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El estudio de la Complejidad
Andrés Ricardo SchuschnyPlanificación Estratégica
Mágister en Gestión PúblicaUniversidad de Santiago de Chile
2007
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“El verdadero viaje de descubrimientos no consiste en buscar nuevas tierras, sino en
ver con nuevos ojos” Marcel Proust (1871-1922)
“Ningún problema puede resolversecon la misma conciencia con que se creo”
Albert Einstein (1879-1955)
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“Gestionamos separando en partes; creemos que las influencias ocurren como
resultado directo de las presiones impuestas de una persona a otra;
nos involucramos en la planificación compleja de un mundo que creemos es predecible y buscamos continuamente
métodos para percibir el mundo de manera objetiva….”
Margaret Wheatley, en Leadership and the New Science
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El mundo del que venimos
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El mundo en el que estamos
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El mundo del que venimos
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El mundo en el que estamos
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Sumergidos en la Diversidad
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Acosados por el conglomerado publicidad/medios
![Page 10: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/10.jpg)
Sumidos en la Complejidad
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¿Por qué estudiar la complejidad?
• Los sistemas humanos no siguen leyes estrictas, son creativos, donde apenas es posible cierta capacidad de previsión
• La acción humana supone complejidad: elementos estocásticos, azar, iniciativa, decisión, conciencia de las posibles desviaciones y transformaciones
• Por eso, hay leyes determinísticas y no determinísticas que ofrecen distintas capacidades de explorar el futuro
• El juego social es un sistema creativo y complejo por lo que es relevante entender como funciona la complejidad
• La visión prospectiva (el planeamiento estratégico) de hoy debe aportar una visión superadora del reduccionismo de la ilusión progresista del paradigma de la modernidad. Es importante entender qué diferencia hay entre lo que fue y lo que clama por ser
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• Ciencias Físicas:
– Newtonianas:
– Cuántica:
• Ciencias Biológicas:
– .
• Ciencias Humanas:
– .
Como veremos, ni siquiera en las ciencias físicas hay predictibilidad absoluta
¿Por qué estudiar la complejidad?
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Planificador Tradicional
Visión unilateral y fragmentaria Lo económico como determinante y dominante Separación entre lo político y lo técnico Progresismo y reduccionismo De lo complejo social a lo simple económico Certidumbre del futuro Planificadores técnicos
Visionario actual
Visión de la complejidad del sistema social-humano Cálculo dialéctico e interactivo de fuerzas Perspectivas y puntos de vista situacionales Reconocimiento de los social como múltiple y complejo Incertidumbre del futuro Transdisciplinariedad
Principio de polaridad Todo es doble, todo tiene dos polos; todo, su par de opuestos: los semejantes y los antagónicos son lo mismo; los opuestos son idénticos en naturaleza, pero diferentes en grado; los extremos se tocan; todas las verdades son medias verdades, todas las paradojas pueden reconciliarse. (El Kybalion)
¿Por qué estudiar la complejidad?
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El mundo es turbulento, el orden-desorden conviven
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Algunas premisas• El universo no es un ámbito de orden donde el
“caos” es una excepción sino un sitio caótico, desordenado e incierto con aisladas zonas de orden que emergen de ese caos
• Existen sistemas simples que pueden generar conductas complicadas = Caos
• Existen “sistemas complejos” que pueden generar conductas sencillas = Complejidad
Resulta relevante conocer este tipo de sistema
Veamos algunos temas que nos pueden servir de metáforas para entender la realidad
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Los fractales• Un fractal es un objeto geométrico que se caracteriza por las
propiedades:
– Autosimilaridad o invariancia de escala: presenta la misma apariencia independientemente del grado de ampliación con que se observa
– Autorreferencia: el propio objeto aparece en la definición de sí mismo (luego veremos la autopoiesis)
– En términos geométricos, poseen dimensiones fraccionarias
Principio de correspondencia:Como es arriba, es abajo; como es abajo, es arriba (El Kybalion)
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Los fractales
Principio de correspondencia:Como es arriba, es abajo; como es abajo, es arriba (El Kybalion)
![Page 18: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/18.jpg)
Fractales en la naturaleza
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Fractales: Sierpinsky
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Fractales: Conjuntos de Mandelbrot
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Arte fractal
![Page 22: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/22.jpg)
Fractales: Algunas lecciones•¿Qué nos dice o nos puede enseñar la existencia de los fractales?• El todo y las partes se encuentran en una relación
indisociable haciendo que este sea más que la simple suma de las partes.
