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    1/138

    S i s t e m a s

    Sistema de c a l4 k ld A i central

    RelevanciaLos sistemas tienen sistemas dentro de ellos mismos.Hay que tener claras las relaciones existentes entre las

    partes del sistema y el todo del sistema tratado.

    Todos los sistemas son sistemas perdbidos, es decir,

    dependen del punto de vista del observador.

    Sistemas

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    TraduccinQu es un sistema?

    Segn Peter Senge, un sistema es un todo percibido

    cuyos elementos 'se mantienen juntos' porque se

    afectan mutuamente y de manera continua a lo largo

    del tiempo y funcionan para alcanzar un propsito

    comn.

    El correo interno de una empresa es un ejemplo de un

    sistema creado a partir de una cadena de actividades y

    una red de relaciones. El departamento de correo suele

    tener su propio personal, pero tambin trabaja con otro

    personal administrativo para garantizar que el correo

    llegue a la persona adecuada.

    MslemasiirnptivosI implejos

    Todos y partes emergentes

    La mayor parte de sistemas son todos constituidos departes ms pequeas que se unen (o se mantienen

    juntas). Cada sistema tiene una existencia aparte con

    un nombre que describe sus caractersticas, relaciones

    o funciones comunes. Por ejemplo, tanto un gato como

    un rebao de ovejas o una colmena de abejas son

    sistemas. Las partes de un gato como el hgado, o elsistema circulatorio, o los ojos, tambin pueden

    considerarse sistemas separados de componentes

    unidos; de la misma manera, el sistema circulatorio

    contiene el corazn, los pulmones, las arterias y las

    venas: todas las partes se interrelacionan para

    constituir un todo en funcionamiento. De manerasimilar, las abejas o las ovejas individuales son partes

    de la colmena o el rebao enteros. A partir de esta

    pauta de interrelaciones surge el comportamiento del

    sistema, un comportamiento que muchas veces es

    notablemente diferente del comportamiento de una

    parte individual Por ejemplo, una oveja sola puedequedarse quieta cuando se le aproxime una persona,

    mientras que un rebao tiene ms probabilidades de

    apartarse. Tambin podemos apreciar esta diferencia en

    Sistemas

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    las organizaciones: la creatividad del personal

    individual acostumbra a sucumbir bajo los procesos

    burocrticos; del mismo modo, en un grupo de jazz de

    improvisacin, el "sentimiento" y el "flujo" de una

    pieza surge de la pauta de interacdones entre losmsicos.

    dilogo

    Definir un sistema segn su lmite: sistema tratado

    La idea de Stafford Beer del sistema tratado consiste

    en que siempre que se observa un subsistema ste

    forma parte de un mayor conjunto de sistemas. As quecuando se emplea la expresin todo perdbido, sta

    implica un grado necesario de subjetividad. Por

    ejemplo, depende del punto de vista de cada uno

    considerar que quien trabaja en casa, por cuenta de

    una empresa, es parte de esa organizacin o no. Por

    otro lado, puede hacerse responsable a la empresa delestado de salud y la seguridad de sus trabajadores en

    casa, de manera que a este respecto el o la trabajadora

    se considera part;e del sistema de la empresa. Por otro

    lado, la empresa puede no facilitar al trabajador en

    Gran sistema

    El planeta

    Sistemas en sistemas

    Sistema Subsistema Subsubsistema

    Gran Bretaa Una empresa Administracin,Personal,Formacin

    Oficina del noroeste,equipo de sistemas

    de informacin,equipo de atencin

    al cliente (y algunosclientes)

    Sistemas

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    casa ventajas laborales como las vacaciones o la baja,

    aunque se le pague igual que a la plantilla interna. As

    pues, a este respecto el que trabaja en casa no es parte

    del sistema.

    # t memasiiitaptativoslOmptejos

    Este tipo de interaccin es parte del comportamiento

    de sistemas adaptativos complejos. Cuando hablamos

    de sistemas, pues, es importante definir claramente el

    sistema tratado.

    Qu es el sistema tratadoEl problema es que las cosas nunca son tan simples.

    Por ejemplo, el equipo de atencin al cliente de la

    oficina del noroeste puede incluir parte del equipo de

    sistemas de informacin. Y por si fuera poco, la

    divisin de sistemas de informacin puede estar

    organizada de otra manera, v.g. en slo dos reas a

    nivel nacional frente a diez regiones de venta. Cmose trabaja con los compaeros de ventas cuando se

    decide subdividir sistemas de informacin en unidades

    ms pequeas?

    #imiopoiesis,iiimplejidad:wducn lS.iiinorcin

    Superposicin de los limites del sistema

    Conforme aumenta la complejidad

    del sistema tratado, se

    incrementa la cantidad deinformacin (o, ms

    exactamente, de datos). El

    flujo de datos empieza a

    desbordar los procesos y los

    sistemas organizados para

    tratarlo. En el pasado han tenido

    algn efecto los mtodos que

    perseguan la reduccin de la

    complejidad, pero en la actualidad el

    ritmo de los cambios exige nuestra partidpacin en lacomplejidad: un proceso de absordn, que subamos a

    bordo la complejidad para as poder manejarla.

    Sistemas

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    dilogo,

    perspectivas

    La misma complejidad de los sistemas complicados hallevado a los tericos de la complejidad a desarrollar

    nuevas percepdones de los sistemas no basadas en

    modelos mecnicos simplistas. Como dice Frandsco Varela:

    Olvdese de la i dea de una caja negra con ent radas y sal i das.

    Pi ense en trmi nos de bucl es.

    perspectivas

    [5^1 Aplicacin

    i - t J Todo es un sistemaCuando personas diferentes, con intereses diferentes,

    juntan las cosas para describirlas, crean un sistema

    perdbido. Este proceso puede tener lugar en una sola

    organizadn o en una sodedad que incluya varias

    organizadones. El sistema puede disponer de diversas

    pautas, relaciones e intendones, segn el punto devista del creador o creadores. Al hablar de cambios, o

    de la puesta en marcha de cambios, lo cual implica

    necesariamente a otras personas, es esendal llegar a

    un acuerdo sobre::

    Las conexiones: reladones entre las partes. Una perspectiva comn.

    Feedback: dnde y cmo la informadn sobre lo quesucede regresa al sistema.

    El sistema tratado.

    El lmite del sistema.

    En el libro La Quinta Discilpina en la prctica (Edidones

    Granica), Peter Senge y otros autores analizan

    detalladamente los puntos de vista sobre los sistemas y

    sus aplicadones prcticas.

    La percepcin de Senge no es una mera percepcin

    tradidonal de los sistemas: incorpora aspectos propios

    de ideas contemporneas, como el caos y la teora de

    la complejidad.

    Sistemas

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    Platos sobre ruedas: qu es el sistema?

    El gobierno local de Gran Bretaa fedlita un servido de

    reparto a domidlio de platos preparados para andanos

    impedidos. El servido platos sobre ruedas, tal comose le conoce, compra comida en grandes cantidades y

    prepara platos completos en codnas centrales. Los

    platos se enfran y transportan a cocinas locales, donde

    se recalientan y se reparten en furgoneta o coche a los

    hogares de los clientes.

    La gestin deddi revisar el sistema. Uno de los

    problemas persistentes era la formadn de grumos en

    una de las salsas. Tras examinar todo el sistema, no

    hallaron ningn error. Pero, qu es todo el sistema? La

    percepcin de lo que forma parte o no del sistemadepende del observador; un andano incluir a sus

    amigos y parientes en su visin del sistema; su

    trabajador social tal vez incluya al mdico de cabecera;

    el conductor de la furgoneta tal vez lo sepa ya todo

    sobre la hija del andano, pero puede desconocer la

    existenda de los amigos.

    SERVICIOSVOLUNTARIOS

    SERVICIOSPBLICOS

    AMIGOS

    FAMILIA

    COMUNIDAD

    ESPECIALISTAS\ \ EN DIETnCAReparto

    Recalentamiento de la comida\ \

    Preparadn/Enfrado de la comida

    SISTEMA TRATADOCompra de la comida

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    Tratar sobre Las mejoras que puedan introdudrse en el

    sistema ser muy difdl, a menos que seamos consdentes

    de estos puntos de vista diferendados. Por qu se forman

    grumos en la salsa? Es por la manera en que se prepara la

    comida? O hay un en-or en el proceso de enfriado?Podra ser el recalentado? Y si es culpa del conductor

    por repartirla tarde? Si resulta que se forman goimos en la

    salsa porque la andana guarda la comida hasta la hora de

    cenar, porque su hija le prepara el almuerzo ese da, es

    razonable culpar al cliente? Si nos empeamos en

    considerar los sistemas como cadenas de reparto lineales,eso es todo lo que podemos hacer. Slo si consideramos el

    tema nicamente como una pequea parte de todo el

    sistema podemos empezar a trabajar con los

    responsables para hallar una soludn.

    - 4 > Referencias cruzadassistemas adaptativos complejos, complejidad, red y

    jerarqua, ecosistema, perspectivas.

    |~^|| Bibliografa

    Stafford Beer, Diagnosing the System, John Wiley, 1991

    John Brockman, The Third Culture, Simn & Schuster,

    1995

    Ruth Crter y otros, Systems, Management and Change,Open University, 1988

    Humberto Maturana y Frandsco Varela, The Tree of

    Knowledge: the Biological Roots of Human

    Understanding, Shambhala Publications, 1987

    Peter Senge y otros. La Quinta Disaph'na en la prctica,

    Edidones Granica

    1,0Sistemas

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    C o m p l e j i d a d

    RelevanciaComo los sistemas complejos tienen un carcter

    imprevisible inherente, las afirmadones sobre el

    tratamiento de la gestin basadas en el orden y

    controb ya no son dertas. Las implicadones de la teoria

    de la complejidad en las organizadones son enormes.

    Complejidad11

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    - i JTraduccinQu es la complejidad?

