El sonido de la complejidad

El artículo de Juan Antonio Pérez Ortiz del Grupo de Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Alicante nos sumerge entre las notas caóticas derivadas de una melodía compleja, en lo que podemos denominar un documento introductorio a lo que se llama la música fractal. El autor nos presenta toda una nueva vía de exploración musical basada en los fractales. Nos muestra además, los autores que trabajan esta música, sus fundamentos teóricos y las herramientas puestas a disposición de aquellas personas dispuestas a experimentar la música de la complejidad.


La historia de los fractales comienza a finales del siglo XIX, si bien no comienzan a ser estudiados en profundidad hasta bien entrado el siglo XX. Al igual que se han desarrollado toda una serie de paisajes e imágenes basadas en las propiedades de las formas geométricas fractales, el autor nos invita a descubrir las melodías resultantes de la aplicación de principios fractales a la composición musical.

En primer lugar, el texto trata de mostrarnos los fractales más conocidos, tratando de introducirnos sus aspectos más sencillos y básicos. Así un fractal se caracteriza básicamente por dos propiedades:

* Autosemejanza (o autosimilitud): Implica invarianza de escala, esto es, el objeto fractal presenta la misma apariencia independientemente del grado de ampliación con que lo miremos.
* Autorreferencia: El propio objeto aparece en la definición de sí mismo.

En segundo lugar, el autor tratará de identificar algunos de los descubrimientos más relevantes en el ámbito de los fractales, como pudieran ser “la Constante de Feigenbaum” o “Conjunto de Mandelbrot”. En estas páginas se trata de explicar a través de aplicaciones matemáticas en qué se basan los fractales más representativos.

En tercer lugar Juan Antonio Pérez Ortiz nos habla de los diferentes lenguajes que se emplean para generar fractales de diferentes características, explicitando sobre todo los denominados “Sistemas D0L”, que permiten obtener pautas para la obtención de multitud de fractales, basándose en la interpretación de ciertos códigos que permiten la construcción de una sucesión de conjuntos convergentes al fractal.

En cuarto y último lugar, el artículo se centra en mostrarnos cómo se crea la música fractal, qué compositores trabajan en este campo y cuáles son las herramientas de composición disponibles para crear nuestras propias obras musicales basadas en los fractales.

El principio fundamental de la música fractal, reside en la proyección del comportamiento dinámico o estructura de un fractal sobre un espacio musical. En la antigüedad clásica, se consideraba que los números eran parte esencial de la música, y trataron de explicar la armonía en función de una serie de razonamientos numéricos. Hoy en día sin embargo, conceptos como “creatividad” e “inspiración” sirven para eludir cualquier explicación lógica o racional sobre el proceso de composición.

Durante el siglo XX, la música y las matemáticas comienzan a unir lazos gracias al uso de los sintetizadores y otras herramientas informáticas. Será Joseph Schillinger en los años treinta, el que dará un espaldarazo importante a la música basada en las matemáticas, y más concretamente en la composición musical basada en principios científicos. Su influencia ha sido notable en compositores de la talla de G. Gershwin.

Cabe destacar además, que se han encontrado piezas de compositores como Bach o Beethoven en las que se han identificado motivos y piezas musicales autosemejantes, en las que las repeticiones en distintas variaciones han formado parte de piezas mayores.

Los compositores que en la actualidad trabajan con música fractal no son demasiados, pero cabe destacar algunos de ellos, como por ejemplo Phil Thomson, que gracias a una pieza suya emitida en la radio de Bristol, adquirió cierta notoriedad. Sus composiciones tienen como base el “Conjunto de Mandelbrot”, y es el desarrollador de un programa de creación musical denominado “Gingerbread”.
Otro autor destacado es Gary Lee Nelson, autor de la obra “The voyage of the Golah Iota” basada en principios de fractalidad.

En lo relativo a los programas existentes para la composición de música fractal, el autor nos muestra en bastante profundidad algunos de ellos, probablemente los más utilizados. Destacan el programa “MusiNum”, que se basa en cálculo númericos asociados a determinadas notas musicales; el programa “The Well Tempered Fractal” que permite proyectar 10 tipos de atractores extraños sobre 21 escalas diferentes; y el programa “Gingerbread” que anteriormente se ha comentado, y que según palabras del propio Phil Thomson, permite crear música a cualquier persona sin tener conocimientos de matemática ni música.

