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.

Descargas: (requiere Adobe Reader)

· 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.