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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
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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
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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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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
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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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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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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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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
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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
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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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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.
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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
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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;
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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
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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
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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