IÑIGO URKIDI


Música fractal: el sonido del caos, Juan Antonio Pérez Ortiz, Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Alicante, Mayo 2000

http://www.dlsi.ua.es/~japerez/pub/pdf/mfsc2000.pdf

Personas y Complejidad

Uno de los principales factores, que en numerosas ocasiones ha sido pasado por alto a la hora de implementar o perseguir mejoras en las organizaciones es el factor humano. Las personas son en gran medida los artífices del éxito o del fracaso en los esfuerzos realizados para mejorar la actuación de la organización en uno u otro sentido. Muchas de las soluciones que se ofrecen resultan insuficientes y no siempre alcanzan los resultados esperados, por ello parece de recibo experimentar una nueva vía de trabajo que permita acomodar el puesto de trabajo a la condición humana, haciendo las organizaciones más flexibles y adaptativas.

En esta ocasión, Judy Hargadon, directora de New Ways of Working y responsable de los programas de modernización, captación y retención de las personas que colaboran en el Servicio Nacional de Salud británico y Paul Plsek, director de Directed Creativity (www.directedcreativity.com) y experto colaborador del Plexus Institute (www.plexusinstitute.com) en la aplicación de las enseñanzas de la complejidad a la innovación organizacional, ofrecen una perspectiva diferente al analizar el ámbito de los recursos humanos en los sistemas sanitarios desde un enfoque complejo.

Hargadon y Plsek tratan de darnos algunas claves desde las ciencias de la complejidad para abordar la problemática de la gestión de personas en el ámbito sanitario, y ofrecer unas “guías” en ese sentido a las personas implicadas en su gestión.

Tradicionalmente la planificación y el desarrollo de las personas en las organizaciones sanitarias a través de grandes programas de motivación, formación,… han tenido escasa repercusión en los objetivos perseguidos, o simplemente ninguna repercusión. Estos son precisamente el tipo de cuestiones que los autores denominan “complejas”.

Dichas situaciones complejas son en ocasiones problemáticas porque desafían los modelos mentales imperantes sobre cómo deben funcionar las cosas. Recientemente, han aparecido nuevos modelos usados originalmente en el ámbito de la física, y que apuntan nuevas formas de vislumbrar la gestión desde la teoría de los sistemas adaptativos complejos. Un sistema adaptativo complejo (Complex Adaptive System, CAS) es una colección de agentes individuales con libertad para actuar, lo que hace que no sean totalmente predecibles, y cuyas acciones están interconectadas de modo que los actos de un agente cambian el contexto para el resto de agentes [Plsek y Greenhalgh 2003]. Algunos ejemplos de CAS pueden ser: el sistema inmunológico, el mercado de valores, y las organizaciones sanitarias.

Si bien existe mucha literatura que describe las propiedades de los CAS, a continuación se enumeran algunas de ellas, sobre todo las que más nos pueden ayudar a la hora de abordar el nuevo acercamiento necesario para entender las cuestiones clave en la gestión de las personas:

-Sistemas dentro de sistemas. Dado que los límites de los sistemas complejos son difusos y arbitrarios, cada sistema complejo puede ser visto como parte de otro mayor y a su vez estar compuesto por otros sistemas más pequeños. Esto implica que cualquier cambio o intervención debe necesariamente considerar el resto de sistemas implicados de manera integrada.

-Falta de predictibilidad. En un sistema complejo, la interacción entre los sistemas y sus agentes puede ser difícilmente previsible. Según los autores, la única manera de conocer el futuro de un sistema complejo es simplemente dejar que las cosas ocurran. Con retrospectiva puede analizarse con detalle y determinar las causas que abocaron a una situación determinada, sin embargo el mismo sistema no actuará necesariamente de la misma manera la próxima vez.

