Tras varias semanas analizando los principios de los sistemas adaptativos complejos en la práctica, quizá sea un buen momento para hacer un alto en el camino y echar un vistazo de nuevo a las bases teóricas de la complejidad. No cabe duda de que la revisión de casos prácticos juega un papel fundamental en tanto que nos descubren las potencialidades de la complejidad para explicar la realidad que nos rodea. Sin embargo, puede ser altamente recomendable alternar el análisis de la práctica con la revisión de los fundamentos conceptuales en la creencia de que un mayor acercamiento a las raíces teóricas de la ciencia nos pueden poner en una mejor situación de cara a discriminar los enfoques genuinos de gestión de aquellos casos prácticos a través de los cuales se pretende ofrecer recetas mágicas y simples derivadas de un entendimiento superficial y quizá poco sustancioso de la teoría de la complejidad. Por tanto, en la medida que se refuerce el conocimiento de las bases teóricas de la complejidad, se estará en mejor condición para no dejarse seducir por los enfoques de moda del momento basados en la proporción de soluciones universales y rápidas de gestión.
Por otro lado, es muy habitual encontrarse en la literatura y en la práctica la utilización indistinta de términos tales como complejidad, teoría del caos y teoría de sistemas, un claro indicador de que existe cierta confusión entre términos que a pesar de guardar relación, hacen referencia a conceptos diferentes. Igualmente hay confusión acerca de las distintas vertientes de la complejidad: complejidad matemática, complejidad social, complejidad natural… ¿a qué se refiere cada una de ellas?, ¿qué relación hay entre todas ellas?, ¿qué posición ocupan dentro del mapa global de la ciencia de la complejidad?
Por todo ello, en esta edición se presenta un artículo de corte teórico que contribuya a despejar algunas dudas teóricas en torno a la complejidad con el fin último de conseguir un posicionamiento conceptual coherente y consistente. Se trata del artículo “El panorama de la gestión: creando el contexto para entender la complejidad social” de David Snowden y Peter Stanbridge publicado en la revista Emergence. Snowden es director del Centro Cynefin para la Complejidad Organizacional y centra sus investigaciones en el campo de la complejidad social y la emergencia. Es sin duda un autor al que merece la pena seguir. En este caso, presenta un modelo que trata de posicionar la complejidad en el contexto de otras disciplinas de gestión; además, analiza las distintas formas de complejidad, tales como la complejidad matemática, y cómo las características inherentes a los humanos (la ambigüedad y la incertidumbre entre ellas) encuentran acomodo en la complejidad social.
El Modelo de David Snowden ordena el panorama de los distintos enfoques gestión en base a dos dimensiones. Por un lado, la ontología, la naturaleza de las cosas definidas en términos de causalidad, relativa al sentido filosófico de la naturaleza fundamental de las cosas. Por otro lado, la epistemología, relativa a la naturaleza del conocimiento definido en términos de acción. Así, el eje vertical distingue entre sistema ordenado y sistema desordenado. El eje horizontal, por su parte, representa el grado de ambigüedad de las intervenciones, de tal forma que las “reglas” representan intervenciones de baja ambigüedad mientras que la “heurística” representa un alto grado de ambigüedad.
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Orden y DesOrden
El autor utiliza el concepto de orden en el sentido de un sistema en el que las relaciones entre la causa y el efecto son conocidas, y que se repiten para unas condiciones de partida dadas. La naturaleza del orden puede ser “visible” o evidente, o puede estar oculta, en cuyo caso requeriría investigación y análisis. Estos sistemas pueden llegar a ser muy complicados, pero las relaciones entre la causa y el efecto son abordables y permiten la predicción. La ciencia de la gestión ha estado dominada tradicionalmente por este concepto de orden, abrazado por autores que van desde Taylor hasta Senge.