    La raz griega de la palabra nos sugiere el concepto de

    entrelazarse, como en una prenda tejida. En el hablacotidiana complejidad es sinnimo de complicacin:

    algo con muchas partes e interconexiones, y sta tambin

    constituye una sntesis aceptable de su significado

    cientfico. Una cosa no es compleja nicamente por lavariedad o el nmero de sus componentes, sino tambin

    En su bro The Coiiapse of Chaos.Jack por SU interconexin. Aunque no hay

    Cohn y lan Stewart ofrecen unaperspectiva de la complejidad basada enla comparacin entre abejas y coches. Loshuevos crecen dentro de las abejas, queponen huevos que se convierten en otrasabejas. Cohn y Stewart sugieren que sepiense en fbricas de coches quefabriquen coches que se convierten enotras fbricas de coches: eso es la

    complejidad!.

    ninguna definidn de la complejidaduniversalmente aceptada, el Grupo de

    Santa F aporta la siguiente definicin:

    La compl ej i dad hace referenci a a l a

    condicin del uni verso, i nt egrado y a l a vez

    demasiado rico y variado para que podamos

    ent ender l o m edi an t e los habi t ual es mtodos

    simpl es mecni cos o l i neal es. M edi ant e t al es mtodos podemos

    ent end er muchas pa rt es del uni verso, pero los f enmeno s ms

    ampl i os y ms i nt rnsecament e relaci onados sl o pueden

    ent enderse a t ravs de pri ncipi os y pa ut as; no deta l l adament e.

    La complej i dad tr ata de la natu ral eza de la emergencia , la

    i nnovacin, el aprendi zaj e y la adapt acin.

    Grupo de Santa F, 1996

    El Grupo de Santa F es un grupo de tericos de la

    complejidad y expedios en gestin vinculados al

    Instituto de Santa F (ISF). El ISF es el

    centro mundial de investigacin de la

    complejidad.

    La naturaleza de la complejidadMurray Gell-Mann, premio Nobel y

    uno de los fundadores del

    Instituto de Santa F, afirma que;

    Una de l as caract erst i cas ms import an t es de los si st emas

    compl ej os no l i neal es es que, en genera l , no se pueden anal i zar

    sat i sfactori ament e det erm i nando prev i amente un conjunt o de

    Complejidad

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    pr op i edades o aspectos qu e se estud i en apa r t e y despus

    combi nando esas percepci ones parcial es con la i nt encin de

    crear una imagen del todo. Convi ene observa r t odo el sist ema,

    i ncl uso si eso signif i ca hacer una observacin rudi ment ari a, y

    posteri orm ent e dej ar qu e surj an del t rabajo posi bl es

    simplif icaciones.

    Murray Gell-Mann

    Puesto que los sistemas complejos tienen una

    naturaleza imprevisible, y puesto que las definidones

    cientficas se centran en lo que es previsible, es difcil

    definir la complejidad en trminos dentifcostradidonales:

    En v ez de basar se en l a metfo ra new toni ana de lo

    i nequvocament e predecibl e, la compl ej i dad pa rece basarse en

    metforas ms simi l ares al aeci m i ent o de una pl ant a a part i r

    de una m i nscul a sem i l l a..., algo orgni co, adaptat i vo,

    sorp rendent e y vi vo.

    Mitchell Waldrop

    perspectivas

    Dos perspectivas

    Para entender la denda de la complejidad conviene

    fijarse en las races de la cienda "tradidonal". La

    percepdn dentfica ocddental se inid sobre el 500-

    600 a. C. con Demcrto, que desarroll tempranasteoras sobre el tomo. Descartes ampli esta filosofia

    "radonal" con su idea de la dualidad de mente y

    cuerpo. Hoy en da, pues, toda la denda es una

    extensin del pensamiento griego. Los griegos se

    basaban en la creenda de la existenda de "cosas vivas

    que cambian de vez en cuando". Este punto de vista

    consigui desplazar al opuesto, encabezado por

    Herclito, cuya teora resume Fritz Perls con la frase

    "no puedes baarte dos veces en el mismo ro": todo

    est cambiando continuamente en un proceso de

    "conversin". Esta opinin encaja con la idea de

    "emergenda" de los sistemas adaptativos complejos,

    con nuestras ideas sobre los sistemas vivos, y con elpensamiento filosfico orentaL

    13Complejidad

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    Entendemos el mundo descubriendo "cosas" o lo

    inventamos?

    Entendemos el mundo descubriendo "cosas por ah" o

    lo inventamos en nuestras mentes? Segn la

    autopoeisis, no percibimos el mundo directamente,

    sino que nuestro modelo mental del mundo filtra los

    datos entrantes. Cuando Schrodinger habla del efecto

    del observador en sus experimentos de mecnica

    cuntica, seala el punto de vista compartido

    generalmente por los dentficos, segn el cual ellos "se

    mantienen fuera" de sus experimentos en calidad de"observadores privilegiados", didendo "no soy

    necesario para que pase todo esto" Los directivos

    cometen el mismo error aparentando que estn fuera

    de las interacdones de sus equipos o departamentos.

    La arroganda de la idea del "observador privilegiado"

    perjudica a la denda y, puesto que la gestin extraemuchas de sus ideas de la denda, tambin perjudica a

    la gestin.

    La complejidad: una ciencia que puede surgir ahora

    La denda emplea el sistema de Platn basado en "la

    elaboradn de una historia probable". Hasta hacepoco, no se han podido elaborar "historias probables"

    sobre sistemas complejos: la potenda informtica

    necesaria para construir modelos de sufidente

    complejidad no estaba al alcance. Es ahora cuando

    puede produdrse la autntica revoludn, ya que los

    ordenadores permiten a los tericos estudiar lacomplejidad mediante un mtodo rigurosamente

    dentifico. Los ordenadores pueden efectuar mltiples

    repetidones de escenarios y simuladones, que

    producen datos tan consistentes como los obtenidos a

    partr de mtodos experimentales tradidonales. Hace

    20 aos, cuando los eminentes fsicos Friijof Capra y

    David Bohm pretendan adoptar un sistema similar sin

    las ventajas del ordenador, toparon con las

    restricdones de la clase dentfica.

    Complejidad

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    Que sea sinttico, estpido

    Segn la ciencia tradidonal, si se es capaz de predecir

    y controlar el comportamiento de un sistema ya se ha

    definido, y por lo tanto entendido y explicado. Estaafirmacin no es aplicable a los seres vivos, ni a la

    economa, ni a la meteorologa, todos ellos sistemas

    complejos. La ciencia de la complejidad emplea otro

    mtodo, la simulacin: un mtodo que puede definirse

    como sinttico, porque se basa ms en la creadn que

    en el anlisis (como en el sistema analtico tradidonal).Esta tradidonal falta de predicdn y control no constituye

    un problema crudal, puesto que en la prctica podemos

    conseguir bastante "mano izquierda" con la complejidad

    y los sistemas complejos como para utilizar los

    conceptos de manera prctica.

    Como dice Michael McMaster:

    "Mi (en aer t o modo consrent e) i l usin con l a compl ej i dad es

    qu e apor t e maneras de ent end er l as cosas que no requi eran

    grandes capaci dades int el ect ual es. Depende de las paut asy de

    la simpl i f i caci n. La compl ej i dad, t al como yo la ent i endo,

    consist e en ha cer l as cosas ms simpl es medi an t e pa ut as (o,

    como a al gunos l es gusta deci r, m edi an t e la compr esin). Para

    mi , el i nconveni ent e de la di nmi ca de sist emas (t ras pr esenciar

    el i nt ent o de i nt roduci rl a en un ent orno col ect i vo) es que exi ge

    pr estar at enci n a muchos det al l es."

    Que sea simulado, dentfico

    Los tericos de la complejidad se enfrentan al problema de

    la predicdn y el control mediante el uso extensivo de

    modelos y de la simuladn por ordenador. Kenneth

    McLeish, en The Bloomsbury Guide to Human Thought,

    describe una simuladn por ordenador del comportamiento

    bsico de la hormiga que ilustra la utilidad de este mtodo.En la simuladn, las honnigas ordenaban los huevos en el

    nido apilndolos en drculos concntricos con los huevos

    ms grandes en el montn exterior y los ms pequeos en

    el interior. Al contrastar este modelo con observadones de

    autnticas honnigas, se vio que las autnticas honnigas

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    Las ciencias de la complejidad

    La complejidad no es un bloque terico: es un conjunto

    de campos de estudio a menudo dispares unidos por un

    inters comn en una serie de conceptos an no

    definidos perfectamente.

    Entre las ciencias de la complejidad se incluyen:

    La inteligencia artificiaL

    La ciencia cognitiva.

    La ecologa. Le evoludn.

    La teoria del juego.

    La lingstica.

    Las ciencias sociales.

    La vida artifidaL La informtica.

    La economa. La gentica. La inmunologa. La filosofa.

    A diferenda de la denda tradidonal, que estudiasimples fenmenos "ideales", la teora de la complejidadestudia los fenmenos ms comunes en el mundo real -

    la turbulenda y el desequilibrio, la autoorganizadn, la

    adaptadn, el aprendizaje del sistema, el incremento de

    los benefidos y la persistenda-. He aqu algunos de los

    "comportamientos emergentes" que surgen una y otravez en los sistemas biolgicos, tecnolgicos,

    informticos y econmicos.

    Stuart Kauffman relaciona la denda de la complejidad

    con la denda tradidonal de la siguiente manera:

    El desarrollo de la denda

    Siglo Revolucin Desan-ollo de las dendasXVII I newtoniana de simpliddad organizada

    Siglo Mecnica Los estudios se centran

    XIX estadstica en la complejidad organizadaSiglo Renacimiento Se confrontan las dendasXX de la biologa de complejidad organizada

    adaptacin de The Orgins ofO rder, Kauffmann, 1993

    lAl ( i)iii|)U>jidad

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    Descrbir la complejidad: un resumen

    Gell-Mann considera la complejidad en trminos de

    informacin (la cantidad de datos necesarios para

    describir algo que es complejo), y plantea una

    distincin til entrecomplejidad rudimentaria

    y efectiva, que nos

    ayudar a esclarecer un

    poco la cuestin de la

    complejidad.

    En el diagrama A,

    ningn punto est

    conectado a ningn

    otro, mientras que en F

    se dan todas las

    E F posibles conexiones. En Bslo estn conectados unos

    cuantos puntos, mientras que C, D y E presentan cada

    vez ms conexiones. No son stas las nicas diferencias

    importantes. Gell-Mann dice que B es la imagen "refleja"

    de E por el hecho de que las conexiones de B no

    aparecen en E y viceversa. Lo mismo sucede con C y D.