-No-linealidad. Las relaciones de causa-efecto en un sistema complejo no son lineales, esto es, los cambios no tienen por qué ser proporcionales a sus consecuencias. Esto fue lo que descubrió el meteorólogo Edward Lorenz al advertir la “sensibilidad a las condiciones iniciales” de los sistemas complejos: “el aleteo de un mariposa en Río puede provocar una tormenta en Kansas” [Lorenz 1993].

-Estructuras, procesos y patrones. Los sistemas complejos pueden ser descritos a través de estos tres elementos, muy interconectados entre sí. Cualquier cambio deseable en un sistema complejo debe tener en cuenta los tres espacios, de manera que para cambiar, por ejemplo, la estructura de los programas de formación en un determinado colectivo, deberá ser integrado en todo el proceso en el cuál se vayan a dar dichos programas, y alineado con los patrones de conducta (valores, creencias, miedos,…) de las personas a las que vaya dirigido.

-Cambio y adaptación constante. Los sistemas complejos se caracterizan por estar en continuo proceso de regeneración y cambio, no existe un estado duradero y estable. Esta falta de estabilidad se presenta como una adversidad ante los tradicionales métodos de planificación basados en una extrapolación del presente.

-La capacidad de adaptación es clave. Teniendo en cuenta las propiedades de los sistemas complejos descritas hasta ahora, los cometidos de cambio a realizar en estos sistemas deben ser diseñados en co-evolución con el entorno en el que se sitúan.

En general, existe cierta lejanía entre los propósitos de la complejidad y la realidad que acontece en las organizaciones sanitarias, sin embargo esto no quiere decir que haya que echar por tierra todo lo aprendido hasta ahora. Cada uno de los aspectos relacionados con la gestión de las personas no es necesariamente complejo, en esos casos algunos principios que forman parte de la experiencia del pasado pueden valer para aplicarlos en condiciones de baja incertidumbre. Para acercarse a la cuestión de los problemas complejos, Hargadon y Plsek, nos ofrecen una serie de recomendaciones en la gestión de las personas en el ámbito de la salud:

- El diseño de puestos debe ser acorde con aquello que las personas quieren hacer. Todo el mundo requiere en cierta medida algo de control e influencia sobre su trabajo, reconocimiento, sensación de consecución,… que deben ser tenidos en cuenta a la hora de determinar lo que hay que hacer.

- Se deben considerar aspectos del ámbito local, social, ambiental,… del entorno que pueden tener gran influencia en las personas ocupadas.

- El desarrollo de las personas pasa por establecer programas basados en la flexibilidad y la adaptabilidad constante.

- La importancia del contexto local debe ser tenida en cuenta. No sirve simplemente copiar lo que ha funcionado en otro lugar e implementarlo como propio. Dado que los sistemas complejos están en continua evolución, cada uno tiene una historia diferente y por ende, un contexto propio y único.

-Los cambios deben ser integrados a diferentes escalas: a nivel educativo, organizativo y legislativo.

- Los distintos métodos utilizados en la gestión de las personas deben ser observados desde las lentes de la complejidad, dejando a un lado los enfoques reduccionistas, lineales que bloquean la organización.

En conclusión, la problemática de la gestión de recursos humanos en el sistema sanitario es, en general, una problemática compleja, y como tal debe ser gestionada, lo que implica un cambio profundo en la manera de hacer las cosas. Parafraseando a Einstein, no podemos resolver un problema actual usando modelos mentales creados en el pasado. Las ciencias de la complejidad pueden servirnos de marco para conseguir ese reto.


Estibaliz Hernandez

Referencia bibliográfica:

“Complexity and Health Wordkforce Issues”. Judy Hargadon y Paul Plsek, Global Health Trust, A Joint Learning Initiative, mayo de 2004.

Edgar Morin: La epistemología de la complejidad

Se puede comer sin conocer las leyes de la digestión, respirar sin conocer las leyes de la respiración, se puede pensar sin conocer las leyes de la ni la naturaleza del pensamiento, se puede conocer sin conocer el conocimiento. Pero mientras que la asfixia y la intoxicación se dejan sentir inmediatamente como tales en la respiración y en la digestión, lo propio del error o la ilusión es no manifestarse como error o ilusión.

