La Innovación como Sistema Adaptativo Complejo

Los autores tratan de presentar un modelo de innovación basado en las características de la evolución de los seres vivos y de los Sistemas Adaptativos Complejos.

Para ello, en primer lugar realizan un pequeño repaso de lo que se entiende por Sistemas Adaptativos Complejos (CAS) y cuáles son sus características más significativas. Posteriormente, se centrarán en explicar el concepto de “Innovación-semilla”, en la cual la innovación juega el papel central de crear un nuevo ámbito de negocio; para finalmente presentarnos su modelo para la creación de un proceso de innovación., que se basa fundamentalmente en las interacciones entre los agentes intervinientes en un sistema predeterminado.

Por último, y como ejemplo práctico de la tesis sobre la innovación-semilla, los autores presentan las experiencia de dos empresas japonesas: Shimadzu y NEC. En ambos casos la interacción entre las personas envueltas en procesos de I+D empresarial daban como resultado el origen de una innovación-semilla, o dicho de otra forma, de una innovación con potencialidad para generar una nuevo negocio. En el caso de Shimadzu esta oportunidad de crear un nuevo negocio fue desaprovechada ante los recelos de la empresa en compartir su innovación con otros agentes capaces de traccionar el asalto al mercado; no fue así en cambio, en el caso de NEC, que supo encontrar un grupo de empresas colaboradoras externas que les ayudadó a poner en el mercado la innovación desarrollada.



Ishimatsu, H. y Sugasawa, Y., son profesores de la Nihon University, mientras que Sakurai, K. es profesor de la Yokohama National University.

Los autores tratan de presentar un modelo de innovación basado en las características evolutivas de los seres vivos y de los Sistemas Adaptativos Complejos. Dejan constancia, asimismo, de las dificultades en la aplicación de los Sistemas Complejos a actividades de carácter social, como pudieran ser la economía o la política, que son sistemas complejos en sí mismos al estar en ellos implícita una gran cantidad de agentes que tratan de adaptarse al entorno para su supervivencia.

Por otro lado, también consideran los procesos de I+D como Sistemas Adaptativos Complejos, con la esperanza de que en algún momento, bajo el prisma de los CAS, se consigan hacer más eficientes las actividades de Investigación y Desarrollo.

Para ello, en primer lugar realizarán un pequeño repaso de lo que se entiende por Sistemas Adaptativos Complejos (CAS) y cuáles son sus 3 características más significativas.
Los autores parten de una definición de Sistemas Adaptativos Complejos (CAS) como sistemas que contienen agentes que buscan adaptarse a los cambios externos. Entienden además, que esta complejidad no puede ser eliminada, pero que puede aprovecharse si se consigue entender la dinámica del sistema.

Tomando como referencia a Axelrod R. [1] , los autores describen tres características fundamentales de los Sistemas Adaptativos Complejos:

1. La Variación: se entiende como fuente de evolución y como elemento que hace a los sistemas ser dinámicos. Desde una perspectiva de evolución biológica, la Variación surge de la Reproducción y la Mutación. La Reproducción se entiende como una mezcla de elementos vivos que son vencedores en términos de supervivencia; mientras que la Mutación es un cambio en un sistema producido por azar, dando lugar a unos nuevos rasgos que pueden ser heredados.

2. La Interacción: la interacción de unos agentes con otros da lugar a cambios en sus estrategias con el fin de adaptarse mejor al mundo exterior. La interacción es posiblemente la característica de relación entre agentes más importante.

3. La Selección: se seleccionan aquellas estrategias de los agentes que no se pueden adaptar bien al mundo externo. Esto significa que las estrategias evolucionan para lograr una mejor adaptación al mundo real.

Tras conocer las 3 características fundamentales de los Sistemas Adaptativos Complejos, los autores se centrarán en explicar el concepto de “Innovación-semilla”, en la cual la innovación juega el papel central de crear un nuevo ámbito de negocio. Siguen planteando la analogía entre la innovación y la biología, ya que creen que las personas son bastante receptivas a la misma.

Como ejemplo hablan del uso de la palabra “incubadora” como descripción del proceso en el que se destina tiempo y dinero al desarrollo de nuevas ideas y tecnologías con propósitos comerciales. Cada compañía por lo tanto, trata de adaptar sus propias ideas y tecnologías a lo que el mercado demanda; desde esta perspectiva, los autores entienden que la innovación también puede ser entendida como un Sistema Adaptativo Complejo, y lanzan su concepto de “Innovación-semilla”, como idea o tecnología inmadura en un estado primario de innovación.
Siguiendo con la analogía de evolución biológica, los autores dividen la “Innovación-semilla” en dos aspectos:

a) La Reproducción: la “Innovación-semilla” del tipo reproductivo puede entenderse como el resultado de la interacción entre ideas, nociones, conceptos, tecnologías, etc. que las personas ya poseen, sería hasta cierto punto predecible y estimulada por un entorno de libre discusión, organigramas planos, diversidad de background cultural y académico de los empleados y movilización de los recursos humanos

b) La Mutación: la “Innovación-semilla” basada en la mutación, se sustenta en los descubrimientos accidentales o en resultados no intencionados, es por tanto impredecible y estimulada por entornos tolerantes al fracaso, con estilos ejecutivos de prueba y error y aproximaciones heurísticas.


Conviene hacer hincapié en que en el caso de la “Innovación-semilla” reproductiva, existen una serie de patrones que pueden ayudar a su predicción, algo imposible en la “Innovación-semilla” basada en la mutación, que es totalmente impredecible.

Los autores sostienen que debido a la naturaleza de Sistema Adaptativo Complejo de la “Innovación-semilla”, es posible estimularla a través de los factores de estimulación ambiental citados. El objetivo más importante de los directores de I+D será por lo tanto, equilibrar apropiadamente el intercambio entre los dos tipos de “Innovación-semilla” en sus respectivas empresas.

Como colofón, los autores nos presentan su modelo para creación de un proceso de innovación., que se basa fundamentalmente en las interacciones entre los agentes intervinientes en un sistema predeterminado. Básicamente el modelo se centra en desarrollar la idea de “Innovación semilla” reproductiva e “Innovación semilla” a través de mutación, en un entrono en el que se desarrollan varias interacciones. Estas interacciones serán las que facilitarán la generación de nuevas “Innovaciones-semilla” cercanas a lo que el mercado demanda.

Se destacan tres figuras fundamentales para el completo desarrollo del modelo de creación de un procesos de innovación:

1) Serendipia: denominan así a las “innovaciones-semilla” basadas en las mutaciones que logran convertirse en una innovación exitosa real.

2) Gatekeeper: es la figura que actúa de puente entre el mundo interno de la empresa y el externo a la misma. Juega un papel muy relevante a la hora de intercambiar conocimiento con el resto de los agentes externos, evitando que la empresa quede aislada.

3) Decision-maker: es la figura clave que tiene en sus manos la asignación de recursos para que una “Innovación-semilla” pueda crecer hasta convertirse en una innovación real en el mercado.


La siguiente ilustración, muestra el modelo de los autores para la creación de un proceso de innovación:

Por último, y como ejemplo práctico de la tesis sobre la innovación-semilla, los autores presentan las experiencia de dos empresas japonesas: Shimadzu y NEC. En ambos casos la interacción entre las personas envueltas en procesos de I+D empresarial daban como resultado el origen de una innovación-semilla, o dicho de otra forma, de una innovación con potencialidad para generar una nuevo negocio. En el caso de Shimadzu esta oportunidad de crear un nuevo negocio fue desaprovechada ante los recelos de la empresa en compartir su innovación con otros agentes capaces de traccionar el asalto al mercado; no fue así sin embargo en el caso de NEC, que supo encontrar un grupo de empresas colaboradoras externos que les ayudaran a poner en el mercado la innovación desarrollada.



IÑIGO URKIDI

[1] Axelrod, R. y M.D. Cohen (2000) Harnessing Complexity, New York: Basic Books

Referencia bibliográfica:

Ishimatsu, H., Sugasawa, Y., Sakurai, K. (2004), Understanding innovation as a complex adaptive system : case studies from Shimadzu and NEC. Pacific Economic Review, 9: 4 pp.371-376
http://ideas.repec.org/a/bla/pacecr/v9y2004i4p371-376.html

COMPLEJIDAD Y GESTIÓN SANITARIA, 2º seminario internacional

COMPLEJIDAD Y GESTIÓN SANITARIA

2º seminario internacional

10 de Junio 2005

Auditorio del Parque Tecnológico

C/ Mikeletegi, 53

Donostia-San Sebastián

Este segundo seminario internacional que organiza O+berri, Instituto Vasco de Innovación Sanitaria presenta un panorama general de las aportaciones que la teoría de la complejidad está haciendo a la nueva economía, la gestión y organización de empresas e instituciones y, por otra parte, las investigaciones más importantes que están desarrollando otros sistemas sanitarios desde esta perspectiva.

La inscripción es gratuita, aunque las plazas son limitadas por el aforo del local. Para inscribirse al seminario sólo debe enviar un mensaje a complejidad@bioef.org indicándonos su nombre y apellidos y e-mail de contacto.

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Interdisciplinariedad y complejidad: una relación en evolución

El estudio de la interdisciplinariedad se ha definido como “el proceso de dar respuestas a preguntas, resolver o enfrentarse a problemas que son demasiado amplios o complejos como para poder ser resueltos por una disciplina o profesión”. Desde este punto de vista, parece que la interdisciplinariedad guarda una relación muy estrecha con la complejidad. La interdisciplinariedad, al igual que la complejidad, asume un enfoque de análisis en el que es necesario integrar las diferentes perspectivas que forman parte de un fenómeno, de un problema, de un “todo”. Intuitivamente, incluso parece que “todo lo interdisciplinario es complejo pero no todo lo complejo es necesariamente interdisciplinario”.

Para profundizar sobre estas cuestiones, el artículo de esta semana se presenta bajo el título “Interdisciplinarity and complexity: an evolving relationship” de Julie Thompson Klein. La autora analiza el vínculo entre interdisciplinariedad y complejidad y proporciona argumentos interesantes acerca de cómo ambos conceptos conviven y se complementan.