• Ejemplos en una organización: el comportamiento de la jerarquía es autosimilar a el de las bases.
• Reduccionismo: el todo es la suma de las partes. Regla de diseño: Objetivación
• Conexionismo: es un principio de organización de la naturaleza en la que ninguna cosa funciona independiente del todo. Los patrones de comportamiento derivan de la conexión entre las partes. Regla de diseño: Pensar globalmente, actuar localmente.
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Sistemas dinámicos• Un sistema dinámico es un sistema que
presenta cambios o evoluciona de estados en el tiempo, como función se si situación. Son:
• Estos pueden ser:– Lineales o no lineales– Estables, inestables, periódicos o caóticos
Discretos
Continuos
Ejemplo:
Ejemplo:
Principio de vibración: Nada está inmóvil; todo se mueve; todo vibra (El Kybalion)
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Sistemas dinámicos• Ejemplo: Oscilador armónico (resorte ó péndulo)
Principio del RitmoTodo fluye y refluye; todo tiene sus períodos de avance y retroceso, todo asciende y desciende; todo se mueve como un péndulo; la medida de su movimiento hacia la derecha, es la misma que la de su movimiento hacia la izquierda; el ritmo es la compensación (El Kybalion)
El espacio de fase es un atractor simple
![Page 25: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/25.jpg)
Ejemplo: Dinámica de poblaciones
• Sea R el número de conejos en un nicho ecológico:
• r > 0 crecimiento
• r = 0 equilibrio
• r < 0 extinción
![Page 26: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/26.jpg)
Ejemplo: Ecuación logística
• Sea R el número de conejos en un nicho ecológico “saturable”:
R
rt
Crecimiento inicialexponencial
Saturación no lineal
Así funciona la adopción de nuevas tecnologías
![Page 27: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/27.jpg)
Ejemplo: Modelo de Lotka-Volterra
• Sean varias especies Ri en competencia:
Con ri las tasas de crecimiento de cada especieAij la matriz de interacciones N el número de especies
Time
15 especies
Time
![Page 28: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/28.jpg)
Ejemplo: Modelo de Lotka-Volterra
Atractores extraños: sistemas un poco más sofisticados que el oscilador armónico tienen espacios de fase que se repliegan. Su forma evidencia un cierto orden estructural a pesar que las series puedan ser “caóticas”, es decir sensibles a las condiciones iniciales y por lo tanto impredecibles
![Page 29: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/29.jpg)
Modelos discretos: El mapa logístico
![Page 30: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/30.jpg)
El mapa logístico
![Page 31: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/31.jpg)
Sistemas Dinámicos Caóticos
• Caos es el comportamiento impredecible de un sistema determinístico
• Exhiben “sensibilidad a las condiciones iniciales” (efecto mariposa)
• Producen fluctuaciones acotadas pero impredecibles
• La dinámica se representa en forma de atractores extraños, lo cuales tienen una estructura fractal
• Nos ejemplifican que la impredictibilidad de un sistema puede no deberse a nuestra ignorancia, sino que puede ser una propiedad intrínseca de los mismos sistemas (incerteza irreducible)
• Llevemos esta metáfora a la realidad social…. ¿que nos queda para la planificación estratégica?
![Page 32: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/32.jpg)
Sistemas Complejos• Son sistemas compuestos por una enorme cantidad de
componentes en interacción (condición acción) capaces de intercambiar entre ellos y con el entorno materia, energía o información y de adaptar sus estados como consecuencia de tales interacciones realizadas en paralelo.
• Dan lugar a comportamientos emergentes (en que el todo es más que la suma de las partes).
• Suelen ser “computacionalmente irreducibles”: obligan a la aproximación constructiva (bottom-up)
• Pueden exhiber estados estacionarios, comportamientos críticos, transiciones de fase, histéresis y metaestabilidades
Principio de Causa-EfectoToda causa tiene su efecto; todo efecto tiene su causa; todo sucede de acuerdo a la ley; la suerte no es más que el nombre que se le da a la ley no reconocida; hay muchos planos de casualidad, pero nada escapa a la Ley (El Kybalion)
![Page 33: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/33.jpg)
Ejemplos de sistemas complejos
• El comportamiento atmosférico• Los hormigueros y colmenas• La economía y la dinámica de los mercados• Los sistemas ecológicos: evolución de la
biodiversidad• La propagación de epidemias, rumores, etc.• La dinámica de cooperación competencia en los
sistemas sociales• Las redes metabólicas y el sistema autoinmune• Internet y la conectividad de todo tipo• Etc.