Sin embargo, durante las últimas décadas se ha venido desarrollando otro enfoque en el que se establece que la causalidad de los sistemas no es estable, y que a pesar de que la relación entre causa y efecto puede resultar coherente tras un análisis retrospectivo, no conforma la base para la predicción. El no-orden o desorden comprende el caos y la complejidad. Según el autor, existen tres ontologías básicas: orden, complejidad y caos. Cada una de las ontologías muestra una relación diferente entre causa y efecto, por lo que requieren enfoques de gestión diferentes. La clave reside en identificar lo que se puede gestionar y lo que no en cada uno de ellos:
• En un sistema ordenado, se determina el resultado o estado final deseado, se valora la situación actual y a partir de ahí se fijan los pasos que permitan eliminar el gap entre ambas situaciones
• En un sistema sin orden, no se puede disponer de estados finales deseados, y el pretender conseguirlos puede impedir la emergencia de otros estados finales más deseables. En ese caso, lo único que se debe gestionar son las condiciones de partida: ¿qué agentes están en juego?, ¿qué barreras impiden la interacción?, ¿qué atractores pueden influir la acción?
Reglas y heurística
Las reglas representan el intento de controlar una situación estableciendo las acciones que deben llevarse a cabo en un momento determinado. Un claro ejemplo es el enfoque de gestión orientado hacia la búsqueda de las “mejores prácticas”, en el que subyace la idea de que existe una única manera adecuada de hacer las cosas. En el ámbito del desorden, las reglas que rigen los sistemas complejos representan el mismo principio en la forma de cripto-determinismo; en este caso, las reglas se originan por razón del propio comportamiento, como la búsqueda del interés particular, o se determinan genéticamente o por parte de una autoridad mayor. En contraste, la heurística permite un alto grado de ambigüedad de interpretación de la acción; en este caso, se proporcionan unas guías generales de actuación en el que se constatan claramente los extremos del comportamiento tolerable e intolerable, pero que dejan una gran zona gris de indefinición en la que la interpretación es clave.
El panorama de la Gestión
1. Ontología basada en el orden, epistemología basada en reglas. Reingeniería de Procesos.
Este cuadrante ha dominado el ámbito de la gestión desde las teorías de Taylor y la gestión científica hasta el movimiento de la Reingeniería de Procesos y el énfasis en las Mejores Prácticas en el ámbito de la gestión del conocimiento. Se basa en la metáfora de la organización como máquina que puede diseñarse, estructurarse y planificarse con el propósito de producir resultados consistentes y repetibles.
2. Ontología basada en el orden, epistemología basada en la heurística. Teoría de Sistemas.
En la década de los 80 y los 90, el foco pasó de lo mecánico a lo humano. Con la Teoría de Sistemas como telón de fondo, surgieron tres autores reconocidos: Nonaka, Peters y Senge, todos ellos insistiendo en la necesidad de reconocer los aspectos humanos de la organización, la cual no puede reducirse a una estructura mecánica. Corresponde a esta época el énfasis en el alineamiento de la organización con la misión y los valores y en la identificación de las competencias clave de la organización como fuente de ventaja competitiva.
3. Ontología basada en el desorden, epistemología basada en las reglas. Complejidad Matemática.
El origen de los Sistemas Adaptativos Complejos reside en la química, la biología y la química. Sin embargo, la mayor parte de los ejemplos prácticos se encuentra en los modelos basados en agentes, o en intervenciones humanas basadas en el desarrollo de reglas simples de las que puede emerger el comportamiento complejo. El enfoque básico consiste en el descubrimiento o diseño de reglas que permitan la toma de decisiones a los seres humanos; la clave es que dichas decisiones provocan fenómenos complejos que pueden ser optimizados. Este enfoque de la Complejidad Matemática comparte el concepto de reglas con la Ingeniería, pero en vez de aplicarlas como mecanismo de control jerárquico, las reglas se aplican al nivel del comportamiento de cada agente con el fin último de simular las propiedades de cada nivel del sistema.
4. Ontología basada en el desorden, epistemología basada en la heurística. Complejidad Social.
Existe un consenso más o menos generalizado en torno a la idea de que los sistemas humanos son diferentes a los sistemas naturales. A pesar de compartir con la complejidad matemática los conceptos de desorden y emergencia, las escuelas de pensamiento enmarcadas en la complejidad social reconocen la existencia de aspectos únicos en los sistemas humanos que no están presentes en el resto de sistemas naturales. Se trata básicamente de aspectos asociados al lenguaje y la comunicación. En este cuadrante se encuentra Stacy, asociado a la escuela de la “complejidad participativa”, y el énfasis en la importancia de la conversación y la construcción social de los significados.