La complejidad y la interdisciplinariedad

A pesar de que los conceptos que sustentan la complejidad y la interdisciplinariedad (conocimiento profundo y general, integración y síntesis) son muy antiguos, tanto interdisciplinariedad como complejidad son ideas relativamente nuevas. Los primeros indicios del concepto de interdisciplinariedad datan de las primeras décadas del siglo XX, de la época de la investigación científica en el campo social y de los movimientos en pro de la educación general. Los precedentes de la idea de complejidad se remontan al inicio del siglo XX, en disciplinas tales como la biología y la filosofía, si bien la nueva ciencia de la complejidad se ha desarrollado a partir de la segunda mitad del siglo pasado. Sin duda alguna, en las últimas décadas, las dos ideas se han ido vinculando cada vez más.

El nexo de unión entre las dos ideas ya se hacía evidente en las primeras conceptualizaciones sobre interdisciplinariedad. En la primera conferencia internacional sobre interdisciplinariedad en los años 70, uno de los ponentes hacía una llamada en busca de un nuevo enfoque capaz de promover criterios para afrontar “situaciones dinámicamente cambiantes y complejas”. Una década más tarde, Smirnov identificó la “interdisciplinariedad de los sistemas complejos” como una de las principales formas ontológicas de desarrollo interdisciplinario de la ciencia moderna. Smirnov confió en que el descubrimiento de nexos y reglas en la formación y organización de sistemas, entre sus diversos departamentos, partes y elementos mantendría la promesa de elaborar una estructura teorética común.

A medida de que la nueva ciencia de la complejidad se ha ido desarrollando, la complejidad se ha convertido en una palabra clave en los debates sobre la interdisciplinariedad. Así, Klein y Newell definen el estudio de la interdisciplinariedad como “el proceso de dar respuestas a preguntas, resolver o enfrentarse a problemas que son demasiado amplios o complejos como para poder ser resueltos por una disciplina o profesión”. En esta misma línea, otros autores (Hübenthal, 1994) han expuesto que la colaboración interdisciplinaria es necesaria en tanto que los problemas son demasiado complejos como para poder ser valorados adecuadamente, y mucho menos poder resueltos, con el mero conocimiento de una única disciplina. Cornwell y Stoddard, por su parte, establecen que “las culturas, en sus interacciones continuamente cambiantes y sus complejidades, deben investigarse y enseñarse desde una perspectiva interdisciplinar”.

La complejidad y la interdisciplinariedad están relacionadas en una gran variedad de campos, desde los estudios literarios, física y biología, hasta la educación, política pública y medio ambiente y naturalmente, su punto de partida varía (la explosión de conocimiento, diversidad cultural, problemas sociales y tecnológicos, o conceptos multifacéticos tales como el cuerpo, la mente o la vida).



Interdisciplinariedad y transdisciplinariedad

Los problemas de las sociedades son cada vez más complejos e interdependientes. No se circunscriben a sectores o disciplinas determinadas, y no son predecibles. Son un fenómeno emergente en base a dinámicas no lineares. La “realidad” es un nexo de fenómenos interrelacionados que no puede reducirse a una única dimensión.

Según la autora, la necesidad de un enfoque que aborde los problemas complejos es evidente en aquellos ámbitos en los que se da interacción humana con los sistemas naturales, tales como la agricultura, ingeniería forestal, industria,…y en campos de gran desarrollo técnico, como la tecnología nuclear, biotecnología, genética,…El desarrollo económico, técnico y social también se relaciona con elementos de valor y cultura en el ámbito de la energía, sanidad y nutrición. En estos casos, aparece la interdisciplinariedad como solución, si bien el enfoque de los primeros años difiere de los nuevos enfoques transdisciplinarios.

La historia de la investigación bajo un enfoque interdisciplinario de resolución de problemas se remonta a los años 40, en el área de la agricultura y defensa. En los años 70, las naciones industrializadas asignaron una cantidad considerable de recursos a la investigación multi e interdisciplinar en áreas de gran competencia económica, especialmente en ingeniería y producción, informática, biotecnología y medicina. En esta época ya se reconocía la necesidad de un enfoque interdisciplinario a la hora de enfrentarse a problemas complejos, pero siempre bajo las premisas de la búsqueda de progreso y crecimiento.

Paralelamente, emergió un discurso de resolución transdisciplinar de problemas. El nuevo discurso venía a llenar el vacío histórico entre las llamadas a la interdisciplinariedad y a la orientación a la solución de problemas, por un lado, y a una política práctica y disciplinaria de apoyo a las ciencias naturales y la tecnología, por otro. El nuevo enfoque se centra en la investigación orientada al problema y a la búsqueda de soluciones, pero incorporando planteamientos participativos. Hay cinco frases clave asociadas a la transdisciplinariedad: orientación a los problemas, ir más allá de la disciplinariedad, orientación a la práctica, participación y orientación al proceso. Este nuevo discurso comparte una serie de supuestos con la noción de “ciencia postnormal” de Funtowicz y Ravetz (1991): supone la liberación de los supuestos reduccionistas y mecanicistas sobre el modo en el que se relacionan las cosas y funcionan los sistemas y la liberación de la expectativa de que la ciencia proporciona estimaciones finales, precisas y ciertas. Del mismo modo, la ciencia postnormal está asociada a problemas no estructurados, problemas provocados por complejas relaciones causa-efecto.


Los dominios del problema

Muchos de los problemas que los profesionales tienen que afrontar no son simples ni se pueden predecir. Son únicos y complejos. Al surgir de ámbitos caracterizados por la turbulencia y la incertidumbre, los problemas complejos son típicamente ambiguos, multidimensionales, inestables y abiertos. Caracterizados como “malvados” y “desordenados”, resisten la domesticación, limitación o gestión por métodos tradicionales de resolución de problemas. Como resultado, el arte de ser un profesional se está convirtiendo en el arte de gestionar la complejidad. Hoy en día, hay más herramientas de gestión que nunca. Existen métodos analíticos sofisticados y programas informáticos que hacen posible el manejo de ingente cantidad de información y la modelización y la predicción a larga escala. Sin embargo, los problemas complejos no pueden resolverse con la mera utilización de nuevas herramientas y nueva información o introduciendo nuevas variables a los modelos de decisión predefinidos. La resolución de los problemas complejos no es un asunto de “libro” sino que está en “zonas indeterminadas de práctica” y en “el fango de los problemas importantes y de la investigación no rigurosa”. No se resuelven de una vez para siempre, sino que deben ser gestionados continuamente.

La industria aeroespacial es uno de los muchos contextos en los que se desarrolla el pensamiento de los sistemas complejos. La “relación binomial” de la complejidad y la estructura transdisciplinar del conocimiento descansa en las interacciones entre el inconmensurable número de procesos o fenómenos que pueden tener lugar y la reestructuración cualitativa que provocan dichas interacciones. Las interacciones no lineares provocan la ruptura de la simetría. Cambian las dimensiones de descripción y se produce un cambio cualitativo en las variables y parámetros relevante para entender lo que realmente ocurre.

El análisis transdisciplinario introduce el elemento exploratorio/investigativo en el análisis de toma de decisiones, fomentando el desarrollo de diferentes opciones de respuesta. La lógica de las soluciones “óptimas” se sustituye por otros criterios alternativos, tales como el nivel de consenso que las opciones pueden conseguir, su viabilidad y las posibles contribuciones a la sostenibilidad global del sistema.

Teorizando sobre la interdisciplinariedad y la complejidad

La relación entre complejidad e interdisciplinariedad y la complejidad es un asunto de debate en los Estados Unidos. Newell propone que la complejidad necesita de la interdisciplinariedad. Añade que la propia naturaleza de los sistemas complejos proporciona un fundamento exhaustivo para el estudio de la interdisciplinariedad, unifica la aparente divergencia entre los distintos enfoques y ofrece una guía de criterios en cada uno de los pasos del proceso integrativo propio de la interdisciplinariedad. El objetivo último de cualquier investigación interdisciplinaria es conocer una porción del mundo modelizado por un sistema complejo determinado.

La autora del artículo, por su parte, ve la convergencia de la complejidad y la interdisciplinariedad como parte de un proceso cultural más amplio. Las clasificaciones epistemológicas tradicionales y los dominios del conocimiento se han vuelto más permeables y se ha producido un claro traspaso entre fronteras nacionales, políticas y culturales. Estos acontecimientos, junto con las tecnologías de la información, el transporte internacional de personas y mercancías, las nuevas redes relacionales, y las particularidades culturales han venido a caer bajo el concepto de un paraguas denominado “postmodernismo”. Una de las características del postmodernismo es precisamente el proceso de hibridación creciente de las categorías culturales, las identidades y las certezas previas. Las nuevas formas de interdependencia y cooperación llaman a una reconfiguración internacional. Todas las categorías culturales, las identidades y las certezas han sufrido de-diferenciación, de-aislamiento e hibridación. Los límites y las fronteras están en peligro.

Por último, la autora advierte sobre el riesgo de la utilización de las metáforas simplistas tradicionales, pues añaden confusión, y obstaculizan el entendimiento del conocimiento nuevo, las nuevas relaciones y las perspectivas no lineares y no-verticales que son multidimensionales y multidireccionales en esencia. La utilización de metáforas físicas y topológicas o arquitectónicas, por su parte, describen las relaciones entre los elementos que dan lugar a innovaciones y sus contextos (dimensiones, uniones, puntos de conexión, solapamientos, interconexiones, rupturas y palancas). Y podría añadirse… un set de Mandelbrot

Nuria Toro



“Interdisciplinarity and complexity: an evolving relationship". Julie Thompson Klein. ECO Special Double Issue. Vol. 6 N. 1-2 Fall 2004 pp. 2-10

Las Organizaciones como sistemas no lineales:Implicaciones para el gestor

En los últimos veinte años, las teorías del caos, de los sistemas dinámicos no lineales y de la complejidad han revolucionado las matemáticas así como muchas otras ciencias. Recientemente, conceptos derivados de estas ciencias se han empezado a aplicar en el ámbito de las organizaciones. Una cuestión clave es como estos innovadores conceptos pueden ser de ayuda en el día a día al que se enfrentan los gestores, cuyo éxito en la gran mayoría de los casos es juzgado en función de los resultados. El artículo de Jeffrey Goldstein de la Adelphi University que glosamos nos ofrece algunas aproximaciones interesantes al tema.