![Page 34: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/34.jpg)
Sistemas complejos
![Page 35: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/35.jpg)
Sistemas complejos
![Page 36: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/36.jpg)
Ejemplos de sistemas complejos (modelos)
• Redes Neuronales• Autómatas celulares• Criticalidad autoorganizada• Dilema del prisionero espacialmente extendido• Modelo de Ising• Percolación
![Page 37: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/37.jpg)
El juego de la vidaReglas:• Si una celda viva tiene 2 ó 3 vecinos vivos = sobrevive• Si una celda viva tiene menos de 2 ó más de 3 vecinos vivos =
muere• Si una celda muerta tiene exactamente 3 vecinos vivo = nace
![Page 38: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/38.jpg)
Los autómatas celulares se aplican en:
![Page 39: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/39.jpg)
Criticalidad autoorganizada
![Page 40: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/40.jpg)
Criticalidad autoorganizada• El modelo de la pila de arena• Se manifiesta a través de una invariancia de
escala temporal o espacial (leyes de potencias)• Dan lugar a evoluciones puntuadas con shocks
intermitentes • El sistema se autoorganiza en un estado crítico
altamente correlacionado• Son una metáfora de los mercados, dinámica de
rumores y ataques especulativos, terremotos, etc.
![Page 41: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/41.jpg)
Palabras en los textos Tamaño de los cortes de luz
Magnitud de terremotos Acceso a documentos en Internet
Leyes de Potencias
![Page 42: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/42.jpg)
Más ejemplos de leyes de potencia• Población de la ciudades• Tamaño de los cráteres lunares• Tamaño de las manchas solares• Tamaño de los archivos en las PC• Muertes en las guerras• Ocurrencia de nombres • Ventas de libros, música, etc. (long tail)• Distribución de la riqueza• Tráfico en Internet• La volatilidad en los mercados financieros• Etc.
![Page 43: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/43.jpg)
![Page 44: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/44.jpg)
Complejidad y Caos
Sistema Complejo: La relaciones de causa y efecto no se repiten y
son impredecibles
Sistema complicado: Causa y efecto están
separados en tiempo y espacio, pero pueden
estudiarse
Sistema caótico: No puede percibirse
que haya relaciones de causa y efecto
Sistema Simple: La relación
causa/efecto es repetible y predecible
Comportamientos
Impredecibles Predecibles
Nú
mer
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Caos: Cuán complejos pueden ser los comportamientos de sistemas relativamente simples. Son sistemas no lineales que dan lugar a comportamientos erráticos.
Complejidad: Se busca encontrar el comportamiento simple de sistemas muy intrincados. Están a mitad de camino entre el orden y el desorden (“en el borde del caos”).
![Page 45: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/45.jpg)
Autopoiesis• Es la capacidad de un sistema para organizarse de tal
manera que el único producto resultante sea él mismo: el Ser y el Hacer en una unidad
• Se desarrolla a través de la existencia de modelos internos con los que se filtra la información del entorno
• El sistema para conservarse a sí mismo resiste el cambio o cambia para mantenerse intacto a sí mismo. Sólo interesa lo que interesa.
• Ejemplo: sólo aprendemos lo que queremos aprender en función de nuestra visión del mundo. Si nos exigen cambiar contra nuestra visión lo resistimos. Por eso si se quiere “imponer” hay que empezar por escuchar.
![Page 46: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/46.jpg)
Propiedades de los sistemas complejos
• Comportamientos emergentes: “el orden emerge de las fluctuaciones y lejos del equilibrio”. “No hay nada que encontrar en la colmena que no pertenezca a una abeja. Sin embargo, en una abeja nunca se encontrará la colmena.” (Kevin Kelly)
• Autoorganización
• Evolución y Adaptación
• Agentes autónomos y múltiples: conectividad pero sin causalidad
• Multiplicidad de escalas
• Los sistemas complejos poseen:– Retroalimentaciones negativas: que tienden a corrigir desviaciones,
oponiéndose al cambio
– Retroalimentaciones negativas: que las amplifican, promoviendo el cambio (la complejidad crea complejidad)
![Page 47: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/47.jpg)
Propiedades de los sistemas complejos
• Irreversibilidad: la evolución no retorna hacia atrás
• La complejidad es creciente: replicación, diferenciación, como es más fácil adherir nuevas partes que eliminarlas, la complejidad de acumula.