    Gell-Mann nos pregunta: "Qu modelo es el ms

    complejo?". Mantiene que A y F no son complejos

    porque son fciles de describir: A = ocho puntos

    inconexos, F = ocho puntos totalmente conectados. Por

    el contrario, C y D son muy difciles de describir: todos

    los nmeros deberan etiquetarse o numerarse y

    posteriormente sera necesario algn tipo de

    clasificacin para describir las interconexiones

    existentes entre ellos. Y la naturaleza "refleja" de las

    parejas B-E y C-D? Cmo pueden describirse de manera

    simple? Si tuviramos una palabra espedal para

    describir a B, entonces seria muy fcil describir a E:

    bastaria con decir "el reverso de B". En ltimo trmino,

    pues, la complejidad depende de los ojos con que se

    Complejidad17

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    posibilidad,

    espacio,

    dilogo,

    perspectivas

    el ecosistemade "extremodel caos"

    miran, o, mejor dicho, del lenguaje con que se

    mira.

    Se considera que los cuatro modelos del medio (B, C, D y

    E) tienen un elevado contenido de informadn, ya queson difciles de describir, por lo tanto son relativamente

    complejos. Gell-Mann, por lo tanto, ha situado la

    complejidad de los diagramas entre los dos extremos que

    representan A y F. Su conclusin tiene mucho que ver

    con otra idea clave, el "extremo del caos": en los

    sistemas complejos la complejidad se encuentra en elmedio, en el confuso limite entre estados.

    Complejidad rudimentaria

    Gell-Mann asocia la complejidad rudimentaria a la

    "complejidad algortmica" de la informtica. La

    complejidad algortmica constituye un parmetro de loque tardar un ordenador en resolver un problema

    empleando sus procesos (conocidos como algoritmos).

    Cuanto ms le cueste procesar, ms complejo es el

    problema algortmicamente. Por desgrada, eso nos

    llevara a considerar que los golpes aleatorios de un

    chimpanc en una mquina de escribir son ms

    complejos que un soneto de Shakespeare. La razn es

    que los ordenadores no pueden en absoluto

    "comprimir" (ni redudr) los mensajes aleatorios,

    mientras que una historia escrita en ingls puede

    comprimirse porque se repiten dertas pautas de palabras.

    Estas dos "cadenas" de caracteres lo demuestran:

    Cadena aleatoria y cadena basada en un modelo

    110110110110110110110110110110110110

    111010101000101011110001011010110010

    ( ompifjidd

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    La primera cadena es sendlla: para enviarla en forma

    de mensaje slo necesitamos dedr: "Son los nmeros

    uno, uno y cero, repetidos 12 veces". La segunda

    cadena es algoritmicamente compleja, puesto que es

    casi del todo aleatoria: para enviarla habra que anotartodos los nmeros; no hay manera de comprimirla.

    tf il V trorqua

    Complejidad efectiva

    Gell-Mann mantiene que la complejidad efectiva tiene

    reladn con los aspectos no aleatorios de un sistema.

    En el ejemplo anterior, la primera cadena tiene unapequea cantidad de complejidad efectiva porque

    tiene regularidad (es una pauta repetida), mientras

    que la segunda cadena carece de complejidad efectiva

    y de un elevado contenido de complejidad

    rudimentaria. Sostiene que la complejidad efectiva

    "puede caracterizarse como la extensin de unadescripcin concisa de las regularidades de ese

    sistema o fila". Por lo tanto, puesto que los diagramas

    de puntos C y D (arriba) requieren extensas

    descripciones, son relativamente complejos. Estos

    diagramas de puntos son tambin una representacin

    esquemtica de los "nodos" y "conexiones" de una

    red; un concepto que Stuart Kauffman analiza

    extensamente. El nmero de nodos y el nmero de

    conexiones de una red tienen un efecto crudal en el

    comportamiento de un sistema, tal como se apreda

    en la tabla del siguiente apartado (p. 29).ri

    \jCj AplicacinDefinicin operativa de los trminos para directivos

    Michael McMaster ha sugerido las siguientes

    definidones operativas con fines directivos y

    organizativos:

    "Catico" hace referenda a un estado en el que nose pueden establecer pautas ni entender detalles.

    "Complicado" hace referenda a un estado en que no

    Complejidad19

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

    18/138

    se pueden establecer pautas, pero s entenderse

    partes y subsistemas.

    "Complejo" hace referencia a un estado en que los

    detalles no se pueden entender pero el todo (o el

    resultado general) puede entenderse gradas a lahabilidad de establecer pautas.

    La gestin imita a la denda

    Histricamente, el paradigma dominante de las teorias de la

    gestin coniespondiente a una poca detenminada ha copiado

    el para'gma dominante de las teorias dentificas de esamisma poca. Por ejemplo, gran parte de la denda que

    precedi al sigb XX estuvo muy influendada por los

    prindpios dent'ficos de Newton y Descartes. Segn este

    paradigma, el estado natural de un sistema es el equilibrio y

    las desviadones del equilibrio sern eliminadas. Del mismo

    modo, el sistema en el que se basaba la comprensin de unsistema era reducdonista y detemiinista: mediante la

    comprensin de los elementos que componen el sistema y la

    manera en que interactan, los estados futuros del sistema

    podrn (en teoria) prededrse.

    Durante siglo XIX y prindpios del XX la teoria de la gestintambin contaba con el reducdonismo, el detenninismo y el

    equilibrio como prindpios bsicos: todas las dendas sodales

    tedbieron la influenda de este paradigma. Los tericos de la

    gestin como Fayol y otros desan-ollaron mecanismos de

    control de la gestin basados en la metfora "organizadn

    como mquina" (Morgan, 1986). La gestin organizativa seaade a los planes, que posteriormente se desamollan

    mediante la planifcadn, los presupuestos y los sistemas de

    gestin segn objetivos. Para distribuir instrucdones "de

    orden y control" es esendal disponer de una estructura

    centralizada y burocrtica. El control es explidto: las

    penalizadones y estimubs monetarios constituyen una fonnahabitual de motivadn. El reducdonismo dio pie a ideas

    como la divisin del trabajo, el concepto de tarea, la

    posibilidad de intercambio entre las partes, los procesos

    Complejidad

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

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    estndar, los controles de calidad, el clculo de costes, el

    estudio del trabajo y las tablas de organizacin. Fue

    Frederick W. Taylor quien integr estas ideas en los

    conceptos del mtodo cientfico para disear una filosofacoherente de la gestin. Hoy en da sus prindpios sobre la

    gestin cientfica ejercen una gran influenda en la prctica

    de la gestin. Taylor crea en un "detemiinismo del sistema

    sodal", es dedr, que La gestin de la organizadn poda

    preverse si se comprenda la denda de la gestin. Loscontroles de organizadn, como el presupuesto, la revisin

    de resultados, las auditorias, los estndares, etc. se utilizan

    como mecanismos de respuesta negativa para mantener el

    equilibrio (Wheatley, Margaret, 1994).

    Las implicaciones de la complejidad en las

    organizadones

    Las implicadones de la complejidad en las organizadones

    son enormes. Como los sistemas complejos tienen un

    carcter imprevisible inherente, las afmiadones del

    tratamiento de la gestin basadas en el "orden y control" ya

    no son dertas. La ventaja de la teora de la complejidad es

    que, a diferenda de la teora del caos, sugiere varias

    acdones dotadas de gran poder que las organizadones

    pueden llevar a cabo a fin de avanzar por la complejidad.

    Dichas acdones ya se estn desan-oUando con buenosresultados en cada vez ms organizadones, entre las que se

    encuentran las empresas americanas Citibank y Xerox. En el

    seno del gobierno de Gran Bretaa, el Departamento de

    Transporte, el condado de Devon y el ayuntamiento de

    Binningham ya trabajan aplicando las teorias.

    Dos maneras de manejar la complejidad

    Con el tiempo, la complejidad de un sistema va en

    aumento; se trata de una regla generaL En el caso de

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    agradable aspecto exterior: los controles a los que se

    somete un coche regularmente en la actualidad implican

    el uso de ms potencia infbnntica de la que fue necesaria

    para enviar a un hombre a la Luna. Microsoft intenta que

    la infbnntica sea b o Iy divertida con Windows. El tericode la gestin Max Boisot describe dos maneras de manejar

    la complejidad: reducirla o absorberla. Consideramos que

    el primer sistema ha tocado a su fin y que las

    organizaciones deberan concentrar sus esfuerzos en

    partidpar de la complejidad y absorberla.

    Bienvenidos a la mquina: reducir la complejidad

    Las ideas derivadas de la teoria del control y la ciberntica

    (dinmica de sistemas) han influido en la teoria de la

    organizacin, y en consecuenda en el punto de vista de la

    mayor parte de las grandes empresas. Segn este punto de

    vista, las organizadones son como mquinas; se pretende

    controladas redudendo la variedad del sistema. Estaconcepdn ya fue objeto de crticas, y actualmente seran

    pocas las empresas que quem'an adoptarla. Como dice John

    Darwin en The Wisdom Paradigm, el problema es que todava

    est por aparecer un sustituto aceptado. As, por ejemplo, un

    departamento de ventas podra comunicarse con todos los

    clientes por carta, en lugar de hablar cara a cara con cadauno de ellos. De esta manera, se reduce la complejidad, pero

    no se satisfacen las necesidades in'viduales.

    autopoiesis

    La resistencia a absorber la complejidad puede cot\siderarse por un ladocomo resistencia al cambio y por otro como autoproteccin, ambascaractersticas fundamentales de los sistemas vivos. Los sistemas vivosson tambin sistemas adaptativos complejos, lo cual significa que estncontinuamente cambiando y adaptndose. Esta aparente paradoja seanaliza ms a fondo en el apartado correspondiente a "autopoiesis".

    sistemas

    complejosadoptivos

    22l

    Aumentar la complejidad

    La aparidn de la idea del servido de atendn al

    cliente ha significado que esta percepdn de los

    clientes ha tenido que sufrir grandes modificadones:algunas organizaciones se muestran satisfechas de que

    en la actualidad su mtodo se base predsamente en

    Complejidad

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    cubrir las necesidades individuales, ms que en tratar a

    todo el mundo de igual modo. La ley de W. Ross Ashby

    sobre la variedad de requisitos nos advierte de que "el

    sistema de control debe tener la misma variedad que el

    sistema que se controla". En otras palabras, porejemplo, el nivel de complejidad de un departamento

    de ventas debe ser igual al nivel de complejidad de las

    necesidades del cliente, y al nivel de complejidad del

    sector del marketing (ventas especializadas al detalle,

    venta a domidlio, pedidos por correo, supermercados,

    ventas por Internet, etc.). En consecuencia, losdepartamentos de ventas deben ser, por ahora, muy

    complejos: se puede considerar que son sistemas

    adaptativos complejos. Hoy en da la actividad de un

    departamento de ventas implica asodadones y

    contratos complejos con muchas otras organizaciones.