Las citadas teorías están ofreciendo un modelo alternativo al establecido en la mayor parte de las organizaciones. Este nuevo modelo no solamente facilita nuevos conceptos teóricos sino que aporta nuevas y más efectivas fórmulas de gestión. Se trata de un modelo que puede ser de más ayuda que los modelos tradicionales.

Para entender en que medida las aportaciones de estas teorías superan los modelos tradicionales, hay que entender en un primer lugar en que se basan los modelos tradicionales.

La gestión tradicional se basa en cuatro funciones básicas:

1. Planificación: basada en la asunción de que el futuro puede predecirse

2. Organización: basada en la asunción que se tiene que imponer una estructura de tareas en la organización.

3. Control: basado en la asunción de que las desviaciones de las prácticas normativas deben ser las mínimas

4. Liderazgo: basado en la asunción de que los líderes son expertos y como consecuencia sus objetivos o visiones son suficientes para la dirección o motivación de la organización.

Los hallazgos obtenidos de la teoría de los sistemas no lineales, sin embargo, cuestionan cada una de estas funciones básicas.

En el texto a continuación se analizan cuatro características de los sistemas dinámicos no lineales y como éstas pueden ser de aplicación en la gestión de las organizaciones. Las mencionadas características son las siguientes:

1. No linealidad
2. Atractores y Bifurcaciones
3. Autoorganización y Emergencia
4. Condiciones alejadas del equilibrio

No linealidad

Las nuevas ciencias mencionadas anteriormente, se basan en un cambio fundamental de las matemáticas lineales a las no lineales. Una función o ecuación lineal es aquella que se puede dibujar en un plano Cartesiano mediante una línea, y por lo tanto es lineal. Mientras que una función o ecuación que no puede ser dibujada mediante una línea es, por lo tanto, no lineal. En un sistema o función lineal los outputs son proporcionales a los inputs o condiciones iniciales, mientras que en los sistemas o ecuaciones no lineales no lo son, por lo tanto una de las características de los sistemas no lineales es la falta de proporcionalidad.

Pero el definir la no linealidad como todo aquello que no es lineal no da demasiadas pistas sobre lo que realmente es, en este sentido se puede añadir que los sistemas no lineales son sistemas en los que sus partes o componentes interactúan de tal forma que se da una continua influencia mutua o relación causal que se retroalimenta. Esta influencia mutua puede describirse mediante funciones no lineales.

Una característica de la no-linealidad en matemáticas es que las ecuaciones no lineales son difíciles de solucionar analíticamente, motivo por el que la física ha tratado de explicar la causa-efecto mediante funciones lineales con las que resulta más fácil trabajar, pero que no representan el comportamiento complejo del mundo real.

¿Pero que tiene esto que ver con las organizaciones empresariales? Pues bien, las empresas e Instituciones como ejemplo de sistemas sociales, son ejemplos ideales de sistemas no lineales ya que se construyen fruto de la interacción de sus componentes: personas, materiales y tecnologías.

Atractores y Bifurcaciones

Un aspecto crucial de algunas de las funciones no lineales es que exhiben la emergencia de nuevos atractores. Los atractores, son patrones en un espacio matemático abstracto que describen el comportamiento de los sistemas a lo largo de su recorrido. Los atractores dibujan los distintos tipos de comportamientos que pueden tener lugar en un sistema teniendo en cuenta las condiciones que afectan a ese sistema. A la transición de un atractor a otro se le llama bifurcación.

En la teoría de caos, los sistemas dinámicos son estudiados a partir de su "Espacio de Fases", es decir, la representación coordenada de sus variables independientes. En estos sistemas caóticos, es fácil encontrar trayectorias de movimiento no periódico, pero cuasi-periódicas, a los atractores de estos sistemas se les suele llamar "atractores extraños", trayectorias en el espacio de fases hacia las que suelen tender todas las trayectorias normales.

Los atractores extraños suelen tener formas geométricas caprichosas, y en muchos casos parecidos o similitudes a diferentes escalas. En este caso, a estas formas que son iguales a sí mismas en diferentes escalas se les llama "objetos fractales".

En el ámbito de las organizaciones el concepto de atractor puede ser de gran utilidad a la hora de describir y entender porqué los empleados se comportan del modo que lo hacen. Todo el mundo en la organización actúa de acuerdo a los atractores presentes en los sistemas organizacionales no lineales. Los empleados no se resisten al cambio sino que actúan de acuerdo a los atractores que dominan el sistema. Por lo tanto la habilidad de los gestores no debe radicar en modificar la resistencia de los empleados al cambio, sino en establecer las condiciones que propicien la emergencia de nuevos y más efectivos atractores. Los buenos líderes son los que establecen las condiciones organizacionales que cautivan a sus empleados y consiguen que el trabajo sea productivo, de gran calidad y en un entorno de satisfacción laboral. Cuando existen impedimentos en la organización, saben como ayudar a la organización a bifurcarse en nuevos y mejores atractores.

Auto-organización y Emergencia

Otra característica de los sistemas no lineales es la auto-organización. La auto-organización es un proceso que se activa por si mismo sin necesidad de que ninguna fuerza externa tenga que imponerlo. Estudios recientes han puesto de manifiesto como nuevos e inesperados patrones y estructuras pueden emerger de manera espontánea como consecuencia de la interacción de los componentes de un sistema no lineal cuando se dan determinadas condiciones. Estas nuevas y emergentes estructuras se caracterizan por una mayor coordinación y coherencia entre los componentes del sistema en relación al anterior estado de equilibrio. La auto-organización representa la emergencia de nuevos atractores que dibujarán el nuevo comportamiento del sistema. Paradójicamente la autoorganización necesita por una parte que el sistema cuente con una firme demarcación que mantenga al sistema intacto al mismo tiempo que cuenta con medios para quebrar dicha demarcación.

Cuando el sistema se autoorganiza no hay necesidad de imponer ni la dirección ni la motivación, ya que el sistema se auto-motiva y se auto-dirige.

La capacidad de auto-organizarse es innata en todas las organizaciones pero requiere que se den las condiciones apropiadas para manifestarse. Esto no significa que se requieran condiciones extraordinarias, en ocasiones se trata más de eliminar restricciones impuestas, como ciertas políticas o prácticas de empresa que impiden la emergencia del cambio auto-organizado, por ejemplo cuando existe un control excesivo por parte de los líderes, o cuando la información no fluye a todos los niveles de la organización, o por ejemplo cuando se mantiene a algunos departamentos aislados del resto de la organización. Un reto para los líderes es acabar con todo este tipo de restricciones y facilitar de este modo la emergencia de la auto-organización en el sistema.

Condiciones “Alejadas del equilibrio” o de “Bifurcación”

La auto-organización como emergencia de nuevos atractores puede entenderse como un proceso de bifurcación. Otra manera de entender la bifurcación es en términos de condiciones alejadas del equilibrio. Estas condiciones son los factores externos e internos de un sistema que facilitan la emergencia auto-organizada de nuevas estructuras. Las condiciones “alejadas del equilibrio” eliminan lo que sea que está haciendo que un sistema mantenga el estatus quo, esto es, alejan el sistema del equilibrio, haciendo esto, llevan al sistema a un estado de inestabilidad donde puede ser influenciado o cambiado mediante eventos pequeños y aleatorios. De nuevo las nuevas estructuras que emergen son el resultado de la incorporación de eventos aleatorios.

Las condiciones alejadas del equilibrio afloran cuando se da un cambio o interferencia en las restricciones mantenedoras de equilibrio: las rígidas demarcaciones se saltan, se reta al sistema de tal manera que los mecanismos operacionales, procesos y configuraciones establecidas ya no son suficientes. Cuando un sistema organizacional o una unidad de trabajo está en contacto continuo y relación permeable con otros sistemas o ambientes, se puede decir que se encuentra en un estado alejado del equilibrio. En un entorno de trabajo no dominando por las restricciones que buscan el equilibrio, sus miembros están auto-organizándose de continuo para llevar a cabo su trabajo.

Realmente todo lo que cuestione los actuales procesos de trabajo, las prácticas y estructuras organizacionales está actuando como potenciales condiciones “alejadas del equilibrio”. Es más, estas condiciones salen a colación cuando hay mucha información a lo largo del sistema. Por lo tanto, todo método que aumente el flujo de información es positivo en este sentido.

A modo de conclusión veremos como los conceptos innovadores originados de la teoría de los sistemas no lineales ponen patas arriba las cuatro funciones básicas de la gestión tradicional comentadas al principio del texto.

En primer lugar y teniendo en cuenta que las organizaciones son sistemas complejos y no lineales, y bastante menos predecibles que los sistemas simples y lineales, habrá que repensar la noción de planificación entendida como herramienta para predecir el futuro.

En segundo lugar, dado que los sistemas complejos tienen la capacidad para auto-organizarse en nuevas estructuras, la idea de organización entendida como la imposición de tareas deberá complementarse con la posibilidad de que emerjan nuevas estructuras. El quehacer de los líderes es establecer las condiciones que faciliten los procesos auto-organizados. Por supuesto todavía existe la necesidad de que existan estructuras de tareas impuestas, pero éstas tienen que convivir con condiciones que favorezca la emergencia de estructuras de tareas nacidas de la interacción de los componentes del sistema.

En tercer lugar, el hecho de que la auto-organización es en parte producto de un alejarse de la norma establecida significa que la función controladora de la gestión tiene que relajarse de cara a facilitar la auto-organización.

En cuarto lugar, la visión de la organización sólo puede llegar a motivar si es producto del conjunto de la organización, en ningún caso si es impuesta por el líder de la misma.

Naiara Artaza

Organizations as Nonlinear Systems:Implications for Managers Jeffrey Goldstein, School of Management and Business. Adelphi University. NY. USA

La complejidad y las nuevas ciencias económicas

El presente artículo se basa en un escrito realizado por los profesores universitarios R. Mateos, E. Olmedo y J. M. Valderas para la revista Complexity International , en el que tratan de abordar cómo han adoptado las ciencias económicas, en sus diferentes ámbitos, los conceptos de la complejidad.