• El azar es una fuente de complejidad
• El pensamiento sistémico no se concentra en los bloques constructivos sino en los principios de organización; es "contextual" que es opuesto al pensamiento analítico
Principio de Generación:La generación existe por doquier; todo tiene su principio masculino y femenino; la generación se manifiesta en todos los planos. (El Kybalion)
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Conclusiones• Existen sistemas simples pueden generar conductas
complicadas = Caos
• Existen “sistemas complejos” que pueden generar conductas sencillas = Complejidad y autoorganizacion
• Dado que suele tratarse de sistemas alejados del equilibrio, la 2da. Ley de la termodinámica no se viola
• La complejidad y el caos dan lugar a un nuevo “orden” o “paradigma” para comprender la realidad:
![Page 49: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/49.jpg)
Comparación de 2 epistemologías
Reduccionista, atomística y discreta Holística, interconectada y analógica
Refutación por experimentación Múltiples líneas de evidencia convergente
Proliferan los aspectos cuantitativos Proliferan los aspectos cualitativos
Método hipotético - deductivo Simulaciones
El todo es la suma de las partes El todo es más que la suma de las partes
Se estudian estructuras Se transita de las estructuras a los procesos
El observador es independiente = Ciencia objetiva
El observador es determinante = Ciencia epistémica
Construcción de principios y leyes La red como metáfora del conocimiento
Explicación, control y manipulación Fluidez, flexibilidad y multiplicidad (todo es narrativo)
Se corre el riesgo de buscar la respuesta exacta y correcta a la pregunta incorrecta
Se corre el riesgo de formular la pregunta exacta y correcta con una respuesta inútil
Planificación, progresión lógica, pensamiento lineal y análisis sistemático, programación secuencial, control de los comandos
Simulación y Visión: bricolage en que realidad y modelo se hacen superficialmente indistinguibles
Búsqueda de verdades Búsqueda de descripciones aproximativas y opciones
Jugar después de aprender Aprender jugando: “Para aprender a jugar es necesario jugar a aprender”
Cambia la forma de entender y comprender al mundo
![Page 50: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/50.jpg)
Percepción de los procesos físicos
Materialistas Orgánicos
Deterministas Interdependientes
Se busca eliminar la incertidumbre
Se busca incorporar la incertidumbre
![Page 51: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/51.jpg)
Los sistemas sociales son sistemas complejos
Comparemos paradigmas:
![Page 52: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/52.jpg)
Formas de organización
Una única escala en una relación jerárquica
Múltiples escalas en interacción heterárquica
Entorno fijo y cerrado Entorno fluido, auto-organización e intercambio
Basada en el poder Basada en el conocimiento y la sabiduría
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Tipo de comportamiento
Codicia, individualismo Acción comunitaria, participación, mutualismo
Competencia y conflicto Cooperación y busqueda de consenso (Coopetencia)
La tragedia de los comunes El triunfo de los comunes
Dominación de la naturaleza Integración con la naturaleza
Especulación y optimización de los objetivos individuales
Inversión socialmente responsable, altruismo intergeneracional
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Organización política
Incondicional soberanía de las naciones
Interdependencia global, soberanía regional e integración
Centralización del poder Descentralización del poder
Responsabilidad es individual
Responsabilidad social
Implementación de “parches” (programas de ajuste)
Restructuración y rediseño sistémico institucional
Individualismo Responsabilidad individual-social
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Las organizaciones como sistemas complejos
• “Un sistema es un todo percibido cuyos elementos se mantienen juntos porque se afectan mutuamente, de manera continua a lo largo del tiempo y funcionan para alcanzar un propósito” (Peter Senge)
• La complejidad organizacional trata de la emergencia, la innovación, el aprendizaje y la adaptación.
• Las organizaciones como sistemas complejos adaptativos: ¿Porqué?