Sólo al describir el error y la ilusión que han sido impuestos como verdades, procura conocerse. Tenemos una necesidad vital de situar, reflexionar, reinterrogar nuestro conocimiento, conocer las condiciones, posibilidades y límites de sus aptitudes para alcanzar la verdad a la que tiende.
Para ello debemos enfrentarnos a esta paradoja clave: el operador del conocimiento debe ser al mismo tiempo objeto del conocimiento.

Las teorías de la complejidad a las que se ven abocadas no pocas disciplinas, tanto en la ciencias físicas como en las biológicas, las matemáticas o las ciencias socioculturales, están apuntando a un trasfondo en el que se construye una nueva epistemología: la epistemología de la complejidad. ¿Cómo entenderla?

La epistemología compleja

La epistemología compleja que, en última instancia, es aproximadamente de la misma naturaleza que el problema del conocimiento del conocimiento. Continúa cuestiones de lo que he dicho, pero sobrepasándolas, englobándolas. ¿Cómo concebir ese conocimiento del conocimiento?

Podemos decir que el problema del conocimiento científico podía plantearse a dos niveles. Estaba el nivel que podríamos llamar empírico, y el conocimiento científico, gracias a las verificaciones mediante observaciones y experimentaciones múltiples, extrae datos objetivos y, sobre estos datos objetivos, induce teorías que, se pensaba, "reflejaban" lo real. En un segundo nivel, esas teorías se fundaban sobre la coherencia lógica y así fundaban su verdad los sistemas de ideas. Teníamos, pues, dos tronos, el trono de la realidad empírica y el trono de la verdad lógica, de este modo se controlaba el conocimiento. Los principios de la epistemología compleja son más complejos: no hay un trono; no hay dos tronos; en modo alguno hay trono. Existen instancias que permiten controlar los conocimientos; cada una es necesaria; cada una es insuficiente.

La primera instancia, es el espíritu. ¿Qué es el espíritu? El espíritu es la actividad de algo, de un órgano llamado cerebro. La complejidad consiste en no reducir ni el espíritu al cerebro, ni el cerebro al espíritu. El cerebro, evidentemente, es un órgano que podemos analizar, estudiar, pero que nombramos tal cual por la actividad del espíritu.

Dicho de otro modo, tenemos algo que podemos llamar el espíritu-cerebro ligado y recursivo puesto que uno coproduce al otro de alguna manera. Pero de todas formas, este espíritu-cerebro ha surgido a partir de una evolución biológica, vía la hominización, hasta el homo llamado sapiens. Por lo tanto, la problemática del conocimiento debe absolutamente integrar, cada vez que ellas aparecen, las adquisiciones fundamentales de la bio-antropología del conocimiento. Y ¿cuáles son esas adquisiciones fundamentales?

La primera adquisición fundamental es que nuestra máquina cerebral es hiper-compleja. El cerebro es uno y múltiple. La menor palabra, la menor percepción, la menor representación ponen en juego, en acción y en conexión miríadas de neuronas y múltiples estratos o sectores del cerebro. Éste es bihemisférico; y su funcionamiento favorable acontece en la complementariedad y en el antagonismo entre un hemisferio izquierdo más polarizado sobre la abstracción y el análisis, y un hemisferio derecho más polarizado sobre la aprehensión global y lo concreto. El cerebro es hipercomplejo igualmente en el sentido en que es "triúnico", según la expresión de Mac Lean. Porta en sí, no como la Trinidad tres personas en una, sino tres cerebros en uno, el cerebro reptiliano (celo, agresión), el cerebro mamífero (afectividad), el neocórtex humano (inteligencia lógica y conceptual), sin que haya predominancia de uno sobre otro. Al contrario, hay antagonismo entre esas tres instancias, y a veces, a menudo, es la pulsión quien gobierna la razón. Pero también, en y por ese desequilibrio, surge la imaginación.