Para ello, realizan un pequeño repaso del desarrollo clásico de las ciencias económicas como la econometría, la modelización de los mercados financieros, el márketing o la gestión empresarial o management, para a continuación mostrar la evolución y manera en el que han ido adoptando, cada uno de ellos, lo que se conoce como “paradigma de la complejidad”.

Por último, los autores proponen una serie de líneas de investigación para algunas de las áreas económicas sobre las que tratan, dejando patente el escaso desarrollo que estas líneas de investigación han tenido.


Comienzan su argumentación, repasando algunos de los hitos que han marcado el pensamiento lineal de nuestra sociedad, y que ha sido aplicado a todas las disciplinas de la vida. La influencia que desde la antigüedad pudieron ejercer pensadores como Platón, o más recientemente físicos como Newton, han marcado no sólo nuestra concepción del mundo y de la realidad, sino el modo en el que la humanidad ha evolucionado, investigado y avanzado.

A lo largo del siglo XX, diferentes avances científicos fueron cuestionando la validez del modelo o hipótesis lineales. A un nivel micro, los autores citan el Principio de Incertidumbre de Heisenberg como ejemplo de puesta en cuestión de las hipótesis lineales, mientras que el ejemplo más claro a nivel macro pudiera ser la Teoría de la Relatividad de Einstein.

Algunas de las consecuencias metodológicas del uso de los modelos lineales podrían ser los siguientes:


* Una visión reducida de las dinámicas de la realidad, centrándose especialmente en la consecución del equilibrio y la estabilidad, consideradas como la situación ideal de los sistemas.

* Uso de los sistemas lineales como manera para simplificar la realidad

* Los modelos lineales producen comportamientos excesivamente simples, por lo que no se parecen al comportamiento complejo de la realidad.


Una vez repasados los principales rasgos del modelo lineal de pensamiento durante la historia, y la incursión en el mundo científico de los planteamientos del paradigma de la complejidad, los autores se centran en dar una breve visión de cómo se está tratando de aplicar la complejidad en la econometría, los mercados financieros, el marketing y la gestión empresarial.

En relación a la econometría, el enfoque lineal permitía una formulación de modelos econométricos basados en explicaciones extrínsecas al comportamiento real de la economía. En la actualidad, existe la convicción de que las relaciones entre los agentes económicos no son lineales, por lo que la existencia de modelos caóticos no lineales ha supuesto un gran avance conceptual. De hecho, se está trabajando en un enfoque de desequilibrio no lineal, que se basa en la hipótesis de que las fluctuaciones de un sistema son una consecuencia de las propias dinámicas del sistema. Bajo este enfoque, se trata de analizar la realidad económica de tres formas diferentes:

* Desarrollo de modelos no lineales que produzcan unas dinámicas cualitativas similares a las del fenómeno de estudio, no siendo el propósito del modelo elaborar una estimación.

* Desarrollo de un modelo estocástico, no linear, que en función de sus estimaciones intente explicar la realidad económica, con el objetivo de predecir la evolución futura.

* Desarrollo de herramientas para la caracterización empírica de serie temporales desde el punto de vista de la complejidad.


En cuanto a la complejidad aplicada a los mercados financieros, los autores constatan que es una de las áreas económicas en donde más se ha trabajado la modelización durante el siglo XX, destacando muy particularmente el denominado “Brownian Motion”, un sistema de modelización basado en la generalización a lo largo del tiempo, y que resultaba una descripción imprecisa de la realidad financiera.

Un avance significativo en opinión de los autores en el campo de la modelización de los valores financieros, ha sido la introducción de modelos ARCH por Engle en 1982 y Bollerslev en 1986, así como sus posteriores desarrollos. Básicamente se trataría del desarrollo de modelos Gaussianos no lineales, en los cuales existe un amplio campo para la investigación en los próximos años.

La incidencia en el márketing del paradigma de la complejidad, podríamos afirmar que se tiñe de tintes “relacionales”. La turbulencia e incertidumbre de los nuevos mercados, han echado por tierra todas las reglas clásicas del márketing, por lo que la rapidez, la capacidad de adaptación y la flexibilidad se han convertido en requisitos indispensables. El enfoque linear clásico se ha revelado ineficiente para dar repuesta a los cambios y nuevas situaciones a las que las empresas deben enfrentarse.

Algunos conceptos en relación con el paradigma de la complejidad han sido desarrollados o adaptados por el márketing:

* Co-evolución: la situación de las compañías y los productos en el mercado se pueden describir en base a su coexistencia o sus interacciones. Las acciones individuales de las empresas no pueden considerarse aisladas, pues cualquier acción afecta a todos los agentes.
* Auto-organización: las empresas no se encuentran solas y aisladas, sino que forman parte de un mismo sistema o red empresarial en la que continuamente se producen interacciones. La posición que ocupa cada empresa en ese sistema o red en un momento determinado, permite adoptar una pautas de autoorganización y comportamiento operativo en la red.

Detrás de estos dos conceptos, existen algunos aspectos fundamentales del enfoque de no linealidad:

* Las relaciones interactivas en el mercado pueden ser positivas o negativas. Los efectos del feedback negativo crean estabilidad y organización en el mercado, mientras que los efectos del feedback positivo crean crecimiento y cambio continuo.

* Los sistemas pueden ser considerados como divisibles estructuralmente, pero funcionalmente indivisibles, debido a sus propiedades emergentes.

* El concepto de propiedades emergentes nos da lugar al concepto de sinergia. El conjunto de un sistema no es simplemente la suma de las partes, una idea que rompe con el pensamiento de linealidad del que hemos hablado con anterioridad.

Los autores proponen algunas líneas de investigación en el campo de la conectividad, la no linealidad y el márketing:

* Revisar los modelos que constituyen la base de la gestión de las relaciones en un mercado.

* Construir modelos no lineales que puedan ayudar a comprender el comportamiento del consumidor desde un punto de vista cualitativo.

* Analizar los modelos de administración desde la perspectiva de las dinámicas no lineales, con el fin de ayudarnos a anticiparnos o asumir el caos.


Por último, y en muy estrecha relación con lo expuesto en el punto anterior sobre la complejidad y su aplicación en el márketing, los autores detallan los aspectos más significativos que caracterizarían al management basado en la complejidad y el paradigma de la no linealidad.

1.- Un management creativo e innovador

La creación de un nuevo orden que emana del desorden puede considerarse el principio de la gestión del futuro. El objetivo sería crear nuevas reglas de comportamiento, nuevos mercados, con sus propias reglas auto-impuestas, en un entorno de incertidumbre.


2.-La inestabilidad en el management

El éxito de las organizaciones se basará en que sean consideradas sistemas de interacción no lineales en un mundo en no-equilibrio. En este desequilibrio constante, será fundamental una gran flexibilidad en cuanto a los comportamientos.


3.-Management basado en la cooperación y diálogo con el entorno

El management se debe basar en grupos complejos de aprendizaje, sin burocracias ni límites, espontáneos y con un proceso de aprendizaje auto-estructurado, basado en la cooperación y el diálogo con el entorno. Se trata por tanto, de trabajar la cultura de las organizaciones.

4.-Importancia del desorden, el conflicto y la inestabilidad como fuente de la creatividad estratégica

Se debe prestar atención a los nuevos conceptos nacidos de la cultura de la no linealidad, como los sistemas globales, las variables endógenas, los fenómenos de interacción, etc. de manera que nos permitan una más adecuada y acertada toma de decisiones.

5.-Management basado en la búsqueda de modelos cualitativos generales

El entorno cambiante no permite conocer el futuro de una compañía, por lo que el realizar planes estratégicos, operativos, etc. de futuro pierde sentido.

6.-Flexibilidad, polivalencia y auto-gestión

Se debe abandonar todo autoritarismo y resquicio de grupos formales. La polivalencia de los empleados, los grupos auto-gestionados y la flexibilidad deben ser la clave para la gestión de la incertidumbre.



IÑIGO URKIDI




Referencia bibliográfica

Olmedo, E., Mateos, R., Sancho, M. & Valderas, J.M. (2002), From linearity to complexity: towards a new economics, Complexity International, Submitted preprint.

La complejidad como meme

En las dos últimas décadas, hemos sido testigos del encumbramiento y el declive de muchos discursos y nuevas teorías de gestión que uno tras uno se han ido auto proclamando ganadores de una competición en la que se trata de demostrar un mejor entendimiento de las organizaciones y los individuos que la componen. Es lo que se ha dado en llamar “modas” en gestión, utilizadas a modo de receta o solución universal de gestión de cara a conseguir la excelencia de la organización. Cada época se ha caracterizado por la supremacía generalizada de un discurso o moda determinada. Así, en los años 90, la protagonista fue la Gestión del Conocimiento, que consiguió un número muy respetable de adeptos. Las publicaciones, conferencias, escuelas y servicios de consultoría son un fenómeno inherente a todas estas modas y una potente herramienta que contribuye a su rápida propagación.

La complejidad ha irrumpido con fuerza en el panorama de la gestión. Ha despertado mucho interés en la comunidad científica y en las universidades, así como en los asesores de organizaciones de diferentes ámbitos. Aumenta de forma considerable el número de publicaciones y conferencias que se organizan en torno a ella. Por todo esto, cabe preguntarse el porqué de esta rápida expansión y lo que es más importante aún, si estamos ante otra moda de gestión. Para arrojar luz sobre estas dos cuestiones, en esta edición se presenta el artículo “Complexity, complicatedness and complexity: a new science behind organizational intervention? en el que su autor, If Price, de la Sheffield Hallam University del Reino Unido, nos da las claves para entender el porqué de las modas y más concretamente, como la complejidad, como meme, tiene capacidad para replicarse y propagarse.