    En el pasado, los mtodos basados en la reducdn de

    la complejidad surtieron derto efecto, pero el ritmo de

    los cambios exige una mayor partidpadn en la

    complejidad. La ley del aprendizaje de Reg Revan

    mantiene que "el porcentaje de aprendizaje debe ser

    igual o mayor que el porcentaje de cambios", lo cual

    indica que las empresas de hoy requieren grandes dosis

    de aprendizaje.

    iiiK/rt/ora

    rDtvoludn,mmistema

    Absorber la complejidad

    La exigenda de mejoras en la atendn al cliente oblig

    a muchas organizadones a partidpar de la

    complejidad. Cuando una organizacin empieza a

    asimilar la inmensa variedad de sus interacdones conotros sodos, proveedores y clientes, est absorbiendo

    la complejidad. Las viejas metforas del control

    resultan cada vez menos adecuadas y empiezan a

    obligar a pensar a los directivos. Por eso trminos

    como creadn de redes, sodedades y alianzas estn

    cada vez ms presentes en el nuevo vocabulario. Las

    alternativas a la metfora basada en la mquina son las

    metforas biolgicas que incorporan conceptos de

    Complejidad23

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    creadn de redes y variedad, como el organismo, un

    ecosistema y el jardn. Los jardineros saben que no

    pueden controlar totalmente el jardn; slo pueden

    compartir su control con los insectos y otras criaturas

    de la naturaleza. No pueden evitar la complejidad delmundo natural, y si intentan controlarlo con pesticidas

    y herbiddas, las consecuendas pueden ser caras y

    graves, y ni las malas hierbas ni las pestes

    desaparecern.

    El sndrome de ChinaEn el dclo de conferendas "La experienda del desan-ollo

    chino", en el marco del seminario sobre Complejidad y

    Estrategia del LSE, los profesores Max Boisot y John Child

    dieron una charla en la que contrastaban los puntos de

    vista chinos respecto a la modernizadn y a la asodadn

    con los de Ocddente. Los chinos, tras abandonar susanteriores intentos desastrosos de planificar la economa,han puesto hoy manos a la obra para pasar de un punto

    de vista tradidonal, muchas veces basado en la familia, a

    lo que Boisot y Child denominan "capitalismo de red".

    Afirman que las empresas ocddentales, tras haber pasado

    de feudos a burocradas y a mercados en los ltimos 250aos, intentan ahora pasar tambin a un punto de vista

    basado en el establedmiento de redes. El siguiente

    diagrama es una representadn simplificada de este

    proceso.

    El movimiento hacia el capitalismo de redes

    (omplejidad

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    El mtodo chino puede considerarse que se basa en La

    absorcin de la complejidad, y el mtodo tradicional

    occidental en la reduccin de la complejidad. La

    burocrada se desan-oll como respuesta a la complejidaddel comerdo y a la Revoludn Industrial, para despus

    dar paso a un mtodo mercantil, que permite el libre

    comerdo, pero en un rea muy restringida, el mercado. A

    Ocddente le resulta ms difdl pasar a un mtodo

    basado en las redes, puesto que ello implica absorber

    una complejidad cada vez mayor.

    Ambos sistemas pueden compararse de la siguiente

    manera:

    OccidentalReduccin de la complejidadFormalLeyes explcitasEstable, ordenado

    ChinoAbsorcin de la complejidadInformalLeyes implcitasAd hoL exclusivista _

    a

    l contrato impone las reglas

    Largo "alcance"Intento en i^m a instandaftil de doblegar el "paisaje";como la agricultura basada en"cortar y quemar" en un clarodel bosque limitado por vallas

    Corto plazo^

    La negodadn es la nonma

    "Alcance" limitadoNingn intento dt camlr "paisaje": pequeasplantadones, recolecdn decomida silvestre, vida en el"paisaje"

    Largo plazo

    Boisot y Child han analizado proyectos recentes de

    asodadn entre empresas occidentales y chinas. Las

    empresas ocddentales pretendan controlar las

    sodedades mediante ms recursos legales frente a losconflictos por cuestiones contractuales, importando a

    su propio personal, sacando la "artillera pesada" (el

    gerente y los directivos superiores) para resolver los

    problemas, y "clonando" a la plantilla local mediante la

    formacin intensiva y programas de desarrollo (MBAs,

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    Referencias cruzadasred y jerarqua, el "extremo del caos", perspectivas,

    autopoiesis, sistemas adaptativos complejos

    BibliografaMax Boisot, Infarmation Space: a Framework for

    learning in Organisatons, Institutons and Culture,

    Routledge, 1995

    Jack Cohn and lan Steward, The Collapse of Chaos:Discoverng Simplidty in a Complex World, Penguin,

    1995

    John Darwin, The Wisdom Paradigm, Sheffeld Business

    School, 1995

    Murray Gell-Mann, The Quark and the Jaguar:

    Adventures in the Simple and the Complex, Abacus,

    1995

    Stuart Kauffman, At Home in the Universe, Oxford

    University Press, 1995

    Stuart Kauffman, The Origins of Order, Oxford University

    Press, 1993

    * Kevin Kelly, Out of Control: the New Biology of

    Machines, Fourth Estate, 1994

    Kelly describe, muchas veces con el estilo propio de un thriller, la

    naturaleza de los grandes cambios que los desarrollos relacionados

    con la complejidad pueden producir en un futuro prximo. La

    cubierta nos advierte de que "echa por tien-a ms paradigmas por

    pgina que cualquier otro libro de esta dcada", y es que la

    profundidad y alcance del libro son impresionantes.

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    *Roger Lewin, Complexity: Life at Edge of Chaos,

    Macmillan, 1992

    Este best-seller meditado de Lewin abarca ms que el "otro libro dela complejidad" de Waldrop (ver abajo), con el bilogo Brian

    Goodwin, el terico de Gaia James Lovelock y el crtico

    evolucionista y zologo Stephen Jay Gould, adems de todo el

    Grupo de Santa F.

    Michael R. Lissack, Chaos and Complexity: Whatdoes that have to do with Management? en Knowledge

    Management: Organization, Competence and

    Methodology, ed. J.F. Schreinemakers. Wurzburg,

    Alemania, Ergon Verlag.

    Kenneth McLeish, en The Bbomsbury Guide to

    Human Thought, Bloomsbury Publishing, 1995

    Michael McMaster, The Intelligence Advantage:

    Organising for Complexity, Butterworth-Heinemann,1996

    Gareth Morgan, Images of Organisation, Sage, 1986

    Alex Trisioglio, Managing Complexity, London School of

    Economics, 1995

    *M. Mitchell Waldrop, Complexity: the Emerging Sdence

    at the Edge ofOrder and Chaos, Penguin, 1994

    El best-seller de fdl lectura de Waldrop describe la teora de la

    complejidad en sus muchas facetas. Describe el trabajo delInstituto de Santa F y a aquellos que participan en la creacin de

    "las ciencias emergentes de la complejidad".

    Margaret Wheatley, El liderazgo y la nueva renda,

    Edidones Granica

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    Sistemas adaptativos c o m p l e j o s

    El pulpo: propagndopor su entorno

    RelevanciaLas organizaciones no son mquinas: intenteimaginrselas como sistemas adaptativos complejos. Elcomportamiento adaptativo y creativo surge cuando los

    agentes de un sistema actan de manera

    independiente.

    Sistemas adaptativos complejos

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    TraduccinQu es un sistema adaptativo complejo?

    Una respuesta simplista seria que es un sistema complejo

    que se puede adaptar: pero, qu es un sistema complejo?Para explicar un sistema adaptativo complejo, se tienen

    que observar tanto los sistemas simples como los

    complejos y sus diferendas. Esta tabla enumera las

    prindpales diferendas desde el punto de vista de la

    complejidad, diferendas que posterionnente analizamos.Sistemas simples y complejos

    Sistema simple Caos: sistemasdesordenadamentecomplejos

    L

    Nmerode estados

    Conexiones

    Pocos estados Ms estados posibles

    Comportamiento

    tjamplos

    Las conexiones

    entre loscomponentesson fijas

    Comportamientosimple-predecible

    Un sistema decalefaccin centralo un equipotelevisivo

    I >tddo

    I mputacionally l l

    Los componentes

    estn dispersosy pueden interactuarlocalmente contoda libertad

    Comportamientodesorganizado (catico)-muy predecible

    El clima o un grifo quegotea; un montn dearena que de repente seviene abajo al aadirms arena (como elmontn de arena de un

    reloj de arena)

    I II

    Sistemasadaptativoscomplejos

    Gran cantidad deestados posibles

    Los componentes

    (agentes) estndispersos y puedeninteractuarlocalmente con todalibertad dentro deuna estructurajerrquica

    Comportamientoemergente con

    parcelasimpredecibles

    Todo lo que est vivograndes organizaciones, ^ecologas, culturas,polticas

    IV

    El grado de complejidad aumenta en la tabla con el nmero de

    clases de interacdones (estados) y el nmero de conexiones que

    w aumentan la complejidad del sistema. Algunos trminos tienen

    tomplejidad significados especiales: Local: interacdones que tienen lugar entre componentes prximos,

    como cuando alguien empuja a otro en la parada de un autobs.

    Agentes: lo que los diferenda de los componentes es que

    ellos determinan su propio comportamiento, de manera que los

    Sistemas adaptativos complejos29

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    29/138

    el extremo delcaos", red y

    .jerarqua

    complejidad

    sistema

    rendimientoscrecientes ybloqueo

    autoorganizacin

    pjaros de una bandada, los humanos de un grupo o los que

    juegan en Los mercados financieros son agentes, mientras

    que las molculas del agua o los transistores de un televisor

    son slo componentes.

    Estados: una caldera slo puede estar encendida o apagada,

    en un sistema oscilante con slo dos estados, as que puede

    transmitir una cantidad redudda de informadn, literalmente

    un trozo. El nmero de estados posibles en Los que un

    humano puede hallarse es casi ilimitado; por ejemplo, la

    misma noticia puede alegrar, entristecer o enojar a alguien.

    Tambin la cantidad de informacin que se puede transmitir es

    enorme.

    Estado computadonal: se explica en el apartado E exbemo del caos. Conexiones: vase Red y jerarqua.

