir circunstancias futuras. [9]
Fuentes de información de inteligencia
Una vez que el analista construye la estructura esquelética del modelo, el siguiente paso es agregar sustancia. Aquí es donde el analista debe investigar, recopilar información y sintetizar para poblar el modelo. Para que un analista llene con éxito un modelo para un objetivo complejo, debe encontrar información de una amplia gama de fuentes clasificadas y no clasificadas. Esto incluye recuperar información del cuerpo de inteligencia existente. [10] Dependiendo del objetivo, un analista puede buscar información de inteligencia de código abierto (información disponible para el público en general), inteligencia humana ( HUMINT ), inteligencia de medidas y firmas ( MASINT ), inteligencia de señales ( SIGINT ) o inteligencia de imágenes. ( PIE ). Aunque la información de código abierto es barata o gratuita y de fácil acceso, puede ser tan útil como las fuentes de inteligencia técnica más especializadas que son caras de usar. [11]
Poblando el modelo
Completar el modelo obliga al analista a cotejar los datos recopilados, organizar los datos y evaluar la relevancia y credibilidad de la evidencia. Finalmente, después de que el analista examina cada dato, el analista debe incorporar la información en el modelo de destino. A medida que el cuerpo de información se construye en el modelo, el analista puede determinar más fácilmente dónde hay inconsistencias en las conclusiones. Esto requiere que el analista lleve a cabo más investigaciones para apoyar o negar una conclusión en particular. Además, a medida que el analista completa el modelo, el modelo de destino muestra dónde existen brechas en el modelo. Estas brechas también obligan al analista a recopilar información adicional para describir de manera más completa el objetivo.
Análisis organizacional
Clark definió una organización como un sistema que "se puede ver y analizar desde tres perspectivas: estructura, función y proceso". [12] La estructura describe las partes de toda la organización, enfatizando a las personas que son parte de la organización y sus relaciones entre sí como parte de ese todo. La función describe el producto de la organización y enfatiza la toma de decisiones. Finalmente, Proceso describe las actividades y conocimientos que formulan el producto final. Un analista debe considerar cada uno de estos componentes al examinar una organización objetivo en particular. Más importante aún, 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 del objetivo al analista. Las debilidades o cambios en la organización objetivo ayudan al analista a construir un análisis predictivo y confiable. [12]
Aplicaciones del enfoque de la inteligencia centrado en el objetivo
El enfoque de la inteligencia centrado en el objetivo no pretende negar otros procesos de inteligencia. En cambio, ofrece un método alternativo al proceso de inteligencia establecido. El ciclo de la inteligencia, como muchos otros sistemas, necesita mejoras continuas. A raíz de los ataques terroristas de 2001, la comisión del 11 de septiembre declaró que la comunidad de inteligencia de Estados Unidos necesitaba mejoras en la recopilación y el intercambio de información. Según la Comisión Nacional de Ataques Terroristas contra Estados Unidos , las agencias de inteligencia estadounidenses experimentaron una coordinación y cooperación inadecuadas. [13] Este es un ejemplo de falla en el ciclo de inteligencia , donde una falla en el proceso aceptado condujo 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:
- Buscar: primero se identifica y localiza un objetivo (persona o ubicación).
- Solución: el objetivo se mantiene bajo vigilancia continua mientras se establece una identificación positiva.
- Finalizar: se asigna una fuerza de asalto para capturar o matar al objetivo.
- Explotación: el material de inteligencia está protegido y extraído, y se interroga a los detenidos.
- Analizar: la información se estudia para identificar más oportunidades de focalización. [14]
Criticas
Según Heuer, los analistas siempre pueden esforzarse por mejorar las estimaciones y ningún método garantiza conclusiones precisas en todo momento. Los analistas deben esperar fallas de inteligencia y refinar la metodología para aprender de lo que funcionó y lo que no funcionó. [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 de red que, en su forma ideal, requiere más tiempo que el ciclo tradicional. Si los analistas retroceden para colaborar con los recolectores y responder a múltiples preguntas de los tomadores de decisiones, es probable que el producto terminado tarde más en llegar al tomador de decisiones.
Referencias
- ^ Clark, Robert M. (2003), Análisis de inteligencia: un enfoque centrado en el objetivo , CQ Press, ISBN 1-56802-830-X
- ^ a b Jardines, Eliot A. (21 de junio de 2005), "Testimony of Eliot A. Jardines" (PDF) , Using Open Source Effectively: Hearings before the Subcom Committee on Intelligence, Information and Terrorism Risk Assessment, Committee on Homeland Security, United States House of Representantes , págs. 11-18
- ^ Clark, 2006, p.11.
- ^ Maynes, Aaron; Golbeck, Jennifer; Hendler, James, Semantic Web and Target-Centric Intelligence: Building Flexible Systems that Foster Collaboration (PDF) , consultado el 28 de abril de 2008
- ^ Davis, Jack (1995), "A Policymaker's Perspective On Intelligence Analysis" , Studies in Intelligence , 38 (5) , consultado el 28 de octubre de 2007
- ^ April, Kurt; Bessa, Julian. "Una crítica del proceso de inteligencia competitiva estratégica dentro de una multinacional energética global" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 7 de febrero de 2012 . Consultado el 28 de abril de 2008 .
- ^ Jardines 2005, p. 12.
- ↑ Clark, 2006, p. 13.
- ^ Clark, 2006, p. 37.
- ^ Clark, 2006, p.83.
- ↑ Clark, 2006, p.111.
- ↑ a b Clark, 2006, p.227.
- ^ "9/11 Commission Faults US Intelligence" , CNN , CNN , 19 de mayo de 2004 , consultado el 28 de abril de 2008.
- ^ McChrystal, Stanley A. (2014). Mi parte de la tarea . Pingüino. ISBN 978-1-59184-682-6.
- ^ Heuer, Richards J. Jr. (1999), "Psicología del análisis de la inteligencia". , Personal de Historia, Centro para el Estudio de Inteligencia, Agencia Central de Inteligencia , consultado el 29 de octubre de 2007
- ^ Johnston, Rob (2005), Analytic Culture in the US Intelligence Community: An Ethnographic Study , Center for the Study of Intelligence, Central Intelligence Agency , consultado el 29 de octubre de 2007