Los investigadores tienen una fórmula para entrar en el flujo

La experiencia inmersiva y, a menudo, emocionante de «fluir» mientras se practican deportes, se crea arte o se trabaja es un estado mental muy buscado asociado con la creatividad y la productividad máximas, razón por la cual los programadores de inteligencia artificial y los departamentos de recursos humanos están ansiosos por encontrar formas de cultivarlo.

Pero, ¿realmente puedes ordenar los ingredientes para lograr una experiencia tan subjetiva?

Los psicólogos de la Universidad de Yale dicen que sí: han desarrollado una teoría matemática del flujo y argumentan que es posible mejorar la inmersión y el compromiso en casi cualquier tarea mediante la manipulación de algunas variables clave.

Ryan Carlson, estudiante de doctorado en el Departamento de Psicología, Paul Stillman, científico investigador asociado en marketing en la Escuela de Administración de Yale, y David Melnikoff, anteriormente del Departamento de Psicología de Yale ahora de la Universidad Northeastern, publicaron su fórmula el 26 de abril en el periódico Comunicaciones de la naturaleza.

«Estos principios subyacentes al flujo pueden ser inconscientes, pero no aleatorios, y funcionan dentro de un sistema biológico que puede describirse en términos matemáticos», dijo Melnikoff, autor correspondiente del artículo.

La ecuación básica que subyace a su teoría computacional del flujo es relativamente simple: calcula la información mutua entre los estados finales deseados y los medios para alcanzarlos, una cantidad expresada como I(M;E). El ejercicio es un ejemplo que utilizan para ilustrar el concepto.

Cuando las personas hacen ejercicio, tienen un estado final deseado, por ejemplo, perder cinco libras. Las personas también tienen un medio para alcanzar su estado final, tal vez haciendo jogging. Si trotan y con qué frecuencia y distancia es el medio y es informativo de si lograrán su estado final.

«Nuestra teoría dice que cuanto más informativo es un medio, más flujo experimentará alguien mientras lo realiza», dijo Melnikoff. «La fórmula es una forma de cuantificar matemáticamente exactamente qué tan informativo resulta ser un medio en particular».

Las compañías de ejercicios como Peloton son expertas en crear una experiencia inmersiva al hacer que los medios sean altamente informativos. Por ejemplo, utilizan los resultados del ejercicio para clasificar a los usuarios en «tablas de clasificación», lo que aumenta drásticamente la cantidad de información que los ciclistas obtienen de sus medios de ejercicio.

«Hay miles de posiciones en la tabla de líderes en las que un ciclista podría terminar, miles de posibles estados finales, y el desempeño del ciclista revela cuál de estos estados finales ocurrirá», dijo Carlson. «Esa es mucha información, mucho más de lo que normalmente obtendrías de un entrenamiento. ¿Cuándo fue la última vez que el ejercicio te permitió descartar literalmente miles de posibles estados finales?»

La optimización de I(M;E) también es un objetivo clave de los programadores de inteligencia artificial. En esencia, los expertos en inteligencia artificial están tratando de construir máquinas que se comporten como personas en estados de flujo, argumentan los autores.

Melnikoff, Carlson y Stillman dicen que, en teoría, la fórmula del flujo puede mejorar el rendimiento de casi cualquier tarea, una herramienta potencialmente valiosa para los departamentos de recursos humanos que buscan aumentar el interés y la productividad de los trabajadores. Pero también se dan cuenta de algunas limitaciones inherentes al usar estos principios para mejorar los resultados de las tareas: interés personal y talento.

Por ejemplo, Melnikoff conoce a una maestra jardinera que dice que experimenta fluidez al crear hermosos paisajes, una pasión que él no comparte.

«Debido a que soy un jardinero incompetente, los medios de jardinería no brindan información. Ya conozco el estado final: un jardín muerto», dijo.