¿Novedad o moda? La complejidad como un discurso auto replicante

Pascale en 1990 advertía de la propensión de la gestión para hacerse con la última moda. De hecho, el estudio de las modas en gestión se ha convertido en un campo de análisis en sí mismo. Así, a lo largo de los años, hemos sido testigos de la prominencia y el declive de los “Círculos de Calidad”. La "Gestión del Conocimiento", por su parte, sigue atrayendo la atención de gestores y consultores de forma exponencial en detrimento del movimiento de la “Organización que aprende”. Otras modas, como el “Benchmarking” y la “Gestión de las Estructuras” disfrutaron de periodos de esplendor en los años 90, pero sin embargo a día de hoy sólo se puede hablar de una popularidad moderada.

En cuanto a la complejidad, para analizar su grado de penetración, el autor propone como indicador el número de libros de difusión general en la base de datos de Amazon.com que contengan en el título la palabra “complejidad”. Como muestra el gráfico, la complejidad puede estar experimentando la misma tendencia que las modas comentadas anteriormente.

A medida que un discurso determinado gana fuerza a través de los procesos de feedback positivo, es capaz de copar los intereses de diversos agentes, tales como los investigadores en busca de becas, editores en busca de títulos y consultores en busca de diferenciación de mercado a través de la venta de la última moda en gestión.

Algunas de las modas o tendencias en gestión aparecen y luego desaparecen completamente, como es el caso de los círculos de calidad. Otras, por el contrario, han sido más exitosas, como la Gestión de la Calidad Total, la Reingeniería de Procesos o la Gestión de Conocimiento, que mantienen institutos, revistas, centros de investigación y otras formas de organización que sirven de instrumentos de cara a expandir la moda en cuestión. En ocasiones, suelen convivir más de dos tendencias, por lo que deben competir para mantener su posicionamiento.

Para que el proceso de propagación de las modas tenga lugar, no es necesario que el término objeto de difusión tenga un significado preciso y único. No es necesaria la unanimidad respecto a la definición del mismo. Así, otros términos tales como la Reingeniería de Procesos o el Benchmarking, fueron incrementando el número de acepciones a medida que se han ido expandiendo.

Las distintas formas de organización y agentes que contribuyen a la propagación de una moda concreta de gestión constituyen un sistema auto organizado, y son en sí mismos, complejos. Configuran un tipo de orden, un alejamiento del equilibrio termodinámico que no tendría lugar sin el discurso que da origen a tal fenómeno.

Claramente, la diseminación de una moda en particular beneficia a aquellos agentes participantes en dicho sistema, tanto si están guiados por un deseo de reputación o por un móvil económico o simplemente disfrutan del placer de la sabiduría. Cada uno de los sistemas que ha dado lugar a la propagación de los discursos de gestión se habrá regido por unas reglas básicas concretas, diferentes y únicas en cada uno de los casos. Sin embargo, en todos los casos, los conceptos codificados han sido el origen del sistema auto organizado concreto que ha permitido la diseminación y perpetuación de cada uno de los discursos.

Según el autor, los procesos de auto organización que tienen lugar alrededor de los discursos replicativos son un caso concreto de un fenómeno más generalizado: la fijación de paradigmas. Así, las diferentes escuelas e instituciones científicas pueden ser consideradas formas de organización dedicadas a mantener determinados paradigmas a los cuales deben su existencia. Los paradigmas, y la mayor parte de los científicos, son seleccionados en relación a su capacidad para aportar explicaciones mejores o más “verdaderas” del mundo, si bien la evidencia muestra que las organizaciones construidas en torno a un paradigma determinado resisten la intrusión de un paradigma sustituto (Hull, 1998).

Hasta aquí el argumento del autor es que la complejidad, como objeto de discurso, ha permitido la emergencia de una red de organizaciones cuya mera existencia provoca automáticamente la expansión del término. En este punto, la pregunta que se hace es, ¿por qué hay tanta diversidad de significados que acaban en última instancia complicando los debates en torno a la complejidad?


Cui bono: ¿por qué la diversidad de significado?

¿A quién beneficia la diversidad de significados inherentes al término complejidad, como ha ocurrido en otros discursos? Es dudoso que a los usuarios del término, salvo que las discusiones sobre su significado conformen un área de estudio en sí mismas. Incluso no parece que sean los estudiantes o las empresas las que estén interesadas en evaluar la utilidad del término en sus diferentes acepciones. Según Dennett (1991, 1995) la pregunta está limitada por la hipótesis de que hay “alguien”, entendido como agente, quien se beneficia de la diversidad, cuando en realidad el que se beneficia es el propio término “complejidad” como objeto de discurso. Si la diversidad de significado contribuye a la expansión de un término concreto, entonces se puede considerar que es el propio término el que sale beneficiado.

En este planteamiento, Dennett se inspira en el paradigma de la evolución de Darwin, y más especialmente en la versión neo Darwiniana que trata la evolución como un proceso de selección entre replicantes. La metáfora del Gen Egoísta de Dawkins representa la expresión popular de esta idea. La esencia del argumento es que los genomas contienen el esquema del orden biológico complejo. La capacidad de replicarse sustenta la emergencia y el mantenimiento de la complejidad biológica. Más concretamente, Dennet se inspira en la idea de Dawkins relativa a un segundo tipo, un replicador cultural, el meme, una creencia, moda o idea que no se replica mediante un fenómeno químico sino en un sentido más amplio, a través de la imitación.

La idea de los memes se ha utilizado en diversos ámbitos; entre otros, se ha utilizado como teoría que sostiene el comportamiento imitador de los individuos a nivel social o como fundamento de una teoría más general sobre la conciencia individual. Una visión más amplia considera los memes o conjuntos de memes coexistentes como codificadores del esquema de la cultura de las organizaciones. En este sentido, las reglas de la organización pueden considerarse un producto de un sistema auto replicante de ideas y diálogos.

En el caso de la complejidad, si consideramos el discurso de complejidad (replicante) como el Meme Egoísta que va replicándose al pasar de un individuo a otro, es indudable que la falta de claridad o consenso en el significado contribuye positivamente al proceso de replicación. El meme se replica cada vez que alguien se une a una conversación o discusión sobre su significado, ganando mayor terreno en la ecología de las conversaciones humanas cuanto mayor sea el número de acepciones diferentes que se transmitan.

Nuria Toro

“Complexity, complicatedness and complexity: a new science behind organizational intervention?. If Price. ECO Special Double Issue. Vol. 6 N. 1-2 Fall 2004 pp. 40-48

Sobre la Complejidad y Sus Usos

Tomás R. Villasante es profesor titular del Departamento de Ecología Humana y Población en la facultad de Ciencias Políticas y Sociología de la Universidad Complutense de Madrid.
A través del presente artículo publicado en el Observatorio Internacional de Ciudadanía y Medio Ambiente Sostenible, el autor trata de realizar una aproximación a la dificultad que entraña la aplicación de principios de complejidad a las investigaciones de carácter social, y muy especialmente bajo el prisma de los análisis de las redes sociales.
En la primera parte del artículo, tratará de argumentar el diferente tratamiento que se le debe aplicar a las ciencias sociales a la hora de aplicar conceptos de complejidad. Apostará por una concepción intervencionista de investigación sobre los hechos sociales, como única manera de abordar la complejidad humana. La capacidad de conocimiento de lo social, en su complejidad, lo identificará con aspectos como la implicación, la intervención y la utilidad social.
El segundo punto del artículo, se centra fundamentalmente en cómo podemos crear un marco de comprensión de las actividades que se producen en la vida, la sociedad o un ecosistema determinado. Tras poner diferentes ejemplos que ilustran la complejidad de las interacciones sociales, animales y ecológicas, y los diferentes marcos conceptuales que se les ha intentado aplicar para su racionalización y comprensión, termina concluyendo la importancia del entorno, del sentido de la situación social que tratamos de comprender.
En la última parte del artículo, Villasante nos mostrará las deficiencias metodológicas e instrumentales para articular una investigación de carácter social bajo el prisma de la complejidad humana, a través del análisis de redes sociales. Concluye además que es necesario replantearse las metodologías de análisis de redes sociales actuales para adaptarlas a una visión compleja de la sociedad.

A través del presente artículo publicado por el Observatorio Internacional de Ciudadanía y Medio Ambiente Sostenible, el autor trata de realizar una aproximación a la dificultad que entraña la aplicación de principios de complejidad a las investigaciones de carácter social, y muy especialmente bajo el prisma de los análisis de las redes sociales. En las ciencias sociales se deben razonar los procesos del objeto de estudio, pero sin olvidar verificarlos por la práctica, pues los resultados prácticos pueden dar lugar a nuevas vías de reflexión hasta ese momento ocultas. Por ello no parece aconsejable abordar la ciencia sólo desde el razonamiento teórico, sino que debe tratar de contrastarse con la praxis, con acciones reales. Ciencias como la biología o la medicina se muestran realmente operativas, mostrando claramente que se dirigen a la búsqueda de la respuesta de las preguntas ¿cómo? ¿para qué? o ¿para quién?. Podemos decir que existe en ellas una concepción instrumental de entender la ciencia.

Los filósofos y los matemáticos, sin embargo, podrían representar la concepción opuesta al tratamiento y estudio de la complejidad social que acabamos de describir. Su manera de abordar los problemas es teórica y abstracta, sin tener demasiado en cuenta la praxis, por lo que su lógica y argumentaciones suelen ser “perfectas”.

La vida nos enseña sin embargo que la realidad nos desborda constantemente, por lo que no es necesario que en nuestras mentes contengamos una concepción completa y global de la complejidad que nos rodea, sino unos pequeños patrones o procesos que nos permitan navegar entre los fenómenos que nos rodean, y que generan nuevas turbulencias al entrar en contacto con nuestras intervenciones.

Ante el dilema de cómo resolver de la mejor manera posible algo que parece irresoluble, el autor opta por defender la posición de no estancarse únicamente en los debates académicos. Ante este objeto de análisis evidentemente complejo, turbulento y siempre cambiante, nos propone la intervención en el proceso y las actuaciones improvisadas sobre los principales elementos del sistema.

Pero, ¿ como hacer “visible” o comprensible aquello que ni siquiera se conoce?
La utilización de paradojas y metáforas se ha convertido en una estrategia para hacer presente la incertidumbre, la turbulencia y la inexistencia de un final determinado por parte de las ciencias actuales.