    Sistemas simples

    No todos los sistemas son complejos, algunos son slo

    complicados. Un televisor es un sistema muy complicado -si

    se mita dentro se ven montones y montones de partes

    minsculas- pero no es un sistema complejo. Todas las partesestn conectadas de maneras simples y predetenninadas. Un

    sistema de calefaccin central es tambin un sistema simple

    en el que varias partes, conectadas de una manera especifica,desarrollan una actividad ptedetenninada: el tennostato

    detecta un descenso en la temperatura ambiente y se lo

    indica a la caldera, sta bombea agua caliente a losra'adores, que elevan la temperatura ambiente hasta que el

    tennostato detecta que la temperatura se halla al nivel

    programado previamente, y en consecuenda indica a la

    caldera que deje de flindonar. Esta actividad drcular, que

    limita la caldera, se conoce con el nombre de curva de

    respuesta negativa. Las entradas y salidas estndetenninadas; el nmero de estados es dos (calor o no calor;

    temperatura bastante elevada o demasiado baja). El

    comportamiento del sistema es totalmente ptededble.

    Caos: sistemas complejos

    Los sistemas caticos como el clima son sistemas no

    lineales que muestran sensibilidad frente acondiciones i nidales. Es lo que se conoce

    popularmente como efecto mariposa, que el

    Sistemas adaptativos complejos

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    meteorlogo Edward Lorenz describe as;^ jj Una mariposa que bate sus alas en el

    ljl Amazonas provoca un huracn al otrolado del mundo.

    Un sistema no lineal no varia

    Vn ligeramente con los inpt/ts; el

    ' ' resultado es imprededble y puede

    variar enormemente, a diferencia de unefecto lineal, en que un pequeo

    cambio en el inputde un sistema provoca

    un pequeo cambio en el outputTodos los

    sistemas complejos son imprededbles, y lo quepuede predecirse es muy escaso. En el caso del clima, elcarcter imprededble aumenta con el tiempo y los

    detalles; se puede predecir el tiempo que har fuera dela oficina en los prximos cinco minutos con derta

    sequridad, y se puede adivinar la temperatura generalque har en diciembre en la propia provinda, pero no sepuede predecir el tiempo que har en Tokio dentro de

    nueve meses. El comportamiento de la economa, como

    el del clima, es tambin muy poco lineal, tal como

    demostr Black Wednesday (aunque la economa no es

    slo un sistema catico: es un sistema adaptativocomplejo con un dertio carcter imprededble).

    Montones de arena caticos: crtica autoorganizada

    U metfora del montn de arena es un ejemplo de

    criticalidad autorganizada; un trmino habitual en la

    teoria del caos, utilizado por primera vez por Per Bak.

    Cuando de alguna manera se aade mas arena a un

    montn de arena llega un momento en que de repente

    se viene abajo. En el reloj de arena, la arena va cayendo

    a un ritmo constante sobre el montn; en una gran duna

    del Sahara es la accin del viento quitando arena de unaduna y depositndola en otra lo que provoca que se

    deaumbe. El mtodo no cambia el concepto. El montnde arena est autorganizado porque fega a este

    estado crtico sin ninguna inten/enan externa.

    Sistemas adaptativos complejos31

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    ms beneficios ybloqueo

    el extremo delcaos

    La cuestin es sta: en cualquier montn de arena hay

    un momento en que este derrumbamiento tiene mucha

    probabihdades de producirse: sabemos que se vendr

    abajo, pero, cundo? Este es el punto de la

    criticalidad. En el idioma del caos, es un punto debifurcacin -de repente la curva se bifurca (se parte et

    dos estados) y deja un montn ms pequeo y algo de

    arena suelta cayendo por los lados . Por mucho que

    se intente, no crecer ms. Es una especie de

    rendimiento decreciente; el sistema queda atrapado en

    un determinado tamao. Este punto crtico puedeapreciarse en muchos sistemas naturales: en la

    actividad solar, en las corrientes de agua y los

    terremotos; es un ejemplo de una fase de transicin.

    Las ideas de la teoria del caos susdtaron mucho inters

    entre los medios de comunicadn a finales de la dcadade 1980, y muchos tericos de la gestin se apresuraron a

    aplicarla, con resultados decepdonantes. En la actualidad,

    el caos se considera un subconjunto de la teora de la

    complejidad, que tambin se est aplicando en las

    organizadones con bastante ms xito.

    12

    \

    Sistemas adaptativos complejos: orden gratuito

    Otra distindn importante es la que hay entre sistema

    complejo y sistema adaptativo complejo. El clima

    es un sistema complejo, pero una organizacin o una

    colonia de hormigas son ejemplos de sistemas

    adaptativos complejos, porque no slo son complejos,sino que tambin se adaptan a su entorno. Un sistema

    catico como un montn de arena tiene muy poca o

    ninguna estructura interna, las interacdones entre Los

    componentes son slo locales y muestran un carcter

    impredecible. Un sistema adaptativo complejo, por el

    contrario, aprende a la vez que se autorganiza; entreotros ejemplos se podran dtar los sistemas sociales,

    las economas, las culturas y los sistemas polticos.

    Sistemas adaptativos complejos

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    tlwtllllll.

    litoh>H

    En un sistema adaptativo complejo los componentes no

    son del todo gratuitos; los limitan ciertos vnculos

    existentes entre ellos, y el nivel de estructura, muchas

    veces de naturaleza jerrquica, es ms elevado. El

    resultado puede ser a menudo la emergenda de un

    nuevo comportamiento predecible -lo que StuartKauffman denomina orden gratuito-.

    Emergenda

    En sistemas como la economa, las acciones de los

    jugadores individuales del mercado no estncoordinadas de ninguna manera, y sin embargo el

    fundonamiento general del mercado surge a partir del

    impacto combinado de sus acdones. Del mismo modo,

    los intercambios que se producen entre los

    componentes de un sistema adaptativo complejo

    pueden provocar cambios importantes en la naturalezade los mismos componentes, y tener importantes

    consecuendas en la totalidad del sistema. Estas

    interacciones no son lineales; cada componente o

    fttUmwmacin agente puede emitir una gama extensa de posibles

    respuestas, segn sus drcunstandas, de manera que la

    respuesta tiene un derto carcter imprededble. Es

    como si todos los miembros de una empresa pudieran

    negociar constantemente la descripcin de su empleo,

    al tiempo que reorganizan constantemente su trabajo y

    mejoran la forma en que lo entregan.

    Todos los sistemas adaptativos complejos modelan

    su entornoMMii/KHws Parece que un sistema adaptativo complejo es

    adaptativamente inteligente, siempre viendo e

    imaginando modelos, probando ideas, actuando sobre

    ellas, descartndolas otra vez, siempre evoludonando y

    aprendiendo. Esta caracterstica es propia tanto de una

    bacteria como de un humano. Una bacteria sabe queuna concentracin elevada de un compuesto

    alimentario significa que hay comida cerca: la bacteria

    Sistemas adaptativos complejos33

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    ha adaptado su entorno exactamente de la misma

    manera que lo hace un ser humano. Cuando Murray

    Gell-Mann describe aspectos comunes del aprendizaje y

    el pensamiento afirma:

    ... E rasgo comn de t odos esto s pr ocesos es que en cada uno

    un sist ema adaptat i vo compl ej o adqu i ere i nform acin sobre su

    ent orno y su propi a i nt eraccin con ese ent orno, i dent i f i cando

    regul ar i dades en esa inf ormacin, condensando esas

    regul ar i dades en una especie de esquema o modelo , y

    actuando en el mundo real a pa rt i r de ese esquema. En cada

    caso, hay vari os esquemas en j uego , y l os resul t ados de laaccin en el mundo real i nfl uy en en el r esul t ado de la

    compet i cin ent r e esos esquemas.

    Niveles de organizacin e interacdn

    A diferencia de las bacterias, gran parte de los sistemas

    adaptativos complejos tienen muchos niveles de

    organizadn, con agentes en cualquier nivel actuandocomo bloques de construcdn para los agentes a un

    nivel superior. Por ejemplo;

    Sistemas adaptativos complejos

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

    34/138

    John Holland (en una cita de Waldrop) dice que no

    existe un sistema adaptativo complejo solo, porque

    todos los sistemas adaptativos complejos son parte de

    otros sistemas adaptativos complejos. As que, de hecho,

    los sistemas adaptativos complejos slo se realizan

    cuando ya existen dentro de otros sistemas adaptativos

    complejos, como los organismos dentro de un

    ecosistema, por ejemplo. La afirmacin de Holland

    recuerda la idea de Stafford Beer del sistema tratado:

    un sistema siempre pertenece a un conjunto mayor de

    sistemas. Pero no se debe olvidar que estos sistemas noson entidades fijas; dependen de nuestro punto de vista.

    Los sistemas adaptativos complejos revisan y reordenan

    constantemente sus componentes como respuesta a losestmulos que reciben del entorno. Se pueden hallar

    ejemplos en la evolucin de los organismos, cuando elcerebro cambia las conexiones entre las neuronas,

    cuando las empresas reorganizan su estructura

    departamental, cuando los pases revisan sus alianzas.

    A un cierto nivel profundo y fundamental, todos estos

    procesos de aprendizaje, evolucin y adaptacin son

    los mismos. Y uno de los mecanismos fundamentales dela adaptadn en cualquier sistema es la revisin y

    reordenacin de los bloques de construccin.

    /(/ Vjerarqua,iHinaJe deiiiltcuocin

    Los sistemas adaptatvos complejos suelen tener

    muchos huecos, cada uno de los cuales puede

    explotarlo un agente adaptado para llenarlo. El sistematambin est siempre creando nuevas oportunidades.

    Por lo tanto, no tiene sentido, en esenda, hablar de un

    sistema adaptativo complejo que est en equilibrio:

    el sistema nunca puede alcanzar el equilibrio. Siempre

    est avanzando. En pocas palabras: si un sistema

    adaptativo complejo llega a alcanzar el equilibrio noslo es estable, sino que es un cadver. Los agentes de

    un sistema nunca pueden optimizar su adecuadn

    o su utilidad. El espado de posibilidades es demasiado

    Sistemas adaptativos complejos35

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    35/138

    amplio: no existe ninguna manera prctica de encontrar

    lo ideal. Lo ms que pueden hacer es cambiar y mejorar

    en relacin a lo que hacen los dems agentes. En

    resumen, un sistema adaptativo complejo se caracterizapor las continuas novedades. KaufTmann y otros han

    sugerido la posibilidad de que los organismos aumenten

    la complejidad de sus acciones con otros, de manera que

    alcancen el lmite entre orden y azar (el extremo del

    caos), y maximicen as la adecuacin media de los

    organismos.

    wel extremo del nmero de sistemas asonados la adecuacin

    caos media mxima se encuentra en la fa se de transicin entre el

    orden y el caos.