1. Autoorganización2. Creatividad (cambio)3. No linealidad
4. Memoria (distribuida)5. Adaptabilidad6. Retroalimentaciones
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Multiples niveles en que se desempeñan las organizaciones
Nivel MacroTendencias autonomas, paradigmas, desarrollo lento
Nivel MesoRegimen de estructuras dominantes, cultura, prácticas, nichos transitorios
Nivel Micro Desarrollos rápidos, uevas ideas, proyectos, técnicas, acción de los actores
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“Efecto mariposa” organizacional
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Algunos aportes a la gestión de las organizaciones
• La impredictibilidad en las organizaciones (interna y externa) es, intrínseca (caos) y por el otro surge de nuestra ignorancia (azar y ruido)
• Las crisis pueden no surgir por defectos en la organización sino por excesos:
– Un gran orden puede engendrar desorden
– Un gran desorden puede engendrar orden
– La imprevisibilidad hace que la gestión basada en el orden y el control no sea efectiva
– Es mejor absorber la complejidad que reducirla (Ley de la variedad requerida)
• Lo importante no es estar arriba, sino estar adentro; lo decisivo no es el rango sino la inclusión
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Algunos aportes a la gestión de las organizaciones
• Son propiedades de la complejidad, la sinergia, la colaboración y la co-evolución
• La autoorganización se produce en redes informales con confianza como para generar experiencias al margen de lo planificado (innovar). Es bueno tolerar los errores
• Un sistema es robusto si está diversificado
• Ello obliga a aprender a gestionar el pluralismo, la diversidad y la emergencia
• Así como en los sistemas complejos, pequeñas perturbaciones pueden producir grandes cambios y grandes fuerzas pueden originar ningún cambio
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Pensar en metáforas biológicas
• Las organizaciones nacen, viven, compiten, colaboran, se reproducen y muchas veces mueren
• Así como las especies, las organizaciones y sus gerencias están sometidas a una suerte de selección natural que acontece en el “mercado”
• Las organizaciones pueden morir por negar adaptarse al cambio
• Las organizaciones coevolucionan en un mare magnum de interacciones a veces impredecibles
• Muchas veces hay codependencia (alianzas estratégicas)
• Estas fuerzas son creadoras de emergencia, adaptación y autoorganización
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Aproximación lineal tradicional Aproximación lineal tradicional Cadena de eventos uni-causalCadena de eventos uni-causal
PasadoPasado PresentePresente FuturoFuturo
Conduce alConduce al Conduce alConduce al
Se puede predecir el futuro sobre la base del conocimiento Se puede predecir el futuro sobre la base del conocimiento acerca del presente y pasada mediante el proceso estadístico de acerca del presente y pasada mediante el proceso estadístico de
extrapolación y planificación lineal.extrapolación y planificación lineal.
El concepto tradicional del tiempo
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El tiempo es orgánico y no lineal
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El futuro podrían ser observable a partir de deEl futuro podrían ser observable a partir de deseñales débiles en el presenteseñales débiles en el presente
El futuro podrían ser observable a partir de deEl futuro podrían ser observable a partir de deseñales débiles en el presenteseñales débiles en el presente
TiempoTiempo
Complejidad y Complejidad y coherenciacoherencia
“strong signals”“strong signals”
“weak signal” “weak signal”
t0 = Presentet0 = Presente t1 = Futurot1 = Futuro
bb
BB
AA
BB
bb
Una aproximación a la comprensión del tiempo y los cambios
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TiempoTiempo
Complejidad y CoherenciaComplejidad y Coherencia
Patrón de Patrón de comportamiento fuertecomportamiento fuerte
Patrón de comportamiento débilPatrón de comportamiento débil
II
IVIV
Hac
erH
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PensarPensarViejoViejo
NuevoNuevo
ViejoViejo NuevoNuevoIIII
IIIIIIff
aa
bb
cc
dd
ee
Los cambios se dan en el borde del caos
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Dos enfoques en pugna
Análisis tradicional Enfoque Caos-Complejidad
Materialista-Positivista: La materia por sobre la mente
Cognitivista: La mente es la esencia de todas las cosas
Reduccionista: El todo es la suma de las parte. Estudiemos las partes
Conectividad: El universo es un conjunto de relaciones orgánicas. El todo es más que la suma de las partes
Determinista: Cada causa produce un efecto lineal y predecible
Indeterminista: La relación de causa y efectos se hace porosa, todo se relaciona en forma impredecible
Mecanicismo: El universo funciona como una máquina
Emergencia: Las propiedades surgen de la totalidad. El universo crece en complejidad, coherencia y diferenciación
Conservación: El potencial se sostiene si se mantiene el estado de equilibrio
Disipación: Los sistemas en interacción con el entorno son estructuras disipativas. Intercambio con el medio.