A modo de conclusión, por tanto, la complejidad social comparte con su “vecino” matemático las nociones de desorden y emergencia, y comparte además el reconocimiento de la unicidad de los sistemas humanos con la Teoría de Sistemas.
Por otro lado, es muy habitual encontrarse en la literatura y en la práctica la utilización indistinta de términos tales como complejidad, teoría del caos y teoría de sistemas, un claro indicador de que existe cierta confusión entre términos que a pesar de guardar relación, hacen referencia a conceptos diferentes. Igualmente hay confusión acerca de las distintas vertientes de la complejidad: complejidad matemática, complejidad social, complejidad natural… ¿a qué se refiere cada una de ellas?, ¿qué relación hay entre todas ellas?, ¿qué posición ocupan dentro del mapa global de la ciencia de la complejidad?
Por todo ello, en esta edición se presenta un artículo de corte teórico que contribuya a despejar algunas dudas teóricas en torno a la complejidad con el fin último de conseguir un posicionamiento conceptual coherente y consistente. Se trata del artículo “El panorama de la gestión: creando el contexto para entender la complejidad social” de David Snowden y Peter Stanbridge publicado en la revista Emergence. Snowden es director del Centro Cynefin para la Complejidad Organizacional y centra sus investigaciones en el campo de la complejidad social y la emergencia. Es sin duda un autor al que merece la pena seguir. En este caso, presenta un modelo que trata de posicionar la complejidad en el contexto de otras disciplinas de gestión; además, analiza las distintas formas de complejidad, tales como la complejidad matemática, y cómo las características inherentes a los humanos (la ambigüedad y la incertidumbre entre ellas) encuentran acomodo en la complejidad social.
El Modelo de David Snowden ordena el panorama de los distintos enfoques gestión en base a dos dimensiones. Por un lado, la ontología, la naturaleza de las cosas definidas en términos de causalidad, relativa al sentido filosófico de la naturaleza fundamental de las cosas. Por otro lado, la epistemología, relativa a la naturaleza del conocimiento definido en términos de acción. Así, el eje vertical distingue entre sistema ordenado y sistema desordenado. El eje horizontal, por su parte, representa el grado de ambigüedad de las intervenciones, de tal forma que las “reglas” representan intervenciones de baja ambigüedad mientras que la “heurística” representa un alto grado de ambigüedad.
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Orden y DesOrden
El autor utiliza el concepto de orden en el sentido de un sistema en el que las relaciones entre la causa y el efecto son conocidas, y que se repiten para unas condiciones de partida dadas. La naturaleza del orden puede ser “visible” o evidente, o puede estar oculta, en cuyo caso requeriría investigación y análisis. Estos sistemas pueden llegar a ser muy complicados, pero las relaciones entre la causa y el efecto son abordables y permiten la predicción. La ciencia de la gestión ha estado dominada tradicionalmente por este concepto de orden, abrazado por autores que van desde Taylor hasta Senge.
Sin embargo, durante las últimas décadas se ha venido desarrollando otro enfoque en el que se establece que la causalidad de los sistemas no es estable, y que a pesar de que la relación entre causa y efecto puede resultar coherente tras un análisis retrospectivo, no conforma la base para la predicción. El no-orden o desorden comprende el caos y la complejidad. Según el autor, existen tres ontologías básicas: orden, complejidad y caos. Cada una de las ontologías muestra una relación diferente entre causa y efecto, por lo que requieren enfoques de gestión diferentes. La clave reside en identificar lo que se puede gestionar y lo que no en cada uno de ellos:
• En un sistema ordenado, se determina el resultado o estado final deseado, se valora la situación actual y a partir de ahí se fijan los pasos que permitan eliminar el gap entre ambas situaciones
• En un sistema sin orden, no se puede disponer de estados finales deseados, y el pretender conseguirlos puede impedir la emergencia de otros estados finales más deseables. En ese caso, lo único que se debe gestionar son las condiciones de partida: ¿qué agentes están en juego?, ¿qué barreras impiden la interacción?, ¿qué atractores pueden influir la acción?