    Stuart Kauffmann

    Nota 1: Algunos fragmentos del material anterior han sido adaptados de

    la comunicacin no publicada de John Darwin The Wisdom Paradigm,cuya cesin le agradecemos.

    Nota 2: Sistema adaptativo complejo es la denominacin que prefiere elInstituto de Santa F (ISF). El programa de investigacin sobre lacomplejidad de LSE ha propuesto la alternativa sistema evolutivocomplejo para referirse a los sistemas adaptativos complejos humanos.Opinan que los sistemas humanos se diferencian tericamente de otrossistemas por el hecho de que pueden aprender y cambiar su estructurainterna. Sin embargo, ambas caractersticas estn presentes en sistemcsnaturales como las colonias de hormigas y los grupos de primates. Porotro lado, no est nada claro que el trmino evolutivo pueda aplicarse alos sistemas humanos: algunos crticos diran que los sistemas humanosestn, por definicin, fuera de la evolucin. Por estas razones (y otrasque aqu no citamos) preferimos el trmino del ISF.

    Dos percepciones de los sistemas adaptativoscomplejos: expulsin y compresin

    El impulso centrifugo del sistema adaptativo complejo

    es el resultado de subsistemas o agentes independientes

    del sistema adaptativo complejo, que buscan mejorar su

    situacin. El empuje de las flechas de la ilustracin de

    abajo a la izquierda representa esta accin. El diagrama

    de la derecha seria el opuesto, pues representa la

    autopoiesis -la tendencia de autoproteccin de todos los

    organismos- como un impulso centrpeto para

    36 ______________________________

    ' Sistemas adaptativos complejos

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    36/138

    retirarse hada el centro de la identidad; el yo opuesto

    a todo lo de fuera que no soy yo. La forma escogida

    pretende recordar a la de una ameba retrayndose hacia

    dentro (con las flechas que indican esta accin de

    compresin). El acto de conservadn es caracterstico

    de un sistema como entidad individual. A continuadn

    se representa el sistema adaptativo complejo como un

    pulpo y la autopoiesis como un erizo.

    El sistema adaptativo complejo El sistema de la autopoiesis

    ^ La diferenda radica en el punto de vista. Cuando

    . el punto de vista se encuentra en el sistemaautopoiesis ................................

    como identidad individual, se necesitamos

    presente la autopoiesis; cuando se observa un

    sistema como un sistema adaptativo complejo sedeben tener presentes las interacdones de los

    elementos individuales del sistema que da lugar

    Sistemas adaptativos complejos37

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    37/138

    al comportamiento emergente. Esta emergenda se

    muestra en el siguiente diagrama:

    Emergenciaen los

    sistemas

    adaptativos

    complejos

    \ Y L

    metfora

    autoorganizadn,red y jerarqua,ecosistema, elextremo delcaos

    in

    Una estructura global emerge de las interacciones

    locales de agentes individuales, y la primera respondeinfluyendo en el comportamiento de los individuos.

    AplicacinLa ameba emprendedora

    Los sistemas adaptativos complejos son una poderosa

    metfora que nos ofrece visiones de los procesossubyacentes en la vida de las organizaciones. Peter Fryer,

    director ejecutivo de un Consejo de Formadn y Empresa

    (CFE) de Gran Bretaa, considera que su organizadn

    est constantemente esforzndose en mejorar su

    "adecuadn" al entorno, como hace un organismo en un

    ecosistema. Tras muchos aos como formador de gestinen la administradn, y con un cum'culum de fsico

    nuclear, ahora emplea la ms puntera denda de la

    complejidad para dirigir a 150 personas, a las que anima

    a actuar como agentes independientes en una serie de

    redes autorganizadas. Confa en que la emergenda se

    produzca y as es: el CFE est muy bien considerado

    tanto por los responsables polticos como por la

    comunidad local por su respuesta y compromiso con la

    cesin de potendab. Describe el CFE como una

    Sistemas adaptativos complejos

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    ameba, capaz de reacdonar rpidamente porque se la

    ha despojado de los restrictivos andamios internos que

    suponen las tablas de organizadn y la jerarqua

    directiva. La creadn de redes se halla en el ncleo deltrabajo de todo el mundo, y los prindpios de la

    autoorganizacin se emplean para dirigir el trabajo en

    equipo. Si se quiere que se trabaje en la zona de

    posibilidad del extremo del caos es necesario dar

    apoyo adecuado: estos procesos, aparentemente

    arriesgados, se sostienen sobre una cultura empresarialsometida a continuas evaluadones, y basada en un

    conjunto de valores compartidos, desarrollados con la

    participadn de todo el personal pertienedente a cada

    nivel de la organizadn.

    - Referencias cruzadasel extremo del caos, sistema, autopoiesis, red y

    jerarqua, paisaje de adecuadn, perspectivas

    B

    Bibliografa

    John Darwin, The Wsdom Paradigm, Sheffield BusinessSchool, 1995

    Murray Gell-Mann, The Quark and the Jaguar:

    Adventures in the Simple and the Complex,Abacus,

    1995

    James Gleick, Chaos: Making a New Srence, Abacus,

    1995

    Stuart; KauiTman,At Home in the Universe, Oxford

    University Press, 1995

    Roger Lewin, Complexity: Life at the Edge of Chaos,

    Macmillan, 1992

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

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    Red y jerarqua

    V r f r y - ^

    RelevanciaNecesitamos una comprensin ms compleja de lasinterreladones e interdependencias existentes en las

    redes y jerarquas. Las redes necesitan de las jerarquas

    y las jerarquas necesitan de las redes, y es esencialque las relaciones sean correctas.

    40Red y jerarqua

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

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    J

    TraduccinSimplemente hacerlo

    Hay un incendio en el edifido. Qu hacemos?

    Convocar una reunin? Claro que no, salimos tan rpidocomo podemos y llamamos a Los bomberos. Convocan

    ellos una reunin? Claro que no; se ponen en accin

    como una unidad altamente preparada con una persona

    al mando. Nadie necesita una red que se quede mirando

    cmo arde el fuego mientras intenta llegar a un acuerdo

    sobre cmo enfrentarse al problema.

    Penselo...En IBM, el experto inapiente sorprendi a todo el mundo,

    incluso al mismo experto. N i l ni su jefe se daban cuenta de

    hasta qu punto l resultaba 'central' a la hora de difundiry

    reunir informacin sobre una nueva tecnologa estratgica.

    Fragmento de un mensaje del consultor americano especializado

    en ideas de red Baldis Krebs, enviado al grupo de debate

    ciberntico de la Learning Organisation

    Jerarqua o red

    La ciencia de la complejidad expuesta en este libro se

    puede interpretar como un ataque continuo a la idea de

    jerarqua. La autoorganizacin -en que Los agentesindividuales forman rebaos sin lder, aprenden sin

    ningn controlador central y hay una seleccin natural

    en la que los cambios genticos aleatorios provocan

    mejoras duraderas en la vida en La tierra- parece

    afirmar que la jerarqua no tiene lugar en el mundo. Si

    se aplica a las organizaciones, el mensaje parece ser:destruid la jerarqua, dejad que las personas

    determinen sus propias redes y del caos surgir una

    organizacin mejor.

    No es se el mensaje. Las redes necesitan de las

    jerarquas y viceversa, y es esendal que las relacionesque se entablen sean correctas. Si la jerarqua no

    fundona una burocrada opresiva eliminar La red, con

    la consecuente represin de la innovacin y el

    Red y jerarqua41

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    41/138

    el extremo delcaos

    de tipos de clula de un organismo. Kauffmann

    intentaba averiguar los clculos de estas conexiones.

    Haba estimado que si haba muchas conexiones en la

    red todo el montaje enloquecera, encendiendo y

    apagando luces de forma totalmente aleatoria. Del

    mismo modo, con slo una conexin entre uno y otro

    nodo, la red sera demasiado simple y slo se apagara

    y encendera un modelo esttico. (Hoy la ciencia de la

    complejidad denomina a estos dos extremos Clase I y

    III, estasis y caos). Llev a cabo una gran simuladn

    de den genes: el nmero de estados posibles en estecaso es 2 (dos multiplicado por s mismo 100 veces,

    aproximadamente un milln de trllones de trillones

    o..., un 1 seguido de 30 ceros!)

    autoorganizadn,el juego de lavida

    44l

    Orden gratuito

    Al iniciar la simulacin hizo un sorprendentedescubrimiento: en vez de dar pie a los modelos de

    encendido caticos que esperaba, la red no tard en

    establecer un nmero relativamente reduddo de

    estados simples. El resultado fue totalmente

    inesperado. En lugar de explorar el espacio de un

    milln de trillones de trillones de estados, la red no

    tard en seleccionar un dclo de estados ordenado y a

    la vez exible; el nmero de estados del dclo guardaba

    alguna relacin con la raz cuadrada del nmero de

    genes de la red simulada. Cuando Kauffman estudi los

    datos comparativos en organismos reales, descubri

    que tambin obedecan a esta regla: el nmero de tipos

    de clulas era ms o menos el mismo que la razcuadrada del nmero de genes del organismo. Tras este

    original descubrimiento, el efecto -que Kauffmann

    denomina orden gratuito, en el que se da preferenda

    a un nmero relativamente reduddo de estados frente a

    una gran gama de posibles estados- se ha aplicado una

    y otra vez en muchas otras simuladones de fenmenosbiolgicos. Por ejemplo, est presente en la simuladn

    con "boids*" y el juego de la vida.

    Red y jerarqua

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    Sel ecci onando una est ra t egi a apropi ada, l os organi smos

    adap t an su acopl am i ent o al ent or no con el valor que ms les

    conv enga. Y si a j ust an el acopl ami ent o en benefi ci o propi o,

    al canzarn el l imi t e ent re orden y azar, el rgimen de la

    mxima adecuacin media. La hipt esi s ms at rev i da es que l os

    sist emas adaptat i vos compl ej os se adapt an y se desarr ol l an en

    el ext remo del caos. ( .. .) Ahora emp i eza a pa recer que los

    sist emas del rgimen compl ej o pu eden desarr ol l ar y coordi nar el

    comport am i ent o ms compl ej o y adapt arse fcil ment e, y que

    pueden const rui r l os model os ms t i l es de sus ent or nos.