Lo más importante quizás en la bio-antropología del conocimiento nos retorna a las críticas kantianas, en mi opinión ineludibles; efectivamente, se ha descubierto mediante medios nuevos de observación y de experimentación lo que Kant descubrió mediante procedimientos intelectuales y reflexivos. Nuestro cerebro está en una caja negra que es el cráneo, no tiene comunicación directa con el universo. Esa comunicación se efectúa indirectamente vía la red nerviosa a partir de las terminales sensoriales. ¿Qué es lo que llega a nuestra retina, por ejemplo? Son estímulos, que en nuestro lenguaje actual llamamos fotones, que van a impresionar la retina y esos mensajes van a ser analizados por células especializadas, después transcritos en un código binario el cual va a llegar a nuestro cerebro donde, de nuevo, van, según procesos que no conocemos, a traducirse en representación. Es la ruina de la concepción del conocimiento-reflejo.

Nuestras visiones del mundo son traducciones del mundo. Traducimos la realidad en representaciones, nociones, ideas, después en teorías. Desde ahora está experimentalmente demostrado que no existe diferencia intrínseca alguna entre la alucinación y la percepción. Podemos efectuar determinados estímulos sobre determinadas zonas del cerebro y hacer revivir impresiones, recuerdos con una fuerza alucinatoria sentida como percepción. Dicho de otro modo, lo que diferencia la percepción de la alucinación es únicamente la intercomunicación humana. Y quizás ni eso, pues hay casos de alucinación colectiva. A menos que se admita la realidad de la aparición de Fátima, es cierto que miles de personas, que una muchedumbre, pueden producir una misma alucinación.

Así, del examen bio-antropológico del conocimiento se desprende un principio de incertidumbre fundamental; existe siempre una relación incierta entre nuestro espíritu y el universo exterior. Sólo podemos traducir su lenguaje desconocido atribuyéndole y adaptándole nuestro lenguaje. Así, hemos llamado "luz" a lo que nos permite ver, y entendemos hoy por luz un flujo de fotones que bombardean nuestras retinas. Es ya hora de que la epistemología compleja reintegre un personaje que ha ignorado totalmente, es decir, el hombre en tanto que ser bio-antropológico que tiene un cerebro. Debemos concebir que lo que permite el conocimiento es al mismo tiempo lo que lo limita. Imponemos al mundo categorías que nos permiten captar el universo de los fenómenos. Así, conocemos realidades, pero nadie puede pretender conocer La Realidad con "L" y "R".

No hay sólo condiciones bio-antropológicas del conocimiento. Existen, correlativamente, condiciones socioculturales de producción de todo conocimiento, incluido el científico. Estamos en los comienzos balbucientes de la sociología del conocimiento. Una de sus enfermedades infantiles es reducir todo conocimiento, incluido el científico, únicamente a su enraizamiento sociocultural; ahora bien, desgraciadamente, no se puede hacer del conocimiento científico unaideología del mismo tipo que las ideologías políticas, aunque -y volveré sobre ello- toda teoría sea una ideología, es decir construcción, sistema de ideas, y aunque todo sistema de ideas dependa a la vez de capacidades propias al cerebro, de condiciones socioculturales, de la problemática del lenguaje. En ese sentido, una teoría científica comporta inevitablemente un carácter ideológico. Existen siempre postulados metafísicos ocultos en y bajo la actividad teórica (Popper, Holton).
Pero la ciencia establece un diálogo crítico con la realidad, diálogo que la distingue de otras actividades cognitivas.

Por otro lado, la sociología del conocimiento está aún poco desarrollada y comporta en ella una paradoja fundamental; sería necesario que la sociología fuese más potente que la ciencia que estudia para poderla tratar de modo plenamente científico; ahora bien, desgraciadamente la sociología es científicamente menos potente que la ciencia que examina. Eso quiere decir evidentemente que es necesario desarrollar la sociología del conocimiento. Existen estudios interesantes, pero muy limitados, que son estudios de sociología de los laboratorios; ponen de manifiesto que un laboratorio es un micro-medio humano donde bullen ambiciones, celos, rivalidades, modas... Se dudaba un poco de ello. Es cierto que esto resumerge la actividad científica en la vida social y cultural; pero no se trata sólo de eso. Hay mucho más que hacer desde el punto de vista de la sociología de la cultura, de la sociología de la intelligentsia (Mannheim). Hay todo un dominio extremamente fecundo por prospectar. A este nivel es preciso desarrollar una socio-historia del conocimiento, incluida en ella la historia del conocimiento científico. Acabamos de ver que toda teoría cognitiva, incluida la científica, es coproducida por el espíritu humano y por una realidad sociocultural. Eso no basta.