Así, el autor pone como ejemplo la metáfora de la fiesta de disfraces en la que todo el mundo se viste de mariposa:

1) Podemos tratar de clasificar todos los tipos de disfraces que hay en la fiesta, cuantificando y clasificándolo todo, aunque posiblemente acabaríamos con la fiesta.

2) Podemos también seguir a unos determinados disfraces para estudiar su comportamiento, aunque corremos el riesgo de extrapolar el comportamiento de unos pocos a la generalidad de relaciones complejas existentes.

3) Podemos disfrutar de la fiesta sin ningún tipo reflexión ni estrategia, aunque nuestra presencia tendría nula utilidad.

4) Por último podríamos adoptar una estrategia que integrara mariposear por la fiesta, pensar qué disfraces nos interesan más para acercarnos a ellos, y cuando hayamos entendido algo de las relaciones posibles (ligar, beber, capacidad de baile...), intentar comprender y tratar de intervenir en la fiesta (preparar combinados, aumentar la pista de baile...).

El baile de disfraces no deja de ser una metáfora de cualquier sistema complejo social, muy caótico para alguien que lo vea desde fuera, pero no tanto para aquellos que se encuentran en la pista de baile.

Como dice Villasante citando a Von Foerster, “un desfile es más fácil de controlar desde fuera que desde dentro, mientras que un baile es más fácil de controlar desde dentro que desde fuera, aunque para alguien que se encuentre en el exterior la impresión del baile sea compleja y caótica".

Como conclusión de esta primera parte del artículo, podríamos decir que el autor argumenta el diferente tratamiento que se le debe aplicar a las ciencias sociales a la hora de aplicar conceptos de complejidad. Las reflexiones a las que se puede llegar desde disciplinas como la física o la química, nada tienen que ver con las de la economía o la sociología, pues el sentido y uso que se le quiera dar a la reflexión, determinará la misma. El autor apostará por una concepción intervencionista de investigación sobre los hechos sociales, como única manera de abordar la complejidad humana.

El segundo punto del artículo, se centra fundamentalmente en cómo podemos crear un marco de comprensión de las actividades que se producen en la vida, la sociedad o un ecosistema determinado. Tras poner diferentes ejemplos que ilustran la complejidad de las interacciones sociales, animales y ecológicas, y los diferentes marcos conceptuales que se les ha intentado aplicar para su racionalización y comprensión, termina concluyendo la importancia del entorno, del sentido de la situación social que tratamos de comprender.

En el caso de la informática, parece evidente que al menos de momento, y con la lógica de 0 y 1 no se llegará nunca a alcanzar la capacidad de razonamiento e intuición de los seres de humanos, capaces de dar solución práctica a situaciones complejas y turbulentas sin una resultado o final determinado.

El ejemplo que el autor pone sobre la luz también es muy esclarecedor. La luz puede comportarse como onda o corpúsculo, en función de las pruebas a las que se le someta, siendo en todo caso la misma luz. Estamos afirmando científicamente por tanto, y contra toda lógica racional, que un elemento es dos cosas al mismo tiempo. Así pues, en función del contexto en el que situemos los elementos, estos pueden resultar de una manera o de otra.

En el caso del mundo social, el autor afirma que consiste en actividades o juegos caóticos o complejos que nos pre-existen; y para poder entenderlos, deberíamos centrarnos en el “producir” y en el “hacer”, pues ni los juegos mismos ni sus reglas existen realmente, sino sólo nuestro “producir”.

En la última parte del artículo, Villasante nos mostrará las deficiencias metodológicas e instrumentales para articular una investigación de carácter social bajo el prisma de la complejidad humana, a través del análisis de redes sociales. Concluye además que es necesario replantearse las metodologías de análisis de redes sociales actuales para adaptarlas a una visión compleja de la sociedad.

Se pregunta asimismo, cómo conseguir no bloquear los procesos cuando es imprescindible hacer reducciones con las intervenciones que realizamos en un entorno de complejidad. Toda herramienta o metodología de intervención propuesta genera algún tipo de constreñimiento o reducción de la realidad compleja estudiada, generando además, toda una serie de consecuencias imprevistas e imprevisibles en el sistema sobre el que se actúa. No se debe confundir el hecho de aumentar la energía de un sistema, esto es, aumentar su complejidad, con una mejor organización del mismo. Sin embargo, sí que parece cierto que en determinados “errores” o situaciones no previstas generadas en el sistema se puede dar lugar a innovaciones o procesos creativos. No será el tamaño de las relaciones dentro de un sistema, sino su tipo las que facilitaran la generación de innovaciones o procesos creativos.

Las relaciones que se establecen entre los diferentes elementos de un sistema complejo no pueden por el momento ser representados a través del Social Network Análisis, aunque sí que hay determinados patrones en las relaciones entre agentes que resultan interesantes, como la diferencia relacional entre hormigas, mamíferos y humanos. Las primeras se relacionan a través de una jerarquía interna, y posteriormente adaptan sus itinerarios al terreno del que deben recoger la comida. En el caso de los mamíferos, existe una mayor autonomía en la toma de decisiones, la relación con el grupo de pertenencia y el territorio; y en los humanos, las capacidades de decisión y las relaciones con el grupo y el territorio se superponen, por lo que nuestra complejidad aumenta. Además podríamos hablar de relaciones fuertes, débiles, virtuales, personales, etc. dentro de diferentes procesos de socialización a los que los humanos estamos sometidos.

¿Podremos conocer cómo manejarnos dentro de esta redes complejas?


IÑIGO URKIDI

Sobre la Complejidad y Sus Usos, Tomás R. Villasante, Observatorio Internacional de Ciudadanía y Medio Ambiente Sostenible, Universidad Complutense, Madrid.

Complejidad y Pensamiento Social

La Dra. Mayra Espina Prieto, del Centro de Investigaciones Psicológicas y Sociológicas de La Habana, nos introduce en los debates sobre Pensamiento Social y Complejidad. Espina presenta un sintético y consistente panorama de los nuevos rumbos del pensamiento y la teoría social, a partir de las reconstrucciones y debates epistemológicos que han tenido lugar en el escenario de las ciencias sociales, particularmente desde mediados del Siglo XX hasta la actualidad. Su aporte toma especialmente en cuenta la perspectiva de la complejidad en la comprensión de lo social, con una mirada que abarca las propuestas de pensadores universales.

En la segunda mitad de los años 90 del siglo que acaba de concluir se fue haciendo común en las ciencias sociales la presencia de la noción de complejidad y de diferentes conceptos a ella asociados (p.e. autopoiesis, caos, incertidumbre, no linealidad), para referirse a procesos de naturaleza social, presencia que se ha hecho más visible en los inicios del siglo XXI. Las reacciones de la comunidad académica de ciencias sociales ante la teoría de la complejidad y su introducción en estas disciplinas han sido variadas y va desde los que consideran que abre un camino innovador que contribuiría a resolver viejas limitaciones del pensamiento social, hasta el escepticismo y la negación más absoluta.

En la primera posición los ejemplos más conocidos serían Luhman (1982), con su teoría de los sistemas complejos y el uso en ella de la noción de autopoiesis para explicar lo social como sistema que aprende, se autogenera y autoorganiza, y Edgar Morin (1990, 1996), quien ha asumido la complejidad en su sentido más fundamental de método.

Entre los opositores los argumentos más extendidos son los de que esta corriente solo representa una moda pasajera, el uso de nuevos términos para denominar fenómenos y procesos ya conocidos y adecuadamente conceptualizados por otras matrices teóricas, que solo es un intento ilegítimo de extrapolar un modelo construido para otros ámbitos de la vida (como lo fue en su momento el uso de modelos mecánicos o evolucionistas) que se quiere convertir forzadamente en un nuevo paradigma y que, lejos de esclarecer nuevas realidades, oscurece la comprensión de lo ya conocido, como una especie de impostura científica.

Un peligro que se atribuye a la acogida de las nociones de complejidad en el pensamiento social es que enmascaran un posicionamiento agnóstico de nuevo tipo, que socava la legitimidad del saber científico, al debilitar la certeza de que es posible alcanzar un conocimiento acabado de un orden sometido a leyes invariables, dado el énfasis que colocan en lo emergente, lo imprevisible, lo autoorganizativo, lo azaroso, lo acausal, cualidades obviamente mucho más difíciles de discernir y de someter a un patrón de comportamiento preestablecido, con leyes con un ámbito de vigencia espacio-temporal suficientemente amplio como para dotarlas de cierta universalidad.

El texto de la Dra. Espina se involucra en el debate partiendo de la idea de que lo que se ha dado en llamar “teoría de la complejidad”, aunque ciertamente está configurada principalmente a partir de hallazgos en las ciencias naturales, exactas y técnicas, tiene claras derivaciones epistemológicas (especialmente en lo que se refiere a la relación sujeto–objeto), con lo que desborda los marcos estrictamente disciplinares para situarse en el espacio multidimensional de la concepción de realidad y del acto de conocerla, de producir saber en general, y con ello entronca con toda coherencia con las críticas que las propias ciencias sociales han producido a lo largo de su historia, a posiciones reduccionistas que intentan concebir y manejar lo social desde su simplificación.

Antes de pasar a esas reflexiones el texto realiza dos acotaciones: qué entiende la autora por pensamiento social (o disciplinas sociales) y por complejidad. Con pensamiento social o, más concretamente, disciplinas sociales, se refiere al conjunto de saberes constituido como áreas científicas particulares, y eventualmente aplicadas, que se configuran como ámbitos autónomos del conocimiento (con objeto y métodos propios) en la segunda mitad del siglo XIX, como son, principalmente, la economía, la sociología, la psicología, la antropología, la historia y las ciencias políticas (Wallerstein 1995), las que, por las condiciones semejantes en que se constituyeron como tales, la cercanía de sus respectivos objetos y por las peculiaridades compartidas de la relación sujeto-objeto que las caracteriza (sujeto-sujeto, para decirlo con mayor precisión) comparten un conjunto de rasgos y posicionamientos generales relativos a las formas de conocer, que permiten tomarlas como un conjunto, haciendo abstracción, para los fines de este análisis, de las particularidades de sus historias respectivas y contenidos específicos. De tal manera, las reflexiones que aporta abordan debates y problemas que son comunes, en mayor o menor grado, al conjunto, ubicándose en un terreno de confluencia epistemológica.