Reglas y heurística
Las reglas representan el intento de controlar una situación estableciendo las acciones que deben llevarse a cabo en un momento determinado. Un claro ejemplo es el enfoque de gestión orientado hacia la búsqueda de las “mejores prácticas”, en el que subyace la idea de que existe una única manera adecuada de hacer las cosas. En el ámbito del desorden, las reglas que rigen los sistemas complejos representan el mismo principio en la forma de cripto-determinismo; en este caso, las reglas se originan por razón del propio comportamiento, como la búsqueda del interés particular, o se determinan genéticamente o por parte de una autoridad mayor. En contraste, la heurística permite un alto grado de ambigüedad de interpretación de la acción; en este caso, se proporcionan unas guías generales de actuación en el que se constatan claramente los extremos del comportamiento tolerable e intolerable, pero que dejan una gran zona gris de indefinición en la que la interpretación es clave.
El panorama de la Gestión
1. Ontología basada en el orden, epistemología basada en reglas. Reingeniería de Procesos.
Este cuadrante ha dominado el ámbito de la gestión desde las teorías de Taylor y la gestión científica hasta el movimiento de la Reingeniería de Procesos y el énfasis en las Mejores Prácticas en el ámbito de la gestión del conocimiento. Se basa en la metáfora de la organización como máquina que puede diseñarse, estructurarse y planificarse con el propósito de producir resultados consistentes y repetibles.
2. Ontología basada en el orden, epistemología basada en la heurística. Teoría de Sistemas.
En la década de los 80 y los 90, el foco pasó de lo mecánico a lo humano. Con la Teoría de Sistemas como telón de fondo, surgieron tres autores reconocidos: Nonaka, Peters y Senge, todos ellos insistiendo en la necesidad de reconocer los aspectos humanos de la organización, la cual no puede reducirse a una estructura mecánica. Corresponde a esta época el énfasis en el alineamiento de la organización con la misión y los valores y en la identificación de las competencias clave de la organización como fuente de ventaja competitiva.
3. Ontología basada en el desorden, epistemología basada en las reglas. Complejidad Matemática.
El origen de los Sistemas Adaptativos Complejos reside en la química, la biología y la química. Sin embargo, la mayor parte de los ejemplos prácticos se encuentra en los modelos basados en agentes, o en intervenciones humanas basadas en el desarrollo de reglas simples de las que puede emerger el comportamiento complejo. El enfoque básico consiste en el descubrimiento o diseño de reglas que permitan la toma de decisiones a los seres humanos; la clave es que dichas decisiones provocan fenómenos complejos que pueden ser optimizados. Este enfoque de la Complejidad Matemática comparte el concepto de reglas con la Ingeniería, pero en vez de aplicarlas como mecanismo de control jerárquico, las reglas se aplican al nivel del comportamiento de cada agente con el fin último de simular las propiedades de cada nivel del sistema.
4. Ontología basada en el desorden, epistemología basada en la heurística. Complejidad Social.
Existe un consenso más o menos generalizado en torno a la idea de que los sistemas humanos son diferentes a los sistemas naturales. A pesar de compartir con la complejidad matemática los conceptos de desorden y emergencia, las escuelas de pensamiento enmarcadas en la complejidad social reconocen la existencia de aspectos únicos en los sistemas humanos que no están presentes en el resto de sistemas naturales. Se trata básicamente de aspectos asociados al lenguaje y la comunicación. En este cuadrante se encuentra Stacy, asociado a la escuela de la “complejidad participativa”, y el énfasis en la importancia de la conversación y la construcción social de los significados.
A modo de conclusión, por tanto, la complejidad social comparte con su “vecino” matemático las nociones de desorden y emergencia, y comparte además el reconocimiento de la unicidad de los sistemas humanos con la Teoría de Sistemas.
Nuria Toro
The landscape of management: Creating the context for understanding social complexity. David Snowden y Peter Stanbridge. ECO Special Double Issue. Vol. 6 N. 1-2 Fall 2004 pp.140-148
1 comentario:
Buen artículo. Soy un seguidor habitual de vuestro blog que me parece muy interesante. Así mismo estoy interesado en ayudar el proyecto de espacio abierto de otro blog: Copensemos los sistemas de Salud (http://copensalud.blogalia.com/) que como podreis ver tiene bastantes puntos en común con el vuestro. Os invito a que lo visitéis y valoreís vuestra participación.
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