Es necesario también considerar los sistemas de ideas como realidades de un tipo particular, dotadas de una determinada autonomía "objetiva" en relación a los espíritus que las nutren y se nutren de ellas. Es necesario, pues, ver el mundo de las ideas, no sólo como un producto de la sociedad solamente o un producto del espíritu, sino ver también que el producto tiene, en el dominio complejo, siempre una autonomía relativa. Es el famoso problema de la superestructura ideológica que ha atormentado a generaciones de marxistas, porque, evidentemente, el marxismo sumario y cerrado hacía de la superestructura un puro producto de las infraestructuras, pero el marxismo complejo y dialéctico, comenzando por Marx, percibía que una ideología retroactuaba, evidentemente, y jugaba su papel en el proceso histórico. Es necesario ir todavía más lejos. Marx creyó volver a poner la dialéctica sobre los pies subordinando el papel de las ideas. Pero la dialéctica no tiene cabeza ni pies. Es rotativa.

A partir del momento en que se toma en serio la idea de recursión organizacional, los productos son necesarios para la producción de los procesos. Las sociedades humanas, las sociedades arcaicas, tienen mitos fundacionales, mitos comunitarios, mitos sobre ancestros comunes, mitos que les explican su situación en el mundo. Ahora bien, esas sociedades sólo pueden consumarse en tanto que sociedades humanas si tienen ese ingrediente mitológico; el ingrediente mitológico es tan necesario como el ingrediente material. Puede decirse: no, por supuesto tenemos primeramente necesidad de comer y luego... los mitos, sí, ¡pero no tanto! Los mitos mantienen la comunidad, la identidad común que es un vínculo indispensable para las sociedades humanas. Forman parte de un conjunto en el que cada momento del proceso es capital a la producción del todo.

Dicho esto, quiero hablar del grado de autonomía de las ideas y tomaré dos ejemplos extremos; un ejemplo que me ha impresionado siempre resulta evidente en todas las religiones. Los dioses que son creados por las interacciones entre los espíritus de una comunidad de creyentes tienen una existencia plenamente real y plenamente objetiva; ellos no tienen ciertamente la misma objetividad que una mesa, que la caza; pero tienen una objetividad real en la medida en que se cree en ellos: son seres que viven por los creyentes y éstos operan con sus dioses un comercio, un intercambio de amor pagado con amor. Se les demanda ayuda o protección y, a cambio, se les dona ofrendas. Mejor aún: hay muchos cultos en los que los dioses aparecen, y lo que me ha fascinado siempre en la macumba es ese momento en el que llegan los dioses, los espíritus, que se apoderan de tal o cual persona, que bruscamente hablan por la boca del dios, hablan con la voz del dios, es decir que la existencia real de esos dioses es incontestable. Pero esos dioses no existirían sin los humanos que los protegen: ¡he aquí la restricción que es necesario hacer a su existencia! En el límite, esta mesa puede aún existir tras nuestra vida, nuestro aniquilamiento, aunque no tuviese ya la función de mesa; eso sería lo que continuaría su existencia. Pero los dioses morirían todos desde que cesásemos de existir. Entonces, ¡he ahí su tipo de existencia!

Del mismo modo, diría que las ideologías existen con mucha fuerza. ¡La idea trivial de que podemos morir por una idea es muy verdadera! Claro está, mantenemos una relación muy equívoca con la ideología. Una ideología, según la visión marxiana, es un instrumento que enmascara intereses particulares bajo ideales universales. Todo esto es verdad; pero la ideología no es solamente un instrumento; ella nos instrumentaliza. Somos poseídos por ella. Somos capaces de actuar por ella. Así pues, existe el problema de la autonomía relativa del mundo de las ideas y el problema de la organización del mundo de las ideas.