En lo que se refiere a la complejidad, nos podemos encontrar indistintamente con referencias a la teoría de la complejidad, ciencia del caos, perspectiva de la complejidad, pensamiento complejo o de la complejidad, entre otros términos al uso. Cuando se alude a una teoría de la complejidad o, a veces de forma intercambiable o equivalente, a una ciencia o teoría del caos, generalmente se está agrupando bajo esta denominación un conjunto de hallazgos realizados principalmente dentro de la física, la química, la biología, la matemática, la geometría, la meteorología y la cibernética, que develan un conjunto de rasgos de la existencia no contemplados en las teorías anteriores (Ver; Delgado 2002; Hacking 1995; Ibáñez 1990; Morin 1996). Entre los hallazgos que tributan a la teoría de la complejidad se encuentran las investigaciones sobre no-linealidad, de Lorenz, y la cibernética, con la idea de retroacción y, con ellas, la de una causalidad no lineal, donde los efectos no son proporcionales a las causas y se intercambian; los objetos fractales de Mandelbroth; los atractores extraños de Reulle; la nueva termodinámica de Shaw; la autopoiesis de Maturana y Varela; las teorías de la información, que describen universos donde se simultanean orden y desorden y de lo que se extrae algo nuevo, la información; la teoría de sistemas, donde el todo es más que la suma de las partes y donde la organización del todo produce cualidades emergentes, no preexistentes en las partes; la noción de autoorganización, aportada por la teoría de los autómatas autoorganizados de Von Neuman: las máquinas vivientes, a diferencia de las artificiales, tienen la capacidad de reproducirse y autorregenerarse; el principio de generación de orden a partir de ruido de Von Foerster; la teoría de Atlan del azar organizador; la teoría de Prigogine de las estructuras disipativas....

Aunque referirse a este variado conjunto como una teoría es un exceso, puesto que ello significaría que se ha constituido como un sistema de principios, rasgos, leyes o patrones comportamentales, como un cuerpo de conocimientos integrado y articulado coherentemente, lo que no ha sucedido realmente, es innegable que, tomados en conjunto todos estos hallazgos, y aunque se hayan producido de forma independiente y con fines específicos dentro de sus campos investigativos respectivos, abren un ámbito de reflexión diferente. En síntesis, estos estudios pueden ser agrupados en lo que se ha denominado análisis de dinámicas no lineales y de autoorganización (Delgado 2002) y tienen como característica esencial el que, además de retar principios de la ciencia constituida, se ubican en cualidades y procesos que aparecen en la interacción de diferentes formas de la existencia (física, química, biológica, por decirlo de una forma tradicional) y que, por lo tanto, se resisten a los moldes estrictamente disciplinares del conocimiento científico, ubicándose en un espacio transversal, transdisciplinar.

Por su parte la denominación de pensamiento complejo, bastante conocida en las ciencias sociales, se refiere específicamente a la propuesta de Edgar Morin (1996) de transitar hacia una reforma del pensamiento, que se propone superar las maneras de producir saber que reducen el conocimiento del todo al de las partes y lo descontextualizan, asumiendo la preeminencia de una causalidad universal, y avanzar hacia una forma de pensar que “trata a la vez de vincular y de distinguir, pero sin desunir” y que acepta el reto de la incertidumbre.

Otras denominaciones más difusas como enfoque de la complejidad, perspectiva de la complejidad, episteme compleja, paradigma de la complejidad, se orientan más hacia la capacidad de renovación de estos hallazgos en el terreno transdisciplinar epistemológico, en la construcción cosmovisiva.

El estudioso cubano Carlos Delgado (2002), recreando una propuesta de C. Maldonado (1999), propone la siguiente distinción:

1. La complejidad como ciencia propiamente dicha, las ideas científicas que tienen un carácter más concreto y específico, el estudio de la dinámica no lineal en diversos sistemas concretos.

2. La complejidad como método, las construcciones metodológicas a partir de estos desarrollos científicos, la propuesta de un método de pensamiento que supere las dicotomías de los enfoques disciplinarios del saber y que consiste básicamente en el aprendizaje del pensamiento relacional.

3. La complejidad como cosmovisión, las elaboraciones acerca del mundo en su conjunto y el proceso de la cognición humana en general, la elaboración de una nueva mirada al mundo y al conocimiento que supere el reduccionismo a partir de las consideraciones holistas emergentes del pensamiento sistémico.

La tercera distinción, la complejidad como cosmovisión, está aludiendo al hecho de que ha quedado configurado una ruptura en las formas de conocer; una ruptura entre un ideal de simplificación como instrumental legítimo y deseable para conocer el universo y de apropiación-transformación de este, que lo considera como algo acabado, ya hecho, que el sujeto debe descubrir y explicar, y otro ideal, el de la complejidad, que no reduce el universo, que acepta el reto de la multiplicidad, la diversidad, lo relacional de este y su carácter inacabado, en construcción, y por ello indeterminado y también, construible.

Naiara Artaza

Pensamiento Social y Complejidad. Mayra Espina Prieto. Centro de Investigaciones Psicológicas y Sociológicas de La Habana, en TRANSDISCIPLINARIEDAD Y COMPLEJIDAD EN EL ANÁLISIS SOCIAL, Luis Carrizo, CLAEH, Uruguay (Ed.), Mayra Espina, CIPS, Cuba y Julie Thompson Klein, Wayne State University, EUA. UNESCO. 2003.

El panorama de la gestión: creando el contexto para entender la complejidad social

Tras varias semanas analizando los principios de los sistemas adaptativos complejos en la práctica, quizá sea un buen momento para hacer un alto en el camino y echar un vistazo de nuevo a las bases teóricas de la complejidad. No cabe duda de que la revisión de casos prácticos juega un papel fundamental en tanto que nos descubren las potencialidades de la complejidad para explicar la realidad que nos rodea. Sin embargo, puede ser altamente recomendable alternar el análisis de la práctica con la revisión de los fundamentos conceptuales en la creencia de que un mayor acercamiento a las raíces teóricas de la ciencia nos pueden poner en una mejor situación de cara a discriminar los enfoques genuinos de gestión de aquellos casos prácticos a través de los cuales se pretende ofrecer recetas mágicas y simples derivadas de un entendimiento superficial y quizá poco sustancioso de la teoría de la complejidad. Por tanto, en la medida que se refuerce el conocimiento de las bases teóricas de la complejidad, se estará en mejor condición para no dejarse seducir por los enfoques de moda del momento basados en la proporción de soluciones universales y rápidas de gestión.
Por otro lado, es muy habitual encontrarse en la literatura y en la práctica la utilización indistinta de términos tales como complejidad, teoría del caos y teoría de sistemas, un claro indicador de que existe cierta confusión entre términos que a pesar de guardar relación, hacen referencia a conceptos diferentes. Igualmente hay confusión acerca de las distintas vertientes de la complejidad: complejidad matemática, complejidad social, complejidad natural… ¿a qué se refiere cada una de ellas?, ¿qué relación hay entre todas ellas?, ¿qué posición ocupan dentro del mapa global de la ciencia de la complejidad?
Por todo ello, en esta edición se presenta un artículo de corte teórico que contribuya a despejar algunas dudas teóricas en torno a la complejidad con el fin último de conseguir un posicionamiento conceptual coherente y consistente. Se trata del artículo “El panorama de la gestión: creando el contexto para entender la complejidad social” de David Snowden y Peter Stanbridge publicado en la revista Emergence. Snowden es director del Centro Cynefin para la Complejidad Organizacional y centra sus investigaciones en el campo de la complejidad social y la emergencia. Es sin duda un autor al que merece la pena seguir. En este caso, presenta un modelo que trata de posicionar la complejidad en el contexto de otras disciplinas de gestión; además, analiza las distintas formas de complejidad, tales como la complejidad matemática, y cómo las características inherentes a los humanos (la ambigüedad y la incertidumbre entre ellas) encuentran acomodo en la complejidad social.


El Modelo de David Snowden ordena el panorama de los distintos enfoques gestión en base a dos dimensiones. Por un lado, la ontología, la naturaleza de las cosas definidas en términos de causalidad, relativa al sentido filosófico de la naturaleza fundamental de las cosas. Por otro lado, la epistemología, relativa a la naturaleza del conocimiento definido en términos de acción. Así, el eje vertical distingue entre sistema ordenado y sistema desordenado. El eje horizontal, por su parte, representa el grado de ambigüedad de las intervenciones, de tal forma que las “reglas” representan intervenciones de baja ambigüedad mientras que la “heurística” representa un alto grado de ambigüedad.


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Orden y DesOrden

El autor utiliza el concepto de orden en el sentido de un sistema en el que las relaciones entre la causa y el efecto son conocidas, y que se repiten para unas condiciones de partida dadas. La naturaleza del orden puede ser “visible” o evidente, o puede estar oculta, en cuyo caso requeriría investigación y análisis. Estos sistemas pueden llegar a ser muy complicados, pero las relaciones entre la causa y el efecto son abordables y permiten la predicción. La ciencia de la gestión ha estado dominada tradicionalmente por este concepto de orden, abrazado por autores que van desde Taylor hasta Senge.

Sin embargo, durante las últimas décadas se ha venido desarrollando otro enfoque en el que se establece que la causalidad de los sistemas no es estable, y que a pesar de que la relación entre causa y efecto puede resultar coherente tras un análisis retrospectivo, no conforma la base para la predicción. El no-orden o desorden comprende el caos y la complejidad. Según el autor, existen tres ontologías básicas: orden, complejidad y caos. Cada una de las ontologías muestra una relación diferente entre causa y efecto, por lo que requieren enfoques de gestión diferentes. La clave reside en identificar lo que se puede gestionar y lo que no en cada uno de ellos:



• En un sistema ordenado, se determina el resultado o estado final deseado, se valora la situación actual y a partir de ahí se fijan los pasos que permitan eliminar el gap entre ambas situaciones

• En un sistema sin orden, no se puede disponer de estados finales deseados, y el pretender conseguirlos puede impedir la emergencia de otros estados finales más deseables. En ese caso, lo único que se debe gestionar son las condiciones de partida: ¿qué agentes están en juego?, ¿qué barreras impiden la interacción?, ¿qué atractores pueden influir la acción?