    Stuart Kauffmann

    Crstalizadn de redes conectadas

    Ratio de hilosa botones: 0,25

    Ratio de hilosentre los botones: 0,75

    Ratio de hilosa botones: 1,0

    Ratio de hilosa botones: 1,25

    Adaptacin deAt Home in the Universe

    45Red y jerarqua

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    Cuando un sistema se desplaza hada el "extremo del caos"

    se desplaza hada el punto de una "fase de transidn", en

    este caso entre el orden y el caos. Kauffmann nos ofrece

    un "juego" para explicar cmo las variadones de las

    conexiones Llevan a esta "fase de transidn".

    Botones e hilos: crstalizadn de redes conectadas

    Kauffmann invita a imaginarse una versin de un

    "grfico aleatorio", en el cual un nmero de botones

    estn conectados entre ellos con hilos.

    Empiece extendiendo 20 botones sobre una mesa. Elija

    dos botones al azar, conctelos con un hilo y vuelva a

    ponerlos en su lugar original. Haga lo mismo con otros

    dos botones. Al prindpio, cuando coja pares de

    botones, casi con toda seguridad se tratar de botones

    no conectados. Sin embargo, al cabo de un rato, tendr

    muchas ms probabilidades de coger botones que ya

    estn conectados a otros botones. Entonces estar

    conectando aleatoriamente los botones en grupos.

    Puede observarlo en el diagrama "cristalizadn de

    redes conectadas". Cada grupo de botones se conoce

    con el nombre de componente de la red emergente.

    Cuando el nmero de hilos es reduddo respecto alnmero de botones, hay pocas conexiones (conoddas

    como extremos o arcos) y varios componentes. Cuandoel porcentaje de hilos entre los botones se aproxima a

    1 la mayor parte de los botones empieza a conectarse

    unos con otros: se trata de una fase de transidn

    similar al punto en que el agua se hiela. A medida queaumenta el porcentaje, "se cristaliza" un solo

    componente gigantesco. Este efecto se produce en

    redes de cualquier tamao, desde un pequeo problema

    de juguete con slo 20 botones hasta redes

    constituidas por miles y miles de nodos. El siguiente

    diagrama muestra la fase de transidn:

    46 _____________

    ' Red y jerarqua

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    Cristalizacin de redes conectadas: una fase de transidn

    HilosBotones

    Adaptacin de At Home in the Universa

    En este diagrama el nmero de hilos oscila entre O y 600 con un nmero fijode 400 botones.

    No congele la redTenemos, pues, un principio general de las redes: con

    pocas conexiones, los elementos individuales se aslan

    y la informacin no puede transmitirse a travs de la

    red. (En las simulaciones con redes de bombillas, lasseales que encienden y apagan las bombillas

    representan la informacin.) Demasiadas conexiones

    significa congelar la red. Estas ideas ya se han aplicado

    en redes humanas e informticas. Kevin Kelly describe

    una de las consecuencias contraintuitivas de lo que l

    denomina "lgica de la red":

    Q C S C iN o 3 ^ \ | o S ^ \ fCDCDpiX

    A ms carreteras, menos velocidad. En la dcada de1960, los urbanistas de Stuttgart aadieron otra

    calle para facilitar el trfico: el trfico empeor. En

    1992, temindose lo peor el Da de la Tierra en

    Nueva York, el ayuntamiento cerr 42nd Street. Los

    atascos disminuyeron.

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

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    Una nueva perspectiva de red y jerarqua

    Se necesita una comprensin ms compleja de las

    interrelaciones e interdependencias existentes entre

    redes y jerarquas. De dnde proceden la jerarqua ylas redes? Proceden de nuestro sentido del ser: nuestra

    identidad es el vnculo comn que las une. Segn la

    autopoiesis, todos los sistemas vivos mantienen y

    recrean su identidad, distinguiendo entre "yo" y "no

    yo". Todos hacemos esta distincin cuando somos

    bebs: es la aparicin de la jerarqua. Posteriormente la

    sigue el descubrimiento, conoddo como "teora de la

    mente" (tal como la describe Robn Dunbar), de que los

    dems nios son "personas como yo", no slo objetos

    del entorno. Es en este punto cuando surge la red.

    Existen dos opciones: podemos seguir viendo a los

    otros como parte de una jerarqua en relacin a

    nosotros o podemos reconocer que somos parte de una

    comunidad, de una red. Es la eleccin entre una visin

    de arriba abajo, en la que la red est al servido de la

    jerarqua, y una visin de abajo arriba, en que la

    necesidad de la jerarqua surge de la red, y ambas son

    interdependientes.

    Los tericos de la gestin Lipnack y Stamps mantienen

    que existe una evolucin desde un mundo

    predominantemente jerrquico hasta uno en que las

    jerarquas y las redes coexistirn y evoludonarn

    conjuntamente.

    Segn la teoria de la complejidad los sistemas

    adaptativos complejos revisan y reordenan

    constantemente sus componentes como respuesta a los

    estmulos que redben del entorno, deshadendo y

    rehadendo las interconexiones existentes entre las

    jerarquas y las redes que contienen.

    Red y jerarqua

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

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    Los puntos de vista de "yo" y "no yo" en la red y la jerarqua

    el punto de vistade la red

    el punto deyo\vista de la

    erarquia de mi,t \d e ti y del resto

    ,del mundo

    el punto de vista de la redde m, de ti y del resto

    del mundo

    " El mundo t end r ms redes, pero l as j erar quas no

    desaparecern; simpl ement e no t end rn el m i smo

    domi nio que tuvi eron en el pasad o."

    Lipnack y Stamps

    \l'\ AplicacinC lJ Emergenda de la red (y cmo matar a una red)

    Valdis Krebs, consultor americano especializado

    en ideas sobre redes, cree que la aplicadn de lanodn de Kauffman de la "emergenda de la red"

    al aprendizaje depende de la adquisidn de

    culturas en que se fomenten diferentes tipos de

    conexiones entre los individuos, espedalmenteen respuesta al entorno de la organizadn, ya

    sean orientadas al mercado o a los servidos. Y ala inversa: si los vnculos se retiran a partir de

    un derto tiempo, las redes de las organizaciones

    quedarn simplemente aparcadas. Lo explica de

    la siguiente manera;

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

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    " Si observa l as conexi ones exi st ent es en una comuni dad

    (conj un t o), al t i empo qu e se consti t uyen vnculos aleat ori os

    (arcos) ent re l os i ndiv i duos (nodos), se pr odu ce un f enm eno

    sorpr endent e que yo denom i no aval ancha' (en la evol uci n de

    un grfi co al eat ori o se l lama 'doble sal t o'). Si lo descri bimos

    desde la perspect i va de un nmero crecient e de vnculos, l o que

    ocur re es que en un ci ert o pun t o de la densidad de l os vncul os,

    de repent e l as conexi ones de la comuni dad se di sparan para

    i ncl ui rl os casi a todos (en los casos en l os qu e l as conexi ones

    i ncl uyen conexi ones indi rect as ent r e i ndi v i duos). Al mi smo

    t i empo se pr oduce una rpida fi i sin d e vari as subcom uni dades

    que ya se han fo rm ad o."

    "El fenm eno opuest o se pr oduce cuando se ret i r an l os vnculos

    de una comun i dad conectada. D e repent e, sus conexi ones se

    desi nt egran rpi dament e, y dej a un 'ar chi pilago' disperso de

    subcomuni dades rel at i vament e reducid as."

    Fragmento de un mensaje de Valdis Krebs dirigido al grupo de

    debate ciberntico de la Learning Organisation

    (Estas comunidades aisladas pueden observarse

    claramente en el diagrama "cristalizadn de redes

    conectadas" de la p. 45.)

    w

    comunicacinbasada en elreceptor (CBR)

    El mensaje est claro: un buen cuidado de las redes

    infbmiales (que muchas veces se reduce al hecho dedejartas solas) puede crear una fase de transidn

    benefidosa, durante La cual las mejoras puedan extenderse

    rpidamente por la organizadn. Este mensaje se observa

    claramente en el caso de la comunicadn basada en el

    receptor (una inidativa para la comunicadn mediante

    redes basadas en radio para una unidad tcnica mvil dela finna Xerox), como tambin pueden observarse las

    consecuendas de las interferendas. El gerente estuvo al

    frente de la idea original, y trabaj con un equipo de

    consultores de gestin. Poco despus de que la

    introducdn del sistema basado en los walkie-talkies

    aportara excelentes mejoras en cuanto a productividad, losdirectivos medios quisieron suprimirlo retirando Las radios.

    Sin embargo, en esta ocasin, el sistema haba andigado

    tanto porque los benefidos eran tan evidentes para los

    50Red y jerarqua

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

    48/138

    y j q

    inulimientosI im mtes yllIlHIlItO

    tcnicos, que los trabajadores se limitaron a comprar sus

    propias radios. El gerente intervino y poco a poco la

    jerarqua directiva acab valorando el sistema.

    Redes informales en organizaciones basadas en el

    conocimiento

    En casi todos los departamentos de las grandes empresas

    hay unas cuantas personas clave a quien casi todos se

    dirigen en busca de informacin u orientacin. Estos

    individuos son nodos de una red informal, sin embargo

    es posible que ni siquiera sean consdentes del papel

    fundamental que desempean. (Esto no deberia

    sorprendernos si nos percatamos de que, incluso en las

    redes conectadas muy densamente, son relativamente

    pocos los que mantienen un contacto directo con otros

    que no pertenezcan a su propia rea de trabajo

    reducida.) Valdis Krebs, de Krebs & Associates, transmitelos resultados de varias investigadones, segn las cuales

    nadie era consdente de la identidad de esos lderes

    informales -ni tan siquiera los mismos lderes- hasta

    que los investigadores se pusieron manos a la obra y

    descubrieron quin desempeaba esa fundn de

    liderazgo. Se descubri que un individuo silendoso ysendllo, situado en algn lugar prximo a la cresta de la

    organizadn, era la persona cuyas opiniones tenan ms

    influenda en las prioridades de la corporadn. En los

    dos casos estudiados, la directiva se resista a la

    tentadn de formalizar lo informal. Preferan llevar a

    cabo intervendones informales, que pululaban por ah,incluyendo el "recurso oculto" en nuevas redes y equipos

    (algunos de los cuales eran "operativos" formales) quepermitir a otros que accedieran a su experienda. Afirma

    que esta "ingeniera sodal" informal parece ser ms

    efectiva que la reingeniera (como en la Reingeniera del

    Proceso Empresarial [RPE]) en las organizadonesbasadas en el conodmiento. Lo interesante es que estos

    "nodos" de la red, al estar bien conectados, adquiran

    an ms conexiones -he aqu el concepto de

    "rendimientos credentes"-.