Hay necesidad de elaborar una ciencia nueva que sería indispensable para el conocimiento del conocimiento. Esa ciencia sería la noología, ciencia de las cosas del espíritu, de las entidades mitológicas y de los sistemas de ideas, entendidos en su organización y su modo de ser específico.
Los problemas fundamentales de la organización de los sistemas de ideas no resultan solamente de la lógica, existe también lo que llamo la paradigmatología. Ésta significa que los sistemas de ideas obedecen a algunos principios fundamentales que son principios de asociación o de exclusión que los controlan y comandan.

Así, por ejemplo, lo que podemos llamar el gran paradigma de Occidente, bien formulado por Descartes, ya citado, que consiste en la disyunción entre el objeto y el sujeto, la ciencia y la filosofía; es un paradigma que no sólo controla la ciencia, sino que controla la filosofía. Los filósofos admiten la disyunción con el conocimiento científico, tanto como los científicos la disyunción con la filosofía. He aquí, pues, un paradigma que controla tipos de pensamiento totalmente diferentes, incluso antagonistas, pero que le obedecen igualmente. Ahora bien, tomemos la naturaleza humana como ejemplo del paradigma. O bien el paradigma hace que esas dos nociones, las de naturaleza y hombre, estén asociadas, como ocurre de hecho en Rousseau, es decir que sólo se puede comprender lo humano en relación con la naturaleza. O bien, esas dos nociones están disjuntas, es decir que sólo puede comprenderse lo humano por exclusión de la naturaleza; éste es el punto de vista de la antropología cultural aún reinante.

Un paradigma complejo, por el contrario, puede comprender lo humano a la vez en asociación y en oposición con la naturaleza. Es Kuhn quien ha puesto de relieve fuertemente la importancia crucial de los paradigmas, aunque haya definido mal esa noción. Él la utiliza en el sentido vulgar anglosajón de "principio fundamental". Yo la empleo en un sentido intermedio entre su sentido lingüístico y su sentido kuhniano, es decir que ese principio fundamental se define por el tipo de relaciones que existen entre algunos conceptos maestros extremadamente limitados, pero cuyo tipo de relaciones controla todo el conjunto de los discursos, incluida la lógica de los discursos. Cuando digo lógica, es necesario ver que de hecho creemos en la lógica aristotélica; pero en ese tipo de discurso que es el discurso de nuestro conocimiento occidental, es la lógica aristotélica la que nos hace obedecer, sin saberlo, a ese paradigma de disyunción, de simplificación y de legislación soberana; y el mundo del paradigma es evidentemente algo muy importante que merece ser estudiado en sí mismo, pero a condición siempre de abrirlo sobre el conjunto de las condiciones socioculturales y de introducirlo en el corazón mismo de la idea de cultura. El paradigma que produce una cultura es al mismo tiempo el paradigma que reproduce esa cultura. Hoy, el principio de disyunción, de distinción, de asociación, de oposición que gobierna la ciencia no solamente controla las teorías, sino que al mismo tiempo comanda la organización tecno-burocrática de la sociedad. Esa división, esa hiperdivisión del trabajo científico aparece de un lado, evidentemente, como una especie de necesidad de desarrollo intrínseco, porque desde que una organización compleja se desarrolla, el trabajo se especializa mientras que las tareas se multiplican para llegar a una riqueza más compleja. Pero ese proceso, no solamente es paralelo, sino que está ligado al proceso de la división del trabajo social, al proceso de la heterogeneización de tareas, al proceso de la no-comunicación, de la parcelación, de la fragmentación de las actividades humanas en nuestra sociedad industrial; resulta evidente que hay en ello una relación muy profunda entre el modo como organizamos el conocimiento y el modo como la sociedad se organiza. La ausencia de complejidad en las teorías científicas, políticas y mitológicas está ella misma ligada a una determinada carencia de complejidad en la organización social misma, es decir, que el problema de lo paradigmático es extremamente profundo porque remite a algo muy profundo en la organización social, que no es evidente en principio; remite a algo muy profundo, sin duda, en la organización del espíritu y del mundo noológico.

A modo de conclusión

Concluyo: ¿qué sería una epistemología compleja?