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Dos Modelos mentales en pugna
Modelo mental tradicional
Modelo mental para los nuevos entornos
Claves Autoridad, Recursos, Estructura, Control,
Resultado
Visión, Posicionamiento, Comunicación, Integración
Actitud frente al cambio Rechazo Oportunidad
Medición Cuantitativa Cualitativa
Comunicación Vertical En todos los sentidos
Visión Organicéntrica La organización como parte del mundo interdependiente
Actitud ante los errores Se castigan Se aceptan
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La organización bajo los 2 enfoques
Perspectiva tradicional Perspectiva alternativa
Las relaciones causa-efecto son lineales e identificables, de manera que las acciones a implementar se seleccionan de acuerdo a los resultados de largo plazo
La relaciones causa-efecto son no-lineales y a veces no identificables, de manera que las acciones a implementar no pueden seleccionarse sobre la base del largo plazo
Las organizaciones buscan el equilibrio Los elementos de las organizaciones mantienen comportamientos de conflicto, ambigüedad, aprendizaje y diálogo fuera del equilibrio
Los resultados a largo plazo son, por lo tanto, buscados por la propia organización y por medio de la competencia
Los resultados de largo plazo surgen mediante autoorganización y basándose tanto en la competencia como la cooperación – coopetencia
El comportamiento está regido por la retroalimentación negativa
El comportamiento está regido por la retroalimentación tanto negativa como positiva
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La organización bajo los 2 enfoques
Perspectiva tradicional
Perspectiva alternativa
Planificación Visión compleja: la realidad es subjetiva y basada en creencias. Esta visión permite ser conciente de las propias intenciones. Enfocado - Calidad
Organización Pensamiento complejo: para dar cuenta de lo paradógico al interior de la organización, por ejemplo aumentar calidad bajando costos. Invoca la creatividad y la promueve. Creativo – Innovación
Dirección Sentimiento complejo: todos los seres humanos poseen una energía vital que los motiva y guía. Es importante promover este vitalismo. Vitalista – Motivación
Coordinación Conocimiento complejo: Consiste en la integración meditada de todo lo anterior para ampliar la capacidad de percepción de la realidad Seguridad – Auto potenciación
Control Actuación compleja: Se la capacidad de reconocer la globalidad y de actuar en beneficio de ella. Ética – Responsabilidad social
Confianza compleja: se basa en confiar en los procesos naturales de autoorganización y emergencia evitando pronosticar y controlar. Flexibilidad – Cambio
Ser complejo: es la capacidad de estar abierto a un aprendizaje continuo basado en relaciones. Comprensión – Diversidad - Equipo
Shelton y Drling 2003, The learning organizarion, vol. 10, No. 6 353 – 360.
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¿Porqué se erosionan las jerarquías?
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![Page 71: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/71.jpg)
La importancia del Liderazgo
![Page 72: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/72.jpg)
![Page 73: Clase 1 Y 2 Introducción a las Ciencias de la Complejidad](https://reader038.vdocuments.co/reader038/viewer/2022103116/558a6dfad8b42a82658b45fc/html5/thumbnails/73.jpg)
Nuevas formas organizativasBurocrática o mecanicista Orgánica Nuevas Formas Organizativas
Estructura divisional y jerárquica Estructura jerárquica menor Estructura flexible y adaptable
Controles y objetivos centralizados basados en autoridad formal
Controles y establecimiento de objetivos descentralizados
Autoridad basada en conocimientos. Alto grado de descentralización
Interacción vertical Interacción vertical-horizontal Unidades estructurales pequeñas autogestionadas con capacidad de integración en redes
Reglas y procedimientos preestablecidos de acuerdo a la naturaleza de la tarea
Elaboración de pautas a seguir Personal con alta capacidad, creatividad e innovación, alta profesionalidad
Segmentación de la actividad en tareas y funciones estables y duraderas
Puestos definidos de manera genérica y adaptable
Alta cooperación e integración
Definición exacta de puestos con diferenciación especializada en una actividad del proceso
Énfasis en la coordinación y la delegación de autoridad
Trabajo de equipo
Separación de funciones ejecutivas y técnicas de las tareas ejecutoras
Integración de funciones Transfuncionalidad
Información unidireccional orientada a la eficiencia
Información bidireccional orientada a la eficacia
Información bidireccional y transversal necesaria para una dirección cooperativa
Sumisión, sin participación Mayor participación referida a la actividad que se realiza
Dirección participativa cooperativa. Discusión sin imposición de jerarquías.
Comunicación unidireccional Comunicación amplia Comunicación entre todos los niveles y unidades organizativas en tiempo real
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Glosario• Caos, sensibilidad a las condiciones iniciales,
efecto mariposa, bifurcaciones
• Fractales,
• Complejidad y sistemas complejos
• Desorden congelado, transiciones de fase, estado crítico, comportamiento emergente, coherencia, etc.