    Red y jerarqua51

  • 5/19/2018 Arthur Battram - Navegar Por La Complejidad.pdf

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    "Redes de equipo": creacin de redes en las jerarquas

    Hay muchos equipos de trabajo y grupos de actividad que

    nunca adquieren un estatus independiente. La necesidad

    de los directivos de controlar el proceso y los resultados

    significa que los benefidos de la colaboracinautorganizada en benefido propio raras veces salen a la

    luz. Para satisfacer la necesidad de redes en las

    burocradas, Jessica Llonack y Jeffrey Stamps han

    desan-ollado el concepto de "redes de equipo". Las redes

    de equipo pueden organizarse a s mismas y obtener

    excelentes resultados operando al borde de laorganizadn, sin perder el controL

    El equipo de gestin de la Biblioteca Central del

    ayuntamiento de Birmingham, en Gran Bretaa,

    responsable del servido de prstamo bibliotecario en toda

    la dudad, introdujo las redes de equipo con el objetivo defomentar las reladones voluntarias en la formadn de

    equipos, el intercambio de infonnadn y la resoludn de

    problemas. Para prevenir la sobrecarga, se introdujo un

    mecanismo a fin de compartir slo la infonnadn

    sufidente entre cada red de equipo. As se cubrian tanto

    las necesidades de la gestin como las de los trabajadores.

    Las redes de equipo pasaron a compartir el liderazgo, al

    tiempo que se desan-ollaban reladones infonnales; los

    miembros se guiaban por un mutuo inters: obtener un

    buen resultado del servido. La comunicadn entre los

    equipos mejor teniendo al menos a un miembro del

    equipo de gestin en las redes de equipo. Sin lugar a

    dudas, las redes de equipo encarnan los prindpios sobrelas conexiones ptimas descubiertos por Kauffmann.

    Cmo pueden las redes informales convertirse en

    partes formales de una organizadn?

    Jessica Lipnack opina que existen prejuidos para

    considerar a las redes "autnticas" organizadones. Se lasconsidera adecuadas para procesos informales, pero no se

    las ve como el tipo de organizadn que llega a hacer algo

    Red V jerarqua

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    concreto. Durante los ltimos 17 aos, Lipnack, con la

    coLaboradn de Jeffrey Stamps, ha estado investigando y

    escribiendo sobre las formas en que las redes pueden

    convertirse en "organizaciones para el siglo XXI", y en sus

    libros han incluido varios miles de ejemplos.

    Han observado que los procesos ms empleados para

    formalizar redes informales son;

    1. Clarificar el propsito (Por qu estamos hadendoesto?).

    2. Identificar a los miembros (Quin partidpa?).

    3. Establecer los vnculos (Cmo estamos

    conectados?).

    4. Multiplicar a los lderes (Quin es responsable de

    qu?).5. Integrar los niveles (Cmo estamos conectados a la

    jerarqua y a la "bajarqua"?).

    Tras seguir esos pasos, proponen el uso de sofisticadas

    herramientas de modelaje para desarrollar planes de

    trabajo claros. Usan un paquete denominado Flujo deEquipo, una herramienta de modelaje que consiste en

    una tabla de despliegue contrafundonal que permite

    representar perfectamente cada uno de los pasos del

    trabajo de una red enumerados anteriormente.

    Citan muchos logros documentados, desde el pequeomilagro basado en las redes que dio un vuelco a la

    economa danesa a finales de la dcada de 1980 hasta

    el uso extensivo por parte de Eastman Chemical de

    equipos limtrofes (alias redes) para realizar todo su

    trabajo.

    Lipnack y Stamps consideran a las redes - tanto las

    informales como las formales - las sucesoras de la

    jerarqua y la burocrada, no como sus substitutos, sino

    como sus complementos.

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    Referencias cruzadasel "extremo del caos", autoorganizacin, sistemas

    adaptativos complejos, coevoludn, ecosistema

    y | BibliografaRobin Dunbar, Grooming, Gossip and the Evolution

    ofLanguage, Faber, London, 1996

    Niles Eldredge, Reinventing Darwin, Weidenfeld andNicholson, 1995

    Stuart KauiTman, At Home n the Universe,Oxford

    University Press, 1995

    Kevin Kelly, Out of Control: the New Biology ofMachines, Forth Estate, 1994

    Jessica Lipnack and Jeffrey Stamps, The Age oftheNetWork, John Wiley, 1994

    M. Mitchell Waldrop, Complexity: the Emerging Science

    at the Edge ofOrder and Chaos, Penguin, 1994

    54l Red y jerarqua

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    A t r a y e n t e

    RelevanciaLos atrayentes pueden ser la base para un nuevo puntode vista del cambio organizativo. El concepto del

    atrayente nos recuerda que en todos los sistemas hay

    principios de organizacin en juego. Los valores, los

    objetivos, las teoras, el liderazgo en los grupos: todos

    pueden considerarse atrayentes que atraen a las

    personas.

    M H\ Alfiiyente

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    -ir-iTraduccinQu es un atrayente?

    Un atrayente es una representacin modelo de los

    resultados visibles del comportamiento de un sistema.

    El atrayente no es una fuerza de atraccin ni una

    presencia con un ft'n en el sistema; simplemente

    representa adnde se dirige el sistema, segn las reglas

    de movimiento del sistema. En otras palabras, se

    parece ms al curso que sigue un barco sobre la lenta

    corriente de un gran rio que a un imn que atrae

    limaduras de hierro. El concepto del atrayente procedede la teora del caos (que ahora es partie de la teora de

    la complejidad). Se trata de un complejo concepto

    matemtico que explica el comportamiento de sistemas

    "dinmicos" mediante la idea del "espacio de fase", un

    espacio matemtico imaginario que representa todas

    las posibilidades de una situacin. Para saber mssobre el tema, consulte el libro de Cohn y Stewart The

    Coiiapse of Chaos, que contiene

    una explicacin detallada de estas

    ideas. En las pginas siguientes se

    describen tres tipos de atrayentes:

    El trmino "atrayente" es descriptivo, perola palabra parece implicar una fuerzadescriptiva. En el contexto de la gestin,hay que aadir otra palabra: "pasivo". El

    atrayente es as: es un estado pasivo, nouna fuerza activa. La pasividad de unatrayente significa que los "actores" que semueven con l pueden pasar de unatrayente a otro. Nuestro agradecimiento aMichael Lissack por destacar estaimportante distincin.

    El atrayente de punto.

    El atrayente de curva

    cerrada.

    El atrayente extrao.

    El atrayente del helado

    Cohn y Stewart afirman que si dosvendedores de helados trabajan en un tramo de la playa

    de un kilmetro y medio (entre el acantilado y el muelle,

    por ejemplo) deberian, lgicamente, situarse de manera

    que los separara una cierta distancia, en las posiciones

    que muestra el siguiente diagrama. (Si la distanda entre

    el acantilado y el muelle es X, sus posiciones deberanestar a 1/4X del acantilado o el muelle y a 1/2X de

    distancia de separacin.)

    Atrayente149

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    r - v / " - - r

    rendimientoscrecientes ybloqueo

    De esta forma, nadie tiene que andar ms de 400 metros

    para comprar un helado. Pero esto nunca pasa. Los dos

    vendedores estarn en el mismo lugar en el medio del

    tramo de playa. Por qu? A causa de un atrayente. Si el

    primer vendedor se acerca un poco ms al otro, puede

    robarte unos cuantos clientes. Lo mismo pasa si el otro

    vendedor se acerca un poco ms al primero, que tambin

    puede robarte unos cuantos clientes. As que

    inevitablemente ambos acaban prcticamente uno endma

    del otro en medio de la playa, y casi todos tienen que andar

    el doble para comprar un helado. (Cohn y Stewart se sirven

    de este caso como ejemplo de la idea fracasada de que "las

    fuerzas libres del mercado producen automticamente elmismo resultado", una idea que Brian Arthur y Paul Ormerod

    analizaron ms a fondo en la nocin de "bloqueo") El

    centro de la playa es un atrayente para los vendedores de

    helados: es el punto del espado de fase que los absoriae. He

    aqu la idea bsica del atrayente.

    autoorgonizacin

    Los atrayentes en Gran Bretaa

    Muchas ciudades deben su existencia a un atrayente:

    ciudades que crecieron en un punto adecuado del

    curso de un ro, como Exeter y Cambridge, o ciudades

    que crederon enormemente durante la Revoludn

    Industrial, como Birmingham y Middlesbrough. En

    cada caso, un conjunto de condiciones iniciales

    favorables increment enormemente el crecimiento.

    150\ Atrayente

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    Atrayentes ms complejos

    El atrayente del vendedor de helados no es ms que un

    atrayente "de punto"; un atrayente puede ser mucho

    ms complejo. La relacin entre depredador y presa es

    un ejemplo de atrayente "de curva cerrada": el nmerode zorros aumenta al tiempo que lo hace el nmero de

    conejos, y viceversa. La curva describe las diferentes

    posiciones en el espacio de fase del nmero de

    animales. Es una curva porque ambas especies estn

    vinculadas, con un nmero que aumenta y disminuye al

    tiempo que la otra especie aumenta y disminuye,encerrada en el ciclo. El diagrama de la izquierda

    muestra varias curvas; cada curva representa unconjunto diferente de condiciones iniciales (nmero de

    conejos, nmero de zorros). Lo ciert;o es que hay unnmero infinito de curvas posibles, pero para que

    quede claro el concepto slo se muestran cuatro.

    Las relaciones entre grupos de zorros y conejos como atrayentes.

    Poblacin

    depredadora(nmero dezorros)

    de conejos)Poblacin presa (nmerode conejos)

    Estrictamente, este diagrama es demasiado simplista. El

    de la derecha es un modelo mejor: slo tiene una curva

    cerrada. El resto de ciclos se precipitarn hacia l en

    espiral, exceptuando el punto del centro. La curva

    cerrada representa un repelente, un estado dinmicoinestable. Cuando