No es la existencia de una instancia soberana que sería el Señor epistemólogo controlando de modo irreductible e irremediable todo saber; no hay trono soberano. Hay una pluralidad de instancias. Cada una de esas instancias es decisiva; cada una es insuficiente. Cada una de esas instancias comporta su principio de incertidumbre. He hablado del principio de incertidumbre de la bioantropología del conocimiento. Es necesario también hablar del principio de incertidumbre de la sociología del conocimiento; una sociedad produce una ideología, una idea; pero eso no es signo de que ella sea verdadera o falsa. Por ejemplo, en la época en que Laurent Casanova (es un recuerdo personal) estigmatizaba al existencialismo sartriano diciendo de éste: "Es la expresión de la pequeña burguesía laminada entre el proletariado y la burguesía", el desafortunado Sartre decía: "Sí, quizás; es verdad; pero eso no quiere decir, sin embargo, que el existencialismo sea verdadero o falso". Del mismo modo, las conclusiones "sociológicas" de Lucien Goldmann sobre Pascal, incluso si ellas están fundadas, no afectan a los Pensées.

Lucien Goldmann decía: "La ideología de Pascal y de Port-Royal es la ideología de la nobleza de toga laminada entre la monarquía y la burguesía ascendente". Quizás, pero ¿es que la angustia de Pascal ante los dos infinitos puede reducirse al drama de la nobleza de toga que va a perder su toga? No está tan claro.

Dicho de otro modo: incluso las condiciones más singulares, las más localizadas, las más particulares, las más históricas de la emergencia de una idea, de una teoría, no son prueba de su veracidad -claro está- ni tampoco de su falsedad. Dicho de otro modo, hay un principio de incertidumbre en el fondo de la verdad. Es el problema de la epistemología; es el problema de la dialéctica; es el problema de la verdad. Pero también aquí la verdad se escapa; y también aquí el día en que se haya constituido una facultad de noología, con su departamento de paradigmatología, ese no será el lugar central desde donde se podría promulgar la verdad.

Hay un principio de incertidumbre y, como decía hace un instante, hay un principio de incertidumbre en el corazón mismo de la lógica. No hay incertidumbre en el silogismo; pero en el momento del ensamblaje en un sistema de ideas, hay un principio de incertidumbre.

Así, hay un principio de incertidumbre en el examen de cada instancia constitutiva del conocimiento. Y el problema de la epistemología es hacer comunicar esas instancias separadas; es, de alguna manera, hacer el circuito. No quiero decir que cada uno deba pasar su tiempo leyendo, informándose sobre todos los dominios. ¡No! Pero lo que digo es que si se plantea el problema del conocimiento, y por tanto el problema del conocimiento del conocimiento, estamos obligados a concebir los problemas que acabo de enumerar. Son ineluctables; y no porque sea muy difícil informarse, conocer, verificar, etc., hay que eliminar esos problemas. Es necesario, en efecto, darse cuenta de que es muy difícil y que no es una tarea individual; es una tarea que necesitaría el encuentro, el intercambio, entre todos los investigadores y universitarios que trabajan en dominios disjuntos, y que se encierran, por desgracia, como ostras cuando se les solicita. Al mismo tiempo, debemos saber que no hay más privilegios, más tronos, más soberanías epistemológicas; los resultados de las ciencias del cerebro, del espíritu, de las ciencias sociales, de la historia de las ideas, etc., deben retroactuar sobre el estudio de los principios que determinan tales resultados. El problema no es que cada uno pierda su competencia. Es que la desarrolle bastante para articularla con otras competencias, las cuales, encadenadas, formarían un bucle completo y dinámico, el bucle del conocimiento del conocimiento. Esta es la problemática de la epistemología compleja y no la llave maestra de la complejidad, de la que lo propio, desgraciadamente, es que no facilita llave maestra alguna.

Extraído de "L'intelligence de la complexité" de Edgar Morin, editado por L'Harmattan, París, 1999. Traducción de José Luis Solana Ruiz y de "El método 3. El conocimiento del conocimiento" de Edgar Morin. Ediciones Cátedra 4ª edición 2002

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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· PROGRAMA

· PONENTES

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.