Reglas y heurística

Las reglas representan el intento de controlar una situación estableciendo las acciones que deben llevarse a cabo en un momento determinado. Un claro ejemplo es el enfoque de gestión orientado hacia la búsqueda de las “mejores prácticas”, en el que subyace la idea de que existe una única manera adecuada de hacer las cosas. En el ámbito del desorden, las reglas que rigen los sistemas complejos representan el mismo principio en la forma de cripto-determinismo; en este caso, las reglas se originan por razón del propio comportamiento, como la búsqueda del interés particular, o se determinan genéticamente o por parte de una autoridad mayor. En contraste, la heurística permite un alto grado de ambigüedad de interpretación de la acción; en este caso, se proporcionan unas guías generales de actuación en el que se constatan claramente los extremos del comportamiento tolerable e intolerable, pero que dejan una gran zona gris de indefinición en la que la interpretación es clave.


El panorama de la Gestión

1. Ontología basada en el orden, epistemología basada en reglas. Reingeniería de Procesos.
Este cuadrante ha dominado el ámbito de la gestión desde las teorías de Taylor y la gestión científica hasta el movimiento de la Reingeniería de Procesos y el énfasis en las Mejores Prácticas en el ámbito de la gestión del conocimiento. Se basa en la metáfora de la organización como máquina que puede diseñarse, estructurarse y planificarse con el propósito de producir resultados consistentes y repetibles.

2. Ontología basada en el orden, epistemología basada en la heurística. Teoría de Sistemas.
En la década de los 80 y los 90, el foco pasó de lo mecánico a lo humano. Con la Teoría de Sistemas como telón de fondo, surgieron tres autores reconocidos: Nonaka, Peters y Senge, todos ellos insistiendo en la necesidad de reconocer los aspectos humanos de la organización, la cual no puede reducirse a una estructura mecánica. Corresponde a esta época el énfasis en el alineamiento de la organización con la misión y los valores y en la identificación de las competencias clave de la organización como fuente de ventaja competitiva.

3. Ontología basada en el desorden, epistemología basada en las reglas. Complejidad Matemática.
El origen de los Sistemas Adaptativos Complejos reside en la química, la biología y la química. Sin embargo, la mayor parte de los ejemplos prácticos se encuentra en los modelos basados en agentes, o en intervenciones humanas basadas en el desarrollo de reglas simples de las que puede emerger el comportamiento complejo. El enfoque básico consiste en el descubrimiento o diseño de reglas que permitan la toma de decisiones a los seres humanos; la clave es que dichas decisiones provocan fenómenos complejos que pueden ser optimizados. Este enfoque de la Complejidad Matemática comparte el concepto de reglas con la Ingeniería, pero en vez de aplicarlas como mecanismo de control jerárquico, las reglas se aplican al nivel del comportamiento de cada agente con el fin último de simular las propiedades de cada nivel del sistema.

4. Ontología basada en el desorden, epistemología basada en la heurística. Complejidad Social.
Existe un consenso más o menos generalizado en torno a la idea de que los sistemas humanos son diferentes a los sistemas naturales. A pesar de compartir con la complejidad matemática los conceptos de desorden y emergencia, las escuelas de pensamiento enmarcadas en la complejidad social reconocen la existencia de aspectos únicos en los sistemas humanos que no están presentes en el resto de sistemas naturales. Se trata básicamente de aspectos asociados al lenguaje y la comunicación. En este cuadrante se encuentra Stacy, asociado a la escuela de la “complejidad participativa”, y el énfasis en la importancia de la conversación y la construcción social de los significados.

A modo de conclusión, por tanto, la complejidad social comparte con su “vecino” matemático las nociones de desorden y emergencia, y comparte además el reconocimiento de la unicidad de los sistemas humanos con la Teoría de Sistemas.

Nuria Toro

The landscape of management: Creating the context for understanding social complexity. David Snowden y Peter Stanbridge. ECO Special Double Issue. Vol. 6 N. 1-2 Fall 2004 pp.140-148

Las paradojas organizativas (De la “O” a la “Y”)

Las paradojas son parte de nuestra vida organizacional, pero existen dos maneras básicas de resolverlas. La primera y menos potente es eliminar uno de los elementos paradójicos, la segunda es tratar de integrar los elementos contrapuestos utilizando un modelo de respuesta no mecánica, cambiando el nivel del análisis.

Quizá la primera y principal paradoja organizativa es considerar la organización como algo estático sin alternativas. Sin embargo lo verdaderamente estimulante es pensar en la organización como un resultado temporal, caduco y efímero del organizando, como proceso de interacción entre personas a la hora de enfrentar los problemas. Frente al determinismo oponemos la idea de la construcción social.

La hija del determinismo es la gran corriente funcionalista, hoy presente en la mente de más del 99% de los directivos. La lógica funcionalista, de la que no es nada fácil escaparse, dice que una organización es un sistema que funciona, siempre que consigue sus metas, y que éstas siempre serán explícitas. La tarea de la gestión será entonces definir, y después poner medios para conseguir estas metas. ¡Claro¡ La cadena es clara : Objetivos-recursos-resultados-control-feed back- ¿de que otra manera se puede hacer?

El gran pero, es que esta lógica funcionalista es limitativa en esencia ya que no acepta la complejidad de las situaciones y reduce la misma por simplificación, y en el caso de las paradojas lo que hace es optar por uno de los extremos. De hecho y con frecuencia en nuestras decisiones habituales eliminamos elementos que desde el punto de vista funcionalista son un dilema. Por ejemplo:

ganar dinero o mantener el empleo
ganar dinero o satisfacer clientes
ganar dinero o ................ (da para miles de paradojas)
coste o calidad

beneficio a corto plazo o inversión
mejora continua o innovación
no admitir errores o experimentar

ser muy eficiente o innovar

competir o colaborar
especializarse o ser oportunista

tener control o descentralizar

La lógica mecánica exige un sacrificio de una de las partes. ¿Qué dioses nos exigen este sacrificio? Y además si lo piensan bien el sacrificio de una de las partes se esgrime como única solución, vehementemente. ¿Es la vehemencia una señal de la imposición del autoengaño?¿Pero, y si cambiamos la mirada? ¿Y si utilizamos la Y en vez de la O”: ganar dinero y mantener empleo / calidad y coste / control y descentralización .... etc.

Para ello necesitamos ver y leer las organizaciones como sistemas vivos como propone Arie de Geus en The Living Company (http://www.globalfuture.com/book-degeus.htm)

Este punto de partida no es nada extraño si pensamos que las organizaciones de las que hablamos están compuestas por personas, cada una con sus propias aspiraciones. Pues bien, si estamos hablando de sistemas vivos, con personas que más que estar predeterminadas, construyen socialmente su organización, si por otra parte hablamos de espacios donde los actores son antes que el sistema, donde se enfrentan a múltiples situaciones, en formas caleidoscópicas, no secuenciales, y que responden por supuesto a algo más que a objetivos singulares, lo importante es estudiar el proceso organizativo (organising) más que la organización. La organización entonces ya no es un ente esencial sino un ente socialmente construido con protagonismo de sus actores, donde lo importante no es la estructura física, sino la estructura de relación y donde cambiamos fluidez por rigidez.

La rigidez weberiana es la centralización, la jerarquía, la autoridad, la disciplina, las reglas, y la división del trabajo da paso a la fluidez por pura necesidad de supervivencia ante las condiciones actuales, a saber:

- La desaparición de los límites de la empresa ya que la capacidad se toma del entorno en muchos casos, por lo que las relaciones constituyen un importante capital a gestionar, y a organizar.
- Las nuevas relaciones internas entre personas que colaboran y forman redes, para captar, distribuir y explotar conocimiento.
- La desaparición de la jerarquía como imposición, como función de control del binomio objetivos – resultados, para cambiar a un papel de facilitador de intercambio y creación.

Si no cambiamos la mirada y la lógica, provocaremos el estrés organizativo, emocional y físico, algo que hemos planteado en el capitulo anterior. Cambiar la mirada es un pequeño giro, más fácil de lo que parece, porque podemos vivir y convivir con la complejidad ya que la mente humana esta preparada para ella. Es la diferencia entre lo simple y lo sencillo, la calculadora y el cerebro humano.

Las personas son las que van tomando decisiones en todos los niveles de la organización, no siguiendo como autómatas procedimientos, mientras lo repetitivo lo dejamos para la tecnología. Lo relacionado con el valor, lo sutil, la belleza, la lealtad, la confianza, y otros constituyentes de valor, son territorio de las personas. Por eso las organizaciones liberadas se rediseñan para el servicio de la mente, no al contrario, algo que afectará a la forma de trabajar, y se trasladará al espacio de trabajo, y al propio management.

Las nuevas formas organizativas son las que se liberan de los memes (1) organizacionales.
Algunos de los memes son muy habituales. De momento nos quedamos con lo que Michael Lissack y Johan Rooss en su libro “The next common sense” http://coherence.org/ , señalan como las grandes asunciones del pasado en contra del sentido común:

- Creer que el mundo de las organizaciones es un mundo de suma cero, si alguien gana alguien pierde
- Ver a las organizaciones como máquinas enfatizando la predicción y no la auto-organización
- Gestión como control
- Pensar que los empleados y colaboradores no son suficientemente maduros para entender lo que les conviene
- Usar el miedo para motivar
- Mantener comportamientos ( aunque no el lenguaje ) de que los cambios son antes de nada un problema.

Por eso la pregunta relevante es: ¿quién tomó estas decisiones por nosotros?

Angel L. Arbonies
Investigador Principal en MIK S. Coop.


Para leer más:

Las paradojas en general

"Paradoja y contraparadoja" Mara Selvini Palazzoli

“The paradox of control in organizations“ by Philip J. Streatfield

(1) http://www.world-of-dawkins.com/default.asp Un meme, similar a un gen, es una idea o actitud que pasa de persona a persona por imitación, siendo una idea auto replicante que evoluciona de generación en generación.